Atomic UX Research

Papel: UX Writer

Ferramentas: LucidChart, Zenvia NLU

Habilidades: Pesquisa, redação, comunicação

Situação

Durante minha atuação em uma fabricante e distribuidora de medicamentos, recebemos uma queixa do cliente dizendo que os números de transbordo haviam subido muito nos últimos tempos e eles não conseguiam entender a razão.

O chatbot desse cliente já havia sido previamente tagueado por mim, portanto, eu já possuía acesso às métricas do assistente e era notável o crescimento das transferências para o atendente humano. 

Tarefa

Era necessário investigar o motivo do aumento dos transbordos e identificar as causas raízes do problema. Além disso, precisávamos propor soluções para melhorar a experiência do usuário e otimizar as métricas do chatbot.

Ação

1. Análise dos atendimentos: Puxei todos os atendimentos do período que haviam sido transbordados para o humano e analisei cada um deles. Como o volume era grande, utilizei uma amostragem representativa para identificar padrões de comportamento.  

2. Modelo de pesquisa: Utilizei o modelo do Atomic UX Research para organizar as descobertas, dividindo-as em:  

• Experimento: Análise dos atendimentos transbordados.  

• Fatos: Identifiquei que 42,9% dos usuários transbordados não conseguiam validar seu CNPJ, e 11,4% enfrentavam falhas de API. Em ambos os casos, o chatbot direcionava o usuário para o atendente humano.  

• Insights: Percebi que havia oscilações no banco de dados do cliente, que não reconhecia CNPJs de usuários válidos. Além disso, identifiquei os tipos de falhas nas APIs do cliente.  

• Oportunidades: Sugeri alterações nas métricas de transbordo para incluir mais detalhes sobre os atendimentos, adicionar eventos específicos para identificar usuários com problemas de validação de CNPJ e ampliar as métricas de falhas de APIs, destacando aquelas com maior índice de problemas.  

3. Comunicação com o cliente: Alertei o cliente sobre as falhas identificadas no seu sistema e propus melhorias nas métricas do chatbot para facilitar análises futuras.

Resultado

O cliente ficou satisfeito, sentindo-se ouvido e acolhido. A análise permitiu não apenas identificar as causas do problema, mas também sugerir melhorias para otimizar o chatbot e evitar situações semelhantes no futuro. Além disso, as propostas de mudanças nas métricas trouxeram mais clareza e agilidade para o processo de análise de transbordos.