Após semanas desenvolvendo e testando um assistente de IA, é um alívio ver os clientes começando a usá-lo. Então vem a parte em que você precisa explicar se o tempo e o dinheiro foram bem investidos.
As equipes de produto têm boas razões para se preparar para essa conversa. De acordo com uma recente pesquisa da KPMG, 49% das organizações relataram atrasar ou reduzir as implantações de agentes de IA quando os custos começaram a superar os benefícios.
Obter uma resposta clara sobre o ROI pode ser surpreendentemente difícil. Seu assistente pode receber mais prompts enquanto os usuários ainda abandonam a configuração. Os clientes podem gostar das respostas, mas gastar tempo extra verificando-as. Mesmo números de engajamento animadores deixam você com trabalho a fazer antes de conseguir atribuir um valor monetário à melhoria.
Para comprovar o ROI da IA, comece com uma tarefa que seus usuários precisam concluir. Meça se o recurso de IA os ajuda a ter sucesso, compare o resultado com a experiência existente e conecte a melhoria a um benefício que você possa valorar. Inclua o custo total de criação e operação do recurso.
Isso lhe dá um business case que você pode explicar e uma base para decidir o que desenvolver a seguir.
Comece pela tarefa do usuário
Escolha uma tarefa que seu recurso de IA deve melhorar. Ajudar um novo administrador a concluir a configuração do workspace oferece algo concreto para medir: uma pessoa com uma função específica, uma sequência de ações e um resultado claro.
Defina o sucesso antes de avaliar o recurso. Para a configuração, isso pode significar concluir a configuração necessária em sete dias, sem erros que exijam suporte.
Em seguida, identifique quem tem a oportunidade de usar o assistente. Se ele estiver disponível apenas para administradores iniciando a configuração, meça a adoção dentro desse grupo. Usar todos os clientes ativos como denominador obscureceria o quão bem você está alcançando o público-alvo.
Acompanhe todos que iniciam o fluxo de trabalho, incluindo pessoas que o abandonam, encontram um erro ou nunca abrem o assistente. Você precisará dessas experiências para entender se o recurso melhora a configuração como um todo.
Mantenha a qualidade junto com a conclusão desde o início. Um processo de configuração mais rápido gera pouco valor se os clientes precisarem voltar no dia seguinte para corrigir suas configurações.
Estabeleça uma linha de base confiável
Compare o fluxo de trabalho de IA com a experiência que os clientes usariam de outra forma. Isso pode ser sua interface existente, um processo assistido por suporte ou uma versão do fluxo de trabalho sem o assistente.
Use a mesma definição de tarefa e janela de medição para ambos os grupos. Leve em conta diferenças na experiência do cliente, no tamanho da conta e no acesso à ajuda. Uma implantação que coincida com um fluxo de onboarding redesenhado exigirá cuidado extra para distinguir os efeitos.
Um experimento randomizado pode ajudá-lo a atribuir uma melhoria ao recurso de IA. Escolha como atribuir os participantes com base em como eles trabalham. Se os administradores na mesma conta compartilham responsabilidades de configuração, atribuir contas inteiras pode oferecer uma comparação mais clara do que atribuir indivíduos.
Você também pode aprender com coortes comparáveis ou com uma análise de antes e depois. Seja claro sobre os limites. Os clientes que optam por usar um assistente podem já estar mais motivados ou mais familiarizados com seu produto. Considere essas diferenças antes de atribuir uma taxa de conclusão mais alta ao assistente.
Meça o uso junto com o sucesso na tarefa
A adoção ajuda você a entender se os clientes estão experimentando o recurso. Para avaliar seu valor, acompanhe o que acontece depois que eles o experimentam.
Para um assistente de onboarding, um plano de mensuração útil pode ter a seguinte aparência:
| Métrica | Definição | O que examinar |
|---|---|---|
| Adoção | Usuários elegíveis que usam o assistente ÷ todos os usuários elegíveis | Se você está alcançando o público-alvo pretendido |
| Conclusão de tarefas | Usuários que concluem a configuração ÷ usuários que iniciam, dentro de um período definido | Se mais clientes concluem o fluxo de trabalho |
| Qualidade | Interações capturadas com um problema definido ÷ todas as interações capturadas no escopo | Onde os usuários encontram erros ou respostas não suportadas |
| Tempo até o sucesso | Tempo desde o início da configuração até a conclusão verificada | Se os clientes concluem mais rapidamente, juntamente com as taxas de conclusão e abandono |
| Uso recorrente | Usuários que retornam à tarefa ou ao produto relevante dentro de um período definido | Se a experiência apoia o uso contínuo |
| Custo | Custos de criação e operação alocados ao período de medição | O que você gasta para entregar o benefício |
Interprete o engajamento no contexto da tarefa. Um assistente que ajuda alguém a concluir a configuração em duas interações pode estar indo melhor do que um que precisa de dez. Mais prompts podem refletir interesse crescente, tentativas repetidas sem sucesso ou uma tarefa mais complexa. Examine as conversas e os dados de conclusão antes de decidir qual explicação se aplica.
Pendo Agent Analytics ajuda as equipes a inspecionar conversas, identificar casos de uso e problemas, e conectar as interações do agente ao comportamento subsequente no produto. Use esse contexto para investigar onde os clientes têm sucesso e onde ficam travados. Com o Headless Pendo, você pode explorar a adoção, retenção e problemas do agente diretamente em ferramentas conectadas como Claude e ChatGPT via Pendo MCP, sem abrir o aplicativo do Pendo.
Verifique também a cobertura das suas métricas. Se você não consegue conectar uma conversa às ações subsequentes do usuário, pode ser necessário resolver uma lacuna de instrumentação ou de identidade antes de tirar conclusões.
Revise uma amostra de conversas em relação aos resultados correspondentes das tarefas. Um assistente pode fornecer uma resposta útil enquanto o cliente ainda tem dificuldades para concluir a configuração. Verificar ambos ajuda a definir o sucesso em termos que refletem a experiência do cliente.
Conecte a melhoria ao valor de negócio
Depois de medir uma melhoria, estabeleça quanto ela vale.
A conclusão mais rápida de tarefas pode liberar capacidade. Menos escalonamentos de suporte podem reduzir o trabalho necessário para atender clientes. Uma melhor ativação ou retenção pode contribuir para a receita.
Cada benefício precisa de uma explicação que conecte a mudança observada ao seu efeito financeiro. Se os funcionários economizam tempo e o utilizam para realizar mais trabalho, descreva a capacidade adicional e o resultado gerado. Para declarar economias realizadas, identifique os gastos que mudaram, como custos menores com fornecedores, menos horas pagas ou uma contratação evitada.
A retenção requer o mesmo cuidado. Os usuários recorrentes podem estar encontrando valor no recurso, mas será necessário examinar renovações, expansão ou outro resultado comercial relevante para estimar o efeito na receita. Identifique projeções e premissas para que os leitores possam distingui-las dos resultados observados.
Alinhe os custos ao mesmo período dos benefícios. Inclua implementação, instrumentação, cobranças do provedor de modelos, infraestrutura, revisão humana e manutenção.
Verifique também se há sobreposição entre os benefícios. Contabilizar o mesmo trabalho de suporte evitado tanto como economia de mão de obra quanto como capacidade adicional de equipe superestimaria o retorno.
Aprenda com o próprio agente de IA da Pendo
Nossa experiência aprimorando o Leo, assistente de produto com IA da Pendo, mostra como esse processo de mensuração pode embasar decisões de produto.
Usando o Agent Analytics, a equipe identificou clientes que faziam perguntas complexas de análise que Leo tinha dificuldade em responder. Eles examinaram a frequência e os tipos de solicitações e, em seguida, usaram essas descobertas para priorizar melhorias nas ferramentas quantitativas de Leo.
Antes de expandir o lançamento, a equipe testou as novas ferramentas com um coorte representando 20% da base de usuários. A taxa de problemas caiu 67% para esse coorte.
Eles também observaram um aumento de 61,3% nos visitantes recorrentes semanais nos 60 dias anteriores. Esse resultado mais amplo de engajamento abrange um escopo diferente do experimento com as ferramentas.
A equipe tinha evidências para embasar uma decisão de produto: eles compreendiam um problema recorrente dos clientes e haviam testado se suas mudanças melhoravam a experiência. Calcular o ROI financeiro exigiria a análise adicional de custos e benefícios descrita acima.
Você pode seguir o mesmo processo para o seu próprio recurso. Identifique o problema, priorize uma correção com base no seu impacto e teste o resultado antes de expandir o lançamento.
Use as evidências para decidir o que vem a seguir
Incorpore sua recomendação ao business case. Explique quem você mediu, o que comparou, como o resultado mudou e quanto custou para entregar essa mudança.
Expanda quando os clientes alcançarem o resultado pretendido e o benefício justificar o investimento. Concentre o recurso em um público mais restrito se for aí que você encontra valor. Se os resultados ficarem aquém, use as evidências para decidir se deve melhorar a experiência, mudar o caso de uso ou parar de investir.
Você pode tomar uma decisão útil antes que todas as premissas financeiras estejam definidas. Seja específico sobre o que você observou, o que modelou e o que ainda precisa medir. Isso dá a produto, engenharia e finanças uma base comum para o próximo investimento.
Comece com um fluxo de trabalho em que você precisa de uma visão mais clara do resultado.
Pronto para começar a comprovar o ROI do seu próprio agente de IA? Explore o Pendo Agent Analytics para conectar as interações do agente aos resultados de usuários e negócios.
