{"id":6018,"date":"2019-04-16T16:36:16","date_gmt":"2019-04-16T19:36:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/?p=6018"},"modified":"2023-07-16T09:41:50","modified_gmt":"2023-07-16T12:41:50","slug":"fase-checar-do-ciclo-pdca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/chatbots\/fase-checar-do-ciclo-pdca\/","title":{"rendered":"Como evoluir seu chatbot atrav\u00e9s do PDCA: Checar"},"content":{"rendered":"

A pr\u00f3xima etapa da s\u00e9rie sobre como evoluir seu chatbot com \u00e9 a fase Checar do Ciclo PDCA \u2014 a parte da verifica\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m conhecida como Check. Se voc\u00ea n\u00e3o leu os outros textos desta s\u00e9rie, j\u00e1 passamos por uma <\/span>introdu\u00e7\u00e3o<\/span><\/a> explicando a import\u00e2ncia de usar o PDCA para evolu\u00e7\u00e3o do seu bot, pela fase de <\/span>planejamento<\/span><\/a> e pela de <\/span>execu\u00e7\u00e3o<\/span><\/a>.<\/span>
\nDepois de ter identificado um ponto de melhoria, planejado para execut\u00e1-lo e de fato ter implementado essa mudan\u00e7a, \u00e9 hora de verificarmos se o que foi feito est\u00e1 trazendo os resultados esperados<\/strong> definidos na fase de planejamento. Vamos fazer essa checagem em tr\u00eas passos descritos a seguir.<\/span><\/p>\n

Come\u00e7ando a fase Checar do Ciclo PDCA<\/b><\/h2>\n

1. Planejado X Realizado<\/b><\/h3>\n

O primeiro passo \u00e9 verificar se o que foi idealizado foi mesmo realizado. Nesse momento, \u00e9 poss\u00edvel que aconte\u00e7a de a implementa\u00e7\u00e3o n\u00e3o estar de acordo com o que estava inicialmente no Plano de A\u00e7\u00e3o. Por isso, \u00e9 uma boa pr\u00e1tica realizar essa etapa de verifica\u00e7\u00e3o em paralelo com a de execu\u00e7\u00e3o<\/strong>, para garantir a qualidade e a conformidade com o planejado.<\/span><\/p>\n

2. An\u00e1lise dos resultados<\/b><\/h3>\n

Se tudo tiver ocorrido de acordo com o planejado, vamos verificar se conseguimos atingir o objetivo definido no Plano de A\u00e7\u00e3o. Para isso, vamos usar os indicadores que definimos anteriormente para medir o sucesso dessa implementa\u00e7\u00e3o. O ideal \u00e9 monitorar esses indicadores frequentemente para podermos fazer os ajustes necess\u00e1rios de forma r\u00e1pida<\/strong>. <\/span>
\nNo exemplo que estamos seguindo por toda a s\u00e9rie, temos um chatbot de um consult\u00f3rio m\u00e9dico que respondia as d\u00favidas mais frequentes dos pacientes. Vimos que a taxa de transbordo desse bot era alta, pois os usu\u00e1rios n\u00e3o queriam s\u00f3 fazer perguntas, mas, tamb\u00e9m, gostariam de marcar consulta por esse canal. Criamos, ent\u00e3o, um plano de a\u00e7\u00e3o para implementar a marca\u00e7\u00e3o de consulta via chatbot, com o objetivo de atender \u00e0s expectativas dos pacientes e diminuir o transbordo.<\/span>
\nOs indicadores que vamos analisar nessa etapa de verifica\u00e7\u00e3o ser\u00e3o a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente e a taxa de transbordo. Na fase de planejamento, j\u00e1 analisamos esses dados, pois foi assim que identificamos uma oportunidade de melhoria<\/strong>. Dessa forma, podemos comparar os dados de antes e depois da op\u00e7\u00e3o de marca\u00e7\u00e3o de consulta, para medir se conseguimos atingir nosso objetivo.<\/span><\/p>\n

3. Confirma\u00e7\u00e3o do resultado<\/b><\/h3>\n

J\u00e1 conferimos se o que foi planejado foi executado e coletamos e analisamos os dados para saber se conseguimos atingir o objetivo. Caso algum desses dois pontos n\u00e3o estiverem de acordo, devemos voltar para a fase de execu\u00e7\u00e3o para realizar os ajustes necess\u00e1rios e depois checar novamente. Por outro lado, se tivermos atingido nosso objetivo, seguimos para a \u00faltima etapa do PDCA, que \u00e9 a fase de Agir (Act).<\/span>
\nAl\u00e9m disso, como essa etapa requer uma an\u00e1lise mais cr\u00edtica do processo<\/strong>, uma boa pr\u00e1tica nesse momento \u00e9 a documenta\u00e7\u00e3o dos aprendizados, para perpetuar o que deu certo e ajustar nos pr\u00f3ximos o que poderia ter sido melhor.<\/span>
\nJ\u00e1 come\u00e7ou a aplicar o PDCA para evoluir seu chatbot? N\u00e3o perca tempo! No pr\u00f3ximo texto, vamos falar da \u00faltima etapa do ciclo (Act) e voc\u00ea poder\u00e1 aplicar toda a metodologia do in\u00edcio ao fim. N\u00e3o perca!<\/span>
\nTamb\u00e9m refor\u00e7o o convite para conhecer a plataforma de chatbots criada pela Take, o BLiP<\/a>, que auxilia no processo completo de constru\u00e7\u00e3o, gest\u00e3o e evolu\u00e7\u00e3o de bots, e com certeza pode te ajudar a aplicar a l\u00f3gica do PDCA em seus projetos.<\/p>\n

\n

\"marina<\/strong>
\nMarina Mendes<\/strong>
\nAnalista de Neg\u00f3cios
\n <\/p>\n

Leia mais:<\/h3>\n

Por que voc\u00ea n\u00e3o pode deixar de aplicar o Ciclo PDCA para evoluir seu chatbot<\/a><\/span><\/h3>\n

Os chatbots deixar\u00e3o de fazer parte da estrat\u00e9gia de diferencia\u00e7\u00e3o das empresas?<\/a><\/span><\/h3>\n

Entenda a revolu\u00e7\u00e3o da experi\u00eancia do usu\u00e1rio atrav\u00e9s de conversas<\/a><\/span><\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A pr\u00f3xima etapa da s\u00e9rie sobre como evoluir seu chatbot com \u00e9 a fase Checar do Ciclo PDCA \u2014 a parte da verifica\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m conhecida como Check. Se voc\u00ea n\u00e3o leu os outros textos desta s\u00e9rie, j\u00e1 passamos por uma introdu\u00e7\u00e3o explicando a import\u00e2ncia de usar o PDCA para evolu\u00e7\u00e3o do seu bot, pela fase […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":6021,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[125],"tags":[],"class_list":["post-6018","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-chatbots"],"lang":"pt","translations":{"pt":6018},"pll_sync_post":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6018","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6018"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6018\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6021"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6018"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6018"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6018"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}