04 de fevereiro de 2026
A relevância do customer effort score na experiência do cliente no suporte pós-venda B2B
Claudio Penasio Junior; Maria Valeria Espinos Guerra Martins
Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.
Este trabalho analisou a relação entre casos de suporte com severidade alta e urgente no Brasil, de 2022 a 2024, e os índices de esforço percebido pelo cliente (Customer Effort Score – CES). A investigação buscou entender a associação entre avaliações positivas no CES e atendimentos com interação direta, como sessões remotas. A hipótese inicial era que a realização de sessões remotas, solicitadas via escalação, estaria diretamente correlacionada a uma maior probabilidade de o cliente avaliar a resolução como de baixo esforço. O estudo aprofundou-se na dinâmica do suporte técnico em um ambiente Business-to-Business (B2B) de uma multinacional de software, caracterizado por demandas de alta complexidade. O fluxo de atendimento segmenta os casos por níveis técnicos e de severidade, uma prática comum na indústria, embora não formalizada em frameworks como o ITIL (AXELOS, 2019).
A complexidade do suporte B2B envolve situações críticas como recuperação de ambientes, correções de bugs e configurações avançadas. A empresa estudada estrutura seu suporte em Nível 1 (N1) para incidentes de baixa complexidade, Nível 2 (N2) para questões elaboradas e Nível 3 (N3) para problemas que exigem envolvimento do desenvolvimento. Os casos são classificados por severidade, sendo Severidade 1 (Urgente) para interrupções completas do serviço e Severidade 2 (Alta) para impactos parciais severos (Junior, 2021). O estudo concentrou-se nesses dois níveis de maior criticidade.
A comunicação entre cliente e suporte ocorre majoritariamente de forma assíncrona, por meio de mensagens e envio de logs, por vezes com o uso de chatbots para respostas padronizadas (Cruz et al., 2019). Em situações complexas ou quando a comunicação assíncrona é ineficaz, o cliente pode recorrer a uma “escalação”. Esse mecanismo eleva a visibilidade do caso junto à liderança e é utilizado, como foco desta pesquisa, para solicitar uma sessão remota — uma interação síncrona com um engenheiro para diagnóstico colaborativo. A análise verificou se essa busca por interlocução humana direta se traduzia em uma experiência percebida como de menor esforço.
A relevância da investigação ancora-se na lacuna de dados abertos sobre métricas de experiência do cliente, como o CES, no setor de software B2B. Muitas empresas promovem a excelência no atendimento em seu marketing, mas raramente divulgam dados que a comprovem, prática que pode tangenciar o conceito de whitewashing. A divulgação de tais dados fomentaria melhores práticas e transparência no mercado. Ao analisar dados internos de uma organização, este trabalho contribui para preencher parte dessa lacuna, oferecendo uma visão concreta sobre os fatores que moldam a percepção de esforço do cliente em suporte técnico complexo.
A pesquisa confrontou dados quantitativos sobre volume de casos, frequência de escalações e ocorrência de sessões remotas com os resultados da pesquisa CES. A métrica CES, que avalia a facilidade com que o cliente resolveu seu problema, foi o principal indicador da qualidade da experiência. Na metodologia da empresa, a escala CES varia de 1 a 5; notas 4 (Fácil) e 5 (Muito Fácil) são consideradas positivas.
A metodologia foi uma pesquisa descritiva do tipo Estudo de Caso Instrumental, focada na análise de relatórios de casos de suporte de clientes no Brasil, atendidos por uma multinacional de software entre 2022 e 2024. A abordagem descritiva foi escolhida para identificar e analisar as características de um fenômeno, observando relações entre variáveis sem intervenção do pesquisador (Gil, 2008). A estratégia baseou-se na análise documental de dados secundários fornecidos pela empresa, técnica que utiliza registros existentes para garantir consistência e rigor à investigação (Lakatos & Marconi, 2003; Prodanov & Freitas, 2015).
Os dados foram extraídos do sistema corporativo da empresa em três tabelas . csv, filtradas pelo período de 2022 a 2024. A primeira, Tabela de Casos de Suporte, continha: número do caso, geografia, país, severidade, datas de abertura e fechamento, e um indicador de sessão remota. A segunda, Tabela de Escalações, incluía o número do caso, data e categoria da escalação. A terceira, Tabela de Pesquisa CES, continha o número do caso, a nota CES (referente à pergunta “A empresa facilitou a resolução do meu problema?”) e a data da resposta. As três tabelas foram consolidadas em uma tabela mestre no Google Sheets, usando o “número do caso” como chave primária.
A análise de dados começou com um levantamento geral da volumetria de casos nas Américas, seguido por um filtro para o Brasil. Um segundo filtro isolou os casos de Severidade 1 (Urgente) e 2 (Alta). A partir dessa base, foram calculadas métricas como o Tempo de Duração dos Casos (TDC), a taxa de escalações e a taxa de resposta das pesquisas CES. A análise buscou correlações entre a ocorrência de sessões remotas, o TDC e as notas CES.
O estudo respeitou os princípios éticos, garantindo a confidencialidade da organização e o tratamento anônimo dos dados. Por se tratar de uma pesquisa com dados secundários, sem interação direta com indivíduos, a submissão ao Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) não foi necessária, conforme a Resolução nº 510/2016 do Conselho Nacional de Saúde. A sistematização dos dados permitiu uma análise descritiva aprofundada para a verificação de padrões e a geração dos resultados.
A metodologia Customer Effort Score (CES) foi introduzida em 2010 com a premissa de que, para garantir a lealdade, as empresas deveriam focar mais em facilitar a resolução de problemas do que em “encantar” o cliente (Dixon et al., 2010). A redução do esforço exigido do cliente é um preditor mais forte de lealdade do que a satisfação isolada, pois um bom atendimento reside em descomplicar a experiência (Gallagher, 2016). Em 2013, a metodologia foi revisada para o CES 2.0, com a pergunta “A empresa facilitou a resolução do meu problema?” e uma escala de concordância, geralmente de 1 a 7 (Dixon et al., 2013). A empresa analisada utiliza uma variação de 5 pontos, baseada em escalas de Likert (Likert, 1932). A gestão moderna da experiência do cliente integra métricas como CES, NPS e CSAT para simplificar a jornada do consumidor (Caldeira, 2021).
A análise inicial revelou 42.121 casos de suporte nas Américas entre 2022 e 2024. O Brasil representou 4.143 casos no período. A taxa geral de escalações foi de 4,74% (1.997 ocorrências), enquanto a taxa de resposta às pesquisas CES foi de apenas 1,93% (814 respostas). Esse baixo índice de feedback indicou um gargalo no processo de coleta de dados ou baixo engajamento dos clientes. No Brasil, a taxa de resposta CES (1,93%) foi similar à média geral, e a taxa de escalações (3,67%) foi inferior à de mercados como os Estados Unidos (5,07%). Esses números preliminares já apontavam para a dificuldade de obter uma amostra robusta para validar a hipótese.
Após filtrar por clientes no Brasil com Severidade 1 e 2, o universo de análise foi reduzido para 868 casos. Nesse subconjunto, a taxa de escalações foi de 6,11% (53 ocorrências). A análise dessas escalações revelou uma fraqueza processual: quase 80% não possuíam categoria definida, sendo registradas como “Não Categorizada”. Essa falha no registro compromete a capacidade da organização de rastrear as causas de insatisfação e implementar melhorias. A falta de clareza nos processos gera esforço adicional para o cliente, desalinhando-se do princípio de uma experiência sem esforço (Dixon et al., 2013). Entre as poucas escalações categorizadas, a principal motivação foi a “Requisição de Sessão Remota” (35,85%), evidenciando que o cliente percebe a interação direta como um caminho mais eficaz para a solução.
A análise das respostas CES para os 868 casos de alta severidade no Brasil revelou apenas 18 pesquisas respondidas. Essa amostra pequena limita a generalização dos achados, mas permitiu identificar um padrão. Contrariando a hipótese inicial, não foi encontrada correlação direta entre escalações para solicitar sessão remota e uma avaliação positiva no CES. O fator determinante para notas altas (4 ou 5) foi o Tempo de Duração dos Casos (TDC). Dos 18 casos com resposta, 16 foram resolvidos em até 10 dias, e destes, 12 receberam notas 4 ou 5. Os dois casos que levaram mais de 10 dias receberam notas 3 e 4, mas a maioria das avaliações positivas concentrou-se em resoluções rápidas.
Este achado está alinhado com a teoria do CES 2.0, que postula que agilidade e simplicidade são cruciais para a percepção de baixo esforço (Dixon et al., 2013). A rapidez na resolução (baixo TDC) é o principal motor de uma experiência positiva. A sessão remota é um meio que pode ou não contribuir para essa agilidade. Um dado complementar relevante emergiu: dos 18 casos com resposta CES, 6 tiveram uma sessão remota oferecida proativamente pela equipe de suporte, sem necessidade de escalação. Todos esses 6 casos receberam notas CES 4 ou 5 e foram resolvidos em menos de 10 dias. Isso sugere que a proatividade da equipe em antecipar a necessidade de interação direta é uma prática eficaz para reduzir o esforço do cliente e gerar uma percepção positiva, alinhando-se à visão de que o suporte deve antecipar necessidades (Hatter, 2014).
A discussão dos resultados evidencia que, embora a hipótese original não tenha sido confirmada, o estudo revelou que o fator decisivo para a redução do esforço do cliente não é a interação humana em si, mas a agilidade operacional. O TDC emergiu como o principal KPI de eficiência, enquanto o CES funciona como um KPI de percepção. A integração dessas métricas é fundamental para a gestão da experiência do cliente (Caldeira, 2021). A baixa taxa de resposta ao CES é um ponto crítico, pois um indicador só é confiável se capturar de forma ampla as percepções dos clientes (Dixon et al., 2013). A empresa precisa revisar seus mecanismos de coleta de feedback para aumentar a representatividade dos dados. A gestão eficaz da experiência do cliente exige a combinação de processos digitais e atendimento humano para eliminar atritos (Goodman & North, 2023).
Os resultados apontam para a necessidade de um deslocamento estratégico: em vez de focar em oferecer canais de interação direta como resposta a uma insatisfação, a organização deveria otimizar processos para reduzir o tempo de resolução de todos os casos. A oferta proativa de sessões remotas demonstrou ser uma ferramenta poderosa nesse sentido, atuando como um acelerador da solução e um sinal de antecipação das necessidades do cliente. A combinação de uma coleta de dados mais robusta com ajustes nos fluxos de atendimento permitiria validar com maior segurança a associação entre baixo esforço e notas altas no CES e consolidar uma cultura centrada na facilitação da jornada do cliente.
A análise dos dados, apesar das limitações, permitiu concluir que a hipótese inicial — de que sessões remotas solicitadas via escalação levariam a avaliações CES mais altas — não se confirmou. As evidências apontaram para o Tempo de Duração do Caso (TDC) como o principal fator determinante da percepção de esforço. Casos resolvidos em até dez dias apresentaram uma tendência significativamente maior de receber notas positivas (4 ou 5) no CES, alinhando-se à premissa da métrica de que agilidade é crucial para a le
Referências:
AXELOS. (2019). ITIL Foundation, ITIL 4 Edition. London: The Stationery Office (TSO).
Caldeira, C. (2021). Customer experience management: gestão prática da experiência do cliente. Rio de Janeiro: Alta Books.
Cruz, L. T., Alencar, A. J., & Schmitz, E. A. (2019). Assistentes virtuais inteligentes e chatbots. Rio de Janeiro: Brasport.
Dixon, M., Freeman, K., & Toman, N. (2010). Stop Trying to Delight Your Customers. Harvard Business Review, July–August 2010.
Dixon, M., Freeman, K., & Toman, N. (2013). The Effortless Experience: Conquering the New Battleground for Customer Loyalty. New York: Penguin Group.
Gallagher, R. S. (2016). The Art of Customer Service. Hoboken, NJ: Wiley.
Gil, A. C. (2008). Métodos e técnicas de pesquisa social (6. ed.). São Paulo: Atlas.
Goodman, J. A., & North, P. (2023). Customer Experience 3.0: High-Profit Strategies in the Age of Techno Service. New York: Amacom.
Hatter, S. (2014). The Customer Support Handbook: How to Create the Ultimate Customer Experience For Your Brand. Chicago: CoSupport.
Junior, S. (2021). Classificação de níveis de suporte e severidades em TI. São Paulo: LAD Cloud Experts Portuguese Blog,Suporte Oracle e Boas Práticas.
Lakatos, E. M., & Marconi, M. A. (2003). Metodologia científica (7. ed.). São Paulo: Atlas.
Likert, R. (1932). A Technique for the Measurement of Attitudes. Archives of Psychology, v. 140, p. 1-55.
Prodanov, C. C., & Freitas, E. C. (2015). Metodologia do trabalho científico: métodos e técnicas da pesquisa e do trabalho acadêmico (2. ed.). Novo Hamburgo: Feevale.
Wieder, P., Butler, J. M., Theilmann, W., & Yahyapour, R. (2011). Service Level Agreements for Cloud Computing. New York: Springer.
Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq
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