Noventa dias, mais de um milhão de ligações analisadas por mês e um impacto total de aproximadamente R$ 846 mil. O resultado combina ganhos de eficiência e conversão e mostra como dados e Inteligência Artificial podem mexer diretamente com a performance de uma operação de cobrança, sem transformar o atendimento em uma conversa fria e engessada.
O projeto foi desenvolvido pelo Banco Carrefour em parceria com a Strategy Big Data, da Konecta, a partir de desafios como tempo médio de atendimento elevado, baixa produtividade e oscilações na qualidade das ligações. Em vez de olhar apenas para pequenas amostras, a solução passou a analisar as interações em escala, identificar as causas dos problemas e indicar onde a operação precisava agir.
“Não é mágica nem fórmula do sucesso. Estamos compartilhando um modelo no qual combinamos eficiência, diagnóstico e Inteligência Artificial de forma coerente para trazer resultado”, afirma Alvaro Baracat, diretor de Diagnóstico, Analytics e IA da Strategy Big Data, que apresentou o case no CONAREC 2026 ao lado de Claudio Baruchi, head de Cobrança do Banco Carrefour.
O problema nunca foi a falta de dados
O Banco Carrefour é o sexto maior emissor de cartões do Brasil e trabalha atualmente com cerca de 20 fornecedores em sua operação de atendimento. Com tanta gente envolvida e mais de um milhão de ligações por mês, analisar manualmente cada interação seria impossível.
Dados nunca faltaram, mas havia o desafio de entender o que eles diziam e transformá-los em decisões que pudessem melhorar a cobrança.
“No mundo atual, dado não é o problema. O problema é como ele é tratado, interpretado e como a estratégia é desenhada a partir dessa informação”, explica Alvaro.
No modelo tradicional, a qualidade era acompanhada por amostras. Algumas ligações eram selecionadas e avaliadas, enquanto boa parte das interações ficava fora do radar. Com isso, a empresa enxergava o problema, mas nem sempre encontrava sua causa. “A análise era muito amostral, subjetiva e variável. Você acabava olhando o efeito daquela dificuldade, uma foto mensal, e as ações demoravam para acontecer”, afirma o executivo.
Essa demora aparecia na tomada de decisão. Segundo Baruchi, ajustes que antes levavam até duas semanas agora podem ser definidos em cerca de dez minutos. “A qualidade deixou de ser apenas uma peça no tabuleiro. Ela passou a ser protagonista porque ajuda a ajustar políticas, processos, produtos, taxas de juros e a própria forma de atender”, diz.
Cobrar sem esquecer quem está do outro lado
Falar em eficiência na cobrança pode soar como apertar o passo, ligar mais vezes ou seguir um roteiro fechado. O Banco Carrefour decidiu caminhar em outra direção.
“A cobrança humanizada poderia parecer um assunto polêmico há dois anos. Hoje, estamos provando que ela é possível”, afirma Baruchi.
O novo modelo deu mais liberdade para que os operadores conduzissem as conversas sem ficar presos a um script rígido. A tecnologia acompanha a aderência ao método e identifica pontos de melhoria, enquanto a pessoa adapta o contato à realidade de cada cliente.
Um exemplo veio da situação enfrentada pelos moradores do Rio Grande do Sul. Em vez de manter a cobrança normalmente, o banco identificou os clientes da região, reduziu a intensidade das ligações, ofereceu condições diferenciadas de juros e ampliou as possibilidades de resolução pelos canais digitais.
“Esse cliente está sofrendo. Um consumidor com o cartão cancelado não deixa de fazer parte do nosso ecossistema. Ele pode continuar indo ao Carrefour, ao Atacadão ou ao Sam’s Club e utilizando outros meios de pagamento”, explica Baruchi.
Ou seja, a dívida representa uma fase da relação, não necessariamente seu fim. “O devedor de hoje pode voltar a ser o consumidor de amanhã. Por isso, respeito e humanização são importantes na cobrança, na venda e em toda a cadeia”, reforça Alvaro.
IA encontra padrões, mas não bate o martelo
A tecnologia passou a analisar o conteúdo, o ritmo e os períodos de silêncio das ligações, além da maneira como o operador conduz a conversa e contorna objeções. E considera o histórico para entender quais estratégias podem funcionar melhor em contatos futuros.
Se uma chamada fica longa demais, por exemplo, a análise ajuda a descobrir o motivo. Pode ser uma etapa confusa, um processo interno demorado ou uma informação que o atendente precisa procurar em vários sistemas.
“Quanto mais demora tenho no atendimento, mais posições preciso contratar. A tecnologia consegue apontar onde estão os gargalos, os motivos de maior demora e os pontos de atrito”, explica Alvaro.
Ela ajuda a identificar clientes que terminaram a ligação insatisfeitos e podem procurar um órgão de defesa do consumidor, uma segunda instância ou até a Justiça. Assim, o banco consegue agir antes que o problema cresça.
Essa capacidade, porém, não transforma a IA na dona da decisão. Para os executivos, a interpretação humana continua sendo indispensável. “A IA gera escala, mas escala não garante que a leitura esteja certa. Ela sempre será uma facilitadora, nunca a palavra final do processo”, afirma Alvaro.
Baruchi concorda e alerta para o risco de confiar cegamente na ferramenta. “Sem curadoria e sem uma pessoa acompanhando, o resultado pode não sair como esperamos. A IA precisa de alguém cuidando dela.”
Por isso, humanos e tecnologia participam de todas as etapas. Não se trata de deixar o volume com a máquina e os casos complexos com as pessoas. A IA ajuda a organizar e encontrar padrões, enquanto especialistas analisam o contexto e definem o que fazer com aquela informação.
Governança não é opcional
Centralizar dados de cerca de 20 fornecedores exigiu padronização e segurança. Sem uma estrutura única, cada parceiro poderia apresentar números e critérios diferentes, dificultando a comparação dos resultados.
“Independentemente do tamanho da empresa, é importante ter uma ferramenta que padronize o roteiro e o atendimento das ligações”, pontua Baruchi.
O cuidado se estende à proteção das informações. Para ele, áreas de tecnologia e segurança precisam participar desde o início, com regras claras para o envio, armazenamento e uso dos dados.
“O dado é muito valioso nas mãos certas. Nas mãos erradas, pode causar um grande impacto na receita e na imagem da empresa. Governança é inegociável”, afirma.
Depois da coleta e da organização, entram os profissionais responsáveis por interpretar as informações. São eles que definem o que será analisado, quais sinais merecem atenção e como os resultados podem orientar a operação.
“O dado chega bruto. É preciso organizá-lo de forma segura, madura e confiável. Só depois disso conseguimos fazer uma leitura coerente e clara”, explica Alvaro.
Os resultados em 90 dias
Ao fim do projeto, o Banco Carrefour registrou avanços em diferentes partes da operação:
- aproximadamente R$ 246 mil em ganhos de eficiência;
- cerca de R$ 846 mil de impacto total, considerando eficiência e conversão;
- índice de sondagem em 68%;
- evolução da qualidade de 90,5 para 91,7;
- redução do tempo médio de atendimento;
- queda de um ponto percentual nas reclamações procedentes;
- decisões que levavam até duas semanas tomadas em cerca de dez minutos.
“Qualidade, cobrança humanizada e relacionamento com o cliente não são prejudicados quando trabalhamos a eficiência. Na verdade, todos avançam juntos”, afirma Alvaro.
A queda nas reclamações mostra que o resultado não ficou restrito às planilhas. A mudança chegou à percepção do consumidor e reduziu os casos em que a insatisfação avançava para outros canais.
“É uma cadeia. Não é só resultado financeiro. É reclamação, atendimento, política e processo”, destaca Baruchi.
Qualidade saiu dos bastidores
Com o projeto, a área de qualidade deixou de só conferir se o atendimento seguiu o roteiro e passou a produzir informações para diferentes partes do negócio, ajudando a rever políticas de cobrança, ofertas, taxas e processos.
Para Alvaro, olhar os indicadores isoladamente pode levar a decisões erradas. Um aumento pontual no tempo de uma chamada, por exemplo, não significa necessariamente piora. O atendente pode ter dedicado mais tempo para resolver uma situação complexa e evitado novos contatos.
“Quando falamos de eficiência, também precisamos falar de satisfação. Quando falamos de receita, precisamos considerar investimento e redução de custos. Os indicadores conversam entre si”, explica.
A mesma lógica vale para os painéis cheios de números. Eles ajudam a enxergar o que está acontecendo, mas não decidem o próximo passo.
“Um painel é um termômetro, um radar. A estratégia precisa ser feita por especialistas”, afirma Alvaro.
Ao combinar escala tecnológica, análise humana e uma cobrança que considera o contexto do consumidor, o Banco Carrefour transformou a qualidade em uma área capaz de reduzir custos, evitar reclamações e gerar receita. “Não é porque o cliente teve o cartão cancelado que ele deixou de ser seu cliente. O atendimento precisa continuar tendo qualidade”, conclui Baruchi.
