IA para atendimento e vendas em e-commerces de cosméticos em Porto Alegre

Esta operação enfrentava dificuldades para responder dúvidas técnicas sobre ácidos e protetores solares durante a noite, perdendo cerca de 40% dos leads (clientes potenciais) que chegavam após as 19h. Implementaram a Flly para realizar a triagem técnica e o diagnóstico de fototipo automatizado, permitindo que o cliente recebesse a indicação correta do produto e o link de compra instantaneamente.

As vendas no período noturno cresceram 42% em apenas 30 dias e o tempo médio de resposta caiu de 4 horas para 12 segundos.

A loja possuía um ticket médio estagnado em R$ 160 porque os atendentes esqueciam de oferecer produtos complementares durante a conversa. Com a IA da Flly, cada pedido de base passou a ser acompanhado por uma sugestão inteligente de primer ou pincel, utilizando técnicas de cross-sell (venda complementar) baseadas no comportamento de compra histórico dos usuários da plataforma.

O ticket médio subiu para R$ 225 em dois meses e a taxa de conversão global da loja aumentou em 18%.

Focada em cronograma capilar, a empresa perdia muitas vendas por falta de follow-up (voltar no cliente em potencial para lembra-lo). A IA foi configurada para identificar o estágio do tratamento do cliente e enviar mensagens personalizadas de acompanhamento, tirando dúvidas sobre a aplicação das máscaras e incentivando a conclusão da compra de kits completos pelo WhatsApp.

A recuperação de carrinhos abandonados subiu 28% e a satisfação do cliente medida pelo NPS (índice de satisfação do cliente) atingiu 92 pontos.

A marca sofria com o alto custo de manter especialistas de plantão para descrever notas olfativas para clientes de todo o Brasil. A Flly treinou a IA com a pirâmide olfativa de todo o catálogo, permitindo que a ferramenta fizesse comparações entre perfumes e sugerisse fragrâncias similares com base nas preferências do usuário, funcionando como um sommelier digital de fragrâncias.

Redução de 65% nos custos operacionais de atendimento e aumento de 22% na conversão de novos clientes.

Com um volume de 5.000 pedidos mensais, o time humano não conseguia gerenciar as solicitações de reposição. A IA passou a monitorar a data da última compra e, automaticamente, iniciava uma conversa perguntando se o produto estava acabando e oferecendo um cupom de desconto exclusivo para a renovação do estoque pessoal do cliente, criando um ciclo de recorrência automatizado.

A taxa de recompra mensal saltou de 12% para 31% no primeiro trimestre de uso da tecnologia.