01. Contexto
Primeiro precisávamos ouvir melhor
A dificuldade em acompanhar entregas já era uma dor conhecida pelo time de SAC. Mas precisávamos entender como essa percepção aparecia dentro da própria experiência digital e criar uma forma de acompanhá-la ao longo do tempo.
Propus incluir uma pesquisa de satisfação diretamente na página de acompanhamento. Nas respostas negativas, um campo aberto permitia ao cliente explicar o motivo da avaliação.
“As informações para acompanhar o seu pedido foram úteis?”
Isso nos deu um sinal contínuo sobre a experiência e acesso à voz dos clientes no contexto em que o problema acontecia.
02. Descoberta
Os comentários revelaram um padrão
Analisei e agrupei os comentários negativos por temas. A falta de clareza sobre a localização do pedido apareceu entre os problemas recorrentes.
- Localização do pedido
- Incerteza sobre o prazo
- Atualização de pedidos atrasados
- Contato com a entrega
Os clientes recebiam atualizações, mas ainda tinham dificuldade para responder a uma pergunta simples: onde está o meu pedido agora?
03. Decisão
O status explicava a etapa, mas não a localização
A experiência existente comunicava diferentes momentos da entrega, mas deixava uma lacuna entre informar o estágio e oferecer visibilidade sobre a localização do produto.
Etapas visíveis, mas sem cidade ou estado durante o trajeto.
Status preservados e informações de localização adicionadas quando confiáveis.
Nossa hipótese passou a ser que complementar os status com cidade e estado poderia tornar o acompanhamento mais útil e reduzir comentários negativos sobre falta de localização.
04. Dependências
Para mostrar mais, primeiro precisávamos saber mais
Em parceria com Logística, levantamos as informações disponibilizadas pelas principais transportadoras. O cenário era fragmentado: cada uma utilizava sistemas e padrões diferentes, e nem todas forneciam a mesma granularidade.
“Como criar uma experiência consistente a partir de dados que não são consistentes?”
05. Trade-off
Mais cobertura ou mais consistência?
Usar qualquer informação disponível alcançaria mais pedidos, mas faria a localização aparecer e desaparecer ao longo do trajeto. Esperar todas as transportadoras, por outro lado, criaria uma grande dependência antes de aprendermos.
06. Estratégia
Aprender antes de escalar
O rollout foi planejado para começar pelos pedidos atendidos por transportadoras com melhor qualidade de dados. O principal sinal de sucesso seria a redução da recorrência de comentários negativos relacionados à localização.
Meu envolvimento terminou antes do rollout, então não atribuo à proposta um impacto que não pude acompanhar.
07. Solução
Transformando dados logísticos em informação para o cliente
A proposta preservava os status existentes e adicionava localização quando disponível, ajudando o cliente a entender o que estava acontecendo e onde aquela movimentação ocorria.
08. Limites
Além da interface
A investigação mostrou que a granularidade fornecida pelas transportadoras afetava diretamente a experiência. Cidade e estado passaram a ser informações relevantes nas conversas futuras com parceiros logísticos.
Não acompanhei se esses requisitos foram formalmente incorporados a contratos nem os resultados após uma eventual implementação.
09. Aprendizados
O que levei desse projeto
Comecei investigando comentários sobre uma experiência digital e terminei entendendo parte da complexidade de uma cadeia logística. Melhorar a interface dependia de sistemas externos, qualidade de dados e decisões muito além da tela.
O projeto reforçou uma prática que levo para outros desafios: entender o sistema por trás da experiência antes de tentar simplificar aquilo que aparece na interface.