A Transformação Digital da Best
Um estudo de caso sobre como o Grupo Best revolucionou suas vendas e relacionamento com o cliente através do WhatsApp e da Inteligência Artificial.
O Ponto de Partida
O Grupo Best, com suas 5 marcas premium, 176 lojas e mais de 4.000 colaboradores, enfrentava um desafio comum: a venda de alto valor exige um relacionamento próximo, que já acontecia de forma orgânica no WhatsApp pessoal das vendedoras.
O Problema
- Falta de controle e visibilidade
- Ausência de métricas de desempenho
- Inconsistência no atendimento
- Impossibilidade de escalar o canal
A Oportunidade
Estruturar o canal de vendas conversacional para centralizar a comunicação, potencializar os resultados e criar uma experiência de marca coesa e mensurável.
A Jornada de Transformação
2022
O Início
2023
Expansão e Otimização
2024
A Chegada da IA
O Coração da Mudança: A IA
Treinando uma Especialista de Moda
O processo de 3 meses para ensinar a IA foi meticuloso, focado em criar uma assistente que realmente entendesse o universo da moda premium.
Análise de Dados
Estudo de conversas passadas para identificar que 60% das dúvidas eram sobre pós-venda.
Tom de Voz da Marca
Treinamento para que a IA se comunicasse de acordo com a identidade de cada uma das 5 marcas.
Conhecimento de Produto
O maior desafio: ensinar sobre modelagem, caimento e especificidades de cada peça.
Estratégias de Implementação
Modelo Híbrido (John John)
Vendedores atuavam em horário comercial, e a IA assumia fora do horário e nos fins de semana. O objetivo era garantir resposta imediata, 24/7, sem perder o timing do cliente.
Modelo 100% IA (Individual)
A IA assumiu todo o atendimento para otimizar a alocação da equipe e atender um público mais jovem e digital, que já esperava uma interação puramente online.
Resultados e Impactos Visíveis
Ganhos de Eficiência
A introdução da IA gerou um salto de produtividade e uma melhoria drástica na velocidade do atendimento.
Disponibilidade 24/7
A IA garante que nenhum cliente fique sem resposta, capturando vendas e resolvendo dúvidas a qualquer hora, especialmente nos fins de semana.
IA como "Copiloto"
A IA qualifica conversas e resolve questões rotineiras, permitindo que as vendedoras foquem em interações de maior valor e consultoria de moda.
Qualidade Percebida
Clientes percebem o atendimento da IA como rápido, cordial e empático, elevando a satisfação e melhorando a experiência de compra.
Principais Aprendizados
Potencializa, não Substitui
A IA é uma aliada que aumenta a capacidade da equipe, não uma substituta para o toque humano.
O Modelo Híbrido é Eficaz
Combinar a eficiência da IA com a expertise humana se mostrou uma estratégia poderosa e equilibrada.
Colocar a IA "em Campo" é Crucial
O aprendizado de máquina (machine learning) depende de interações em escala para evoluir e se aprimorar.
A Percepção do Cliente Mudou
Um atendimento excelente, rápido e empático já é associado à eficiência da IA, redefinindo as expectativas.
Quer saber mais detalhes?
Explore a conversa completa que deu origem a este estudo de caso.
Entrevistador
Gente, tudo bem?
Fernando (Best)
Imagina, eu que agradeço a vocês estarem aqui.
Entrevistador
Pessoalmente, gerente de declaração da Best, hoje eu sou responsável pela parte de transformação digital da empresa, também pela parte de WhatsApp, para agregar mais valor ainda.
Pedro (C&A)
Bom dia, pessoal. Prazer estar aqui com vocês. Eu sou o Pedro, sou diretor de tecnologia e Commerce da C&A e da Amarela.
Fernando (Best)
O pessoal ouve vocês mais pelas marcas, né? A gente tem a Rudalina, a Le Lis, a John John, a Bobô e a Individual, que são as nossas marcas principais. Muitas delas são conhecidas do pessoal, elas estão aí espalhadas por todo o Brasil...
Entrevistador
Legal. Quantas lojas são hoje?
Fernando (Best)
Cara, a gente tem 176 lojas, três centros de distribuição, mais ou menos 4.300 colaboradores.
Entrevistador
Assim, vocês olharem do conversational para o WhatsApp, antes de vocês perceberem que era uma oportunidade, como que isso aconteceu?
Fernando (Best)
Sim, as nossas marcas, elas são moda premium. Então, é uma venda que ela muitas vezes exige um relacionamento maior com o cliente. A gente percebia que esse relacionamento ele já acontecia naturalmente, das vendedoras conhecerem a cliente, trocar o WhatsApp, mandar foto de nova coleção... A gente já enxergava um potencial nesse canal e precisava tornar isso de uma forma mais estruturada.
Entrevistador
Essa fase que o vendedor estava no WhatsApp dele, para implantar uma ferramenta. Vocês foram direto para o Omnichat ou passaram por outra experiência antes?
Fernando (Best)
A Omnichat foi a primeira ferramenta que a gente usou para conseguir estruturar isso. Antes, não tínhamos controle das comunidades, não sabíamos quantas conversas estavam acontecendo, qual era o nível de engajamento, tempo de resposta... O atendimento era bom, mas o tempo de retorno às vezes prejudicava, perdia o engajamento.
Neide (Best)
Nós começamos realmente com a Rudalina. O processo era na loja física. Tinha um desafio que era adequar o mundo da parte da Omnichat. A gente tinha um tempo de horas de espera, que passou para minutos para o cliente ser atendido. No início, foi um processo bem difícil.
Entrevistador
Ô Neide, e aí a gente colocou a IA na recuperação de carrinho. Como é que foi?
Neide (Best)
A primeira etapa foi manual, chamando um a um. Com a IA, hoje conseguimos uma média de 1 hora, 1 hora e meia de venda na marca. Muitas vezes, o cliente até identifica um bug na conversa e conclui a venda. Alguns percebem que é IA, outros não. É rápido e cordial.
Fernando (Best)
Falando na linha do tempo, em 2022 começamos com a Rudalina. Em 2023, implementamos as outras marcas e aumentamos 40% a produtividade da vendedora sem aumentar a equipe. Em 2024, começamos os testes com a IA na John John e Individual. Deixamos a Individual 100% com a IA. Demorou uns 3 meses para configurar e testar, mas foi fundamental para o machine learning escalar.
Entrevistador
Como que foi o trabalho de vocês para ensinar a IA com várias marcas, produtos e públicos diferentes?
Neide (Best)
Nós baixamos um período de conversas para aprender o que era mais recorrente. Cerca de 60% era de pós-venda. Começamos a treinar a IA para responder a essas perguntas. O processo mais difícil foi ensinar sobre a modelagem de cada marca, pois cada uma tem uma forma diferente.