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Luan Pinto

Macbook Air M2 Silver Flatten.png

Pesquisa e Implementação de Solução

Meu Papel

Product Designer

Duração

4 meses (Pesquisa, Validação, MVP e Lançamento da V1.0)

Ferramentas

Teams

ChatGPT

Notion

Figma
Figma Slides

Resultado Chave

Queda de 98,3% no volume de chamados de dúvidas iniciais e aumento de 97% na satisfação de novos usuários.

Declaração do Problema

A empresa enfrentava um alto volume de chamados de suporte originados por usuários novos (até 3 meses de plataforma). A dor era que o usuário se sentia "perdido" e com "medo" do software, que parecia muito complexo, resultando em alta insatisfação e sobrecarga no suporte.

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Solução Possível: Proposta de estruturar e conduzir uma pesquisa aprofundada para diagnosticar a causa raiz da confusão e implementar uma solução de acolhimento e autossuficiência (Chatbot) que reduzisse o volume de chamados.

O Desafio e a Tarefa
 

O Desafio de Negócio: Transformar a dor operacional (alto custo de suporte) em uma oportunidade de valor, provando à liderança, através da pesquisa, que uma solução de Design era a chave para a retenção e satisfação dos novos usuários.

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A Tarefa:

  1. Liderar o Discovery: Estruturar e conduzir pesquisa qualitativa (15 entrevistas) para diagnosticar a dor real.

  2. Validar a Estratégia: Converter dados em métricas de impacto e apresentar a solução (Chatbot) à liderança.

  3. Projetar a Solução de Onboarding: Criar e implementar o MVP do Chatbot (com foco em conteúdo enciclopédico) como solução imediata.

O Processo e as Ações

Etapa 1: Pesquisa de Descoberta e Insights

  • Método: 15 entrevistas semiestruturadas com usuários de até 3 meses.

  • Análise: Utilização do Teams (gravação) e ChatGPT (transcrição/análise) para processar os dados e tabular os resultados por pilares (Experiência, Aprendizado, Terminologia, etc.).

  • Insight Chave: O problema era de confiança e orientação ("sentiam-se perdidos"), não apenas de funcionalidade.

Etapa 2: Apresentação e Implementação da V1

  • Ação Estratégica: Elaboração de uma apresentação focada em métricas qualitativas e quantitativas (insights vs. custos) usando Figma Slides para garantir o buy-in da diretoria.

  • Solução: Implementação do Chatbot V1, alimentado por uma enciclopédia de conteúdo (Produto/Suporte).

  • Design Visual: Criação de um robô ilustrativo para transmitir amigabilidade e sabedoria, diferenciando-se da interface técnica do sistema.

Etapa 3: Colaboração e Testes

  • Ação: Parceria com Desenvolvimento, criação de fluxos de erro e intenso teste com usuários antes do lançamento para garantir a eficácia do suporte.

Matriz CSD TIME UX.png
Resultados e Impacto

  • Métrica de Suporte: Queda imediata de 98,3% no volume de chamados para dúvidas iniciais.

  • Métrica de Satisfação: Aumento de 97% na taxa de satisfação no uso por novos usuários.

  • Evolução Estratégica: O sucesso da V1 permitiu a evolução para uma IA Generativa, que hoje atua como assistente jurídico, auxiliando o core business do cliente (criação de e-mails, petições e termos).

Aprendizados (Learnings) e Próximos Passos

Aprendizados Essenciais

O problema raramente está onde o negócio pensa que está. A pesquisa qualitativa transformou um problema de custo de suporte em uma alavanca de produtividade ao revelar a dor real do usuário (medo/confusão). Provar o valor do Design começando com um MVP foi crucial para ganhar credibilidade para projetos maiores (IA Generativa).

Próximos Passos

  • Integração Proativa: Transformar a IA em um assistente proativo, que sugere termos jurídicos em tempo real no contexto da tela.

  • Otimização Contínua: Utilizar dados de uso da IA (fluxos de fallback) para realizar a manutenção contínua e aprimorar a base de conhecimento

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