Na recuperação de clientes inadimplentes, a lógica mais comum sempre foi a da velocidade: ligações curtas, tempo médio de atendimento baixo e escala. O cliente do Carnê Casas Bahia, porém, não costuma caber nesse roteiro. Ele gosta de explicar por que atrasou, contar o que aconteceu com o salário e fazer perguntas. Ao abrir espaço para esse diálogo, a varejista encontrou um caminho para melhorar os resultados com IA na cobrança.
O projeto, desenvolvido com a Trabbe, colocou uma hyper agente de voz com IA, a Isa, para negociar dívidas por voz e dar continuidade à conversa no WhatsApp oficial. A iniciativa gerou resultados: a IA recuperou 30% a mais do que um agente virtual tradicional, ao longo de cinco meses de piloto.
O case foi apresentado no CONAREC 2026 por Diego Dalledone, vice-presidente da Trabbe, e Danilo Santos Mangabeira, head-executivo de Recuperação de Crédito da Casas Bahia.
Um teste feito ao vivo
A aproximação entre as empresas começou em setembro do ano passado. A Casas Bahia já havia implementado IA na cobrança por texto, com outro fornecedor, quando a Trabbe apresentou contou sobre o que havia realizado para outra marca.
O primeiro fator que chamou a atenção de Mangabeira foi o formato da proposta. “Normalmente, quando um parceiro quer prestar serviço, ele vem com uma apresentação ou quer mostrar uma gravação daquilo que deu certo. O Diego trouxe um desafio: deu o telefone e falou ‘liga lá, faz o teste e depois você me fala’”, lembra o executivo.
Para Dalledone, a demonstração dentro do contexto do cliente pesa mais do que qualquer slide. “Quem sabe, faz ao vivo”, defende. “Nas apresentações que fazemos, o PowerPoint é o menos importante.”
Um público que prefere gente
O piloto foi aplicado à carteira do Carnê, modalidade de financiamento próprio voltada principalmente às classes C, D e E. São consumidores que, muitas vezes, não têm acesso ao crédito convencional, como o cartão, e encontram na varejista a possibilidade de comprar o que precisam. Entre 85% e 90% das compras desse público acontecem nas lojas físicas.
Esse histórico molda a expectativa sobre o atendimento. Esse é um tipo de cliente que costuma ter um relacionamento direto com o gerente ou com o vendedor da loja, prefere contatos humanos e não gosta muito de agentes digitais.
Por isso, a Trabbe dedicou mais de duas mil horas à construção da jornada. Dalledone reforça que não se trata de uma solução pronta para ser replicada. “A ideia de ‘pegar a IA das Casas Bahia e conectar hoje na minha API’ não existe. Trabalhamos dentro de um contexto”, diz. A empresa usa uma IA própria, especializada em cobrança, atendimento e vendas, praticamente sem consumir LLMs externos.
A personalização passa pela integração com os dados do cliente. Um mesmo consumidor pode ter vários carnês ativos (um da geladeira e outro da TV, por exemplo) e a IA precisa reconhecer o status de cada um para negociar corretamente.
A IA ideal em construção
O primeiro desafio da Trabbe dentro da Casas Bahia foi o modelo cognitivo que já estava em operação, baseado em árvore de decisão. Esse formato tem uma limitação que pesa com esse público: o cliente da Casas Bahia interrompe muito o atendimento – tanto no humano como no cognitivo. “A IA para, escuta, faz a análise de dados e devolve a informação que ele precisa. Se ele sai do contexto, ela traz de volta”, detalha Dalledone. O o modelo anterior não estava pronto para lidar com isso.
A liberdade da IA para conduzir a conversa tem um limite claro: as condições comerciais. “Os valores vêm da API do cliente e, portanto, esse é um aspecto que nós não negociamos” explica o executivo. “Isso dá credibilidade às informações.”
Para reduzir a sensação de conversa artificial, a Trabbe trabalha com processamento em streaming, que começa a formular a resposta enquanto ainda recebe o áudio do cliente. Segundo Dalledone, o ganho de milissegundos faz diferença na fluidez da ligação. De acordo com a empresa, 85% dos clientes não percebem que estão falando com uma IA.
Sete minutos de conversa
A mudança mais visível está no tempo de atendimento. O modelo conversacional anterior operava com um Tempo Médio de Atendimento (TMA) de um minuto e meio por ligação, aproximadamente. Com a nova IA, as negociações chegam a sete minutos ou mais. Mangabeira explica que, em outras operações, esse número representaria uma ineficiência: “O modelo convencional tenta fazer uma negociação rápida, com objetividade, TMA baixo, para ganhar escala.” No caso da Casas Bahia, é um reflexo do comportamento do cliente.
Uma ligação real exibida durante a apresentação ilustra essa dinâmica. A cliente conta que ficou sem salário e recusa as primeiras propostas de entrada e parcelamento. A IA insiste, ajusta as datas dentro do que a API permite e mantém a conversa. O acordo sai quando a consumidora entende o calendário das parcelas seguintes.
“Ela fala que não conseguiria os R$ 50 para o dia 24, mas depois pergunta quando é a próxima parcela. A partir do momento em que as demais foram flexibilizadas e ela percebeu que viriam a cada 30 dias, isso ajudou – depois de muita insistência na negociação”, analisou Mangabeira. Segundo Dalledone, a cliente pagou e enviou o comprovante pelo WhatsApp.
O WhatsApp como novo telefone
A jornada começou 100% por voz e, em seguida, foi conectada ao WhatsApp oficial da Casas Bahia. A continuidade entre os canais é um dos pontos centrais do modelo. O áudio enviado no aplicativo usa a mesma voz da ligação, e o histórico da negociação acompanha o cliente.
“Se ele derruba a ligação no meio da negociação, a IA chama no WhatsApp e pergunta: vamos continuar por aqui? O contexto já está lá. Não precisa pedir CPF de novo nem confirmar qual é a negociação”, contou Dalledone. Pelo aplicativo, o cliente recebe boleto e código PIX gerados na hora, e a operação acompanha se o pagamento foi realizado.
Para Mangabeira, a adesão ao canal revela algo sobre o perfil desse consumidor. “O WhatsApp é um novo telefone. Muitas vezes, não significa que o cliente é mais digital: ele só não quer mais falar pelo telefone. É um cliente que não vai acessar o nosso portal de negociação, mas vai dar continuidade no WhatsApp.”
Há ainda um outro aspecto inesperado no comportamento. “Muitos clientes salvam o número e depois retornam para a negociação. O canal vira receptivo”, observa Dalledone. O executivo reconhece que o custo por envio cobrado pela Meta é um desafio que as empresas ainda estão endereçando.
Resultado medido em saldo pago
Mangabeira destaca que o desempenho da Trabbe não se explica apenas pela tecnologia. “Tem uma questão que vai além da IA: o pensamento estratégico por trás, como se usa a IA também para fazer o planejamento de discagem, saber usar os telefones internos e os que enviamos para os parceiros.”
O executivo também defende que o indicador certo faz diferença na avaliação. “Mais do que olhar localização e pagamento, olhamos para o saldo pago.” Nesse critério, a Trabbe entregou 30% a mais no período apurado.
A partir de setembro, a IA entrou em um novo teste: concorrer com as assessorias de cobrança tradicionais, que operam com atendimento humano. No primeiro mês, ainda não encerrado no momento do painel, a Trabbe ocupava o segundo lugar, com projeção de bater a meta. A empresa passa agora a integrar o ciclo de meritocracia da Casas Bahia ao lado dos demais parceiros.
Para Dalledone, é na comparação com a operação humana que a conta de custo e benefício ganha mais peso. Ele atribui o resultado ao modelo de trabalho da empresa, que hoje soma mais de 44 grandes clientes B2B. “Nós não vendemos tecnologia; vendemos serviço”, conclui.
