Análise de conversas no WhatsApp dobrou produtividade de CX, elevou satisfação em 33% e reduziu em 50 pontos percentuais o encaminhamento para atendentes humanos
A Órigo Energia, que atua com geração distribuída compartilhada de energia solar, projeta uma economia de até R$ 4,5 milhões em três anos após incorporar inteligência artificial à análise das interações com clientes no WhatsApp. Em três meses de operação, a companhia dobrou a produtividade da área de Customer Experience (CX), elevou em 33% a satisfação dos consumidores e reduziu em 50% o encaminhamento de atendimentos para agentes humanos.
A solução foi implementada em parceria com o Waizer e permite analisar automaticamente as interações realizadas no canal digital. A partir dos dados extraídos das conversas, a equipe de CX passou a identificar com maior rapidez dúvidas recorrentes, gargalos na jornada e oportunidades de ajuste no atendimento.
IA amplia análise das interações
Antes da implementação, a liderança de CX dependia das áreas de Tecnologia e Business Intelligence (BI) para investigar problemas identificados nas conversas digitais. As análises qualitativas também podiam levar dias, reduzindo a capacidade de resposta diante de mudanças no comportamento dos clientes. Com a análise automatizada, a empresa passou a ter acesso ao conjunto das interações do WhatsApp, em vez de depender de análises manuais ou de amostras para identificar padrões.
A diretora de Produtos, Tech e IA da Órigo Energia, Taís Lange, destaca que a aplicação dos dados permitiu identificar demandas específicas dos consumidores e direcionar ajustes na operação: “Conseguimos algo raro e que a maioria das empresas busca hoje em dia quando o assunto é eficiência operacional: reduzir custos, melhorando ainda mais a satisfação e experiência do nosso consumidor. Por meio dos insights que a análise automatizada das interações com os clientes nos trouxe, chegamos, por exemplo, rapidamente à lista das 10 perguntas mais frequentes sobre fatura, com base nos dados reais das conversas.”
Um dos casos identificados foi a jornada para emissão da segunda via de fatura, que concentrava dúvidas dos clientes e passou a ser tratada como oportunidade de melhoria no fluxo digital.
Amostragem limita diagnóstico da operação
A automação também altera a escala do controle de qualidade. Com uma base de 125 mil usuários ativos por mês, a Órigo estima que seriam necessárias cerca de 1.800 conversas auditadas mensalmente para atingir 99% de confiança estatística em uma análise por amostragem.
Para o CEO do Waizer, Rafael Pacheco, o modelo tradicional não permitiria acompanhar a totalidade das interações com a mesma velocidade: “Esse trabalho seria inviável financeiramente e ineficiente, mas, mesmo que a empresa optasse por esse investimento, a auditoria ainda seria feita por amostragem, o que significa que apenas uma pequena parcela das interações seria analisada. Assim, mais de 98% das conversas continuariam sem qualquer análise, deixando a maior parte dos atritos e suas causas fora do radar da operação.”
A análise contínua permite identificar alterações no perfil das demandas sem depender da seleção prévia de conversas. Na prática, o diagnóstico passa a ser utilizado para ajustar a jornada digital e reduzir a necessidade de intervenção humana em questões recorrentes.
Atendimento humano muda de função
A projeção da Órigo é reduzir em 50% o transbordo para agentes humanos, direcionando esses profissionais para atividades que exigem priorização, avaliação de casos e tomada de decisão.
A estratégia, portanto, não elimina a participação dos atendentes, mas desloca parte do trabalho operacional para a automação. O ganho esperado está na combinação entre resolução de demandas recorrentes por canais digitais e utilização da equipe humana em situações que exigem maior intervenção.
Taís Lange reforça que a mudança está relacionada à organização da operação, e não à substituição integral dos profissionais: “Este trabalho de análise das conversas com nossos clientes é essencial, mas operacional. O Waizer não veio para tirar o humano da equação. Veio para colocar o humano na etapa certa. Temos uma operação mais eficiente, com um ciclo de melhoria mais rápido.”
