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Como nós podemos criar a melhor experiência de atendimento para os nossos vendedores? 💜
Foi com esse norte que reduzimos em 14% o volume de tickets de CX. Um discovery de produto rápido e barato - tudo em casa - através de análise de dados e dos chamados de atendimento para a nossa operação.
The former is ‘product discovery’ and the latter is ‘product delivery’, Marty Cagan. 👍
Mas vamos voltar alguns passos até onde essa iniciativa começou direcionando nosso olhar para o problema que queríamos resolver: o volume de tickets para o time de CX.
Existiam muitas dores de usuário para atacar. Nesse momento, a Oppotunity Solution Trees da Teresa Torres foi fundamental. Através de uma dinâmica de facilitação foi possível ver claramente nosso objetivo, as oportunidades e possíveis soluções.
Um recorte aqui, depois outro ali e focamos os esforços na dor de "anúncio não publicado". Essa dor representava cerca de 13% do volume total de tickets em momentos de incidente na plataforma.
No fim do dia, isso se resumia em desperdício de recurso interno, perda de listing de anúncios, longa fila de espera no atendimento e insatisfação.
Um diagrama de afinidades com falas, fatos e necessidades dos usuários surgiu através de chamados no atendimento. Essa análise ajudou a atender as necessidades dos usuários e como poderíamos explorar alguns caminhos:
✔️ "Inseri meu anúncio, mas ele ainda não foi publicado." (UA)
✔️ "Por que meu anúncio não aparece?" (UB)
✔️ "Quando vou ter meu anúncio publicado?" (UC)
Em um sessão de ideação com o time e alguns stakeholders definimos o conceito da ideia, 💡 um autosserviço mostrando os anúncios publicados pelo usuário, estimativa de tempo de liberação e motivo da recusa para ser interceptado no momento de abertura de uma chamado.
As entregas foram planejadas em duas ondas 🌊 - a primeira uma versão de ajuda textual, e a segunda o autosserviço. Também mapeamos os times responsáveis pela execução e os times impactados pela iniciativa.
Decidimos realizar um teste AB 🎯 comparando com a versão original e uma base reduzida de usuários. O que representava o sucesso da ideia era ter a operação com menos casos de publicação e, consequentemente, o controle da ansiedade do usuário. A redução de incoming era a métrica norte a ser tocada.
🌟 Ao final da segunda onda 50% dos usuários que visualizaram o autosserviço no formulário não submeteram um caso para CX. Em momentos de incidente, CX teve quase 14% a menos de tickets, o que já representou quase 1500 chamados em um período de 3 dias. 🌟