Estudo de Caso

O objetivo deste estudo de caso é ilustrar um pouco de como desenvolvo meu processo criativo, desde a pesquisa inicial até o design do produto, bem como feedbacks e iterações seguintes. A ideia é entender como cada etapa contribui para a criação de uma solução eficaz e envolvente.

É importante frisar que o foco deste case não é mostrar uma solução concreta, entregável, nem dados mensuráveis, visto que é um estudo fictício. O intuito, aqui, é ilustrar minha linha de raciocínio enquanto Designer, os possíveis caminhos que eu seguiria e a forma como estruturaria minhas ideias para atender ao desafio proposto.

Escopo

Uma montadora deseja implementar um chatbot inteligente no WhatsApp para oferecer uma experiência de pós-venda premium e personalizada aos seus clientes. O objetivo é utilizar a inteligência artificial para criar um relacionamento mais próximo com o cliente, oferecendo suporte rápido e eficiente para todas as suas necessidades. A experiência deve ser intuitiva e fácil de usar, com um tom de voz que reflita a identidade da marca e gere um sentimento de confiança e satisfação no cliente.

Metodologia

Na etapa de pesquisa, eu costumo fazer um estudo aprofundado sobre o segmento de atuação do cliente. Também estudo o escopo para entender os recursos e prazos disponíveis para o projeto. Além de alinhar com o cliente suas necessidades e expectativas quanto ao produto.

Com base nos estudos e informações extraídos da etapa anterior, faço os desenhos, que talvez componham a parte mais marcante do Design. Esta é a fase que mais demanda tempo e esforço intelectual da minha especialidade.

Havendo tempo, necessidade e abertura por parte do cliente, posso investir na etapa de prototipação. A vantagem desta prática é que facilita o entendimento do cliente sobre o que estamos propondo e otimiza a metrificação e feedback.

Com base nos dados e insights coletados na etapa de prototipação e feedbacks, retomo o cíclo de design gerando novas entregas, que chamamos de iterações. Todo o processo segue a lógica do Lean UX: construir, medir, aprender e iterar.

Pesquisa

Para entender o projeto e o contexto em que o cliente se insere, faço:

Estudo do escopo (pazos, recursos financeiros, viabilidade técnica, tecnologias disponíveis etc);

Desk Research;
Benchmarking;

Aprofundo a pesquisa com um processo de Discovery.

Se o cenário for propício, rodo um board de Lean Inception. Essa ferramenta contempla os pontos fundamentais para a construção de um bom MVP;
Caso contrário, priorizo as principais questões que precisam ser respondidas e vou administrando a troca de informações por meio de questionários, reuniões e demais recursos assíncronos.

Ideação e Desenho

É importante frisar que o processo de design de um produto ou solução é muito mais abrangente do que o ato de construir um desenho ou fluxograma.

Aqui entram os conceitos de Product Design e Service Design, que eu uso para pensar no processo de construção do produto e jornada do usuário, de ponta a ponta.

Prototipação

Dependendo do contexto e circunstâncias, é importante que haja uma etapa de prototipação. Isso facilita a compreensão do cliente sobre a solução proposta. Também permite mensurar, qualitativamente, pontos específicos da jornada que não possam ser obtidos por extrações convencionais de dados.

O momento de realização da prototipação pode ser variável. É preciso considerar quando há necessidade de facilitar a compreensão da solução proposta ou a obtenção de feedbacks que vão alimentar o ciclo de construção, medição e aprendizado. Dependendo da situação, a prototipação pode vir em qualquer etapa da jorna. Também é importante perceber quando não é necessário prototipar.

Existem diversas ferramentas que podemos utilizar para isto. Como recomendação pessoal, cito Maze, Quant-UX e Useberry (as quais já tive oportunidade de testar).

Iterações

Vejo essa etapa como uma confluência de vários estágios do processo. É nesse ponto que encerramos um ciclo de entrega e coletamos insumos para alimentar o próximo. Ao chegarmos aqui, já tivemos uma curva de aprendizado sobre o produto, bem como os feedbacks do cliente e dos usuários que interagem com a solução.

Além dos pontos mencionados, também é fundamental o diálogo com profissionais de curadoria e controle de qualidade. Dessa troca vão emergir os problemas a serem sanados e os insights para novas atualizações e novas funcionalidades do produto.

Possibilidades

Pensando no tema proposto neste estudo, trago alguns caminhos pelos quais poderíamos seguir para construir um bom canal de relacionamento de pós-vendas. Com base na minha experiência e em uma pesquisa de mercado, procurei trazer sugestões que explorem os recursos do canal escolhido em consonância com o uso de IA Generativa.

Personalização

Após a pré-venda, podemos oferecer serviços de costumizações adicionais ao veículo adquirido, através de recursos como o Smart Sales. Também podemos oferecer um onboarding específico para o veículo que a pessoa escolheu.

Eco-Friendly Design

Trazer lembretes de manutenções programadas e informações específicas para cada cliente são ótimas formas de manter o engajamento no bot. Isso passa a sensação de cuidado e exclusividade.

Conversas de Longo Prazo

Com o uso da Inteligência Artificial, é possível capacitar o bot para entender conversas de forma contextual. Assim, dá para retomar conversas sem ter que explicar todo o contexto, do zero.

Generative AI

Através de recursos de Machine Learning e Depp Learning, é possível tornar a comunicação do bot cada vez mais fluida e inteligente.

Visão Computacional

Este recurso permite que sistemas e máquinas identifiquem objetos e leiam textos. Isso pode ser muito útil para casos em que clientes precisem enviar alguma imagem ou documento escrito para o bot.

Speech to Text

Com o auxílio dessa tecnologia é possível construir uma URA Cognitiva, que entenda a voz humana. Podemos, ainda, construir um bot misto que alterne entre a comunicação por texto e voz.

WhatsApp em carros

Google e Aple já disponibilizam versões do WhatsApp para seus sistemas de bordo veiculares. Podemos criar funcionalidades pensadas para facilitar a comunicação e uso do bot em situações de trânsito.