Da escuta à decisão​: Como o ANBIMA Edu transformou a Voz do Cliente em decisões mais rápidas e assertivas com IA aplicada​

Pesquisa com usuários, agentes de IA especialistas e critérios compartilhados ajudaram a transformar feedbacks em um roadmap para a plataforma. 

A escuta dos usuários oferece informações importantes para a evolução de produtos e serviços digitais. Relatos recebidos em pesquisas, entrevistas e atendimento ajudam a compreender onde estão as dificuldades e o que precisa melhorar. Para orientar as próximas entregas, as equipes também precisam consolidar essas percepções, avaliar sua relevância e definir prioridades. 

Foi esse o desafio vivido pelo ANBIMA Edu durante a reformulação de seu programa de certificações e a implantação de uma plataforma digital unificada. Na parceria com a Match<IT>, a instituição estruturou um processo que combinou pesquisa, agentes de IA especialistas e priorização colaborativa para conectar a Voz do Cliente às decisões de evolução. 

A experiência dos usuários em uma plataforma em transformação

O ANBIMA Edu reúne conteúdos e jornadas de aprendizagem voltados ao desenvolvimento dos profissionais do mercado financeiro. A transformação de seu programa de certificações envolveu uma nova arquitetura, mudanças no modelo de atualização e a integração das etapas de estudo, certificação e desenvolvimento profissional em um ambiente web e aplicativo. 

A plataforma foi lançada como um MVP, com evolução contínua orientada pelo uso real. Nesse contexto, compreender como as mudanças eram percebidas pelos usuários ajudaria a identificar dificuldades e direcionar os esforços das equipes. 

As necessidades variavam conforme o momento de cada profissional. Novos participantes das certificações, pessoas em transição para o novo modelo e usuários com situações relacionadas ao sistema legado viviam jornadas distintas. A análise precisava considerar essas diferenças para produzir recomendações adequadas a cada contexto. 

O desafio de consolidar a Voz do Cliente

O ANBIMA Edu já contava com pesquisas de satisfação, entrevistas e canais de atendimento. O desafio começava na análise das informações recebidas: reunir relatos de diferentes fontes, reconhecer padrões e distinguir problemas pontuais de oportunidades relevantes para a evolução da plataforma. 

Também era necessário avaliar a severidade das questões identificadas, estimar o esforço de implementação e estabelecer critérios para a discussão entre Negócios, Comunicação e Tecnologia. Em um cenário de alta demanda, a consolidação manual dessas informações consumiria a capacidade das equipes. 

A parceria com a Match<IT> foi estruturada para organizar esse processo, da definição da pesquisa à construção de um plano de evolução. 

O método começou antes da coleta

O trabalho começou pelo mapeamento das jornadas críticas, pela identificação dos perfis de usuários e pela definição dos indicadores de avaliação. Essa preparação estabeleceu o que precisava ser compreendido e como as experiências seriam analisadas. 

Entrevistas em profundidade e pesquisa online combinaram percepções qualitativas com indicadores quantitativos. A avaliação considerou a taxa de sucesso das jornadas, a ocorrência de erros críticos e o System Usability Scale, instrumento de avaliação de usabilidade. 

A segmentação dos usuários permitiu compreender as dificuldades de cada grupo ao longo da jornada. Essa base orientou a análise posterior e ajudou a contextualizar as recomendações. 

IA especialista aplicada à análise

O MatchIAs, IA especialista da Match<IT>, apoiou a análise por meio de agentes que consolidaram entrevistas e pesquisas, identificaram padrões recorrentes e agruparam oportunidades semelhantes. 

Os agentes também apoiaram a classificação das recomendações por severidade, sugeriram encaminhamentos e estimaram o esforço de implementação. Isso organizou as informações necessárias à priorização, considerando impacto esperado e complexidade. 

A atuação da IA ampliou a capacidade das equipes de compreender o conjunto de evidências. A participação humana permaneceu na discussão das recomendações e na definição das prioridades. Os agentes foram avaliados pela equipe da ANBIMA e atingiram os critérios de qualidade definidos para o projeto. 

Uma base comum para discutir prioridades

O primeiro ciclo produziu recomendações organizadas por severidade, esforço e impacto esperado. Com essas informações reunidas, as áreas de Negócios, Comunicação e Tecnologia passaram a discutir as oportunidades sobre uma mesma base de evidências. 

Essa mudança trouxe critérios comuns para a avaliação das recomendações e reduziu a subjetividade na priorização. As equipes puderam discutir o que deveria avançar considerando as necessidades dos usuários e as condições de implementação. 

O roadmap resultante distinguiu oportunidades de rápida implementação, iniciativas estratégicas e ações de maior complexidade técnica. Essa organização ofereceu maior clareza para o planejamento das próximas entregas da plataforma. 

O processo também estabeleceu uma forma replicável de análise e tomada de decisão, capaz de acompanhar os próximos ciclos de evolução. Os aprendizados sobre a experiência dos usuários passaram a contar com um caminho estruturado até a definição de prioridades. 

A condução humana ao longo do projeto

A combinação de pesquisa e IA foi acompanhada pela condução do time da Match<IT>. O trabalho considerou o contexto da transformação, as necessidades de análise e a participação das equipes envolvidas. 

Kamilla Moreira, Líder de Negócios do ANBIMA Edu, destacou a consistência das análises e a organização da participação do time interno: 

“A Match<IT> demonstrou excelência ao apoiar a tomada de decisão com análises consistentes e bem fundamentadas. Além disso, conduziu o projeto de forma eficiente, otimizando a participação do time interno e garantindo informações de qualidade sem impactar a agenda da equipe.” 

Essa experiência traduz a aplicação de Service as a Software ao contexto do cliente: tecnologia, agentes de IA, método e expertise humana atuando ao longo do processo para apoiar decisões. 

Um aprendizado para a evolução de produtos e serviços

O caso do ANBIMA Edu mostra como a Voz do Cliente pode orientar a evolução de uma plataforma quando a escuta está conectada à análise e à priorização entre áreas. 

A pesquisa contextualizou as necessidades dos usuários. A IA especialista apoiou a organização das evidências. Os critérios compartilhados deram às equipes uma base para avaliar as recomendações e planejar os próximos passos. 

Para organizações que já recebem feedbacks e buscam organizar sua análise, essa jornada oferece uma referência sobre como estruturar o processo e incorporar os aprendizados aos ciclos de melhoria contínua. 

Acesse o caso completo para conhecer a jornada do ANBIMA Edu em parceria com a Match<IT>: https://talktowalk.typeform.com/caseanbimaedu