(see the
* 'adobe' handle in functions.php — no async, no defer), so a page-load
* Target offer has already set `data-hdr` by the time this runs.
*
* An answer that lands after this point is inert rather than acted on:
* `apply()` finds the prune settled and does nothing, so the visitor
* keeps the nav they were served instead of watching it change. That is
* the deliberate trade-off — a late activity collects no data, but no
* visitor ever sees the wrong nav or waits for the right one.
*/
(function () {
var VARIANTS = ["a","b","c"];
var DEFAULT = "a";
/**
* QA-only. When the on-page switcher is drawn we keep every variant in
* the DOM so it can toggle between them live and you can see that the
* chrome never repaints. Gated by the same constant as the switcher, so
* it is false everywhere the switcher is absent — including production.
*/
var QA_KEEP_ALL = false;
var root = document.documentElement;
var settled = false;
function valid(v) { return VARIANTS.indexOf(v) !== -1; }
/** Publish the decision and let the nav JS bind. */
function finish(active) {
root.setAttribute('data-hdr', active);
// Read by the Adobe Analytics client to attribute the test.
root.setAttribute('data-hdr-active', active);
if (typeof window.initHeaderNav === 'function') window.initHeaderNav();
/**
* `variant` is set before the event so late listeners can tell
* "already done" from "not yet". main.js is enqueued in the footer
* and therefore always misses the event itself.
*/
window.medalliaNav.variant = active;
document.dispatchEvent(new CustomEvent('medallia:nav-ready', {
detail: { variant: active }
}));
}
function prune(active) {
if (settled) return;
settled = true;
if (QA_KEEP_ALL) { finish(active); return; }
/**
* Only menu items carry data-nav-variant, so this can never touch
* the shared chrome. CSS has already hidden the losers; removing
* them keeps document.querySelector-based nav JS unambiguous.
*/
var list = document.querySelectorAll('#site-header [data-nav-variant]');
for (var i = 0; i < list.length; i++) {
if (list[i].getAttribute('data-nav-variant') !== active) {
list[i].parentNode.removeChild(list[i]);
}
}
finish(active);
}
window.medalliaNav = {
variant: null,
apply: function (v) { if (valid(v)) prune(v); }
};
// `?hv=` sets this server-side; a Target offer in the blocking
// embed sets it before the body is parsed.
var pre = root.getAttribute('data-hdr');
if (valid(pre)) { prune(pre); return; }
/**
* Carried forward from an earlier pageview. Read client-side, never in
* PHP: WP Engine does not vary its page-cache key on arbitrary cookies,
* so server-side personalisation here would serve the first anonymous
* visitor's variant to everyone.
*/
var m = document.cookie.match(/(?:^|; )medallia_nav_variant=([^;]*)/);
if (m && valid(m[1])) { prune(m[1]); return; }
prune(DEFAULT);
})();
Destaque da solu??o
O alerta vermelho: uma queda urgente nas pontua??es de CX e a solu??o encontrada em tempo real
Veja como as Notifica??es do Mobile Scorecard e o Root Cause Assist no celular podem ajudar as marcas a detectar uma queda no KPI de experiência do cliente e identificar e resolver rapidamente a causa subjacente.
Durante anos, o aplicativo móvel 糖心原创, 糖心原创 , tem capacitado os gerentes da linha de frente a aproveitar oportunidades de experiência do cliente (CX) urgentes para gerar receita e reduzir riscos. Na verdade, os usuários acessam nosso aplicativo centenas de milhares de vezes por semana, visualizando quase dois milh?es de guias diferentes repletas de alertas, insights e a??es que impulsionam as opera??es da linha de frente.?
? por isso que estamos entusiasmados com dois novos recursos que lan?amos no final de 2025 especificamente para 糖心原创 .
A primeira é o recurso , que alerta instantaneamente os líderes e equipes da linha de frente assim que seus indicadores importantes apresentam altera??es, para que possam intervir, resolver problemas rapidamente e manter as experiências dentro do planejado.?
O segundo é , que utiliza IA para identificar os fatores subjacentes que impulsionam essas mudan?as nas métricas de experiência do cliente (CX), permitindo que gerentes de linha de frente e líderes regionais determinem o que está funcionando e o que precisa de aten??o — em qualquer lugar.?
Aqui no blog, temos destacado nossos recursos Frontline-Ready AI? e, hoje, vamos mostrar o que essas duas atualiza??es 糖心原创 podem fazer por você. Veja-as em a??o enquanto nossa loja fictícia de materiais de constru??o, GoodHome, usa os dois recursos para detectar uma queda urgente na experiência de retirada na loja e descobrir e corrigir a causa raiz mais rápido do que nunca.
O personagem e o conflito
Conhe?a Nathan, gerente de um dos locais mais movimentados da GoodHome.?
No passado, Nathan e sua equipe de funcionários da linha de frente n?o tinham uma maneira confiável de saber o que estava acontecendo com os clientes na loja, no momento. ? claro que os membros da equipe podiam avaliar o sentimento das intera??es individuais à medida que elas aconteciam, mas n?o tinham uma vis?o mais ampla de como os clientes se sentiam coletivamente e dos problemas que enfrentavam de forma agregada. Sim, a equipe recebia relatórios resumindo o feedback que os clientes compartilhavam por meio de pesquisas. Eventualmente. Depois do fato. Quando já era tarde demais para resolver os desafios que os clientes estavam enfrentando.
Na ausência de dados acionáveis e oportunos, os funcionários faziam ajustes com base na intui??o, em feedback de clientes datado de dias ou semanas antes e na maneira como as coisas sempre haviam sido feitas.
Nathan sabia que tinha de haver uma maneira melhor. Felizmente, essa maneira melhor tornou-se realidade quando a GoodHome implementou 糖心原创 na linha da frente.
O Momento da Verdade
Agora que Nathan e sua equipe têm acesso ao 糖心原创 , eles podem acompanhar os KPIs da experiência do cliente na loja e ser notificados no momento em que métricas importantes mudam, gra?as às notifica??es do Mobile Scorecard. Quando ocorrem flutua??es em métricas como satisfa??o do cliente e NPS?, eles podem descobrir rapidamente o que está causando essas varia??es com o Root Cause Assist no Mobile.?
Foi exatamente isso que aconteceu recentemente, quando Nathan recebeu um alerta automático informando que a classifica??o da experiência de retirada na loja em sua localidade havia caído para um preocupante -3,08.?
O que estava acontecendo com a retirada na loja?
A solu??o: Notifica??es do Scorecard móvel e assistência na identifica??o da causa raiz no celular
No passado, a equipe só tomava conhecimento desse tipo de problema — e conseguia chegar ao fundo da quest?o — depois que as liga??es para a loja aumentavam ou muitos clientes come?avam a procurar o atendimento ao cliente para pedir ajuda com o mesmo problema.
Desta vez, as notifica??es do Mobile Scorecard combinadas com o Root Cause Assist no celular significaram que Nathan foi notificado e p?de intervir à medida que o problema se desenrolava.?
Veja como.?
Primeiro, Nathan usou as Notifica??es do Mobile Scorecard para definir as métricas específicas sobre as quais desejava ser notificado e como desejava receber as atualiza??es (diariamente ou em tempo real, quando as pontua??es caíssem uma determinada porcentagem ou número de pontos).
Ent?o, assim que havia uma altera??o em uma dessas métricas, ele recebia uma notifica??o como a mencionada anteriormente.?
Ao tocar no alerta, Nathan foi direcionado para 糖心原创 , onde p?de obter detalhes adicionais sobre o KPI em declínio e ver um resumo alimentado por GenAI da causa subjacente, alimentado pelo Root Cause Assist on Mobile. O Root Cause Assist on Mobile analisa todos os dados de uma marca a partir de respostas a pesquisas, transcri??es de chamadas e chats, intera??es nas redes sociais, notas dos funcionários e muito mais, para revelar o “porquê” por trás das mudan?as nas pontua??es.
Nesse caso, os clientes estavam tendo dificuldades para visualizar e modificar seus pedidos de retirada no aplicativo da GoodHome.?
Nathan também conseguiu perceber o impacto dessa quest?o nos outros KPIs da loja: a menor classifica??o da retirada na loja estava relacionada a uma queda na classifica??o geral de satisfa??o da loja, que caiu 3,2 pontos, passando de uma classifica??o sólida de 8,6 para uma preocupante 5,4 em uma escala de 10.?
Este é um exemplo das informa??es que a GoodHome consegue revelar usando as Notifica??es do Mobile Scorecard e o Root Cause Assist no celular.
Com o Root Cause Assist no celular, Nathan descobriu detalhes adicionais sobre o erro no aplicativo e como ele estava afetando a satisfa??o geral de vários segmentos de clientes, incluindo o status de membro do programa de recompensas e a idade do cliente.?
O Root Cause Assist no celular usa todas as respostas recentes de pesquisas, transcri??es de chamadas e chats, intera??es nas redes sociais, notas dos funcionários e muito mais para revelar as causas das mudan?as na pontua??o de CX da empresa.?
A resolu??o e o impacto nos negócios
Em quest?o de segundos, Nathan percebeu facilmente que havia um problema com o aplicativo da GoodHome e encaminhou a quest?o para a equipe de aplicativos da empresa, que conseguiu implementar uma corre??o. Ao mesmo tempo, o restante da equipe de atendimento ao cliente ficou ciente do bug e p?de ajudar melhor os clientes afetados pelo erro do aplicativo.?
As equipes de atendimento ao cliente das principais marcas mundiais, incluindo Hyatt, Panera e Dick's Sporting Goods, utilizam diariamente os Mobile Scorecards 糖心原创para se manterem a par do sentimento dos clientes e das quest?es emergentes, com dados em tempo real ao seu alcance. Com a adi??o das Notifica??es do Mobile Scorecard e do Root Cause Assist no celular, agora os funcionários podem agir para resolver os problemas assim que eles surgem, mais rápido do que nunca, ajudando suas organiza??es a ganhar mais dinheiro, reduzir o risco de perda de clientes e aumentar a fidelidade.
Veja esses recursos em a??o
Assista às nossas demonstra??es das e para ver como esses recursos colocam o poder da IA nas m?os da linha de frente, permitindo que eles gerem resultados comerciais significativos, sem a necessidade de habilidades complexas de engenharia de prompts.
