Desafio
Ouvir cada cliente sem mobilizar uma equipe por seis meses.
Os clientes do fabricante falam continuamente sobre seus produtos. As avaliações dizem o que satisfaz, o que decepciona e o que quebra. É a forma mais direta da voz do cliente, e ela continuava amplamente inexplorada: com esse volume, nenhuma equipe conseguia ler cada verbatim.
A IA generativa abria caminho para uma leitura exaustiva. A diretoria precisava responder a três perguntas antes de investir.
- Qual valor? Verificar se a análise gera aprendizados acionáveis para as equipes de produto e qualidade.
- Qual prazo? Com uma organização tradicional, uma primeira resposta levava seis meses.
- Qual confiabilidade? Uma classificação que as áreas de negócio não consideram confiável nunca será usada.
A necessidade: uma resposta medida, rápida e confiável sobre o interesse de industrializar a análise da voz do cliente.
Solução
Uma equipe de especialistas ampliada por agentes de IA, e uma exigência de medição a cada etapa.
Implantamos um modelo de delivery em que dois especialistas conduzem agentes de IA. Três princípios o estruturam.
- A expertise nas decisões estruturantes. Escopo, taxonomia dos verbatims, critérios de avaliação e decisão de industrializar ficam nas mãos dos especialistas.
- Os agentes de IA na produção. Rotulagem, conjuntos de avaliação, código, testes e especificações são produzidos pelos agentes, sob controle dos especialistas.
- A medição como árbitro. Cada entregável é avaliado em conjuntos de referência validados, antes de chegar às mãos das áreas de negócio.
Formato
Definir, estruturar, avaliar, decidir.
- Escopo. Definição das perguntas de negócio que a voz do cliente deve responder, com as equipes de produto e qualidade.
- Taxonomia. Construção das categorias de verbatims e dos fatores de satisfação e de insatisfação.
- POC. Classificação dos verbatims com IA generativa, medida em conjuntos de avaliação de referência.
- MVP. Entrega contínua dos fatores de satisfação às equipes de produto e qualidade.
- Decisão. Go ou no-go sobre a industrialização, a partir dos resultados medidos.
Uma equipe de dois especialistas, um product lead e um data scientist, apoiados por agentes de IA, ao longo de 1,5 mês.
Resultados
Um POC e um MVP entregues em 1,5 mês, contra seis meses com uma organização tradicional.
Os verbatims de clientes são classificados automaticamente segundo uma taxonomia construída com as áreas de negócio. Os fatores de satisfação e de insatisfação chegam às equipes de produto e qualidade, que agora têm uma leitura contínua da voz do cliente.
O POC e o MVP foram entregues em 1,5 mês, enquanto uma organização tradicional levaria seis.
Dois efeitos dão continuidade ao projeto.
- Uma decisão baseada em medição. A industrialização é decidida com base em resultados avaliados, não em uma promessa.
- Um modelo de delivery reproduzível. A dupla de especialistas apoiada por agentes de IA se aplica a outras fontes de verbatims.
Expertises mobilisées
Savoir-faire
- Voz do cliente
- Análise de verbatims
- IA generativa
- Agentes de IA
- Conjuntos de avaliação
Technologies
Diferencial
Quatro mecânicas que fazem a diferença.
- Agentes de IA no centro da equipe. Eles assumem a produção, o que divide o prazo por quatro.
- A expertise humana no comando. Taxonomia, critérios de qualidade e decisões continuam com os especialistas.
- A avaliação antes do uso. Cada resultado é medido em conjuntos de referência validados.
- Uma taxonomia construída com as áreas de negócio. As equipes de produto e qualidade reconhecem suas próprias categorias na análise.
Para você
A voz do cliente aproveitada por completo.
Esta abordagem responde a quatro situações.
- Sua central de atendimento, suas avaliações online ou suas reclamações geram volumes de verbatims que ninguém lê.
- Você quer cobrir todas as interações com clientes, não uma amostra.
- Você quer avaliar um caso de uso de IA generativa sem iniciar um projeto de seis meses.
- Você precisa decidir pela industrialização com base em resultados medidos.
Montamos uma equipe enxuta de especialistas apoiados por agentes de IA. Construímos a taxonomia com suas áreas de negócio e entregamos uma resposta medida em poucas semanas.
