Resumo
O time de atendimento ao aluno precisava responder diariamente a um grande volume de dúvidas sobre processos acadêmicos e institucionais.
As orientações estavam concentradas em uma planilha com mais de 5 mil respostas padronizadas. Para responder aos alunos, os atendentes precisavam pesquisar manualmente nessa base e, quando não encontravam a informação ou tinham dúvidas, recorriam aos coordenadores das áreas.
A demanda chegou inicialmente como uma necessidade de treinamento da equipe. Ao analisar o processo, identifiquei que o principal problema não estava apenas no conhecimento das pessoas, mas na forma como a informação estava estruturada e acessada.
Liderei então a transformação dessa base extensa e pouco navegável em uma arquitetura de informação estruturada para recuperação conversacional, utilizando o Blip como interface para que o time encontrasse respostas de forma mais rápida e consistente.
Contexto e desafio
O atendimento envolvia dúvidas recorrentes sobre certificados, diplomas, segunda graduação, descontos, acesso ao portal do aluno e diferentes procedimentos acadêmicos e institucionais.
Grande parte dessas respostas já existia.
O problema era encontrar a informação certa no momento em que ela era necessária.
O fluxo dependia de uma planilha com milhares de registros. O atendente precisava localizar manualmente a orientação correspondente e, quando a busca não era suficiente, recorrer a coordenadores que também gastavam tempo procurando ou interpretando a informação.
O problema combinava:
tempo de busca + dificuldade de navegação + dependência de especialistas + risco de inconsistência
A iniciativa começou quando um coordenador procurou nosso time buscando um treinamento para melhorar o atendimento.
Antes de propor uma capacitação, analisei como o processo funcionava na prática e identifiquei que a necessidade de treinamento era, em parte, um sintoma de um problema de gestão e arquitetura do conhecimento.
A oportunidade passou a ser:
Reduzir o esforço necessário para localizar e recuperar a informação correta durante o atendimento.
Minha atuação
Liderei a iniciativa desde a identificação do problema até a estruturação e implementação da solução.
Minha atuação envolveu:
- análise do processo de atendimento;
- identificação do problema para além da demanda inicial de treinamento;
- organização e revisão da base de conhecimento;
- agrupamento dos assuntos;
- definição de palavras-chave e intenções;
- identificação de diferentes formas de formular uma mesma dúvida;
- estruturação da arquitetura de informação;
- treinamento e implementação da solução no Blip;
- acompanhamento da aplicação da solução pelo time de atendimento.
O trabalho exigiu conectar gestão do conhecimento, arquitetura da informação, automação e experiência do usuário interno.
Estratégia e decisões
Da necessidade de treinamento para um problema de produto
A demanda inicial sugeria que o caminho seria capacitar novamente o time.
A análise do processo mostrou outra coisa: a informação necessária para realizar o atendimento já existia, mas estava organizada de uma forma pouco adequada ao contexto em que precisava ser utilizada.
Por isso, em vez de tratar apenas o sintoma por meio de novos treinamentos, a decisão foi redesenhar a forma como o conhecimento era estruturado e recuperado.
Estruturação da solução
Da base de respostas para uma arquitetura de informação
O desafio não era simplesmente importar uma planilha para um chatbot.
Foi necessário transformar mais de 5 mil respostas padronizadas em uma estrutura que pudesse ser consultada de maneira conversacional.
Participei da organização e revisão da base, agrupamento de assuntos, definição de palavras-chave e intenções e identificação de diferentes maneiras pelas quais uma mesma dúvida poderia ser formulada.
Por exemplo, um mesmo assunto poderia chegar como “certificado” ou como uma pergunta mais específica, como “Como faço para retirar meu certificado de pós-graduação?”
A arquitetura precisava permitir que diferentes formas de perguntar levassem o atendente ao conjunto correto de informações.
Interface conversacional com Blip
Depois de estruturar essa base de conhecimento, utilizamos o Blip como camada conversacional para recuperação da informação.
Também participei diretamente do treinamento e implementação da solução.
O objetivo não era simplesmente implementar um chatbot ou substituir o atendimento humano.
Era reestruturar a forma como o conhecimento institucional era organizado e acessado, usando uma interface conversacional para tornar a recuperação da informação mais simples.
O fluxo deixou de depender exclusivamente de:
dúvida → busca manual na planilha → copiar resposta → consultar coordenador
e passou a incorporar:
dúvida → consulta conversacional → recuperação da informação → atendimento
Gestão do conhecimento como produto
Uma das principais mudanças foi tratar aquela base não mais como um arquivo de apoio, mas como um produto interno de conhecimento.
Isso exigia pensar em:
- organização da informação;
- formas de busca;
- nomenclaturas e palavras-chave;
- diferentes intenções do usuário;
- variações de linguagem;
- consistência das respostas;
- facilidade de recuperação da informação.
A interface conversacional era apenas a camada visível. O principal trabalho estava na estruturação do conhecimento que sustentava a experiência.
Uso da solução
A solução foi disponibilizada para o time de atendimento e passou a fazer parte da rotina operacional.
Na época, o time tinha aproximadamente 25 a 30 pessoas.
O chatbot apoiava principalmente dúvidas e procedimentos recorrentes, enquanto situações mais específicas continuavam sendo direcionadas para pessoas com conhecimento especializado.
Resultados e impacto
Não tive acesso posteriormente a métricas quantitativas de adoção, redução do tempo médio de atendimento ou volume de solicitações desviadas dos coordenadores.
Por isso, o impacto é apresentado de forma qualitativa.
A mudança de processo permitiu:
- facilitar o acesso às respostas institucionais;
- reduzir a dependência de buscas manuais em uma base extensa;
- tornar a recuperação das orientações mais consistente;
- reduzir a necessidade de recorrer a especialistas para questões recorrentes;
- preservar o tempo de atendentes e coordenadores para situações que exigiam maior análise.
A solução foi incorporada à rotina de um time de aproximadamente 25 a 30 pessoas, apoiado por uma base estruturada a partir de mais de 5 mil respostas padronizadas.
Principal aprendizado
O problema chegou inicialmente como uma necessidade de treinamento.
A investigação mostrou que capacitar novamente as pessoas não resolveria a principal causa da ineficiência.
A informação já existia. O problema estava em como o conhecimento era estruturado, encontrado e utilizado no momento da necessidade.
Automação só gera valor quando a informação por trás dela está bem estruturada.
Antes de criar a interface conversacional, foi necessário transformar uma base extensa e pouco navegável em uma arquitetura de conhecimento capaz de responder de forma consistente a diferentes maneiras de perguntar.
Princípio transferível: antes de treinar mais pessoas para executar um processo difícil, vale investigar se o próprio acesso ao conhecimento pode ser redesenhado.
Competências demonstradas
Product Discovery · Problem Framing · Knowledge Management · Information Architecture · Conversational Products · Chatbots · Process Automation · Internal Products · Service Design · Product Operations · Operational Efficiency · Cross-functional Collaboration