Ecommerce e retalho
A impulsionar lojas online e retalhistas omnicanal
Blocos estáticos de «também lhe pode interessar» presos às categorias. Zero personalização 1:1, zero impacto no valor médio de encomenda.
Picos de campanha, Black Friday, saldos — as equipas de apoio afogam-se. O SLA cai, as conversões afundam, o NPS morre.
Milhares de referências com descrições pobres ou especificações vazias. Sem SEO, não há vendas orgânicas.
Preços atualizados a cada trimestre enquanto concorrentes, custos e procura mudam todas as semanas. Perde-se margem nos dois sentidos.
01
Recomendações, banners da página inicial, ordenação das listagens e e-mails de remarketing adaptados a cada utilizador com base no comportamento individual e em clusters de perfis semelhantes.
O que muda
Conversão a subir entre 5% e 18% e valor médio de encomenda a subir 4–12%, sem mexer no investimento em tráfego.
02
Um assistente que conhece o seu inventário em tempo real, as políticas e o estado das encomendas e responde por site, WhatsApp ou e-mail. Resolve as dúvidas simples e fecha vendas, escalando os casos complexos.
O que muda
Os tickets repetitivos descem 50–70%. SLA imediato em 100% dos casos. As conversões sobem nas sessões iniciadas por chat.
03
Geração de descrições ricas, etiquetas estruturadas, textos alternativos de imagem, traduções e metadados SEO a partir de fichas técnicas em bruto ou de imagens. Meses de trabalho manual feitos em dias.
O que muda
O time-to-market passa de semanas a dias. O tráfego orgânico sobe graças a um melhor SEO on-page. As equipas de conteúdos passam a trabalhar nas campanhas.
04
Um modelo que recomenda ajustes de preço por referência com base na procura, no stock, nos dados de concorrência disponíveis e na elasticidade histórica. Lança promoções só onde geram vendas incrementais de facto.
O que muda
Recuperação de margem nos best-sellers com preço demasiado baixo e maior rotação nos produtos lentos. As promoções deixam de comer margem sem necessidade.
05
Para retalhistas com cadeia de abastecimento: previsão semanal por referência e por loja, que alimenta diretamente as encomendas de compra e as transferências entre lojas.
O que muda
O excesso de stock desce 20–30%. As ruturas reduzem-se ao mínimo. Liquidez libertada do armazém.
2 semanas
Auditoria do funil, da UX e do catálogo. Identificamos os 2–3 casos de uso com ROI mais defensável para o seu volume e a sua stack.
6–8 semanas
O pacote de ROI mais rápido para lojas de média dimensão: motor de recomendação em tempo real + apoio conversacional ligado ao CRM.
4–6 meses
Consolidação da IA em todo o ciclo: personalização, apoio ao cliente, enriquecimento, preços e previsão.
Sim, com todas. E com PrestaShop, BigCommerce e headless. Apoiamo-nos em feeds de catálogo, eventos de tracking e nas APIs da plataforma. O bloqueio costuma ser a qualidade dos dados dos feeds, não a plataforma em si.
Uma personalização em tempo real defensável precisa de, no mínimo, ~30 000–50 000 sessões por mês. Abaixo disso, a personalização heurística funciona melhor e aconselhamos começar pelo enriquecimento do catálogo ou pelo apoio conversacional.
Com testes A/B rigorosos de 4–8 semanas face à situação de partida, medindo a receita incremental por sessão. Se o uplift não justificar claramente o investimento, dizemo-lo e mudamos de estratégia sem rodeios.
Diagnóstico: 4000 €–7500 €. Piloto (personalização + apoio ao cliente): 25 000 €–45 000 €. Plataforma completa: 80 000 €–160 000 €. Sempre ligado a um business case justificado a 12–18 meses.
Se assentarem em dados técnicos reais, sem dúvida. Enchimento inventado por um LLM prejudica. Ancoramos tudo estritamente em factos reais e exigimos aprovação por lotes da sua equipa antes de qualquer publicação.