| 01 |
Relatório diário, semanal e mensal automático |
Resumo diário · semanal vs semana anterior · mensal vs ano passado · top 3 vendas e top 3 quedas · alerta de meta não batida · 1 ação prioritária do dia · envio por WhatsApp e e-mail · histórico pesquisável |
Microsoft interno: 70.000 comentários de pesquisa analisados em 1 dia (antes 3 meses) com Copilot. Forrester TEI: 9h/mês economizadas por usuário. |
2–3 sem |
Alto |
Alto |
Médio |
R$ 200–500 |
↑ |
| 04 |
Voz do cliente agrupada |
Lê todas as conversas da semana · agrupa por tema (reclamação, elogio, dúvida, pedido) · top-5 reclamações recorrentes · top-5 produtos pedidos fora de catálogo · contagem por loja e atendente · alerta de tema emergente |
Medallia (varejo "GoodHome"): GenAI detectou queda OSAT de 8,6 → 5,4 e root-cause no app de pedidos em 1 clique — recuperou o score. |
2–3 sem |
Médio |
Alto |
Alto |
R$ 150–400 |
↑ |
| 08 |
Apresentação da reunião mensal pronta em 1 clique |
Apresentação em PDF/slides automática · gráficos pré-formatados · top 3 ganhos e top 3 dores do mês · comparação mês-a-mês e ano-a-ano · meta por loja · 3 temas pra discutir · export PowerPoint |
Amazon Weekly Business Review: formato fixo de 6 páginas de narrativa antes de slides — padrão replicado em redes SMB. Forrester/Copilot: ROI 353% em SMB. |
3–4 sem |
Médio |
Alto |
Médio |
R$ 200–500 |
↑ |
| 14 |
Comparar loja A vs loja B com contexto |
Ranking ajustado por tamanho, região e horário · benchmarking por categoria · outliers positivos e negativos · hipóteses do desvio · comparação por turno · detecção de loja-modelo · acompanhamento de melhoria |
Paper DEA BR (21 varejistas B3): Lojas Marisa serviu de benchmark para Arezzo via Data Envelopment Analysis dinâmico — método peer-reviewed (PMC, 2023). |
3–4 sem |
Alto |
Médio |
Médio |
R$ 150–400 |
→ |
| 02 |
Atendente com IA no WhatsApp |
Rascunho de resposta por mensagem · detecção de intenção · escalonamento automático em sentimento negativo · classificação e tagging · sugestão de upsell · histórico do cliente em 1 clique · atalhos padronizados |
Lojas Renner: +50–83% de conversão via WhatsApp vs controle; +48% receita em cupons. Gorgias + Orthofeet: 56% automação em <2 meses, ROI 23×. |
4–6 sem |
Médio |
Alto |
Alto |
R$ 300–800 |
↑↑ |
| 09 |
Recuperar cliente antes dele sumir |
Previsão de churn em 30d · lista priorizada semanal · oferta gerada por IA · envio automático via WhatsApp · teste A/B de mensagens · dashboard de reativação · integração com cupom |
Klaviyo — fashion retailer (anônimo): +79,3% lift em receita e 2× conversões após segmentação RFM + repeat-customer. Athletic apparel: +30% revenue per recipient via K:AI. |
6–10 sem |
Baixo |
Alto |
Alto |
R$ 400–900 |
↑ |
| 10 |
Sugerir produto certo na hora da conversa |
Cross-sell em tempo real · upsell contextual · sugestão por tipo de cliente · sugestão sazonal · fallback em popularidade · histórico de aceitação por atendente · relatório de aceite |
Dress the Population (Amazon Personalize): +28% conversão em 14 dias; receita por visita +350% em clientes engajados. Snoonu: recs contribuem 30% do basket. |
4–6 sem |
Médio |
Alto |
Alto |
R$ 250–600 |
↑↑ |
| 16 |
Pedir avaliação e agir em reclamação na hora |
NPS pós-compra · pergunta via WhatsApp Flow · classificação automática · encaminha nota ruim pro gestor · pede review Google em nota boa · dashboard por loja · integração Google Reviews |
Birdeye — Kona Cleaners (18 lojas): +15% promoters; feedback negativo reduzido. David's Bridal (multi-loja): +294% volume de reviews em 12m; nota 4,0 → 4,6. |
2–3 sem |
Médio |
Alto |
Alto |
R$ 150–400 |
↑ |
| 17 |
Avaliar 100% das conversas dos atendentes |
Análise de todas as conversas · rubric customizável (5–10 critérios) · ranking de atendentes · pontos fortes e fracos · conversas exemplares · sugestão de treinamento · alerta de degradação |
Observe.AI — Nations Info Corp: 100% das ligações cobertas (antes amostra), 91% de confiança; AHT −43%; save rate 9% → 18%. Figo: US$ 700k/ano economizados. |
2–3 sem |
Alto |
Alto |
Médio |
R$ 250–700 |
↑ |
| 18 |
Equipe tira dúvida sem incomodar supervisor |
Chat interno com IA · base nos manuais da empresa · citação de fonte + página · tópicos mais perguntados · gaps na documentação · acesso por usuário/função · atualização automática |
Glean — Confluent: 15.000+ horas/mês economizadas; +13% satisfação do empregado. Microsoft Copilot (SMB): 9h/mês/usuário; ROI 353% (Forrester). |
3–5 sem |
Médio |
Alto |
Médio |
R$ 200–500 |
↑↑ |
| 03 |
Saber qual anúncio virou venda |
Captura ID do anúncio em cada conversa · cruzamento com Meta Ads · painel de ROAS real · custo por venda real · comparação criativo A vs B · alerta de campanha ineficiente · export CSV |
Grupo Boticário: WhatsApp = 20% das vendas digitais, 400+ franquias, ~300 pedidos/dia. Meta Advantage+: +22% ROAS médio em 1M+ campanhas (2024). |
1–2 sem |
Médio |
Alto |
Médio |
R$ 100–200 |
↑ |
| 13 |
Prever retorno do anúncio antes de gastar |
Simulação de ROAS antes da campanha · estimativa de leads e pedidos · intervalo de confiança · comparação criativos A/B · budget ótimo · alerta de desvio · pausa automática |
Resident (fashion US, Meta Robyn): +20% revenue QoQ mantendo CAC constante. Unilever, Central Retail Thailand, Coppel: cases oficiais Meta Marketing Science. |
4–8 sem |
Médio |
Alto |
Alto |
R$ 300–700 |
↑ |
| 15 |
Criar anúncio pronto pra Meta Ads em minutos |
Copy automático · 3 variantes por pedido · briefing de imagem/vídeo · geração de imagem IA · adaptação por formato Meta · teste A/B · histórico que performou · integração Meta Ads |
Grupo Boticário (AWS Bedrock): +46% conversão; +7,4% ticket médio no assistente de IA. Meta Advantage+: +22% ROAS médio em 1M+ campanhas. |
2–4 sem |
Alto |
Alto |
Médio |
R$ 200–600 |
↑↑ |
| 05 |
Catálogo de produtos organizado sozinho |
Categorização automática · extração de atributos · descrição pra WhatsApp · descrição pra Meta Catalog · tagging SEO · deduplicação de SKUs · sincronização Meta · detecção de descrição errada |
Mercado Livre (OpenAI + GPT-4 Vision): 100× mais produtos cadastrados em 2 anos; GenAds +45% impressões, +25% CTR, 90k+ criativos em 7 países. |
1–2 sem |
Alto |
Médio |
Baixo |
R$ 50–300 |
↑ |
| 06 |
Alerta quando loja ou produto sai do normal |
Baseline por loja/produto/DOW · alerta de ticket médio anormal · alerta de queda em produto top · alerta de pico suspeito · supressão correlacionada · notificação WA pro responsável · explicação do que disparou |
LinkedIn Greykite & Twitter S-H-ESD: algoritmos anomaly detection open-source — usados por tech companies em BI varejo. |
4–8 sem |
Baixo |
Alto |
Alto |
R$ 300–700 |
↑ |
| 07 |
Quanto comprar de cada produto por loja |
Previsão de venda 14d por SKU/loja · sugestão de compra considerando estoque · ajuste por lead-time fornecedor · priorização Pareto (top-20%) · export pra pedido · comparação previsto vs realizado |
Walmart (M5 Competition) & Instacart: LightGBM hierarchical é o benchmark de demand forecasting multi-loja desde 2020. |
8–12 sem |
Baixo |
Alto |
Alto |
R$ 800–2.000 |
↑ |
| 11 |
Mover produto da loja cheia pra loja vazia |
Cruza previsão vs estoque atual · sugere transferência inter-loja · cálculo de custo logístico · priorização por ruptura iminente · aprovação em 1 clique · comprovante automático · economia no dashboard |
Zara & C&A (fast fashion): transferência inter-loja otimizada libera até 15-20% de capital de giro — técnica madura em retail. |
8–12 sem |
Baixo |
Alto |
Alto |
R$ 600–1.500 |
↑ |
| 12 |
Qual produto promocionar e com quanto desconto |
Identifica produtos parados (>X dias) · elasticidade-preço · desconto ótimo · simulação de impacto na margem · 3 cenários · copy da promoção · canal sugerido · acompanhamento |
Stitch Fix, Wayfair, Mercado Livre: pricing algorítmico com IA é padrão — CUIDAR com posição ANPD/CADE sobre precificação dinâmica no BR. |
6–10 sem |
Baixo |
Alto |
Alto |
R$ 500–1.200 |
↑ |
| 19 |
Ressuprimento diário CD → lojas (fim-de-dia) |
Lê as mensagens dos líderes de loja no WhatsApp ("10 pão, 5 hambúrguer, 0 salada") · entende linguagem solta e variações · consolida por loja · calcula reposição com base em consumo médio + dia da semana · sugere lista pro gestor aprovar ou editar · envia formatada pro CD · histórico de aprovações · fase 2: líderes falam direto com a IA · fase 3: IA prevê consumo antes do líder reportar |
Dark kitchens (Rappi Turbo, iFood Mercado): ressuprimento centralizado CD → ponto via mensagens estruturadas é padrão em ops de cozinha fantasma. Case BR público com número: não localizado — fluxo baseado em ops de dark-store. |
3–5 sem |
Alto |
Alto |
Alto |
R$ 300–700 |
↑↑ |