Próximo! - (“Next!”) Grita um funcionário em qualquer agência bancária regular pedindo que o próximo cliente na fila avance e seja atendido.
Esse GIF já explica bem né?! mas vamos lá!
Nos bastidores do suporte ao cliente da Nubank
As linhas são uma das maneiras mais simples e justas de organizar a oferta e a demanda. De um lado, você tem clientes ansiosos que precisam ser atendidos e, de outro, uma oferta limitada de funcionários bem treinados. Equilibra esses dois bem e você terá clientes satisfeitos e funcionários satisfeitos, mas, se você fracassar, os clientes irritados e uma equipe esgotada começarão a aparecer.
Em uma fintech crescente como a Nubank, esse é um desafio contínuo. Os bancos no Brasil são bem conhecidos por sua baixa experiência do cliente e queríamos desafiar isso: queríamos oferecer uma experiência que iria impressionar nossos clientes sendo altamente eficiente. Essa é a principal missão da equipe de “Customer Support Design”, ou CSD, como nós a chamamos. Ao projetar o suporte ao cliente para o Nubank, analisamos as experiências disponíveis e criamos alguns princípios que não comprometeríamos ao projetar nossa experiência de suporte ao cliente.
Seja simples
Lutar contra a complexidade é fundamental para os nossos valores, então queríamos algo tão simples quanto uma linha / fila. Uma plataforma na qual nossos agentes de suporte poderiam apenas dizer “Próximo!” E o próximo cliente apareceria na tela de cada um. Também deve ser simples para os clientes. Não há menus extensos, IVRs ou protocolos. Apenas declare seu problema e alguém o ajudará em breve.
Ser justo
É irritante quando alguém corta na sua frente sem uma boa razão. Isso não é justo! Queríamos criar uma experiência justa, para que as pessoas que esperavam mais fossem atendidas primeiro, a menos, é claro, que houvesse uma boa razão para cortar a linha. Você teve seu cartão roubado e a pessoa à sua frente tem apenas uma pergunta simples? Bem, então você provavelmente deveria ser atendido primeiro, então devemos estar preparados para casos como esse também.
Seja eficiente
Esperar na fila é uma porcaria, mas nada é pior do que saltar através de aros e ser enviado para outras pessoas de novo e de novo até chegar a alguém que possa finalmente ajudá-lo. Esse é um problema difícil de resolver e, depois de procurar por todas as ferramentas diferentes, não encontramos nada que nos servisse.
Proximo!
O Proximo é um sistema de gerenciamento de filas criado no Nubank para nos ajudar a realizar o que acreditamos ser importante quando se trata de suporte ao cliente. Seu principal objetivo é gerenciar várias filas diferentes. Cada fila representa um domínio de problema específico. Por exemplo: dúvidas sobre sua conta? Nós temos uma fila para isso. Problemas em uma transação? Outra fila. Perdeu seu cartão? Uma terceira fila. Você entendeu a ideia…
Para cada fila, temos agentes treinados que sabem tudo o que há para saber sobre o domínio do problema. Nós os chamamos de Xpeers e eles são o coração de nossa Operação de Suporte ao Cliente. Os Xpeers têm crachás de acordo com suas habilidades, portanto, se um Xpeer souber como lidar com estornos, ele receberá um crachá para isso. Aprendeu como reemitir um cartão? Você ganha outro distintivo … Esses são distintivos digitais, é claro, e eles estão ligados a filas como uma forma de informar ao Proximo qual habilidade é necessária para trabalhar em uma fila específica. Xpeers experientes têm vários crachás, o que significa que eles podem ajudar os clientes com diferentes tipos de problemas. Os novos Xpeers têm menos crachás, geralmente para problemas mais simples, para que possam começar a aprender com segurança sem frustrar os clientes.
Uma coisa legal sobre esse design é que podemos usar o Proximo não apenas para suporte ao cliente, mas também para organizar tarefas de back-office em geral. Então criamos um conceito importante junto com ele chamado job . Um trabalho é uma tarefa do Proximo. Pode ser um cliente pedindo suporte via e-mail, uma sessão de bate-papo a ser atendida, um procedimento de back-office que um Xpeer deve realizar (como validar documentação para uma transação contestada) ou realizar uma avaliação de qualidade para um colega de equipe.
Os Xpeers se inscrevem no Proximo para saber quem é capaz de trabalhar em cada fila com base em seus distintivos. Desenvolvemos um WebApp de back-office chamado Shuffle que traz para uma tela todos os dados e ações que os Xpeers precisam para executar suas tarefas. Depois de abrir o Shuffle , basta clicar em um botão chamado “Iniciar” e o próximo trabalho relacionado às suas habilidades aparecerá na tela com todas as informações relevantes sobre o cliente. Quando terminarem, basta clicar em “Concluir” e o próximo trabalho aparecerá na tela. A Proximo garante a encomenda justa da linha e garante que os trabalhos são servidos por apenas um Xpeer de cada vez.
O Shuffle traz todas as informações e ações necessárias para oferecer suporte aos clientes em uma única tela
Parece bem simples, mas para realmente dar certo, temos alguns desafios a serem superados:
Roteamento
Conseguir clientes na fila certa é uma grande preocupação. Faça o certo e os clientes são atendidos pela Xpeer certa, os problemas são resolvidos no primeiro contato e a satisfação é garantida. Perder isso e os Xpeers podem ter que enviar manualmente esse cliente para outra fila para resolver o problema.
As transferências são ruins de duas maneiras diferentes: os clientes ficam irritados ao serem enviados por diferentes agentes e o dimensionamento da nossa equipe fica comprometido, pois precisaremos de mais agentes em uma fila específica apenas para entender o problema e enviar os clientes para a solução correta.
Para resolver o problema de roteamento, usamos várias técnicas, mas a IA e o aprendizado de máquina são fundamentais para nossa abordagem. Ao aprender como os Xpeers categorizam cada pergunta do cliente, nossos cientistas de dados criaram modelos que aprendem como as pessoas fazem perguntas. Esses modelos de linguagem natural e palavra-chave são complementados com modelos contextuais que usam informações recentes dos clientes para inferir o tipo de problema que estão tendo. Um modelo empilhado finalmente combina esses algoritmos para chegar a uma previsão.
Nossa primeira tarefa é garantir que cada tipo de problema vá para a fila certa.
Dessa forma, sempre que um cliente nos escreve, nossa plataforma tenta descobrir o que está falando, considerando seu contexto e coloca o cliente na melhor fila possível. Ainda temos um longo caminho a percorrer, é claro, mas fica cada vez melhor quanto mais o usamos. Hoje nossos modelos AI acertam 75% do tempo!
Dimensionamento
O dimensionamento é outro desafio e um problema clássico de oferta versus demanda . Como uma meta simples, precisamos de Xpeers suficientes trabalhando nas filas para que os clientes não tenham que esperar muito. Para cada fila, rastreamos a mediana do “primeiro tempo de resposta” (ou FRT), quanto tempo demora para um cliente ser atendido. Os FRTs devem estar sempre “sob controle”, o que significa que não deve ser muito baixo (nossos Xpeers gostam de falar com clientes!) Ou muito alto (clientes esperando por muito tempo).
Ser capaz de equilibrar essas duas alavancas é complicado e é um trabalho de tempo integral abordado por uma equipe de analistas aqui no Nubank. Seu trabalho é descobrir quantas pessoas precisamos para cada fila a qualquer hora do dia, semana e mês (a sazonalidade é importante!). Eles vêm com alocação de Xpeers, requisitos de treinamento e planos de contratação.
Para suportar essa tarefa, garantimos que o Proximo forneça o máximo de dados possível para que eles trabalhem, por isso coletamos muitas informações sobre os trabalhos que fazemos todos os dias: quantos estão sentados em filas esperando para serem feitos, quantos foram resolvidos, quanto tempo levou para resolvê-los, por quanto tempo um trabalho precisou esperar, etc.
Precisamos equilibrar oferta e demanda.
Nossos analistas usam esses dados para criar painéis que são visíveis em todo o esquadrão (nós realmente gostamos de TVs grandes por aqui) e ajudam os gerentes a acompanhar o tamanho das filas e ajustar o dimensionamento no local, se necessário. Eles também são usados para alimentar nossos modelos de contratação, por isso sabemos quantos novos Xpeers precisaremos no futuro.
Qualidade
Então, neste ponto, estamos enviando clientes para as filas certas e temos Xpeers suficientes trabalhando em cada um deles para que possam ser atendidos em tempo hábil, certo?
Mas os problemas dos clientes estão sendo resolvidos? Eles estão sendo servidos com cuidado e com cuidado? Para ter certeza disso, investimos muito em treinamento, mas também usamos a tecnologia para nos ajudar a verificar como nossos Xpeers estão se saindo. Para isso, desenvolvemos um novo tipo de trabalho dentro da Proximo chamado Atenta .
Verificação de amostras
Atenta é um trabalho de controle de qualidade selecionado apenas para os Xpeers. Ele seleciona casos de suporte ao cliente anteriores aleatoriamente e os mostra a essa equipe para análise. Os revisores verificam o histórico da conversa e dão feedback sobre o procedimento e o “tom de voz” usado pelo Xpeer. Além disso, quando o trabalho de suporte ao cliente é concluído, solicitamos feedback aos clientes. Essa é uma métrica chave para acompanhar o tempo todo.
Então o que vem depois!? (trocadilho intencional)
Hoje, o Proximo gerencia quase 200 filas diferentes e roteia quase 60.000 empregos para centenas de Xpeers todos os dias. Tornou-se uma ferramenta essencial para ajudar a tornar realidade o nosso premiado suporte ao cliente, mas ainda há muitas coisas em que estamos trabalhando no CSD.
Melhorando o autoatendimento
Conforme crescemos, o Suporte ao Cliente cresce com a gente. Quanto mais clientes temos, mais Xpeers precisamos contratar e isso se torna mais desafiador a cada dia. Contratar pessoas é difícil, leva tempo e requer mais espaço físico. Além disso, integrar e treinar novas pessoas coloca muita pressão na incrível equipe que já temos.
Para realmente liberar nosso crescimento, precisamos ser capazes de lidar com mais clientes sem aumentar nossa equipe de suporte. E para isso, acreditamos fortemente em capacitar nossos clientes por meio de nosso aplicativo e educar os usuários para que eles possam resolver a maioria dos problemas sem precisar entrar em contato conosco. Isso é o que chamamos de autoatendimento e é um objetivo central do plantel do CSD.
Auto-serviço significa evitar ingressos.
Melhoramos continuamente o nosso aplicativo para torná-lo ainda mais intuitivo e simples. Há vários esforços nos quais trabalhamos para melhorar nossas iniciativas de autoatendimento, preservando a grande experiência do cliente com a qual nossos usuários se acostumaram. Temos alguns pensamentos para compartilhar sobre isso, mas esse é um assunto para outro post.
