Accenture: Viabilizando a busca pelo melhor atendimento ao cliente

Líder global em serviços profissionais, a Accenture tem como objetivo gerar uma inovação que melhore como o mundo vive e trabalha. Nas últimas três décadas, consultores trabalharam em milhões de projetos, acumulando uma enorme biblioteca relacionada à sua gama de serviços em estratégia, consultoria, digital, tecnologia e operações. Em uma empresa com mais de 400 mil pessoas, as buscas estruturadas e não estruturadas devem ser robustas para encontrar informações relevantes dentro dessa enorme base de conhecimento.

A Accenture é parceira de três quartos das empresas da Fortune 500 e atende clientes em mais de 120 países. Dos 100 maiores clientes, 98 estão com a Accenture há pelo menos dez anos. Os funcionários da Accenture recorrem à busca interna várias vezes por segundo para encontrar conhecimento e especialistas em toda a organização. Seja para reunir recursos sobre uma tecnologia ou setor relacionado para personalizar compromissos, ou usar dados históricos para criar uma nova proposta, os consultores dependem de respostas rápidas para entregar valor em todas as etapas do relacionamento com o cliente.

Com uma necessidade crescente de buscas rápidas e relevantes em mais de 50 fontes de conteúdo diferentes, a Accenture recorreu à Elastic como parte de um amplo esforço para reinventar a busca corporativa. Agora usado para melhorar a capacidade de buscas da empresa em toda a organização, o Elasticsearch ajuda os funcionários a acessar o rico conteúdo da Accenture para encontrar pessoas, especialistas, políticas, treinamentos e entregas, melhorando as operações internas e o atendimento ao cliente. Os resultados das buscas agora aparecem em menos de um segundo, com relevância significativamente melhorada e a satisfação dos usuários. E o melhor: essa não é uma solução pontual; com a nova visibilidade do mecanismo de busca, a Accenture pode aplicar uma abordagem de melhoria contínua para expandir as possibilidades e o poder das buscas.

Quem: chame a equipe de excelência em busca

A organização interna de TI da Accenture, também conhecida como Grupo CIO, é composta por quase 8 mil pessoas que apoiam os mais de 400 mil funcionários da empresa – desde funcionários de call center e terceirização de aplicações até consultores na linha. O grupo é responsável por trabalhar em uma variedade de aplicações, incluindo um portal interno, uma plataforma de conhecimento, uma plataforma de colaboração e busca empresarial.

Para atender à necessidade de modernizar sua plataforma de busca, a Accenture criou uma equipe de excelência em busca com 25 pessoas dentro do Grupo CIO. Os membros da equipe baseados em Manila e Chicago foram encarregados de focar não apenas a tecnologia de busca como a melhoria contínua e nos processos de busca.

O quê: trocando as caixas pretas pela visibilidade das buscas

Historicamente, a busca tem sido vista como uma experiência que deixa os usuários da Accenture desejando algo melhor. As pessoas sabiam que a informação estava lá, mas, como nem sempre conseguiam encontrar de forma eficiente, acabavam abandonando as buscas com frequência. Os funcionários ficavam frustrados, e pesquisas anuais mostravam que a busca era uma das aplicações menos favorecidas oferecidas pela Accenture aos funcionários.

Embora a equipe de Excelência em Busca soubesse que os usuários estavam insatisfeitos, ela não tinha a visibilidade nem as ferramentas necessárias para medir e influenciar os resultados das buscas. Soluções "caixa-preta" falharam em dar as informações necessárias (como por que certos resultados estavam subindo para o topo) para fazer melhorias. Eles fizeram atualizações do lado do conteúdo, mas com 50 fontes de conteúdo e muitos milhões de itens, foi demorado testar e implementar mudanças.

"Queríamos apresentar um serviço que elevasse nossa capacidade de busca", explica Chip Allen, gerente sênior da Accenture. "Tinha que ser simples, fácil de encontrar o que você procura e, em geral, um processo muito melhor."

Por quê: flexibilidade nos mecanismos de busca gera velocidade e melhoria contínua

Em julho de 2016, dez meses após a prova de conceito original, a equipe de Excelência em Busca inovou ao adotar uma abordagem de melhoria contínua para buscas graças ao inovador uso de tecnologia de busca open source, aliada a extensões e ferramentas personalizadas. A Accenture escolheu o Elasticsearch porque dava transparência nos resultados das buscas e uma linguagem de consulta flexível.

Agora eles podiam abrir o capô e ajustar o motor do jeito que quisessem.

“A primeira coisa que a Elastic fez foi nos dar visibilidade do mecanismo de busca”, lembra Chip. “Conseguimos obter insights profundos sobre o motivo pelo qual determinados resultados estavam aparecendo para melhorar a otimização e a entrega dos resultados das buscas.”

Hoje, a equipe pode monitorar quais termos de busca podem não estar gerando os resultados esperados e descobrir o motivo: há uma lacuna no conteúdo disponível, ou é uma questão de o conteúdo não aparecer nas buscas?

Por exemplo, quando a equipe identificou que as buscas por "Fitbit" estavam em alta, mas não apresentavam resultados, eles viram que os funcionários estavam procurando o novo programa de monitoramento fitness da empresa, "Accenture Active". Eles conseguiram enriquecer facilmente os resultados, mesmo que "Fitbit" não apareça em lugar nenhum do site.

Toda vez que aprende algo novo, a equipe pode rapidamente saber como a relevância atual está impedindo o resultado correto, propor e testar mudanças e rapidamente colocar o modelo refinado em produção.

Como: otimizando dados para gerar resultados precisos nas buscas

Além do principal mecanismo do Elasticsearch, a equipe da Accenture adicionou camadas para melhorar, normalizar e enriquecer os metadados em várias fontes de dados. A solução resultante inclui cinco componentes principais: um rastreador, uma camada de enriquecimento, um mecanismo de busca Elasticsearch, apresentação ao usuário e relatórios e análises.

Primeiro, todos os dados são colocados no que a Accenture chama de "índice sujo". Depois, o processo de enriquecimento processa e normaliza os dados antes de serem colocados em um "índice limpo", onde todas as consultas são executadas.

Historicamente, com quase 50 fontes diferentes e mais de 50 grupos diferentes gerenciando esses dados, foi difícil fazer com que os responsáveis pelos dados adicionassem melhores metadados ao conteúdo para facilitar a busca.

"Havia um vai e vem constante", conta Chip. "Chegamos ao ponto em que vimos que não podemos fazer com que as pessoas façam o que não querem, então decidimos construir um serviço de metadados que fique ao lado do sistema de enriquecimento."

A arquitetura permitiu que a equipe escrevesse essa camada intermediária de gerenciamento de metadados, que, durante o processo de enriquecimento, permite que a equipe de busca faça SEO nos dados antes que eles atinjam o índice limpo. A equipe pode reunir várias fontes e manipular rapidamente dados e consultas para gerar os resultados de busca mais relevantes.

Os resultados de busca são mais relevantes e precisos, e os usuários ficam satisfeitos com a velocidade: comparado a dois a três segundos antes, a latência de busca agora é inferior a um segundo. As taxas de busca e indexação, além da latência, também foram drasticamente aprimoradas e são facilmente compreendidas e analisadas usando o Kibana, conforme mostrado na captura de tela abaixo.

As buscas abandonadas diminuíram, e as pontuações de relevância estão melhorando constantemente. As medidas de satisfação do portal de funcionários da Accenture e da troca interna de conhecimento, que dependem da qualidade das buscas, também aumentaram. John Evangelista, gerente de soluções tecnológicas da Accenture, disse que a diferença é "contrastante". Agora que as pessoas conseguem facilmente encontrar os itens que procuram, o feedback tem sido extremamente positivo.