Imagine um cliente de Fortaleza que comprou um guarda-roupa fabricado em Bento Gonçalves, na Serra Gaúcha. Depois de semanas de espera, a caixa chega, e na hora da montagem ele descobre que falta um parafuso. Por muito tempo, a resposta padrão do varejo para esse tipo de problema foi pedir a peça à indústria e enviá-la pelos Correios. O prazo girava em torno de 20 dias.
“Essa experiência estava longe de ser boa para o cliente. Toda vez que ele chegava no quarto, via aquela caixa lá, e lembrava que a entrega veio incompleta. Isso irrita”, resume Alan Barsi, vice-presidente de CX da MadeiraMadeira.
Esse parafuso ajuda a explicar a lógica que a empresa adotou no uso de Inteligência Artificial no atendimento. Em parceria com a CSU, BPO que opera parte do atendimento da varejista, a MadeiraMadeira direcionou seus agentes de IA para resolver problemas concretos do consumidor, e não apenas para reduzir custo ou volume de contatos.
Quando o produto carrega um sonho
A MadeiraMadeira nasceu há 17 anos, já no digital, no modelo dropshipping. Hoje se apresenta como a maior loja de móveis do Brasil e está onde o cliente procura: no site, no aplicativo, nas lojas físicas em formato de guide shop e nos principais marketplaces, como Mercado Livre, Amazon, Shopee e Magalu, nos quais é a maior vendedora do segmento.
O que torna o atendimento da empresa particular é o momento de vida de quem compra. “Antes a gente falava de clientes, falava de pessoas, a gente já chegou a falar de casa. Hoje a gente fala em sonhos”, conta Barsi. “A gente participa dos momentos dos clientes quando eles estão indo para a sua primeira casa própria, quando estão casando, se mudando, quando vão ganhar um bebê e estão montando o quarto dele.”
Essa carga emocional pode trabalhar a favor ou contra a marca. “Quando a gente consegue fazer um trabalho muito bem feito, esse cliente se fideliza e fica com a gente muitos anos. Mas pode ser desastroso se tiver algum probleminha nesse caminho”, afirma o executivo.
Para João Victor Torniero, diretor comercial da CSU, é justamente essa complexidade que define como a tecnologia deve ser aplicada. “A IA, para aportar valor na relação com o cliente, não quer dizer só eficiência. Quer dizer resolutividade”, afirma. Nesse sentido, ele descreve a CSU como uma empresa “super focada em operações de alta complexidade e com altíssima tecnologia embarcada nos processos de negócio”.
Prática e melhoria
Na varejista, a jornada de IA aplicada aos principais pontos de contato com clientes é recente. Segundo Barsi, a empresa começou a investir de fato há menos de um ano e meio. A primeira lição que ele compartilha contraria o impulso de planejar cada passo antes de agir.
“Dá para fazer e dá para fazer rápido. No começo, a gente tentava fazer um plano, organizar e combinar tudo certinho. E o que eu diria é que quase nada saiu exatamente do jeito que a gente planejava, mas muita coisa foi sendo feita, aprendida, resolvida ao longo dessa jornada”, conta. “A maior parte do que deu muito certo foi porque a gente foi fazendo e foi melhorando.”
O executivo também revisou a crença de que o consumidor rejeita ser atendido por máquinas. “Eu costumava acreditar nisso, hoje penso bem diferente. Para mim, o cliente gosta de resolver o problema dele do jeito mais fácil para ele. Se a IA consegue fazer isso, ele vai ficar feliz.”
O erro, na visão dele, está em forçar a tecnologia onde ela ainda não entrega. “O que eu vejo muita gente fazendo é forçar algo que ainda não está pronto ou que não está funcionando. Isso é um tiro no pé. Se você está usando a IA só porque é o hype, você pode ter alguns problemas nesse caminho.”
Da conversa à resolução
A partir da experiência na MadeiraMadeira, Barsi divide a evolução em duas etapas. A primeira é fazer a IA entender a intenção e o contexto do cliente, algo que, segundo ele, já funciona bem hoje. A segunda começa quando a empresa percebe que o agente conversa, mas não resolve.
“O que eu preciso para resolver? O que meus humanos conseguem fazer que ela não faz? Aí você começa a trabalhar no back, a fazer integração, a dar mais autonomia e capacidade. E aí você entra na parte de resolutividade. Quando você chega lá, tudo funciona.”
O ciclo de ajuste também ficou mais curto. Antes, um time fazia curadoria sobre uma amostra de atendimentos para montar um plano de ação. Com IA, essa leitura se tornou contínua e em escala.
Um dos primeiros aprendizados veio de um episódio curioso: o agente virtual começou a responder alguns clientes em finlandês. A equipe investigou e descobriu que a saudação “oiê”, usada por muitos consumidores, era interpretada pelo modelo como uma palavra finlandesa. “Você fala: como eu não pensei nisso? Aí você começa a colocar os limites do que ele pode fazer, do que não pode, e como conversar”, relembra Barsi.
O parafuso, o PIX e o valor para o negócio
Voltando ao exemplo do parafuso, o caso mostra até onde essa resolutividade pode chegar. Hoje, os agentes de IA da MadeiraMadeira são treinados para entender o defeito relatado e avaliar se a peça faltante pode ser comprada pelo próprio cliente na região onde mora, de forma mais rápida do que o envio pela empresa.
O fluxo envolve várias etapas: a IA pede uma foto, analisa a imagem, identifica o problema e sugere as alternativas. “Com essa análise, podemos sugerir enviar o valor da peça para o cliente e indicar onde ele pode adquiri-la na sua cidade, de forma muito mais ágil”, conta. Se o cliente aceita, o agente solicita os dados bancários, confere se o CPF é o mesmo da compra para evitar fraude e faz um PIX com o valor.
Para o executivo, o ganho vai além da eficiência do atendimento. “Quando você resolve uma dor, você evitou um cancelamento, resolveu uma assistência mais rápido e mais barato, trazendo muito mais valor para o negócio”, afirma. “Ganhamos produtividade, reduzimos custo, fazendo coisas que eram impossíveis antes.”
Operações mais inteligentes
Com a IA assumindo as demandas simples, o que chega aos atendentes são casos complexos e de alta carga emocional. Para dar conta disso, o atendente recebe um resumo da conversa, o contexto do cliente, os dados do pedido, a sua alçada e uma sugestão de resolução. “No lugar de abrir três sistemas, cinco telas, ele já tem uma sugestão”, diz o executivo.
A regra que orienta essa divisão é facilitar a vida do cliente. “Não adianta deixar ele preso em uma IA que não resolve. Ele só vai ficar mais atritado até a gente escalar para o humano”, afirma. Torniero destaca o efeito disso sobre as equipes. “O humano se sente importante. Você melhora o engajamento dele quando ele vê que realmente contribui para a resolução do que a máquina não conseguiu.”
A qualidade também ganhou escala. “Antes, a gente fazia uma amostragem, via 5, 10 contatos. Agora analisamos milhares de contatos”, compara Barsi. Essa escuta já mudou a operação: relatos como o de uma cliente de 70 anos que teve o sofá deixado na portaria levaram a MadeiraMadeira a entregar os móveis dentro da casa dos clientes, e a dificuldade de quem não sabe montar os produtos deu origem a uma rede própria de montadores.
Para Barsi, esse é o próximo passo da IA no setor. “Vejo que a tecnologia vai empoderar muito todo líder de CX a tomar mais decisões de negócio e melhorar muito os seus insights”, diz.
