Como os Insights de IA da CYF Reduziram o Volume de Suporte em 20% para uma Empresa de Logística e E-Commerce | Estudo de Caso Real
Análise profunda das interações com clientes revelou 7 melhorias operacionais que transformaram a experiência de entrega e reduziram a ansiedade do cliente em 70%
Pontos de Atrito Ocultos na Entrega de Última Milha
Uma empresa de entrega de e-commerce em crescimento estava enfrentando altos volumes de suporte e ansiedade dos clientes, apesar do sucesso operacional. Eles precisavam entender as causas raiz.
O Que Analisamos
Processamos conversas de atendimento ao cliente abrangendo confirmações de entrega, alterações, reclamações e consultas. Veja sobre o que os clientes realmente estavam falando:
| Tipo de Solicitação do Cliente | Porcentagem |
|---|---|
| Confirmação de entrega ("Estou pronto") | 68% |
| Alterações de endereço ou data/hora | 19% |
| Rastreamento de pedidos e solicitações de previsão | 15% |
| Reclamações e follow-ups de entrega | 9% |
| Consultas sobre produtos/catálogo | 7% |
| Problemas de pagamento ou login | 4% |
Os Problemas Reais Escondidos à Vista de Todos
A análise de IA revelou padrões que a revisão manual teria perdido
Janelas de Entrega de 13 Horas
Janelas de entrega amplas (7h às 20h) apareceram em 67% das interações, causando follow-ups repetidos e ansiedade o dia todo para os clientes.
67% das interações afetadasLacuna de Visibilidade no Rastreamento
40% dos clientes verificaram repetidamente o status devido à falta de rastreamento em tempo real, levando a contatos de suporte desnecessários.
40% de verificações repetidasIncompatibilidade com Horário Comercial
Tentativas recorrentes de entrega em escolas e escritórios após o horário comercial resultaram em entregas falhadas e clientes frustrados.
Alto impacto na satisfaçãoAtrito na Autenticação
Confirmações repetidas de nome e endereço adicionaram atrito desnecessário, especialmente quando clientes acessavam via links autenticados.
Problema de alta frequênciaPadrão de Solicitação de Alterações
25% dos clientes alteraram detalhes de entrega, com 85% das alterações impulsionadas por incerteza sobre estar em casa no horário certo.
85% impulsionadas por incertezaHorários de Pico de Alterações
A maioria das alterações de endereço e horário ocorreu pela manhã cedo (5h-8h) ou um dia antes da entrega, indicando ansiedade de última hora.
Padrão de tempo previsívelInsight Crítico
7 Melhorias Operacionais de Alto Impacto
Cada recomendação é apoiada por projeções de impacto quantificadas da análise de dados
1. Links de Rastreamento de Entrega em Tempo Real
Maior ImpactoFornecer aos clientes links de rastreamento ao vivo mostrando a localização do entregador e o tempo estimado de chegada. Esta única mudança aborda a causa raiz da maioria dos contatos de follow-up.
2. Janelas de Micro Entrega de 2 Horas
Alto ImpactoEstreitar a janela de 13 horas para janelas previstas de 2 horas (mesmo que não garantidas). Isso reduz a incerteza que impulsiona alterações de endereço e follow-ups repetidos.
3. Notificações Automáticas de Proximidade do Entregador
Alto ImpactoEnviar notificações automáticas por SMS/push quando o entregador estiver a 15-30 minutos de distância. Esta foi a solicitação explícita #1 dos clientes: "Me ligue antes da entrega" e "Notifique quando o entregador estiver no portão."
4. Detecção Inteligente de Horário Comercial
Impacto MédioDetectar automaticamente endereços contendo palavras-chave (Escola, Faculdade, Hospital, Escritório) e restringir janelas de entrega ao horário comercial para prevenir tentativas falhadas.
5. Autenticação Simplificada
Impacto MédioPular confirmação de nome/endereço quando clientes acessam via links autenticados de email ou SMS. Reduz atrito desnecessário em situações urgentes.
6. Automação de Reembolsos com IA
Impacto MédioUsar reconhecimento de imagem e classificação de IA para detectar instantaneamente itens errados, danos ou elementos faltantes. Oferecer reembolso imediato, crédito ou reagendamento de entrega.
7. Fila de Suporte Assíncrono
Impacto Baixo-MédioQuando clientes entrarem em contato fora do horário comercial, comunicar claramente: "Recebemos sua mensagem às 20h; você receberá uma resposta às 8h." Elimina confusão sobre disponibilidade de suporte.
90% de Potencial de Automação Identificado
Conversas são Procedimentais
A maioria das conversas com clientes são extremamente curtas e seguem padrões previsíveis. Isso cria condições ideais para automação de ponta a ponta com roteamento de alta precisão e árvores de decisão de IA.
6-8% Precisam de Toque Humano
Apenas um pequeno núcleo de interações requer intervenção humana: reclamações, entregas erradas, reembolsos e situações de alto tom emocional. Estas podem ser automaticamente escaladas.
Modelo Híbrido Recomendado
Implementar um modelo 90% automatizado, 10% escalação humana. Usar IA para confirmações, rastreamento e mudanças simples. Reservar humanos para situações emocionais complexas.
Roteiro de Automação Baseado em Intenção
| Intenção do Cliente | % dos Contatos | Estratégia de Automação |
|---|---|---|
| Confirmação ("Estou pronto") | 68% | Automação completa com respostas rápidas |
| Precisa de garantia / verificação de previsão | 32% | Links de rastreamento automatizados + atualizações de status |
| Reagendar / alterar endereço | 25% | Portal de autoatendimento com validação de IA |
| Navegação de produtos | 7% | Recomendações de IA + automação de upsell |
| Reclamação / escalação | 6% | Triagem de IA → escalação humana |
| Problemas técnicos | 4% | Fluxos de trabalho de solução de problemas guiados |
Alimentado pela Análise de Interação com Clientes Baseada em IA da CYF
Por trás de cada insight neste estudo de caso está o mecanismo de análise avançado da CYF — treinado para processar interações de áudio e texto de conversas reais de atendimento ao cliente. Transformamos gravações de chamadas brutas, transcrições de chat e pontos de contato digitais em dados estruturados que revelam tendências, necessidades dos clientes e gargalos operacionais.
Nossa solução usa transcrição de fala para texto de última geração mais modelos de linguagem grandes e pipelines de IA híbridos para entender:
- O que os clientes dizem e como se sentem
- Como os agentes respondem e onde ocorrem lacunas
- Padrões visíveis apenas através de inteligência baseada em dados
