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Projetos

Redução de chamados

Este projeto foi realizado com o objetivo de melhorar o NPS e reduzir o número de chamados no atendimento via chat.

Assistente Virtual

Evolução de um assistente virtual existente dentro de um sistema de registro de ponto.

Redução de chamados

Introdução

Este projeto foi realizado no sistema de controle de ponto da empresa, com o objetivo de melhorar o NPS e reduzir o número de chamados no atendimento via chat. Porém, os motivos exatos das dúvidas dos usuários ainda não estavam claros, essa compreensão surgiu durante o processo de discovery.

Conduzi a análise dos dados extraídos do Power BI, que categorizava os chamados por motivos e submotivos, li cerca de 300 atendimentos, realizamos pesquisas com usuários e prototipação das soluções, além de definir as métricas de sucesso, tendo como objetivo principal diminuir em 10% a quantidade de atendimentos relacionados a esses temas, melhorando o NPS e a satisfação dos usuários.

A seguir, apresento o processo completo, desde o discovery até os resultados obtidos.

Imersão no tema

A imersão foi fundamental para compreender o problema real e identificar como ajustar os fluxos para solucioná-lo. Para isso, mapeei o fluxo existente e realizei uma análise detalhada dos dados do Power BI de atendimento, com o objetivo de entender quais eram as dúvidas mais frequentes dos usuários.

Identifiquei os três temas com maior volume de acionamentos no suporte, sendo que cada um deles possuía submotivos específicos.
Neste projeto, trabalhei focado nos três principais submotivos:

- Demitir (Colaborador)
- Remover e/ou recalcular (Controle de ponto)
- Ajuste manual (Controle de ponto)

Imersão no tema - Demitir

Para o submotivo Demitir, dentro do motivo Colaboradores, realizamos uma análise detalhada de 170 atendimentos registrados nos três primeiros dias úteis de fevereiro e março de 2023.

Essa análise permitiu classificar os principais motivos de contato dos usuários, identificar padrões recorrentes e mapear oportunidades de melhoria na experiência.

Com base nesses insights, criamos uma árvore de oportunidades que ajudou a estruturar hipóteses de solução para serem validadas nas próximas fases do projeto.

Definição

Organizei e sintetizei os insights coletados durante a imersão, mapeando a jornada dos usuários no FigJam para visualizar os pontos de contato e dificuldades enfrentadas. Com base na análise dos dados do Power BI, priorizamos as áreas com maior volume de chamados, focando nos fluxos que geravam mais dúvidas.

Identificamos três principais pontos de dor que guiariam as próximas etapas do projeto:

• Usuários que não sabiam como ou onde realizar a demissão do colaborador

• Dúvidas sobre a data de demissão versus a data efetiva do desligamento

• Solicitações para realizar demissão com data retroativa superior a 60 dias

Esses insights ajudaram a definir o foco do projeto, alinhando a equipe em torno dos problemas reais que precisavam ser solucionados para melhorar a experiência dos usuários.

Ideação

Conversamos diretamente com a equipe de atendimento, que lida com os usuários na ponta, para entender melhor as principais dificuldades enfrentadas. Com base nessas conversas, e nos atendimentos lidos criei uma árvore de oportunidades que organizou as hipóteses de solução levantadas.
Além disso, realizamos sessões de brainstorming com o time multidisciplinar para gerar ideias que pudessem resolver os problemas identificados.

Todas as hipóteses geradas foram inseridas na árvore de oportunidades e avaliadas junto ao time de desenvolvimento, levando em conta o esforço necessário para implementação e o impacto esperado. A priorização seguiu o critério de gerar valor ao usuário o mais rápido possível, garantindo foco em soluções efetivas e ágeis.

Prototipação

A principal mudança na melhoria do fluxo foi a revisão da localização do botão de demissão e a simplificação da entrada de dados.

Anteriormente, para demitir um colaborador, o usuário precisava clicar no nome do colaborador, navegar até uma opção "demitir" e preencher duas datas (data de demissão e data de desligamento do sistema). Com base nas análises feitas, reposicionamos o botão de demissão diretamente ao final da linha do nome do colaborador na tela principal de listagem. Ao clicar, um modal é exibido, solicitando apenas a data de demissão, simplificando o processo.

Medindo sucesso

Este projeto representou um marco significativo na minha jornada como designer de produto, pois foi minha primeira experiência em definir e mensurar o sucesso de forma tão direta. O objetivo principal era diminuir em 10% a quantidade de atendimentos com o submotivo "Demitir", buscando melhorias rápidas e de fácil implementação.

No segundo trimestre de 2023, registramos um volume de 3.000 atendimentos relacionados a esse submotivo. Nossa meta, portanto, era reduzir esse número para 2.700 atendimentos ou menos.

O acompanhamento da quantidade de atendimentos com o submotivo "Demitir" nos permitiu validar rapidamente o impacto das melhorias. Ao final do terceiro trimestre (Q3), atingimos 2.460 atendimentos, reduzimos 18% dos atendimentos com esse submotivo. Esse resultado não só superou a meta de 10% de redução, mas também comprovou a eficácia de uma abordagem focada em intervenções diretas e mensuráveis, demonstrando que mesmo sem métricas mais complexas, é possível gerar valor e impacto tangível.

(Os valores apresentados são apenas exemplos. As variações percentuais são reais.)

Assistente Virtual

Introdução

Este projeto focou na evolução do Assistente Virtual em nosso sistema de registro de ponto. O objetivo principal era aumentar a utilização da funcionalidade existente, que se mostrava com poucas opções. Inicialmente, a causa da baixa adesão não estava clara, e essa compreensão veio de um processo de discovery.

Para isso, conduzi a análise de dados de uso da funcionalidade via Power BI, além de lançar uma pesquisa qualitativa detalhada via Hotjar para entender as dores e necessidades dos administradores e gestores. Com base nesses insights, priorizamos o aprimoramento da função de aprovação de ajuste de ponto e a criação de um fluxo via Inline mostrando a funcionalidade, com foco em tornar a ferramenta mais acessível e eficaz.

A seguir, apresento o processo completo, desde a descoberta das necessidades até o impacto gerado.

Imersão no tema

A evolução do Assistente Virtual teve início com uma imersão nos dados e feedbacks dos usuários. O objetivo era entender baixa utilização da funcionalidade.

A análise inicial dos dados de uso no Power BI revelou que apesar da funcionalidade do Assistente Virtual estar liberada para todos os usuários da base, a adesão real era baixa, com menos de 2% dos clientes utilizando-a. Essa discrepância entre "ter acesso" e "estar usando" acendeu um alerta e motivou a busca por mais explicações.

Para entender o "porquê" dessa baixa adesão, lancei uma pesquisa via Hotjar perguntando para nossos usuários se já usavam a o Assistente virtual, se tinham parado de usar ou se nunca usaram.

Definição

Com base nos dados quantitativos e qualitativos, definimos que o principal problema a ser resolvido era:

A baixa utilização do Assistente Virtual decorre da falta de conhecimento sobre a funcionalidade e de uma configuração limitada, que não oferece segurança e controle suficientes para os gestores.

A partir disso, traçamos os seguintes objetivos:

• Aumentar a percepção de valor da funcionalidade, mostrando claramente os benefícios da automação.

• Oferecer mais controle e segurança ao usuário, com novos filtros e configurações na aprovação automática.

• Reduzir o atrito na ativação da funcionalidade, por meio de um fluxo explicativo direto no sistema.

• Aumentar a adesão à funcionalidade com ações de descoberta e orientação no produto.
  
  

Essa definição foi validada com o time de Produto e Suporte, reforçando que os chamados relacionados a “ajustes manuais de ponto” estavam entre os mais recorrentes e que a automação poderia impactar positivamente esse cenário.

Ideação

Com base nas dores identificadas na etapa de descoberta, começamos a explorar soluções que atendessem às principais necessidades dos usuários passando mais controle e segurança na automação, e melhor entendimento sobre como configurar e usar o Assistente Virtual.

A partir disso, priorizamos:

• Adicionar filtros mais robustos à automação, como:

  
  

  • Aplicar a configuração para Departamento/ Unidade de negócio/ Colaboradores

  • Limite de ajustes feitos pelo Assistente Virtual

  • Ter pelo menos um ponto original no dia

  • Reprovar ajustes com pontos menores que o previsto no turno

  • Incluir opção as solicitações de ajustes reprovadas pelo assistente, devem ficar pendentes para ánalise do gestor

    
    

• Reestruturar o fluxo de configuração, deixando mais didático e guiado.

  
  

• Criar um tour via Inline que ensinasse o usuário a configurar a funcionalidade de forma prática, dentro do próprio sistema.

  
  

• Inserir tooltips e helpers contextuais, explicando o que cada filtro faz e como impacta nas aprovações automáticas.

  
  

Essas soluções foram desenhadas para equilibrar a eficiência da automação com o controle necessário para garantir segurança, além de reduzir a curva de aprendizado para novos usuários. O tour guiado também teve como objetivo aumentar a percepção de valor e promover uma descoberta ativa da funcionalidade, reduzindo a dependência de canais de suporte.

Prototipação

Com base nas soluções priorizadas, desenvolvi um protótipo, com o objetivo de representar a experiência real de uso da funcionalidade e facilitar a validação com stakeholders.

Compartilhei o protótipo com o time de Produto e representantes do Suporte. Recebi feedbacks que ajudaram a melhorar a hierarquia visual, clareza dos textos e posicionamento dos tooltips.
As sugestões foram incorporadas, tornando o fluxo mais claro e objetivo.

Confira abaixo uma prévia do fluxo criado para a nova configuração do Assistente Virtual.

Medindo sucesso

Para acompanhar o sucesso das evoluções lançadas, realizamos um monitoramento contínuo da adoção da funcionalidade.
Em junho de 2024, antes das melhorias, 200 clientes utilizavam o Assistente Virtual. Após a implementação das melhorias e do tour guiado, mantivemos o acompanhamento mensal e, em outubro de 2024, o número de clientes ativos saltou para 430, representando um crescimento de mais de 115%.
Esse aumento expressivo indicou que as mudanças trouxeram mais visibilidade, valor percebido e facilidade de uso para a funcionalidade.

Em junho de 2025, lançamos uma pesquisa de CSAT para entender o nível de satisfação dos usuários com a funcionalidade do Assistente Virtual. O resultado foi positivo: alcançamos 79 pontos, muito próximo da nossa meta de 80. Os usuários que já utilizavam a funcionalidade demonstraram alto nível de satisfação, destacando sua utilidade e valor. A principal sugestão de melhoria foi a possibilidade de configurar regras adicionais.

Apesar da boa avaliação entre os usuários ativos, o maior desafio identificado foi o baixo engajamento, poucas empresas utilizam a funcionalidade. A pesquisa revelou que o principal motivo para isso é que muitos usuários não sabem que a funcionalidade existe ou não entendem como ela funciona. Além disso, alguns preferem manter o processo manual de aprovação, o que é compreensível em contextos onde há receio de automações.

Nas respostas abertas, surgiram preocupações com segurança e confiança. Um dos relatos mencionou falhas anteriores no sistema como fator de insegurança, enquanto outros demonstraram dúvidas sobre o comportamento da funcionalidade em situações específicas. Isso evidenciou uma oportunidade clara de comunicação, é necessário explicar melhor como a funcionalidade opera, quais critérios são analisados e como ela se comporta em diferentes cenários. Por exemplo:

• O que acontece quando um colaborador faz muitos pedidos de ajuste?

• Que tipo de limite pode ser configurado?

• Como a empresa pode manter controle mesmo com a automação ativa?

Além disso, identificamos que poucos usuários ativos responderam à pesquisa, possivelmente porque ela foi disponibilizada dentro do novo menu da funcionalidade o que levanta a hipótese de que nem todos estão acessando esse menu. Por isso, decidimos refazer a pesquisa, com ajustes na estrutura e no texto, para garantir que os usuários compreendam claramente o que está sendo avaliado.

Mesmo com essa limitação, a pesquisa trouxe insights.

Confusão de nomenclatura: o nome da funcionalidade é semelhante ao do robô do chat, o que pode gerar confusão. Esse ponto foi encaminhado à equipe de PMM para avaliar possíveis mudanças no nome ou no ícone.

Falta de orientação inicial: muitos usuários que ainda não utilizam a funcionalidade relataram não saber como começar. Uma solução proposta foi a criação de uma tela de apresentação para quem ainda não possui regras configuradas, explicando de forma simples o que a funcionalidade faz e como ativá-la. Essa tela também incluiria um botão de início rápido, aproveitando materiais já existentes para facilitar a adoção.

Essas descobertas reforçam a importância de manter um processo de discovery contínuo, com escuta ativa dos usuários e ajustes constantes para garantir que a funcionalidade seja não apenas útil, mas também compreendida e confiável.

A pesquisa revelou que a maioria (76%) dos respondentes nunca havia utilizado o Assistente Virtual. Desses, a principal motivo era o não conhecer a funcionalidade (64%). Muitos usuários não sabiam da funcionalidade.

Uma parcela (27% dos que nunca usaram) preferia realizar as aprovações manualmente, indicando uma possível falta de valor percebido ou confiança na automação atual.

Embora houvesse interesse por novas funções para o Assistente Virtual, como "Fechamento de Ponto" (53%) e "Geração de Relatórios" (41%), essa etapa do processo mostrou que o problema raiz não era a falta de funções, mas sim a falta de filtros e configurações na existente.

Nos comentários abertos dos usuários, surgiram questões de segurança e controle:

• Risco de fraude e falta de Controle dos ajustes aprovados.

• Necessidade de mais filtros e configurações

Entendemos que uma hipotese para a baixa utilização do Assistente Virtual não se devia apenas à falta de funções, mas a um conjunto de problemas interligados. Muitos usuários simplesmente não conheciam a funcionalidade ou não sabiam como configurar. A automação atual gerava preocupações com segurança e fraude devido à ausência de filtros e critérios mais rigorosos e a funcionalidade existente não entregava o valor esperado, levando à preferência pelo processo manual.

Com base nesses dados, identificamos uma oportunidade de não apenas melhorar a funcionalidade de aprovação de ponto com mais filtros e controle, mas também de mostrar o valor da funcionalidade e ensinar os usuários a configurá-la de forma eficiente.

Recomendações

A Karol tem qualidades que são essenciais em uma designer, e que não são tão fáceis de encontrar. Ela consegue apreender os contextos de forma ampla e tem excelente capacidade de análise, conseguindo ir no cerne das situações com muita rapidez. É muito boa em propor soluções simples para problemas complexos e se envolve nas demandas que estão na sua mão, sempre com o cliente final em consideração. Aprende muito rápido e tem interesse em se aprimorar. Nos dois anos que trabalhamos juntas sua evolução foi muito evidente, é um prazer trabalhar ao seu lado.

Nathalia Domitrovic

Product designer

Recomendo demais a Karolina como Product Designer. Ela domina o processo de discovery, com foco no cliente em todas as etapas, sem perder de vista o negócio. Sempre busca o entendimento do produto, com adaptação rápida, trazendo inovação e eficiência de maneira prática e direta. Uma adição valiosa para qualquer equipe!

Luzita Backa

Product manager

A Karol é capaz de unir pensamento crítico e sensibilidade: questiona, analisa e propõe melhorias de forma estratégica, sempre mantendo o foco nas necessidades reais do usuário. Tudo isso com um comprometimento que contagia toda a equipe!

Thiago Targino

Product manager

Karolina desempenha com maestria a busca da melhor experiência para o usuário, coletando informações, promovendo discussões, entrevistando clientes trazendo como resultado a consolidação por meio de propostas inteligentes que trazem como resultado a melhoria di dia-a-dia dos usuários tanto em produtos digitais (web e aplicativos).

Heber Amarante

Product manager

Profissional dedicada, com perfil voltado para a solução de problemas. Está sempre estudando e aprimorando seus conhecimentos, aprendendo com a equipe e buscando entregar a melhor experiência para o cliente. Tive a oportunidade de aprender muito sobre trabalho em equipe ao seu lado. Recomendo suas habilidades em colaboração, descoberta e resolução de problemas.

Nathalia Rocha

Product designer