Ian aqui 👋
Nos dias 16 e 17 de abril estive no VTEX Day, o maior evento de digital commerce da América Latina.
Pavilhão lotado. Milhares de pessoas. Gente de tudo quanto é lado. Uma conversa atrás da outra em dois dias consecutivos no estande da Cloud Humans.
No começo, parecia só o padrão esperado de evento grande: muito papo sobre IA, eficiência, margem, conversão, personalização, retenção. Mas depois de tantas conversas, fiquei com uma sensação meio estranha.
Parecia que todo mundo só pensava em IA pra vender mais. Quase ninguém falava de IA pra atender melhor.
É por isso que resolvi trazer esse tema pra edição de hoje.
Vou tentar compartilhar um pouco dessa sensação que eu tive e dizer o que eu penso do futuro do varejo digital quando se fala em atendimento.
Bora lá moçada?
Uma pausa rapidinho pois eu preciso te falar de uma coisa ENORME que estamos preparando:
A Cloud Humans, junto com o CXperts, está lançando a primeira pesquisa sobre IA no Atendimento focada no Brasil!
A gente sempre cita Zendesk, Intercom, McKinsey.... Lá fora, 82% dos times de atendimento já investiram em IA, mas só 10% operam de forma madura. E aqui? Nunca foi medido. Não tem dado nosso, não tem corte por setor, não tem com o que comparar.
Esse report vai ser o primeiro retrato real de IA no atendimento brasileiro. E quem responde agora não tá só respondendo, tá ajudando a desenhar o mapa que o mercado inteiro vai usar pelos próximos meses.
Se você é coordenador, gerente, head, diretor ou VP de CX, Suporte ou Operações em uma empresa que já usa ou tá planejando usar IA no atendimento, essa pesquisa é pra você.
São 16 perguntas e leva só 5 minutos. Partipe por aqui.
(Coleta aberta até 05.06)
Agora sim.
Quando se trata de IA aplicado ao e-commerce, as conversas quase sempre são sobre recomendação de produto, pricing dinâmico, mídia mais eficiente, recuperação de conversão, vitrine personalizada ou checkout mais fluido.
É claro que tudo isso importa. Inclusive, acho que o e-commerce brasileiro ficou muito bom nisso. Só que o que acontece depois da compra ainda recebe muito menos atenção do que deveria.
E, pra mim, esse é um dos grandes paradoxos do varejo digital brasileiro hoje. A gente tem operação rodando com Pix em escala, last-mile cada vez mais refinado, mídia programática pesada, checkout em um clique, personalização de vitrine com IA.
Pode observar. Não falta “sofisticação técnica” por aqui. O problema é onde essa evolução foi parar. A maior parte do investimento em IA no e-commerce foi para o pré-checkout, recomendação, pricing, ads e personalização.
O mercado global de IA aplicada a e-commerce já passa de US$ 9 bilhões, 89% dos varejistas já usam IA ou estão em piloto, e 77% dos profissionais de e-commerce dizem usar IA no dia a dia.
Só que, quando você olha para o pós-venda, a sensação ainda é outra. Em muita operação, ele continua rodando com tecnologia de uma era “pré-IA generativa”.
Isso é tão recorrente que posso até te dar alguns exemplos. O primeiro é o bot de árvore de decisão. Aquele que pede pra digitar 1, 2 ou 3.
Ele até funciona bem para FAQ simples. Horário de atendimento. Status do pedido. Política básica. Mas, quando entra um problema real, ele desmonta rápido.
Pedido atrasado. Item errado. Erro de cobrança. Troca por tamanho. O cliente sai do roteiro, cai num loop, pede humano e já chega frustrado. A verdade é que o bot não foi feito pra resolver, mas pra filtrar. E, muitas vezes, filtra mal.
O segundo é a fila humana. A operação cresce. O volume cresce junto. E a resposta continua sendo contratar mais gente. Isso até segura por um tempo. Mas é linear. Se o volume dobra, o custo dobra. E, nos picos, nem isso resolve.
Black Friday, campanha com influenciador, lançamento de coleção, janeiro pós-Natal. A fila cresce, o SLA estoura, o NPS cai e o time passa a semana apagando incêndio.
E é isso que ficou martelando na minha cabeça depois do evento: o varejo investiu pesado no funil de aquisição e esqueceu que o custo real pode estar no pós-venda.
Porque uma devolução mal resolvida não perde só um pedido. Perde cliente. Um atendimento lento no WhatsApp, depois da compra, destrói em minutos parte do valor que a empresa levou semanas (e muito dinheiro) para construir em mídia, operação e marca.
Eu sei que suporte não vai ser diferencial para 99,9% das indústrias. Mas fazer o básico mal feito é garantia de perder cliente. E o que eu mais ouvi, tanto no VTEX Day quanto nas conversas que a gente tem com e-commerces, foi uma variação das mesmas dores.
“Meu time está sobrecarregado respondendo sempre as mesmas coisas.”
“Não conseguimos padronizar a qualidade do atendimento.”
“Tem muita tarefa operacional que poderia ser automatizada.”
No fundo, são sintomas de uma arquitetura que não foi feita pra escala.
Tem um outro problema também que é comum, mas que muitas vezes passa despercebido. Muita empresa até tem dado de atendimento. Tem ticket. Tem conversa. Tem motivo de contato. Tem padrão se repetindo. Só que isso fica preso no helpdesk.
Ninguém mastiga o suficiente para levar pra produto. Ninguém conecta reclamação recorrente com SKU problemático. Ninguém cruza devolução com descrição ruim na página. Ninguém usa o atendimento como sensor estratégico da operação.
A área vira um lugar que reage. Resolve o imediato. Fecha ticket. Mas perde a chance de influenciar o que está gerando o problema lá na frente.
Pra mim, o problema não é falta de tecnologia. O problema é que a maior parte da tecnologia que existe para o pós-venda foi desenhada numa era pré-IA generativa.
O que muda com agentes de IA
Um agente de IA não só responde pedidos, mas trabalha de forma mais autônoma, planeja etapas e executa ações com pouca supervisão humana.
No atendimento, isso significa uma mudança importante. Um chatbot tradicional segue roteiro. Um agente de IA entende contexto, consulta sistemas, toma decisão e age.
Na operação, a diferença é enorme. Porque o bot antigo simplesmente empurra o cliente por um caminho. Já o agente de IA entende o que está acontecendo, puxa a informação certa, verifica a regra, executa a ação e responde com o caso já andando.
Vê a diferença? Não é só “conversar melhor”. É resolver melhor.
Pensa numa troca. O cliente chama no WhatsApp e fala: “comprei o tamanho errado, quero trocar”. Num modelo antigo, ele entra em fila, repete dado, espera análise e ouve um “vou verificar e retorno”.
Num modelo melhor, o agente identifica o pedido, consulta a política de troca, verifica o estoque do tamanho correto, gera a logística reversa e já confirma o próximo passo na mesma conversa. É outro nível de experiência.
Quer mais exemplos? Pensa num atraso de entrega. O cliente chega irritado. O agente consulta o sistema logístico, entende o contexto daquele pedido e aplica a política definida pela empresa. Em alguns casos, isso pode significar compensar o atrito ali mesmo e transformar uma reclamação em chance de retenção.
Pensa num pós-venda que também gera receita. O cliente pergunta sobre cuidado, uso ou manutenção do produto que comprou. O agente resolve a dúvida e, com base no histórico, sugere um item complementar. Não de um jeito forçado, mas como continuação natural daquela conversa.
Pensa até em recuperação de carrinho via conversa. Em muita operação, isso ainda é tratado só como fluxo de marketing. Mas tem casos em que a barreira da compra não é desconto. É dúvida. É insegurança. É prazo. É política de troca.
Quando a conversa entra aí com contexto e resposta boa, ela destrava a venda que estava parada. Isso também é atendimento. E também é receita.
E tem outras inúmeras possibilidades quando o agente está conectado ao backoffice.
Reembolso. Segunda via de boleto. Atualização cadastral. Consulta em múltiplos sistemas. Tudo aquilo que hoje consome gente boa em tarefa repetitiva pode ser absorvido por uma IA integrada via API, com mais velocidade e menos atrito.
Aqui você sai de um bot generalista que resolve tudo mal e cria uma operação melhor coordenada, com a possibilidade até de expandir para multiagentes.
Assim, em vez de um único bot tentando ser bom em tudo, você tem uma arquitetura em que cada mensagem encontra o melhor caminho. O que é simples vai para um fluxo rápido. O que é mais complexo sobe para uma camada de coordenação.
Ali entram especialistas por trás da conversa: um entende logística, outro acessa pedidos, outro cuida de billing, outro aplica política de troca, outro pensa retenção. O cliente não vê essa mecânica. Para ele, parece só uma conversa fluida. Mas, por trás, tem uma operação inteira funcionando.
É exatamente isso que estamos construindo aqui na Cloud Humans e que a gente chama de ClaudIA Multiagentes. Cada mensagem passa por um “juiz”, que decide se aquilo segue por um caminho simples ou se precisa de uma coordenação mais sofisticada com miniagentes especializados.
Inclusive, já tem cliente rodando assim por aqui. Uma das maiores marcas de óculos do Brasil está usando essa arquitetura no atendimento e já teve um ganho de 3 a 7 pontos percentuais em qualidade e retenção.
No fim, foi isso que ficou para mim
Depois de dois dias ouvindo tanta conversa sobre IA, crescimento, eficiência e conversão, ficou uma sensação bem clara: o e-commerce brasileiro já aprendeu a tratar checkout, mídia e logística como vantagem competitiva. Agora, é hora do pós-venda entrar nessa mesma lógica.
E eu acho, honestamente, que o varejo digital que vai liderar nos próximos anos não é só o que tem a vitrine mais personalizada ou o checkout mais rápido. É o que conseguiu transformar o pós-venda em vantagem competitiva.
Porque é ali que muita coisa se decide de verdade. Que retenção acontece. Que receita futura se preserva. É ali que reputação se sustenta (ou se perde).
E, cada vez mais, a chave para isso não está numa IA que só responde. Está numa IA que age.
E se você gosta de acompanhar essa evolução do atendimento, sobre IA e do que a gente está construindo na Cloud Humans, me segue no LinkedIn. Tenho postado por lá quaaase todo dia :)
Ainda não conhece o CXperts?
CXperts é o braço de conteúdo e comunidade da Cloud Humans. Criamos o espaço mais relevante do Brasil para quem acredita que experiência do cliente não é suporte, é estratégia.
O que você encontra no ecossistema CXperts:
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