Há uma imagem que Marília Zanotti usa para explicar o que significa, de verdade, falhar no atendimento: uma pessoa que acordou às cinco da manhã, chegou à academia às seis e não conseguiu entrar. “Por mais que você dê um cupom de desconto, por mais que faça a isenção, a frustração já aconteceu. Aquela pessoa é afetada no dia dela.”
É a partir de imagens concretas como essa, que não figuram em dashboard, que a Head de CX Latam da TotalPass pensa sua operação. Em seis anos na empresa, ela acompanhou um crescimento que dobrou os números ano a ano, chegando a mais de 20 mil organizações clientes em diversos países da América Latina, além do México.
Entre os aprendizados dessa trajetória, está a percepção de que escalar atendimento na velocidade do crescimento de uma empresa é um dos desafios mais complexos do CX moderno.
A conversa, realizada durante o Zendesk Relate 2026, em Denver, passou por IA, SLA, NPS, cultura brasileira e pelo paradoxo de uma empresa cujo produto é o bem-estar e que precisa garantir que a tecnologia não contradiga essa missão.
Do CSAT de 40% ao de 85%: a história de 6 minutos
Quando Zanotti assumiu a área de CX da TotalPass, o que encontrou foi uma operação centrada em volume, não em qualidade. “A gente tinha uma área muito mais de operação do que de experiência. O mindset do time precisava mudar antes de qualquer ferramenta.”
A virada veio em duas frentes simultâneas: melhorar a jornada dentro do app (para que os clientes não precisassem acionar o atendimento) e implementar uma IA que de fato motivasse retenção e não apenas a triagem. A migração para o chat com IA foi o ponto de inflexão: a operação que antes transbordava quase tudo para humanos passou a reter 70% dos contatos no bot. “Isso muda completamente o número de pessoas que você precisa contratar.”
Mas o caso mais emblemático foi o do check-in. Usuários na porta da academia sem conseguir entrar tinham um SLA de 10 a 15 horas. Ou seja, a frustração no momento da verdade mais flagrante para um cliente: a hora de entrar na academia. Depois da solução implementada, um atendimento online com liberação imediata, o SLA caiu de até 15 horas para no máximo 6 minutos. A satisfação nesse motivo de contato saltou de 40% para 85%. “Esse é o nosso maior case. E ele é 100% focado na experiência do usuário, não só no atendimento.”
A TotalPass opera em um modelo B2B2C que coloca Zanotti diante de um desafio incomum: ela tem, simultaneamente, três perfis de cliente com necessidades completamente distintas. As empresas contratantes, representadas pelo RH, as academias credenciadas e o usuário final, o colaborador que usa o benefício no dia a dia.
Logo, era necessário adotar uma abordagem que levasse em conta esses 3 públicos: canais separados para cada perfil, com estratégias de IA calibradas para cada realidade. “O chat do RH, o chat da academia e o chat do usuário final ficam cada um no seu lugar. A inteligência trabalha diferente em cada um deles.”
Para RHs e academias, o bot opera num N1, mas com transbordo mais rápido para executivos de relacionamento, porque os problemas tendem a ser mais complexos. Para o usuário final, a IA é treinada para reter com qualidade os casos que fazem sentido ser resolvidos de forma autônoma: dúvidas de plano, localização de academias, informações sobre dependentes, coleta antecipada de documentos para agilizar o SLA quando há transbordo.
“A gente mapeou muito bem o que o usuário quer resolver sozinho e o que ele não quer. Porque tem temas em que ele prefere um humano. Pagamento, por exemplo. Você consegue fazer estorno via bot? Sim. Mas o cliente quer ter certeza de que aquilo vai ser resolvido. E aí ele prefere falar com uma pessoa.”
O promotor silencioso e o RH que precisa ser convencido
Um dos pontos mais estratégicos da conversa envolveu a visão sobre o colaborador promotor, aquele que treina toda semana, ama o benefício, mas raramente fala com o RH que decide pela renovação do contrato.
Zanotti não hesitou: o promotor silencioso já faz seu trabalho dentro da empresa. “As pessoas promotoras falam do benefício com frequência dentro da empresa. Quanto mais promotores a gente tem, mais nítido é pro RH o quanto aquele benefício é valioso.” A pesquisa de NPS, nesse contexto, é menos sobre número e mais sobre amplificação: identificar quem já defende a marca e criar condições para que essa voz circule.
O outro lado da equação, o não-usuário, também recebe atenção estruturada. Jornadas específicas para quem nunca usou, para quem usou e parou, para quem cancelou no primeiro mês. “São cenários diferentes, com abordagens diferentes. Mas a motivação é a mesma: a gente acredita no impacto que o nosso produto tem na vida das pessoas. A gente quer que elas sintam esse benefício.”
Nossa conversa também trouxe um dado da unidade de inteligência do Grupo Padrão (CX Brain): a população brasileira é a mais ansiosa do mundo, segundo a OMS. E isso tem consequência direta no CX: o consumidor brasileiro opera num estágio que os pesquisadores chamam de pós-consumo, com tolerância praticamente zero a falhas de agilidade. Para ele, demora é desrespeito.
Zanotti confirmou pela operação: “A satisfação do cliente está diretamente ligada ao SLA. Quanto mais rápido a gente responde, mais feliz esse usuário está”. E acrescentou uma camada cultural relevante: o acesso fácil e imediato a tudo no ambiente digital elevou o padrão de expectativa de forma geral. “As pessoas são mais impacientes também diante da tecnologia que já usam no dia a dia. O parâmetro subiu para todo mundo.”
A linha que a IA não pode cruzar
Em um produto cujo propósito é o cuidado, que compreende saúde física, mental e bem-estar, há uma contradição latente em automatizar demais o atendimento. Marília Zanotti tem clareza sobre onde está essa fronteira: “A gente faz os estudos e entende o que o usuário se sente confortável resolvendo com a IA e o que ele não se sente. O que ele não se sente, a gente deixa com humano. Pra que ele sinta que existe uma preocupação com ele como pessoa.”
Na prática, isso se traduz numa regra operacional simples e poderosa: após três tentativas sem resolução no bot, o cliente é automaticamente transferido para um humano. Sem exceções. “A gente não vai deixar ele brigando com o bot. Vou ter um transbordo maior, sim. Mas quero que meu cliente, se precisou entrar em contato, saia pensando: tive um problema com a TotalPass, mas eles resolveram. Rápido, com qualidade, sem looping.”
Quando a conversa chegou ao futuro da profissão de atendimento, Zanotti foi precisa. O perfil que ela busca hoje não é o de quem fecha tickets. É o de quem sente desconforto quando um problema fica em aberto.
“Eu quero a pessoa que olha pro caso e fala: esse cliente está sentindo uma dor. E que consegue trazer isso pra dentro da empresa, pro fórum de produto, pro fórum de tecnologia, pro fórum de academias. Que seja a voz do cliente onde os números não chegam.”
E acrescentou uma dimensão que poucos executivos de CX articulam com essa clareza: saber treinar IA é tão importante quanto saber atender. “Uma IA bem treinada transforma a operação. Uma IA mal treinada dá mais dor de cabeça do que se você não tivesse ela. Então o profissional que entende a IA pra fazer ela trabalhar pra ele é essencial.”
Quando o colaborador vai bem, o cliente vai bem
O encerramento da conversa trouxe o tema que talvez seja o mais disruptivo de toda a entrevista: a correlação entre a experiência do colaborador de atendimento e a experiência do cliente na ponta.
Zanotti apresentou um experimento interno que a TotalPass conduziu: o time de atendimento, que antes operava em escalas que incluíam sábados, domingos e feriados, passou a trabalhar de segunda a sexta, como todos os outros times da empresa. Os horários alternativos foram cobertos por uma empresa terceirizada. O resultado foi imediato: a produtividade do time interno subiu 40% e a satisfação do cliente aumentou 15 pontos percentuais no mesmo período.
“Quando o nosso time sente que é tão importante quanto qualquer outro time da empresa, isso reflete no que ele entrega pro cliente. Sem dúvida.”
E o mesmo vale para a adoção da IA internamente. Quando os analistas perceberam que a Inteligência Artificial estava trabalhando para eles, resumindo mensagens longas, sugerindo processos, agilizando consultas, a relação com a tecnologia mudou. “Quando eles veem a IA como aliada, entendem que a gente está investindo neles. E isso muda a perspectiva. E acaba refletindo no atendimento.”
