Quantas conversas uma empresa tem com seus clientes todos os dias? E o que ela consegue, de fato, extrair delas? No atendimento a distância do Bradesco, essa pergunta tinha um peso particular. Todas as interações entre gerentes e clientes já eram gravadas, ou seja, havia uma base de dados enorme à disposição. Faltava transformar esse volume em algo útil para o negócio.
“A gente tem dados. Mas, e aí? O que a gente está fazendo com aqueles dados?”, questiona Braulio Miranda, diretor executivo do Bradesco e responsável pelo atendimento de clientes a distância no banco. A área cuida da gestão de portfólios de clientes de média e alta renda em conjunto com o time de gerentes, em um modelo que o banco chama de futuro da agência: atendimento humano, independentemente de onde o cliente esteja.
Para Evandro Trus, diretor de Vendas da Verint, parceira de longa data do Bradesco em soluções para CX, esse modelo exige outra lógica. “Quando você está em uma agência é diferente. Se vai para o mundo digital, você não replica o mesmo modelo de atendimento”, afirma. O desafio, segundo ele, é usar a tecnologia para atender o cliente da maneira que ele quer ser atendido.
O problema estava no tratamento dos dados
Antes da parceria com a Verint, Braulio conta que o processo seguia um caminho comum a muitas operações em CX. Uma pequena amostra das gravações era ouvida, e a avaliação dependia da percepção de quem escutava. A mesma interação podia ser considerada positiva por uma pessoa e negativa por outra. O resultado eram critérios variáveis e um feedback que chegava tarde demais para gerentes e assistentes.
“O nosso problema não era conversa. Conversa, na relação gerente-cliente, a gente tinha de monte. Nosso problema era a falta de inteligência confiável dentro dessa conversa”, resume Braulio. “A oportunidade estava latente. Ela não estava no volume de dados, mas no tratamento desses dados.”
A meta para impulsiona a qualidade nessa interação era percorrer três etapas: fazer os dados gerarem insights e, a partir dos insights, chegar à ação.
Palavras-chave não bastam
A primeira tentativa com a solução de Speech Analytics da Verint foi identificar menções, positivas ou negativas, a determinados assuntos nas conversas. A equipe logo percebeu que reconhecer uma palavra isolada não era suficiente para saber se houve uma boa abordagem ou uma oferta bem conduzida. O método gerava falsos positivos e falsos negativos.
A resposta foi aprofundar o entendimento do que significa uma boa conversa com o cliente. O banco dividiu a interação em quatro pilares, que vão da sondagem da necessidade à apresentação e argumentação, passando pelo convite à oferta e chegando ao pós-venda. A lógica, segundo Braulio, é garantir que o gerente oferte a partir da necessidade identificada, e não por ofertar de forma mecânica.
“A oferta só é boa realmente quando ela faz sentido para o cliente. E, para fazer sentido, ela tem que buscar o despertar da necessidade do cliente”, pontua Braulio.
Um dicionário vivo e uma calibração sem fim
Parte essencial da estrutura que se converteu em sucesso nessa caso é o que o banco chama de “dicionário vivo”, que cataloga jargões, palavras e abreviaturas usados nas conversas. A ferramenta também precisa distinguir quem está falando em cada momento, o cliente ou o gerente, e seguir regras e parâmetros definidos pelo negócio.
Braulio explica que a complexidade fica evidente em produtos como fundos de investimento, por exemplo. Com uma arquitetura aberta de mais de 1.300 produtos, uma oferta pode aparecer na conversa pelo nome específico de um fundo, e o sistema precisa reconhecê-la. “Como é que você garante que esse dicionário seja vivo, seja cada vez enriquecido com os dados? Isso é importantíssimo”, diz o executivo.
Por isso, o Bradesco nunca tratou a iniciativa com a Verint como um projeto com início, meio e fim, e sim como um processo que se retroalimenta. “Essa calibração não termina nunca, ela é constante. A gente está sempre presente na operação, ouvindo junto com o negócio, entendendo as particularidades”, afirma Braulio. “A tecnologia é confiável? É. A tecnologia é importante? É. Mas, mais do que isso, a parte humana nesse processo é de fundamental importância.”
Métricas para evoluir, e não para vigiar
Um dos cuidados do banco foi com a percepção dos próprios gerentes. Ferramentas que analisam 100% das conversas podem ser vistas como mecanismos de controle, e o Bradesco apostou na transparência para evitar essa leitura.
“Muitas vezes, quando você vem com uma ferramenta dessa, parece que você quer controlar, parece que você quer vigiar. E não. Você quer evoluir junto com a pessoa, tornar aquele profissional cada vez mais capaz de lidar com seus clientes”, destaca Braulio.
Para ele, quando o gerente entende o que está sendo acompanhado, como funciona seu ciclo de oferta e quais são os princípios de uma boa sondagem, esse profissional passa a se autoavaliar e a buscar a própria superação.
Com uma força de vendas de aproximadamente 2 mil colaboradores, o banco consegue agora comparar o desempenho das abordagens comerciais, disseminar as práticas mais eficazes e direcionar treinamentos específicos para quem tem mais dificuldade. A análise mostra onde está a lacuna de cada profissional nessa jornada, do quebra-gelo, na abordagem inicial até no entendimento do benefício de determinado produto.
O acompanhamento se completa com um coaching comercial que pode acontecer durante a conversa ou ao fim do dia. “No final do dia, somos todos vendedores”, sintetiza Braulio.
A voz do cliente dentro do banco
Outro ponto importante desse case é demonstrar que a inteligência extraída das conversas também chega às áreas de produto. O Bradesco consegue identificar objeções recorrentes, argumentos com maior taxa de sucesso e até menções a soluções de concorrentes, funcionando quase como uma pesquisa quantitativa contínua.
“A gente consegue extrair dados em relação a alguma objeção do cliente, onde ele está citando determinada solução de um banco, determinado concorrente. Isso tudo vira dado analítico para a gente”, explica Braulio.
Esses dados ajudam a revisar os textos de produtos, testar novas soluções com a base de clientes e ajustar lançamentos. O banco também acompanha sinais de satisfação ao longo da jornada e relata uma boa evolução do NPS com a aplicação da ferramenta, antecipando situações que poderiam gerar transtornos ao cliente.
O que o case ensina
Braulio compartilhou os aprendizados que considera essenciais para quem pretende seguir o mesmo caminho:
- Definição do conceito: antes de parametrizar a ferramenta, é preciso saber o que se quer mensurar e enxergar.
- Papel do ser humano: a IA não entrega nada pronto, e a calibração deve ser contínua em qualquer estágio de implementação, porque soluções, clientes e mentalidades mudam.
- Contexto: analisar apenas palavras não basta. “Uma mesma palavra em diversos contextos pode ter significados diferentes.”
- Transparência: explicar os porquês para as equipes. “A transparência gera adesão, e a gente precisa gerar essa adesão.”
- Refinamento: um processo que não tem fim.
O próximo passo é o tempo real
Ao final da apresentação, o Bradesco destaca como a IA generativa amplia essa qualidade e análise de dados e com isso a instituição avança ainda mais para soluções em tempo real durante o atendimento, apoiando a força de venda a oferecer a solução certa no momento certo. E dessa qualidade nasce mais um aprendizado importante: automação não é o objetivo.
“O futuro não é automatizar uma conversa, mas ampliar essa capacidade do ser humano de entendimento para servir melhor”, afirma Braulio. “Conversas, para nós, são oportunidade. Oportunidade de ter soluções melhores, de enxergar melhor o cliente, de desenvolver o nosso time e de construir resultados duradouros”, finaliza o executivo.
