Onboarding a Plataforma MDES

Situação

O onboarding de novos clientes Mastercard — instituições financeiras, fintechs e startups — levava cerca de 165 dias para ser concluído. A documentação era extensa e técnica.

Na prática, o cliente acumulava dúvidas ao longo do preenchimento. Cada resposta podia levar até 2 dias, sobrecarregando os analistas com:

1. i
   Respostas a e-mails recorrentes sobre os mesmos pontos
2. ii
   Reuniões e telefonemas para destravar cada etapa
3. iii
   Idas e vindas no preenchimento do formulário

Tarefas

Projetar uma experiência assistida por Inteligência Artificial para o preenchimento do formulário de onboarding, viável de ser construída em menos de 2 meses.

1. i
   Pesquisar com as áreas envolvidas e entender a documentação enviada ao cliente
2. ii
   Definir a experiência mínima viável (MVP) para o primeiro ciclo
3. iii
   Garantir que a IA tirasse as principais dúvidas e reduzisse a dependência dos analistas

Ações

1. Alinhamento & Discovery
Alinhei a expectativa com o executivo da Mastercard e conversei com os analistas que orientavam e tiravam as dúvidas dos clientes.

2. Imersão na Documentação
Tive acesso à documentação técnica enviada aos clientes para mapear os pontos de maior fricção no preenchimento.

3. Mapeamento da jornada completa
Mapeei o processo do cliente de ponta a ponta, do Self Assessment até a Validação Final, com as dores de cada etapa e as responsabilidades do time Mastercard ao longo de todo o percurso.

1. i
   Self Assessment: documentação e vídeos existiam, mas o cliente não consumia o conteúdo, e chegava na etapa seguinte cheio de dúvidas
2. ii
   Liberação do SDK: entre 30% e 40% dos clientes não tinham o acesso liberado, dependendo de validação por e-mail e de um script que rodava uma vez por semana
3. iii
   Card Design e Termos: validação manual, com o analista caçando palavras nos documentos enviados

Decisão de design: assistência no fluxo, não mais conteúdo

A ideia mais óbvia era escrever documentação melhor. Mas o problema não era a qualidade do material — era que ninguém lia. Documento em PDF, vídeo em portal, e-mail com FAQ: tudo isso já existia e continuava chegando junto com a mesma dúvida na semana seguinte.

Em vez de escrever mais, coloquei a resposta dentro do fluxo. Um assistente 24/7 que aparece no momento em que a dúvida surge (não depois, num canal separado) e vai verificando se o cliente cumpriu cada etapa antes de avançar.

4. Definição do Escopo Mínimo
Junto com a área de negócios, defini a informação mínima que o cliente precisava preencher.

1. i
   Validei com o time de engenharia da IBM o que era viável implementar como experiência dentro do prazo

5. Prototipação & Validação
Fiz as primeiras versões do protótipo e defini a experiência de um formulário guiado por Inteligência Artificial, com validação por OCR a cada documento enviado. Passamos por algumas iterações e, a partir do feedback dos analistas, refinei o fluxo até a entrega final.

6. Handover & desenvolvimento
Após a aprovação do design, fiz o handover para desenvolvedores e cientistas de dados, e liderei o time nos checkpoints com o cliente até a entrega.

Resultados