A ClickBus (Android, iOS) desenvolveu um agente de inteligência artificial para acelerar a produção de campanhas de descontos para o produto Click Oferta. Como resultado, uma tarefa que levaria dez minutos para o time de marketing, é realizada em dois segundos pela ferramenta, ou seja, ela é 300 vezes mais rápida do que a equipe. Com o agente de IA, a empresa consegue criar ofertas personalizadas até para trechos de ônibus com poucos clientes interessados, uma operação que antes seria inviável.
O desafio está nas características do transporte rodoviário. Diferentemente de um produto tradicional, que pode ser identificado por um código SKU (unidade de manutenção de estoque, na sigla em inglês), uma passagem de ônibus tem uma combinação de variáveis que muda conforme a origem, o destino, a data e o horário da viagem. Uma poltrona disponível em um ônibus com saída de Curitiba para São Paulo às 22h, por exemplo, deixa de ser um produto comercializável quando o veículo parte. Não há como vender depois uma passagem que perdeu a validade, não é possível oferecer descontos ou cashback. Assim, desenvolver ofertas para passagens requer timing.
Durante sua participação no Agentic Commerce Summit, evento que aconteceu no Rio de Janeiro na última quinta-feira, 8, Fabiana Salgado, coordenadora de CRM da ClickBus, explicou que a empresa trabalha com 13 variáveis para compor uma oferta, incluindo origem, destino, data e horário, rodoviárias de embarque e desembarque, preço original, preço com desconto, vigência da oferta e lote promocional. A essas informações somam-se outras variáveis relacionadas ao Click Ofertas, produto que reúne passagens com preços especiais negociados pela empresa para determinados trechos. As ofertas também têm estoque limitado. Em um ônibus com 40 lugares, por exemplo, a empresa pode disponibilizar apenas oito assentos pelo Click Ofertas. A combinação entre as variáveis da viagem, as condições comerciais e a disponibilidade de lugares tornam complexa a criação de campanhas em escala.
Em exemplo apresentado, Salgado explicou que o trecho Curitiba-São Paulo, a ClickBus possui 56 ofertas para apresentar aos clientes. A operação como um todo, por sua vez, precisa considerar cerca de 6,8 mil destinos e diferentes perfis de consumidores. A empresa chama de cauda longa a parcela de rotas e públicos com menor volume de interessados.
No início dessa cauda, é relativamente simples direcionar uma comunicação a quem pesquisou um trecho específico, como Rio de Janeiro-São Paulo. Na outra extremidade, porém, o público pode ser tão pequeno que não compensa mobilizar a equipe para montar uma campanha. Em um dos exemplos citados, havia uma mensagem destinada a apenas 12 pessoas.
Os feitos do agente de IA da ClickBus
A inteligência artificial passou a viabilizar essa operação. O agente organiza as diversas variáveis de cada passagem e transforma o serviço em um produto identificável para os sistemas de venda, estruturando as informações em um SKU. No caso de Curitiba-São Paulo, por exemplo, ele processa as 56 ofertas disponíveis e prepara as comunicações correspondentes.
Além da organização dos dados, o agente redige os textos, elabora testes A/B, avaliando se atrai o público ao indicar o desconto percentual ou em valor absoluto, e é capaz de aprender continuamente a cada ciclo.
A ferramenta também identifica as viações que operam cada trecho, avalia os descontos disponíveis e classifica os públicos conforme suas características e seu tamanho. Também decide como apresentar cada oferta: destacando o percentual de desconto ou o preço da passagem, como em uma chamada de desconto honesto: “a partir de R$ 39,90”.
Outro resultado apontado pela executiva da ClickBus é que a oferta contextualizada e direcionada para o trecho exato que o cliente busca vende dez vezes mais que uma mensagem massiva genérica. No final da cauda longa, esse impacto é ainda maior, alcançando uma conversão 2,5 vezes superior.
A automação também resolve problemas de qualidade dos dados. Segundo a empresa, uma mesma cidade pode aparecer com quatro grafias diferentes, como ocorre com São Paulo, ou até 12 variações. Essa inconsistência dificulta a segmentação e a organização dos públicos no CRM. O agente normaliza os dados para que eles possam ser utilizados na construção das ofertas.
Apesar da autonomia, o agente opera com guardrails para reduzir o risco de erros. Uma delas é a exigência de que os descontos sejam apresentados de forma correta: se o abatimento de até 25% não estiver disponível em todas as rotas, a comunicação não pode dar a entender que o percentual vale para todas elas. A ferramenta também informa quando o estoque é limitado e tem como regra enviar apenas uma mensagem por pessoa.
Venda agêntica: o próximo passo
Para a ClickBus, a iniciativa representa um primeiro passo na direção da venda agêntica, na qual agentes de IA passam a executar tarefas relacionadas à identificação, à montagem e à oferta de produtos aos consumidores.
Entre os aprendizados da experiência, a empresa destaca que a personalização pode aumentar a conversão, mas que a inteligência artificial não substitui o julgamento humano. Sem regras claras, a tecnologia pode ampliar a escala de erros. Da mesma forma, dados mal estruturados comprometem os resultados, mesmo quando há capacidade de processamento para organizar milhares de ofertas.
A preparação dos dados e das regras de negócio, portanto, é parte da base necessária para avançar na venda agêntica. O CRM já concentra informações sobre os clientes e as decisões que podem orientar a construção de ofertas personalizadas. Com a entrada do agente, essa lógica passa a ser executada pela inteligência artificial. Na avaliação apresentada pela empresa, quem consegue montar a oferta primeiro ganha vantagem na disputa pela atenção do consumidor.
“Essa estrutura vai levar a gente para a venda agêntica”, resume Salgado. “Alguém tem que montar essa base e as empresas precisam se perguntar quem vai fazer esse papel. Outro ponto é que a personalização nunca foi um problema na estratégia. Todo o mundo sabe da sua importância e que vende mais. E esses nossos números comprovam isso. O problema é o custo. Quantas pessoas você vai ter, quanto de dinheiro você vai gastar? E o terceiro ponto é que o agente não substitui o julgamento humano. Se não houver regras, escalamos o que tem de ruim no algoritmo. E o dado mal estruturado vira um problema. Por isso é importante construir essa base sólida nesse início da venda agêntica”, resumiu Salgado.
Foto: Fabiana Salgado, coordenadora de CRM da ClickBus. Crédito: Isabel Butcher/Mobile Time
