MRV - Indicação Premiada
135% mais indicações: O que mudamos no programa para engajar de verdade os clientes
2023-2024
✨ Transparência, facilidade, engajamento e acompanhamento
Os clientes passaram a contar com uma jornada totalmente reformulada, com diversos canais para compartilhamento do cupom, um cupom único, explicações claras sobre o funcionamento do programa e acompanhamento do status de cada indicação.
👥 200 mil usuários impactados
A solução chegou a todos os mais de 200 mil usuários do app Meu MRV.
📄 O projeto
Redesenho e fortalecimento do programa Indicação Premiada, responsável por 28% das vendas da MRV. A cada indicação convertida em compra, o cliente recebe R$ 1.200 ou um vale-presente em parceiros selecionados.
🧗♂️ O desafio
Aumentar o volume de vendas via Indicação Premiada, com uma jornada mais intuitiva, acessível e transparente, e maior alcance nas redes sociais através de mídia espontânea.
📌 Premissas
Soluções sem dependência de outros times e sistemas.
Máximo de 4 sprints, com entrega de valor em cada fase.
Criação e acompanhamento de OKRs ao longo do processo.
🧑💻 Meu papel
Fui responsável por co-facilitar todo o processo de Discovery com os times de negócio e tecnologia, além de liderar o desenho da experiência de interface com protótipos navegáveis, conduzir pesquisas pós-implementação e apresentar os resultados para a gestão e a diretoria executiva.
🤝 Colaboração
Mais de 12 pessoas envolvidas, representando 4 áreas estratégicas: Marketing, Relacionamento com o Cliente, Tecnologia e Design.
🔄 Processos
Algumas imagens estão com leve desfoque para proteger dados sensíveis e preservar a privacidade das ideias.
1. Desk Research: identificação de dores
Levantamento de dados internos, incluindo feedbacks de CSAT, NPS e manifestações em canais como Ouvidoria e Reclame Aqui.
Principais dores do negócio:
Queda no volume de indicações.
Fraudes identificadas por parte dos corretores.
Percepção de que o programa está ultrapassado e precisa ser modernizado.
Volume significativo de reclamações, sobrecarregando os canais de atendimento.
Principais dores dos clientes:
Falta de transparência no funcionamento do programa.
Falta de visibilidade dos status, que deveriam ser mais simples e claros.
É necessário gerar um novo cupom para cada indicação, dificultando o compartilhamento em massa.
Limitação nos canais disponíveis para compartilhamento.
2. Jornada As Is: mapeamento da jornada atual
Mapeamos a jornada do cliente que indica, da pessoa indicada e do backoffice, inserindo as dores identificadas em cada ponto de contato e os dados relacionados a cada etapa.
3. Brainstorm de soluções
A partir das dores identificadas, levantamos 63 hipóteses de solução, que foram agrupadas em 16 grandes features.
4. Priorizando as features por pontuação
Aplicamos a metodologia Score de Ideias para identificar as soluções com maior potencial. Avaliamos cada feature com base em perguntas como:
"Atende aos requisitos do problema?”
"Está alinhada com a missão proposta?"
"Conseguimos medir o retorno ou a métrica de sucesso?"
"A ideia pode ser executada em até 4 sprints?"
Ao final, priorizamos 8 das 16 features. Essa abordagem foi essencial para garantir um processo de decisão objetivo, evitando preferências pessoais e achismos. O resultado foi uma escolha colaborativa e metodológica, com alto nível de engajamento de todos os envolvidos.
5. Jornada to be: User Story Mapping
A partir das features priorizadas, mapeamos o passo a passo da experiência do usuário, construindo a jornada futura (to be).
6. Priorização: Definição da entrega de valor para cada sprint
Aplicamos a metodologia WSJF (Weighted Shortest Job First), ou "Trabalho Mais Curto Ponderado Primeiro", que nos ajudou a definir a melhor sequência e priorização para o desenvolvimento e a publicação de cada feature.
7. OKRs
Levantamento dos objetivos e resultados-chave que indicarão o sucesso da nossa solução.
🎯 Objetivo: Aumentar o volume de indicações via Indicação Premiada.
KR1: Aumentar em 30% a média mensal de clientes indicadores até nov/2023.
KR2: Aumentar em 20% a média de clientes aptos indicados até nov/23.
8. Benchmarking Visual
Foram analisados vários players que possuem programas de indicação, acompanhamento de cupons e status.
9. Wireframes
Com os wireframes, conseguimos tornar a proposta de experiência mais palpável e apoiar o time técnico na elaboração do plano técnico.
📲 Solução de experiência e interface
💬 Pesquisa pós-implementação
Realizamos uma pesquisa via Hotjar para medir a percepção dos clientes:
💚 63% avaliaram a nova experiência da Indicação Premiada com nota 5 de 5 – “Muito boa”.
👍 66% deram nota 5 de 5 – “Muito entendimento” sobre o programa, suas regras e termos.
🎯 Impactos e resultados
📈 4x mais acessos à jornada.
☎️ 32% de redução nos acionamentos ao atendimento ao cliente.
Perfomance nos OKRs mapeados
Resultado após 3 meses de implementação:
✅ Crescimento de 124% na média mensal de clientes indicadores (meta: 30%).
✅ Crescimento de 42% na média mensal de clientes aptos indicados (meta: 20%).
Resultado após 1 ano:
📈 A média mensal de indicações teve um salto de 135% entre 2023 e 2024.
Lições aprendidas
É essencial cuidar de cada ponto de dúvida e ansiedade do cliente ao longo da jornada.
Quanto mais fácil e intuitivo for o processo de indicação, maior será o engajamento.
Utilizar metodologias de pontuação para priorização reduz a influência de achismos e preferências pessoais nas decisões.