O processo certo, achado durante o atendimento

Apresentado antes de existir uma linha dele

O conhecimento da operação morava no Google Sites. Desenhei o que devia substituir aquilo, incluindo a identidade visual, o UX e o UI, e a estrutura, depois levei isso para os gerentes antes de construir qualquer parte. A distância entre uma página de Google Sites e o que eu estava propondo era grande o suficiente para passar sem muita discussão. Foi construído dentro do HelpJuice, com as funcionalidades que importavam escritas em cima do que o sistema deles dava. Eu codei, e meu time construiu junto comigo.

Um wizard no lugar de um teste de memória

O centro dele é um fluxograma dos processos de atendimento, virado wizard. O agente responde as perguntas que o caso levanta de verdade e chega no processo correto com o cliente ainda na linha. Antes disso, o agente tinha que saber de cabeça qual das várias centenas de processos se aplicava, e o preço de errar era um cliente atendido sob a regra errada.

Em 2022 não havia modelo para perguntar

Isso foi antes dos LLMs, e os chatbots da época não eram bons o suficiente para receber um caso ao vivo. Não existia uma caixa onde o agente descrevia a situação e recebia o processo certo de volta. Então o roteamento teve que ser construído como árvore de decisão: a ramificação das regras em si, mapeada e transformada em perguntas, uma de cada vez. Deu mais trabalho, e é a parte que envelheceu bem. Um modelo só roteia um caso corretamente se alguém já tiver descoberto antes como as regras se ramificam.

Processo era só uma parte

O OrangeBase também guardava os instrutivos de todas as ferramentas que os agentes usavam, além de uma seção de notícias para mudanças de processo, features novas, promoções e atualizações institucionais. O sentido das notícias era esse: uma resposta dada hoje não devia estar rodando nas regras do mês passado.

Duas mil páginas e uma primeira onda controlada

A migração levou mais de duas mil páginas para fora do CMS antigo. Antes de a operação inteira ver, abrimos acesso para uma onda de early adopters, os melhores agentes, que usaram em atendimento real e disseram o que estava errado enquanto ainda era barato mudar. Depois o time de treinamento fez as ondas de rollout, com o material que meu time escreveu e eu liderei. Do começo da migração até a operação rodando em cima dele foram dois meses.

O que mudou

Teve curva de aprendizado, e mesmo assim saiu no lucro: o CSAT médio da operação subiu 27%. O maior ganho veio de onde o chute era pior. Devoluções e Reembolsos foram de 56% para 72%. Nunca vi o lado financeiro disso, mas cliente que sai do atendimento satisfeito é cliente que continua comprando no app, então a direção não é difícil de ler.