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 3.698 atendimentos relacionados a esse submotivo. Nossa meta, portanto, era reduzir esse número para 3.328 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 3.006 atendimentos. 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.
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
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 3.698 atendimentos relacionados a esse submotivo. Nossa meta, portanto, era reduzir esse número para 3.328 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 3.006 atendimentos. 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.
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
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