Cia Aérea buscava elevar seus índices de satisfação e experiência do cliente, medidos por meio do NPS (Net Promoter Score), sem a necessidade de ampliar significativamente seus investimentos. O desafio era identificar, com precisão, quais fatores realmente impactavam a percepção dos clientes e onde os esforços de melhoria deveriam ser concentrados.

O desafio:
Apesar da grande quantidade de dados coletados em pesquisas de NPS, a empresa enfrentava dificuldades para identificar quais processos, serviços e pontos de contato tinham maior influência sobre a satisfação dos passageiros.

A necessidade era clara:
   - Melhorar o NPS de forma eficiente;
   - Direcionar investimentos para iniciativas com maior retorno;
   - Identificar os principais ofensores da experiência do cliente;
   - Apoiar a tomada de decisão com informações baseadas em dados.

A solução:
Desenvolvemos um projeto de Customer Analytics com foco em inteligência de dados e modelagem estatística avançada.

O trabalho envolveu:
   - Construção de uma base analítica integrada a partir das pesquisas de NPS;
   - Identificação dos principais fatores que influenciavam a percepção dos clientes;
   - Aplicação de técnicas de Machine Learning e modelos supervisionados;
   - Simulação de cenários para avaliar o impacto potencial de diferentes ações de melhoria;
   - Desenvolvimento de análises capazes de apontar relações de causa e efeito entre processos, serviços e satisfação do cliente.

Com isso, a empresa passou a compreender não apenas quais indicadores apresentavam desempenho abaixo do esperado, mas principalmente quais deles efetivamente impactavam o resultado global do NPS.

Resultados alcançados:
A análise permitiu uma mudança significativa na estratégia de gestão da experiência do cliente:
   ✅ Redirecionamento dos esforços para processos com maior potencial de impacto no NPS;
   ✅ Identificação de iniciativas que consumiam recursos, mas geravam baixo retorno na percepção dos clientes;
   ✅ Priorização de ações com maior contribuição para a melhoria da experiência do passageiro;
   ✅ Revisão dos questionários de pesquisa, tornando-os mais claros, objetivos e eficientes na captura de informações relevantes;
   ✅ Maior assertividade na tomada de decisões baseada em dados.

O valor gerado:
Ao transformar dados em inteligência acionável, a companhia conseguiu otimizar seus investimentos em experiência do cliente e criar uma abordagem mais estratégica para evolução do NPS.

Esse projeto demonstra como a combinação entre Analytics, Machine Learning e conhecimento de negócio permite identificar oportunidades ocultas, reduzir desperdícios e direcionar esforços para aquilo que realmente gera valor para clientes e para a organização.

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