Descubra como transformei o atendimento ao cliente na Evino, reduzindo a taxa de abandono de 39,43% para 2,03% e aumentando a satisfação do cliente de 51,43% para 82,90% em menos de dois anos. Conheça meu case de sucesso e veja como a implementação de tecnologias e estratégias eficientes otimizou processos e garantiu resultados extraordinários.
empresa
Evino
ano
2017
cargo
Coordenador de Projetos
softwares
KPIs
Csat
A Evino é uma das maiores plataformas de e-commerce de vinhos da América Latina, fundada em 2013. Controlada pelo Víssimo Group, a Evino se destaca como a maior importadora de vinhos da Itália, França e Espanha no Brasil, oferecendo aos consumidores uma ampla seleção de rótulos com curadoria especializada, aliada à praticidade e tecnologia. A empresa teve um crescimento notável, registrando um aumento de 62% no faturamento e importando mais de 10 milhões de garrafas ao ano.
Em 2017, a Evino estava ganhando mais presença no mercado brasileiro, com um aumento aproximado de 10% no número de pedidos online a cada mês. Entretanto, sem uma estratégia de melhoria contínua, governança entre áreas e otimização dos processos, a central de atendimento também observava um aumento proporcional na quantidade de chamados nos canais digitais, chat, e-mail e telefone. A equação era simples, mas o resultado era problemático.
Mais pedidos = Mais reclamações = Mais contratações
A Evino chegou a contratar cerca de quatro novos agentes de experiência do cliente todo mês. Essa solução era temporária e insustentável no longo prazo.
Meu primeiro grande projeto ao chegar na Evino foi implementar tecnologias nos canais de atendimento capazes de otimizar os processos, aumentar a satisfação dos clientes e tornar o cenário escalável.
As primeiras análises, como a divisão dos canais, motivos de contato, dimensionamento e habilidades do time, estrutura das plataformas e análise das personas, indicavam que o primeiro canal a ser otimizado deveria ser o telefônico. A análise das personas resultou em consumidores majoritariamente mais velhos, entre 50 e 85 anos, devido ao tipo de produto comercializado, vinhos e espumantes. Outra característica relevante foi que as personas nessa faixa de idade tinham o hábito de utilizar mais telefone do que chat ou e-mail.

Ao final do estudo, levantei outros problemas relacionados ao canal:
- Arquitetura tecnológica: A solução presente era “caseira”, contava com um telefone fixo plugado à tomada elétrica e algumas integrações para criação de ramais para todos os setores da empresa.
- Integrações com os sistemas: Não havia nenhuma integração sistêmica, os agentes tinham que solicitar os dados aos clientes, para então identificá-los no ERP, depois abrir o ticket e por fim, registrar o atendimento manualmente no Zendesk.
- Métricas: As métricas como abandono, satisfação, resolução no primeiro contato (First call resolution - FCR) e tempo médio de atendimento (TMA) eram mensuradas por meio de planilhas do Excel, e diversas vezes precisavam de ajustes manuais.

- Padronização da árvore de motivos: Revisei os motivos de contato e criei um padrão que facilitasse a atuação do agente ao registrar os atendimentos e que fosse coerente para criar análises futuras sobre o desempenho do canal.
- Twilio Voice: Serviço em nuvem que permitiu aos agentes receberem e realizarem chamadas telefônicas usando a internet, além de possibilitar a lógica de roteamento para direcionar chamadas para os especialistas corretos. Além disso, criei uma URA (Unidade de Resposta Audível) humanizada, com menus de respostas interativas.
- Integração com sistemas: Utilizamos a API do Twilio para conectar ao nosso ERP. Com isso, foi possível solucionar uma parte das chamadas telefônicas sem a necessidade de um agente humano, permitindo que o cliente ouvisse informações sobre o prazo de entrega e última posição do seu pedido. Quando necessário, a solução também estava integrada ao Zendesk, automatizando a abertura do ticket quando a ligação era transferida para um humano, eliminando parte do trabalho manual e possibilitando a transcrição e gravação do contato para análises futuras.

Taxa de abandono: Reduzi de 39,43% no Q1 de 2017 para 2,03% no Q4 de 2018.
Satisfação do cliente: Aumentei de 51,43% no Q1 de 2017 para 82,90% no Q4 de 2018.
TMA: Reduzi de 12:17 minutos no Q1 de 2017 para 03:22 minutos no Q4 de 2018.
TME: Reduzi de 04:39 minutos no Q1 de 2017 para 01:35 minutos no Q4 de 2018.
FCR: Aumentei de 0,00% no Q1 de 2017 para 71,46% no Q4 de 2018.
% de chamados direcionados aos agentes:
Confirmação de Compra: Reduzi de 11,90% dos motivos de chamado no Q1 de 2017 para 1,16% no Q4 de 2018.
Rastreamento de Entrega: Reduzi de 73,20% dos chamados no Q1 de 2017 para 3,28% no Q4 de 2018.