Tem um case que já compartilhei inúmeras vezes e, onde chego, acabo contando ele novamente. Não porque me faltem outros exemplos, mas porque este continua atual demais.
Ele mostra o quanto a Blue6ix deixou de olhar dados apenas como dados para conectá-los à fisiologia, comportamento e neurociência. Agora me responda: como você se comporta com fome, com sono ou apertado para fazer xixi? Sua paciência é a mesma? Sua tolerância? Sua atenção? Você escuta o outro da mesma maneira? Seu cliente também não é, e foi exatamente isso que encontramos em mais de uma operação.
Enquanto empresas continuarem tratando uma conversa entre cliente e operador como um fenômeno puramente de comunicação, estarão analisando seres humanos como se fossem aplicativos: entra uma mensagem, processa-se uma resposta, mede-se o resultado, e não funciona assim. Existe um cérebro dentro daquela conversa, aliás, dois, e existem corpos.
A ciência já demonstrou que a privação de sono pode alterar a regulação emocional. A urgência urinária intensa já foi associada a prejuízos importantes de atenção e memória de trabalho; a fome também pode modificar atenção e processamento de estímulos, embora seus efeitos dependam do contexto.
Então, por que diabos ainda analisamos atendimento ignorando o estado biológico de quem atende e de quem é atendido? Em um de nossos trabalhos, o alto atrito disparava justamente no horário do almoço. A solução tradicional seria abrir o dashboard, localizar o pico, comparar TMA, produtividade, aderência, reincidência e talvez criar mais uma reunião para discutir o gráfico. Na Blue6ix, preferimos perguntar: por quê? É aqui que dados começam a servir para alguma coisa.
O livro “Ruído”, de Daniel Kahneman, Olivier Sibony e Cass Sunstein, trata justamente da variabilidade indesejada do julgamento: pessoas diferentes podem decidir de maneiras diferentes diante de situações semelhantes e até a mesma pessoa pode julgar de forma diferente dependendo do momento (da fome, sono ou do xixi apertado). Ou seja: contexto não é só um detalhe, é uma variável importantíssima e nossa conclusão operacional foi absurdamente simples.
Se uma central apresenta pico de alto atrito no almoço, talvez aquela hora não deva ser administrada como as outras 23. Reforce a escala, alimente as pessoas, não escolha justamente esse momento para feedback e treinamento, interrompa a obsessão pelo TMA, coloque supervisores menos apaixonados pela planilha Excel e mais atentos ao que está acontecendo com seus operadores.
Uma hora, apenas uma única hora redesenhada, pode impedir que uma conversa em estágio pré-ODC termine em reclamação e volte a ser diálogo. Mas existe um problema maior que qualquer modelo analítico: isso dá trabalho e aí que o bicho pega!
Exige conversar com outras áreas, negociar escala, mudar a mensuração do indicador naquele horário, questionar procedimento, defender uma hipótese. Testar, errar, corrigir, e é aí que muita inovação morre. Já colocamos recomendações e resultados concretos, como a redução de 10 pp no alto atrito, sobre mesas de reunião. Eles foram elogiados, fotografados, gravados, aplaudidos e, depois, cuidadosamente abandonados naquela mesma sala. Por quê? Porque há empresas que dizem querer inteligência, mas preferem manter tudo como está. Olha, confesso que isso cansa um pouco.
Querem inovação, desde que ela não obrigue ninguém a mudar nada, desde que não dê trabalho, que não seja necessário sair da reunião, conversar com outras áreas, rever processos, enfrentar resistências e, principalmente, fazer alguma coisa com aquilo que os dados estão gritando. Talvez seja por isso que ainda vemos organizações escolhendo dashboards lindos, coloridos e absolutamente iguais aos de todo mundo.
Nada contra os dashboards, são instrumentos poderosos; o problema começa quando confundimos visualizar dados com gerar inteligência e transformação. É só uma questão de alinhar expectativas: não há problemas em ter dashboards, gráficos e indicadores. Só não dá para bater no peito e se apresentar como expoente da melhor experiência do cliente quando os dados mostram o problema, a análise explica o porquê e, mesmo assim, ninguém se dispõe a sair da cadeira para mudar alguma coisa.
Dados todos têm, o que falta é coragem para entender o ser humano que existe dentro deles, porque medir o óbvio qualquer ferramenta mede, mas inteligência começa quando alguém pergunta por que aconteceu. Ah, mas aí é outra história!
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