O Poka Yoke se manifesta como sistemas inteligentes que garantem a qualidade dos dados e sua efetiva capacidade de gerar insights
Autor: Rafael Gomes
Cliente no centro. Um Valor? Uma atitude? ou apenas um discurso? O que é certo é que trata-se de um conceito muito discutido e que parece ainda abrir diversos caminhos de interpretação e solução.
No atual contexto, onde muitas organizações seguem priorizando suas iniciativas de transformação digital, a maioria tende a focar em métricas estruturadas como ativo valioso, o NPS como exemplo. Claro, esses números são importantes, mas eles só nos dão uma parte da história. O valioso tesouro de insights e uma das chaves para a inovação de alto impacto estão escondidos no feedback não estruturado: as transcrições das ligações do call center, os comentários sinceros (e às vezes irritados) nas redes sociais e as avaliações longas nas lojas de aplicativos. É ali que o cliente fala o que realmente sente, sem as amarras das caixas de texto pré-formatadas.
Segundo pesquisa do Google, que acompanha este dado desde 2023, organizações User-Centric registram 40% de melhora em sua performance. Um dado importante para quem está trilhando essa jornada e precisa priorizar iniciativas nesse sentido. Mas então, como chegar lá?
É aqui que entra o conceito de Poka Yoke.
Originário do Sistema Toyota de Produção, Poka Yoke significa “à prova de erros” e se baseia em dispositivos ou processos que impedem que um erro aconteça ou que o detectam imediatamente, no ponto de origem. Se na manufatura isso é uma peça que só se encaixa de um jeito, no universo de dados e canais digitais, o Poka Yoke se manifesta como sistemas inteligentes que garantem a qualidade dos dados e sua efetiva capacidade de gerar insights (Data Quality).
Para um líder, essa massa de dados não estruturados (desde áudios a textos) sempre foi um desafio de escala e, principalmente, de qualidade. Informações incompletas ou mal categorizadas levam a análises incorretas e, pior, a decisões de investimento baseadas em premissas falsas.
Usando o Processamento de Linguagem Natural (PLN), conseguimos aplicar o Poka Yoke inicialmente de duas formas cruciais na nossa cadeia de feedback:
- Poka Yoke de Prevenção (Controle): O sistema deve ser projetado para impedir o erro na coleta. Por exemplo, garantindo que toda transcrição de call center seja automaticamente associada ao ID do cliente e ao produto mencionado antes de ser liberada para a análise. Isso elimina dados órfãos que geram insights vazios.
- Poka Yoke de Detecção (Classificação): O sistema alerta imediatamente sobre uma anomalia. Por exemplo, a IA identifica uma transcrição em que o cliente mencionou a palavra “cancelar” 50% a mais que o normal em um determinado canal. O alerta de “risco de churn alto” é emitido instantaneamente e uma classificação mais adequada é realizada, permitindo uma ação proativa imediata da área de Sucesso do Cliente.
Em uma experiência anterior, em uma grande migração de plataforma de atendimento. A iniciativa estava bem desenhada e com altas expectativas de gerar impacto. O foco estava 100% no software novo. Foi durante a escuta de algumas ligações de atendimento (shadowing) que o insight crucial surgiu: o problema não estava apenas na plataforma antiga, mas na sequência do atendimento e na falta de resolução efetiva na primeira etapa. Percebemos que podíamos ter antecipado essa falha estrutural com uma melhor organização dos dados de causa raiz, usando o poder da IA para alavancar insights muito antes de qualquer migração. A plataforma seria importante, sim, mas o design do serviço, corrigido por meio do feedback profundo, era o que realmente moveria a agulha da satisfação.
Quando aplicamos a lógica de Poka Yoke para escutar e agir sobre o feedback com dados de alta qualidade, o impacto na linha de frente do negócio é inegável. Clientes que sentem que suas opiniões são ouvidas desenvolvem maior lealdade. Além disso, a resolução rápida de problemas através de canais digitais, impulsionada pela IA que identifica a dor imediatamente com dados precisos, faz com que os clientes gastem entre 20% e 40% a mais com a marca, segundo dados da McKinsey.
Em outras palavras, ao usar o feedback não estruturado para inovar com precisão, amparado por uma estratégia de dados que visa antecipar erros ou baixa qualidade da informação criada (Poka Yoke), a empresa não apenas reduz o churn e aumenta o LTV (Lifetime Value), mas também direciona o investimento em P&D para áreas de retorno garantido, evitando o desperdício em features que ninguém vai usar.
No final das contas, o feedback não estruturado, quando tratado com a metodologia intencional para evitar erros, não é apenas uma métrica de satisfação; é o motor do crescimento sustentável e a matéria-prima mais valiosa para o líder de negócio que busca inovar com assertividade e segurança.
Rafael Gomes é consultor de varejo para a América Latina na Thoughtworks.
