“Basedash permite que todo o time obtenha os dados de que precisa e identifique tendências instantaneamente, sem escrever uma única query.”

Bolna é uma plataforma de voz com IA criada para a Índia. Fundada em 2024 e apoiada pela Y Combinator, a Bolna permite que empresas criem, testem, implantem e escalem agentes de voz conversacionais que atendem mais de um milhão de chamadas de entrada e saída por dia em 22 idiomas indianos. Mais de 2.500 empresas confiam nela para viabilizar suporte ao cliente, recuperação de carrinho, cobranças e chamadas de recrutamento em grande escala.

Rodar voz com IA nesse volume gera uma quantidade enorme de dados operacionais. Cada chamada, agente, campanha e interação com cliente gera um sinal, e o time precisa estudar tudo isso — tendências de alto nível em todo o negócio e detalhes de baixo nível em um único fluxo de trabalho — sem transformar toda pergunta em uma tarefa de engenharia.

“Estamos processando um volume enorme de chamadas. A única forma de continuar melhorando é realmente olhar o que está acontecendo em todas elas, rápido.”

Antes da Basedash

No início, obter respostas a partir desses dados significava escrever queries. Qualquer pessoa que quisesse entender como uma campanha estava evoluindo, como os agentes estavam performando ou onde um fluxo de trabalho estava quebrando precisava saber SQL ou esperar por alguém que soubesse.

Isso criava um gargalo. O custo de obter um dado era alto o suficiente para que muitas perguntas úteis simplesmente nunca fossem feitas — uma troca familiar em uma startup que se move rápido, e uma troca cara para um time cujo produto melhora estudando conversas reais.

Por que Basedash

A Bolna escolheu a Basedash por alguns motivos que importavam especificamente para a forma como o time trabalha. Ela se conecta a muito mais fontes de dados e integrações do que as alternativas que avaliaram, e essas se encaixam perfeitamente nas ferramentas que já usam — então os dados deles se reuniram em um só lugar sem um projeto de migração. A partir daí, qualquer pessoa pode fazer uma pergunta e obter uma resposta sem escrever uma query.

“A Basedash suporta muito mais fontes de dados e integrações, e elas se conectam direto nas ferramentas que já usamos. Isso removeu a chateação de escrever queries só para buscar dados.”

Igualmente importante: era fácil o suficiente para que todo o time usasse. Engenheiros, operadores e todo mundo no meio conseguem visualizar e estudar tendências de alto e baixo nível rapidamente, o que transformou análise de dados de uma tarefa de especialista em algo que cada um faz por conta própria.

“É genuinamente fácil de usar. As pessoas conseguem olhar tendências de alto nível e depois entrar nos detalhes de baixo nível por conta própria, no mesmo lugar.”

Um time self-service

A maior mudança não foi nenhum relatório específico — foi o fato de que os dados deixaram de passar por uma única pessoa. Com a Basedash, todo mundo na Bolna é self-service, o que significa que as perguntas são respondidas no momento em que surgem, em vez de se acumularem em uma fila.

Isso tem um efeito cumulativo em um time pequeno e rápido: menos tempo gasto buscando dados para os outros, e mais pessoas tomando decisões baseadas no que realmente está acontecendo nas chamadas.

“A Basedash melhora a produtividade de todo o time ao tornar todo mundo self-service. Essa é a parte que eu não esperava que importasse tanto quanto importa.”

Impacto

Desde que adotou a Basedash, a Bolna transformou análise de dados em algo que todo o time consegue fazer sem depender de engenharia:

• Todo mundo self-service, respondendo às próprias perguntas em vez de passar por uma única pessoa
• Nenhum SQL necessário para buscar dados, então perguntas que antes pareciam caras demais agora simplesmente são feitas
• Tendências de alto e baixo nível estudadas lado a lado, no mesmo lugar
• Muitas fontes de dados e integrações conectadas e ligadas às ferramentas que o time já usa
• Tempo de engenharia recuperado para o produto em vez de pedidos de dados pontuais

“A Basedash tornou nossos dados self-service. Para um time que se move tão rápido quanto o nosso, essa é a diferença entre chutar e saber.”