ANÁLISE CHATBOT DE INSTITUIÇÃO DE ENSINO
CLIENTE
Instituição de ensino superior.
PROBLEMA
A instituição possui um chatbot com muito abandono na jornada e com os atendimento transbordados sobrecarregados.
DESAFIO
Fazer uma análise da experiência da pessoa usuária no bot, procurar entender e melhorar a jornada para diminuir o número de abandono e o tempo de espera no atendimento humano.
PROCESSO DA ANÁLISE
O processo realizado para entender as dores apresentadas, iniciou-se com uma análise detalhada da árvore conversacional. Em seguida, foi feito um desenho macro da sua jornada inicial para mapear a entrada no bot, já que a regra de negócio variava de acordo com o tipo de acesso. O próximo passo consistiu na extração dos eventos do bot do período de um mês, a fim de avaliar as métricas de desempenho. Com base nas informações levantadas, desenvolveu-se a Matriz CSD para identificar as certezas, suposições e dúvidas, além de um estudo mais aprofundado dos atendimentos. Por fim, foi realizada a análise do chatbot vinculadas as 10 Heurísticas de Nielsen.
CONTEXTUALIZAÇÃO
O chatbot funciona como uma triagem, coletando informações antes de transferir para o atendimento humano. O acesso é feito pelo site ou WhatsApp. No WhatsApp, a maioria vem do HSM, enquanto no site, a página da instituição oferece acesso ao bot por meio de um ícone.
ANÁLISE DA EXPERIÊNCIA
Avaliando a árvore conversacional, observa-se que a primeira validação do bot verifica o tipo de acesso e se é um feriado nacional. Se for no feriado e fora do horário de atendimento, os entrantes por HSM, escolhem um período do dia para serem contatados. Os acessos feitos pelo site selecionam a modalidade de graduação e depois pergunta-se sobre a preferência de contato. Agora se a interação foi feita dentro do horário e nos dias normais, a validação inicial vai depender do tipo de HSM, levando a pessoa ao menu inicial ou ao transbordo e, caso venha do site, ela segue para o menu.
Entrada no bot.
O menu inicial oferece quatro opções: "Quero me matricular", "Já sou aluno", "Segunda graduação" e "Voltar a estudar". Se escolher “matricular”, a pessoa usuária seleciona a modalidade e, em seguida, escolhe entre graduação ou pós-graduação. Para graduação, coleta-se dados de contato e o usuário é transferido ao atendimento humano. Para pós-graduação, é enviado um link externo de contato. Se já for aluno, o bot oferece um link e telefone para suporte. As opções "segunda graduação" e "voltar a estudar" também coletam informações antes de transbordar.
A Matriz CSD foi feita através da extração das métricas do período de um mês de atendimento, conseguindo levantar certezas como tipos de acessos, a opção mais escolhida no menu inicial, os pontos de abandono e a satisfação das pessoas usuárias. As suposições para esses levantamentos quantitativos, sugerem que a falta de clareza na comunicação do bot geram respostas inválidas e abandono. Com isso, várias dúvidas foram listadas para seguir com o estudo.
Matriz CSD.
Analisando os atendimentos, notou-se que o menu inicial apresenta uma alta incidência de respostas inválidas devido à confusão causada pela saudação do bot perguntando para a pessoa usuário como ela está, o que levou a interação com o mesmo em vez de selecionar uma opção do menu. Além disso, a ambiguidade do texto do menu, a ausência inicial de informações sobre pós-graduação e a limitação da jornada fora do horário de atendimento, contribuíram para respostas inválidas e um grande número de abandono no início da jornada.
Análise menu inicial.
Análise do abandono.
Outro ponto que merece atenção é o site da instituição. Ele faz divulgação sobre graduação e pós-graduação, mas a pessoa usuária que tiver interesse em pós, precisa acessar o bot e fazer a jornada dentro do horário de atendimento, pois se for feito fora do horário não terá acesso ao link externo para tratar sobre o assunto.
Na pesquisa, quando perguntado se o bot atendeu as necessidades, 4.292 pessoas afirmaram foram atendidas, enquanto 1.808 disseram que não foram e 949 deram respostas inválidas. Somando o número das opções inválidas com as respostas negativas, tem-se o total de 2.757 pessoas que não atingiram seu objetivo ao contatar a instituição. Analisando as respostas inválidas observa-se um grande número de pessoas interagindo com o atendente depois de encerrada a conversa e também muitos respodem a pergunta de necessidade atendida ao invés de escolher um botão de resposta.
Análise necessidade atendida.
Nos comentários deixados na pesquisa, as principais queixas são a falta de respostas claras ou úteis, dificuldade com a negociação de débitos, esclarecimento de dúvidas sobre cursos e matrículas, e obtenção de informações essenciais como valores e modalidades de ingresso. Muitos usuários mencionam longos períodos de espera, falta de retorno do atendimento humano e a sensação de abandono após tentativas de interação.
Comentários na pesquisa.
A análise do chatbot vinculadas nas 10 Heurísticas de Nielsen, revelou as seguintes falhas na experiência:
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Heurística 2 - Correspondência entre o sistema e o mundo real: O chatbot não utiliza uma linguagem adequada ao público-alvo, com um tom e voz indefinidos.
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Heurística 4 - Consistência e padrões: A linguagem do chatbot não é consistente, alternando entre formalidade e um tom mais voltado para o marketing.
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Heurística 5 - Prevenção de erros: O chatbot não solicita confirmação antes de ações importantes, especialmente em processos de transbordo.
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Heurística 7 - Eficiência e flexibilidade de uso: O chatbot não compreende sinônimos nem oferece várias formas de alcançar os objetivos, uma vez que é baseado em roteiros pré-definidos, sem inteligência artificial.
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Heurística 10 - Ajuda e documentação: O chatbot não é claro sobre seus objetivos e não oferece um sistema de pesquisa por palavras-chave, dificultando a busca por informações relevantes.
10 Heurísticas de Nielsen.
SOLUÇÃO
A análise do chatbot sugere uma experiência frustrante com o bot e com os atendentes, deixando claro a falta de clareza quanto à sua finalidade. Para resolver os desafios citados, propõe-se as seguintes melhorias:
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Alterar a saudação inicial para evitar respostas ao cumprimento do bot;
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Tornar a opção de escolher entre graduação e pós-graduação como primeiro filtro para quem acessa o bot via site em todos os horários de atendimento, evitando a sobrecarga no atendimento e retorno de contato com dúvidas sobre pós;
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Fazer um teste A/B no menu inicial com textos mais claros e objetivos para avaliar qual menu diminuiu o número de opções inválidas e abandono;
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Mostrar para pessoa usuária as informações fornecidas para serem confirmadas ou alterada antes de direcionar para transbordo;
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Incluir a pergunta se a pessoa deseja falar com atendente para evitar transbordos desnecessários;
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Incluir uma explicação de como responder a necessidade atendida;
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Criar um tom e voz de acordo com o público alvo para padronizar o texto da jornada;
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Criar uma FAQ com IA sobre as dúvidas mais frequentes dos cursos de graduação, para diminuir o transbordo desnecessário e avaliação ruim na pesquisa de satisfação;
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Padronizar uma despedida mais clara com os atendentes a fim de evitar que a pessoa usuária caia na opção inválida da pergunta necessidade atendida ou que passe a sensação de abandono.