Cada mensagem sem resposta, é uma venda esfriando.
O melhor vendedor e agente de suporte, clonado em cada canal — antes, durante e depois da compra.
Todas as tarefas da conversa, resolvidas com IA — não só depois da venda.
Da pergunta sobre o produto que decide a venda até a visita do técnico que encerra o ticket — tudo é resolvido com IA em qualquer canal, em vez de se perder entre ferramentas.
Status do pedido e envio
Consulta dados da transportadora e do OMS em tempo real para responder 'onde está meu pedido' instantaneamente — sem ticket, sem espera.
Devoluções e trocas
Guia o cliente pela elegibilidade, gera a etiqueta e confirma os próximos passos — o mesmo fluxo que o melhor agente de CX já executa.
Faturamento eletrônico
Trata solicitações de nota fiscal de ponta a ponta, adaptado às exigências de cada país — SAT no México, DIAN na Colômbia, SUNAT no Peru, AFIP na Argentina e mais.
WhatsApp, Instagram, MercadoLibre e mais
Responde onde os clientes já estão — WhatsApp, Instagram DM, MercadoLibre, Amazon e outras plataformas — não só em um widget colado no checkout.
Upselling e cross-sell
Sugere o produto complementar, a garantia ou o upgrade na mesma conversa — como o melhor vendedor já faz, não um widget genérico de recomendações.
Perguntas técnicas de produto
Cruza a ficha técnica, a planta ou a foto que o cliente compartilhar para responder com uma medida ou especificação concreta — não um texto genérico de produto.
Pré-qualificação para compras grandes
Para produtos de maior consideração, avalia orçamento, uso e urgência antes de encaminhar o contato para vendas — como o melhor vendedor já faz.
Triagem de suporte técnico
Faz as perguntas de diagnóstico certas diante de um produto com defeito, resolve o que pode, e encaminha o que não pode com os dados já anexados.
Coordenação de suporte presencial
Agenda visitas técnicas, retiradas na loja e horários de garantia — checando disponibilidade real em vez de deixar o cliente ligar para combinar.
Picos de alta temporada
Absorve qualquer pico de alta temporada sem um plano de contratação sazonal.
Não é outro widget genérico de loja online. O melhor talento, clonado antes da alta temporada chegar.
A maioria das ferramentas de IA para ecommerce nasce presa a uma única plataforma — Shopify, Tiendanube, VTEX ou outra — e a camada de IA adicionada quase sempre vem de um fornecedor pensado para os EUA, em inglês, que para na consulta de pedido. Na alta temporada, a capacidade da equipe se multiplica sem precisar investir mais justo nesse momento — nem montar tudo de novo quando terminar.
Treinado com playbooks reais, não um FAQ genérico.
Capturamos como o melhor talento já vende, resolve e faz follow-up — tom incluído — não um fluxo de bot roteirizado.
Assume toda a jornada, não só uma etapa.
Upselling, follow-up, faturamento, suporte técnico e coordenação presencial — o mesmo alcance que a Avera roda para pós-venda. Pode ser um único assistente com uma skill treinada para cada situação, ou agentes separados para venda, suporte e pós-venda, dependendo de como a operação for montada.
Todas as tarefas realizadas com IA, em cada canal onde já se compra.
WhatsApp, Instagram, MercadoLibre, Amazon, email e chat web — o mesmo assistente, o mesmo contexto, em qualquer plataforma onde as conversas já acontecem, para que nenhuma consulta se perca por canal.
Segurança em cada camada, do modelo ao dado do cliente.
Segurança de LLM, segurança de agentes, controle do cliente e infraestrutura não são a mesma camada — cada uma protege algo diferente, e o agente deixa rastro de tudo o que faz no meio do caminho.
Uma camada de proteção em volta do modelo.
Um modelo de linguagem pode tomar uma decisão errada — apagar algo que não devia, inventar um dado que não existe (como um número de conta), ou deixar o gasto disparar sem controle. Os guardrails validam o que o agente vai responder antes de responder, de forma automática ou manual, cobrindo alucinações e prompt injection.
O mesmo guardrail que roda em produção, disponível para testar.
Podemos hospedar o guardrail que usamos hoje para que a equipe de segurança o teste diretamente, em vez de confiar em uma descrição.
O modelo nunca vê os dados de outro usuário.
A lógica que decide qual informação trazer para cada conversa está no código, não no modelo — não é um guardrail, é a arquitetura por padrão. Um agente determinístico não pode cruzar dados entre usuários nem acessar o que não pertence àquela conversa.
O cliente decide qual informação chega à StudioChat.
Cada integração passa por uma camada de middleware que o cliente configura — a StudioChat não consegue ver os dados que o cliente decide não compartilhar. O controle fica do lado do cliente, por design.
Os padrões esperados de uma plataforma cloud.
Criptografia em trânsito e em repouso, retenção configurável pelo cliente, autenticação de dois fatores para todos os usuários, e rastreabilidade completa de cada mudança nos assistentes — versionado e com registro de quem fez.
O agente explica o que faz, por quê, e de onde vem cada dado.
O medo mais comum é que o agente faça algo e ninguém saiba. Por isso cada resposta vem com seu raciocínio e suas citações — não existe caixa-preta agindo sem deixar rastro.
"Um assistente de pós-venda que resolve toda a jornada depois da compra — faturamento, rastreamento de pedidos, envios e devoluções — de ponta a ponta."
O que uma equipe de ecommerce realmente pergunta.
Que tarefas ele pode resolver?
Praticamente qualquer tarefa conversacional da jornada de compra: responder perguntas de produto, qualificar e fechar vendas, dar suporte e resolver pós-venda, gerenciar devoluções, emitir notas fiscais, agendar uma visita técnica ou uma visita à loja — seguindo as mesmas regras que a equipe já usa. Pode ser um único assistente para toda a jornada, ou dividido em agentes diferentes por etapa.
Em quais canais o assistente pode falar e trabalhar?
Em praticamente qualquer canal onde já haja conversas com clientes — por exemplo WhatsApp, Instagram, email, chat web ou voz, entre outros. O mesmo assistente, com o mesmo contexto, sem precisar de uma versão diferente por canal.
O assistente pode responder perguntas dentro de marketplaces, como MercadoLibre ou Amazon?
Sim. A StudioChat se integra às mensagens de marketplaces — MercadoLibre, Amazon e outros — além de WhatsApp, Instagram DM, email e chat web, para que as perguntas de produto ou pós-venda sejam respondidas pelo mesmo assistente, independentemente de onde a compra foi feita.
Dá para integrar com nossas plataformas e sistemas atuais, ou é preciso trocá-los?
Nos integramos com o que já estiver em uso — OMS, CRM, catálogo, faturamento, e até sistemas feitos sob medida — sem precisar migrar ou substituir nada. O nível de trabalho depende de cada caso: plataformas com APIs documentadas se conectam direto; sistemas mais fechados ou desenvolvidos sob medida podem precisar de um desenvolvimento pontual, avaliado antes de começar. O faturamento, por exemplo, se adapta às exigências de cada país (SAT no México, DIAN na Colômbia, SUNAT no Peru, AFIP na Argentina e mais). E não se limita a texto: se a base de conhecimento tiver imagens ou plantas, o assistente as lê — se um cliente perguntar 'o fogão cabe em um espaço de 60x50 cm?', ele pode cruzar a ficha técnica do produto com a planta ou a foto compartilhada para responder com uma medida concreta, não uma resposta genérica.
Qual a diferença entre isso e um chatbot tradicional de regras ou árvore de decisão?
Um chatbot de regras segue uma árvore de opções fixa e trava assim que a pergunta não se encaixa. A StudioChat clona como o melhor talento realmente resolve uma conversa — tom, critério e exceções incluídos — e executa a tarefa nos sistemas da empresa em vez de só mostrar um menu de opções.
Ele só responde consultas, ou também pode ser proativo?
Pode ser proativo: follow-up de um carrinho abandonado, aviso de um atraso na entrega antes de o cliente perguntar, reengajamento de um lead que esfriou, ou um check-in depois da entrega. Ele não espera ser procurado para agir.
Ele pode cobrar ou fechar uma venda dentro da mesma conversa?
Sim. Integrado ao gateway de pagamento ou ao checkout, pode gerar o link de pagamento ou concluir o pedido dentro da conversa — não só direcionar o cliente para o site.
Ele pode responder perguntas difíceis, ou só casos simples de FAQ?
É treinado com os casos reais e as exceções que o melhor talento já lida, não só um FAQ simples — e responde a partir dos dados reais da empresa em vez de inventar. Quando uma consulta fica fora do seu alcance, ele encaminha para uma pessoa com todo o contexto já carregado, em vez de improvisar uma resposta.