Breve visão sobre a Turn2C
Fundada em 2021, a missão dessa fintech é tornar o consórcio mais acessível, ágil e, acima de tudo, humano. Com o Consórcio Inteligente, oferecendo uma maneira completamente nova de adquirir bens ou serviços, onde a inteligência artificial e a facilidade de uso devem ser protagonistas.
O Desafio: Giovana, o Chatbot Frankenstein
Quando me deparei com o “chatbot Frankenstein” (um apelido carinhoso), que atendia pelo nome de Giovana, percebi logo de cara que ela estava longe de ser uma jornada agradável. Não só ela era incapaz de fechar negócios, mas também tinha uma personalidade confusa, eu sabia que teria que reinventar totalmente o chatbot para torná-lo útil para os parceiros da empresa, mas também fácil de usar na perspectiva do usuário.
Minha receita para transformar o chatbot
Um dos maiores desafios foi garantir que o chatbot pudesse lidar com a complexidade dos produtos do consórcio e ainda assim oferecer uma experiência de usuário simplificada. Outro desafio foi integrar o chatbot com sistemas existentes, garantindo segurança e conformidade com as regulamentações do setor.
Para entender melhor o contexto e a reputação da empresa, entrei nas redes sociais da Turn2C e examinei atentamente os anúncios publicitários em busca das opiniões dos clientes. Essa análise detalhada me proporcionou insights sobre a percepção dos clientes em relação à empresa, além de identificar oportunidades de melhoria para o chatbot.
Ao armazenar os prints e insights obtidos durante essa pesquisa, utilizei o programa Figjam. Essa ferramenta foi essencial para organizar as informações, possibilitando uma colaboração mais ágil e assertiva durante todo o processo de transformação da Giovana.
Antes de colocar a mão na massa, decidi dar uma olhada crítica na situação atual. Realizei uma avaliação heurística minuciosa, vasculhando cada canto do chatbot em busca de pontos fracos e oportunidades de melhoria. Além disso, mergulhei fundo em uma desk research, analisando o mercado de chatbots e as melhores práticas em outros setores. Essa combinação me deu uma base sólida para construir nossa estratégia de transformação.
Uma das telas foi apresentada aos stakeholders para que eles entendessem a dimensão dos problemas que esse chatbot tinha. Esse documento tinha 21 páginas.
workshops
Os workshops foram uma parte essencial do processo de design, reunindo desenvolvedores, gerentes de projetos e stakeholders. Eles facilitaram a colaboração multidisciplinar e ajudaram a alinhar todos com a visão do projeto. Durante essas sessões, utilizamos técnicas como brainstorming e storyboarding para explorar ideias e conceitos.
Os workshops foram uma parte essencial do processo de design, reunindo desenvolvedores, gerentes de projetos e stakeholders. Eles facilitaram a colaboração multidisciplinar e ajudaram a alinhar todos com a visão do projeto. Durante essas sessões, utilizamos técnicas como brainstorming e storyboarding para explorar ideias e conceitos.
Com base nas informações fornecidas nos workshops, foi possível criar uma Matriz CSD.
No final do processo, obtive uma visão clara das áreas críticas que precisavam de atenção prioritária durante o desenvolvimento do chatbot. Isso me permitiu direcionar esforços e recursos de forma mais eficaz, garantindo que o produto final atendesse às expectativas dos usuários e dos stakeholders.
Criação do Protótipo do Chatbot
No processo de desenvolvimento do protótipo do chatbot, adotei uma abordagem interativa e colaborativa, começando desde os primeiros rascunhos até a criação final no Figma.
Inicialmente no processo de rabiscar as primeiras ideias, buscando explorar diversas possibilidades e capturar insights valiosos. Esta etapa inicial permitiu que eu experimentasse diferentes conceitos e fluxos de interação, refinando gradualmente a visão do chatbot.
Dada a necessidade de otimizar o tempo, optei por criar os wireframes em baixa qualidade diretamente no papel, incorporando as descobertas das pesquisas realizadas anteriormente. Isso proporcionou uma base sólida para começar a construir os elementos-chave do chatbot de forma rápida e eficiente.
Ao apresentar os wireframes em baixa qualidade aos stakeholders, busquei obter feedback valioso sobre a direção do projeto e as funcionalidades propostas. Essa abordagem também permitiu uma melhor compreensão por parte dos stakeholders, mesmo sem a riqueza de detalhes dos designs finais.
Com o feedback coletado e uma compreensão mais clara dos requisitos do projeto, avancei para a criação detalhada do protótipo no Figma. Aqui, concentrei-me em refinar a experiência do usuário, garantindo uma navegação intuitiva e uma interface atraente.
Ao longo desse processo, mantive um ciclo contínuo de iteração e refinamento, incorporando feedbacks dos stakeholders e realizando testes de usabilidade conforme necessário. Isso garantiu que o protótipo do chatbot estivesse alinhado com as expectativas do usuário e os objetivos do projeto, preparando-o para a próxima fase de desenvolvimento.
Chatbot antes da minha entrada na empresa
Chatbot depois da minha entrada
Testando e aprimorando
Antes de ir para o processo de handoff, eu conduzi testes de usabilidade utilizando a plataforma Maze. Durante esses testes, os usuários foram submetidos a uma série de cinco tarefas distintas:
Tarefa 1: Simulação de Contratação: O usuário foi solicitado a concluir uma simulação de contratação por meio do chatbot. Todos os usuários conseguiram finalizar essa tarefa.
Tarefa 2: Teste de Tempo (5 segundos): Os participantes tiveram cinco segundos para visualizar uma imagem e, em seguida, responderam a uma pergunta sobre o ícone presente. Apesar da resposta correta ser o ícone de “?”, aproximadamente 60% dos usuários responderam erroneamente com o ícone de “voltar”. Tirei esse botão e ele voltou meses depois com outra cara.
Tarefa 3: Navegação na Jornada: Os usuários foram instruídos a seguir uma jornada específica, interagindo com diferentes elementos do chatbot. Esta tarefa visava avaliar a compreensão dos usuários sobre a funcionalidade de determinados botões, com resultados predominantemente negativos.
Tarefa 4: Compreensão das Propostas: Os participantes foram solicitados a analisar duas propostas diferentes e identificar corretamente a proposta solicitada pelo usuário. O sucesso foi alcançado com 93,3% dos usuários conseguindo distinguir as propostas corretamente.
Tarefa 5: Card Sort: Nesta tarefa, os usuários foram apresentados a informações sobre duas propostas e solicitados a ordená-las. No entanto, os resultados revelaram que aproximadamente 80% dos usuários classificaram erroneamente a proposta Turn2C como a mais vantajosa, quando na verdade era a opção menos favorável. Essa tarefa foi projetada para avaliar se os usuários seriam influenciados por informações visuais ao tomar decisões, e os resultados forneceram insights importantes sobre o comportamento do usuário em relação às propostas apresentadas.
Handoff
Diante da ausência de familiaridade da equipe com o conceito de “handoff” e a necessidade de uma documentação detalhada para orientar o time de desenvolvimento, busquei estabelecer métodos que facilitassem o trabalho deles e reduzissem as dúvidas ao longo do projeto. Como estava envolvido tanto na construção do design system quanto do chatbot, optei por uma abordagem incremental. Na primeira entrega, apresentei aos desenvolvedores um styleguide como referência, fornecendo uma visão inicial do design e da identidade visual a serem seguidos. Apesar de simples, esse processo inicial transcorreu sem grandes problemas, permitindo que a equipe se familiarizasse gradualmente com o design e as diretrizes estabelecidas. Essa abordagem progressiva ajudou a construir uma base sólida para o handoff, facilitando a transição do design para o desenvolvimento e garantindo uma implementação mais eficiente e coesa do chatbot.
Organização do arquivo do chatbot da V1
Organização do arquivo do chatbot da V1. Essa organização foi feita em colaboração com os desenvolvedores.
Visualização da organização do arquivo no Figma para o processo de handoff, garantindo clareza e acesso rápido aos elementos essenciais para a equipe de desenvolvimento
Resultado
O resultado de todo esse processo foi verdadeiramente revolucionário: a criação do primeiro chatbot no Brasil e no mundo capaz de realizar a contratação de um consórcio de forma totalmente digital. Esse feito histórico não apenas representa um avanço significativo no campo da tecnologia e dos serviços financeiros, mas também evidencia o poder da inovação e da colaboração multidisciplinar. Ao integrar dados e insights de pesquisas, métricas de uso, feedbacks dos usuários e entrevistas diretas, pudemos desenvolver um chatbot que não apenas atendesse às necessidades dos clientes, mas as superasse de maneira excepcional. A realização de testes de usabilidade com o Maze permitiu aprimorar ainda mais a interface do usuário e a lógica de conversação, resultando em uma experiência mais intuitiva e satisfatória. O aumento significativo na satisfação do cliente e nas taxas de conversão validam o sucesso do chatbot, destacando-o como uma solução verdadeiramente inovadora e disruptiva no mercado. Esses resultados não só demonstram a eficácia do chatbot, mas também abrem portas para novas possibilidades no cenário do atendimento digital e das transações financeiras online. Em suma, o resultado final foi surpreendente não apenas pelo pioneirismo do chatbot, mas também pela capacidade de oferecer uma experiência excepcional que redefine os padrões da indústria e impulsiona a evolução do setor como um todo.
