👋 Bruno aqui, embaixador do CXperts, o braço de conteúdo e comunidade da Cloud Humans, feito para quem lidera Customer Experience nas empresas que mais crescem no Brasil.
Todo mundo tá falando de IA em CX e CS.
Usar todo mundo usa. Mas tá difícil achar bons cases de sucesso aqui no BR, viu?
A Yampi é um dos melhores exemplos que eu conheço. Case com IA no atendimento.
Dois anos de projeto, implementação feita com seriedade, resultado que veio, mas nada aconteceu da noite pro dia.
Lembro das negociações com o Jessé, COO de lá, quando a gente foi juntos calcular se IA no atendimento fazia sentido financeiro pra eles. Faz. E os números provam.
Não demitiu ninguém. Não perdeu qualidade. Hoje atende em menos de 20 segundos, 24 horas por dia, e economizou quase R$1,5 milhão por ano.
Nessa edição eu conto como eles chegaram lá: a decisão, a implantação, os erros e o que qualquer operação pode aprender com isso. Simbora?
A Yampi é uma plataforma de e-commerce 100% brasileira que oferece soluções completas para lojistas criarem, gerenciarem e escalarem suas vendas online com autonomia e simplicidade.
A empresa nasceu em 2011 com o objetivo de democratizar o acesso ao comércio digital no Brasil e, ao longo dos anos, construiu um ecossistema robusto para apoiar desde empreendedores que estão começando até operações de grande escala.
À medida que escalou seu impacto no mercado, tendo apoiado mais de 170 mil lojistas, o atendimento ao cliente passou a ganhar centralidade nas operações da Yampi.
Apesar da plataforma oferecer uma experiência robusta para lojistas, o suporte enfrentava uma série de desafios operacionais:
Tempos de primeira resposta que chegavam a mais de 50 minutos em dias de maior movimento.
Filas com 20 a 30 tickets aguardando atendimento.
Toda a equipe envolvida em responder perguntas repetitivas, incluindo lideranças.
Numa tentativa de reduzir o tempo de primeira resposta, inicialmente, o Jessé contou que ainda chegaram a realizar uma mudança operacional.
Eles dividiram o atendimento em níveis: N1 para demandas recorrentes e N2 para casos mais complexos.
Os indicadores melhoraram, mas o problema estrutural ainda existia. Se o volume continuasse crescendo, a única alternativa seria contratar mais pessoas.
De acordo com uma simulação que ele fez, para sustentar o nível de qualidade desejado apenas com humanos, seria necessário chegar a algo entre 40 e 44 analistas. Ou seja, o suporte tinha virado o calcanhar de Aquiles deles.
Escalar nesse modelo significava ampliar custo fixo, aumentar a complexidade de gestão e manter o time consumido por tarefas repetitivas. Era um sinal de que o atendimento poderia se tornar um limitador da própria experiência de crescimento.
Quando a IA virou decisão estratégica
O Jessé já conhecia a Cloud Humans de uma experiência anterior e, quando assumiu a Yampi em janeiro de 2024, junto da nova Coordenadora do time de Suporte, Ana Teixeira, eles dividiram um objetivo claro para a empresa naquele momento: automatizar o previsível, liberar o time para o que exige análise e parar de contratar para apagar incêndio.
Segundo ele, se a dúvida é recorrente e tem padrão, não precisa de 15 pessoas respondendo todos os dias.
No mercado de CX, existe uma diferença fundamental entre enxergar inteligência artificial como ferramenta ou enxergá-la como colaborador estratégico.
A maioria das empresas:
Implementa IA como camada de automação.
Foca exclusivamente em redução de custo.
Trata IA como um bot isolado.
Coloca tecnologia na frente do cliente sem reorganizar a operação.
A Yampi seguiu outro caminho. Implementou IA como colaborador real na operação.
Com papel definido, metas próprias, persona, auditoria contínua e integração com funções humanas complementares.
A ClaudIA, solução da Cloud Humans, passou a atuar como linha de frente do atendimento no chat. Não como filtro superficial, mas como parte estruturante da operação.
Os impactos dessa decisão estão aqui:
O tempo de primeira resposta ficou abaixo de 20 segundos.
O CSAT da IA passou a se manter consistentemente acima de 90%.
Houve redução de mais de 70% na volumetria que exigia atendimento humano direto (a meta era 60%).
O atendimento passou a operar 24 horas por dia.
A economia projetada chegou perto de 1,5 milhão de reais por ano em custos operacionais.
Pasmem: tudo isso sem demissões.
O time foi redistribuído. Pessoas que antes estavam exclusivamente na linha de frente passaram a atuar em CS, onboarding, revenue operations, retenção e serviços.
A IA não substituiu pessoas. Substituiu repetição.
Implantação com governança e IA como colaborador
Diferentemente da maioria das empresas, a implementação da IA na Yampi não foi tratada como experimento paralelo.
Eles colocaram uma pessoa dedicada ao projeto, revisaram a base de conhecimento, analisaram as conversas históricas para entender padrões de dúvida e fizeram a auditoria manual das primeiras respostas.
Como já possuíam base estruturada de conhecimento, o processo foi mais rápido, cerca de ~1 mês. Ainda assim, o trabalho exigiu disciplina operacional.
Mas o aprendizado que quero que você tire daqui é algo que venho falando sempre: IA não evolui sozinha. Ela evolui com governança.
Outro diferencial da Yampi foi a decisão de não tratar a IA como bot, mas como colaborador.
Ela recebeu nome, rosto e posicionamento como membro do time. Não foi comunicada como barreira tecnológica. Foi apresentada como parte da equipe de atendimento.
Existe uma razão estratégica para isso.
Parte do público ainda demonstra resistência quando percebe que está falando com uma IA.
A Yampi optou por focar na experiência. Se a interação resolve o problema com qualidade e rapidez, a percepção tende a ser positiva.
Quando o cliente solicita falar com humano, o fluxo permite escalonamento. Não há bloqueio. Não há fricção artificial.
Essa abordagem reduz a resistência e aumenta a retenção.
Tratar IA como colaborador também exige acompanhamento constante.
A Yampi monitora, quase que em tempo real, indicadores como:
Tempo de primeira resposta.
CSAT.
Taxa de retenção.
Solicitações de transferência para humano.
Conversas com maior número de interações.
Também realiza auditoria estruturada de amostras de conversas. Ajustes são feitos continuamente. A performance não é estática.
Esse acompanhamento explica por que a retenção ultrapassou 74% e o CSAT da IA se mantém acima de 90%.
Após consolidar a ClaudIA como linha de frente, a Yampi avançou para a próxima camada.
Trouxe o Eddie, agente de backoffice da Cloud Humans, com foco em aumentar ainda mais a retenção e reduzir transferências desnecessárias.
Basicamente o Eddie é o “melhor amigo” da ClaudIA rsrs. É por ele que é possível consultar e editar informações de outros sistemas, como ERP, sistemas de logística e e-commerce. Ganho absurdo na performance da ClaudIA…
Segundo o Philippe Machado, Senior Support Analyst na Yampi, o impacto foi sentido desde o primeiro mês, e já elevou a taxa de retenção para a faixa de ~75% nos últimos meses.
Aqui a IA passou a atuar como extensão real da operação, não apenas como interface.
O que o mercado pode aprender com a Yampi
Mesmo com retenção acima de 74% e CSAT acima de 90%, ainda existe uma parcela de clientes que prefere falar diretamente com um humano.
Isso não é surpresa.
Em qualquer operação, sempre haverá um grupo que rejeita interações automatizadas, independentemente da qualidade da experiência.
Por isso, a Yampi não tenta eliminar essa resistência por força. O fluxo permite escalonamento para humano quando solicitado.
O que muda é que, ao posicionar a IA como parte do time e monitorar constantemente indicadores como “pedido de humano”, a empresa consegue ajustar persona, linguagem e abordagem com base em dados reais.
Portanto, existe evolução contínua.
Uma das opções cogitadas para o futuro, por exemplo, é a possibilidade de ampliar o banco de personas e variar identidade visual de forma dinâmica para reduzir a percepção de repetição.
São ajustes finos, mas que demonstram maturidade no tratamento da IA como estrutura viva.
O caso da Yampi também mostra que os resultados não vêm apenas da tecnologia, mas de:
reorganização prévia do atendimento.
estudo econômico antes da decisão.
dedicação exclusiva durante a implantação.
auditoria constante de qualidade.
monitoramento quase em tempo real de métricas críticas.
integração entre linha de frente e backoffice.
tratar IA como colaborador significa assumir que ela faz parte da operação e precisa de gestão.
Sem governança, a IA vira apenas mais uma ferramenta. Com governança, ela altera a capacidade de escala.
Grande parte das empresas ainda implementa IA como camada superficial.
Colocam um bot na frente do cliente, reduzem um pedaço da fila e consideram o projeto concluído.
O problema é que isso não muda o modelo estrutural.
A Yampi mostra outra abordagem e o resultado não é apenas redução de custo.
É capacidade de escalar atendimento sem inflar headcount.
É redistribuição de pessoas para funções de maior valor.
É ganho de velocidade sem perda de qualidade.
É transformar um gargalo operacional em estrutura previsível.
Enquanto parte do mercado ainda discute se IA vai substituir pessoas, a Yampi demonstra que a discussão mais relevante é outra: como redesenhar a operação para que humanos e IA atuem de forma complementar?
A IA não substituiu o time. Ela redefiniu o papel do time.
Esse é o ponto central.
Me chama no LinkedIn caso queira saber mais desse estudo de caso absurdo ;)
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