-
**Nome do script”:
processar_e_mesclar.js -
Localização no Retool: Aba de enriquecimento de dados
-
Motivo da alteração: Implementar testes A/B para otimizar a conversão de leads, comparando diferentes abordagens de touch level (lowtouch vs. hightouch) e avaliando a performance do pré-atendimento da IA em relação ao atendimento comercial tradicional. O objetivo é identificar estratégias que maximizem a receita e a eficiência do processo.
-
Antes vs. Depois: Deixado em branco para preenchimento com links do Git.
-
Impactos esperados com a mudança: Espera-se otimizar a taxa de conversão de leads através da identificação do touch level (lowtouch/hightouch) mais eficaz para diferentes segmentos baseados em cortes de comissionamento e histórico de compra no app. Além disso, busca-se validar a performance do pré-atendimento via IA, que diminuiu o início do atendimento do lead engajado com intenção de compra, com o objetivo de aprimorar a estratégia e aumentar a eficiência do processo operacional-comercial, resultando em um aumento da receita.
-
Equipes impactadas: “Time comercial de Carteira, BU de Engajamento e Recompra e o time de Dados (para criação de dash de resultados dos testes A/B).”
-
Quem solicitou e quem executou:
- Solicitação: BUER
- Execução Max
- Revisão: Arthur, Iago, Nigro
-
Possíveis riscos e planos de ação:
- Risco: Distribuição incorreta de leads para os grupos de teste (lowtouch/hightouch/IA), invalidando os resultados dos testes A/B.
- Plano de ação: Implementar logs detalhados para monitorar a distribuição dos leads em cada grupo. Realizar testes com diferentes combinações de percentuais para garantir a distribuição correta. Incluir validações automatizadas no script para alertar sobre distribuições inesperadas.
-
Testes realizados:
- Validação de Distribuição: Implementados logs automatizados no script de pré-distribuição na lista filtrada para monitorar em tempo real se os percentuais de distribuição (Hightouch/Lowtouch e Lead AI) estão respeitando os inputs configurados.
- Teste de Lógica: Verificado que o algoritmo de embaralhamento (Fisher-Yates) e a lógica de corte garantem percentuais exatos (tolerância de erro < 1 unidade).