{"id":118737,"date":"2025-09-15T16:59:17","date_gmt":"2025-09-15T19:59:17","guid":{"rendered":"https:\/\/monitoramento.spmj.com.br\/noticias\/?p=118737"},"modified":"2025-09-15T16:59:17","modified_gmt":"2025-09-15T19:59:17","slug":"grupo-boticario-lanca-assistente-de-ia-e-eleva-conversao-em-46-no-e-commerce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/monitoramento.spmj.com.br\/noticias\/2025\/09\/15\/grupo-boticario-lanca-assistente-de-ia-e-eleva-conversao-em-46-no-e-commerce\/","title":{"rendered":"Grupo Botic\u00e1rio lan\u00e7a assistente de IA e eleva convers\u00e3o em 46% no e-commerce"},"content":{"rendered":"
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No ambiente do varejo digital, oferecer conveni\u00eancia n\u00e3o \u00e9 suficiente. Mesmo grandes e consolidadas empresas precisam encontrar maneiras para se adaptar: para o Grupo Botic\u00e1rio, equilibrar a praticidade das compras online com a personaliza\u00e7\u00e3o e proximidade que caracterizam suas consultoras de beleza nas lojas f\u00edsicas surgiu como um grande desafio.<\/p>\n

No in\u00edcio, o modelo tradicional de navega\u00e7\u00e3o por menus e buscas lineares n\u00e3o atendia \u00e0 expectativa de consumidores cada vez mais exigentes, que buscam experi\u00eancias diferenciadas e jornadas simplificadas. Para superar esse desafio, a empresa lan\u00e7ou sua primeira assistente de IA no aplicativo da marca, desenvolvida com a tecnologia Amazon Bedrock Agents, da AWS.<\/p>\n

Integrada \u00e0s APIs do e-commerce de O Botic\u00e1rio, a assistente opera com acesso a informa\u00e7\u00f5es em tempo real sob s\u00f3lidas medidas de seguran\u00e7a, precis\u00e3o e integridade; garantindo a confidencialidade e a privacidade dos dados.<\/p>\n

Outro diferencial est\u00e1 em sua capacidade de ir al\u00e9m de um roteiro fixo. A assistente virtual foi desenvolvida para conectar pontos durante a conversa, funcionando como um modelo LLM (Large Language Model) integrado ao ecossistema de beleza do Grupo Botic\u00e1rio, permitindo a compreens\u00e3o do contexto, a inten\u00e7\u00e3o e as nuances da intera\u00e7\u00e3o, oferecendo recomenda\u00e7\u00f5es e respostas mais ricas e assertivas do que os chatbots tradicionais.<\/p>\n

A assistente foi treinada para reproduzir o modelo de acolhimento caracter\u00edstico da rede, oferecendo recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas, indicando rotinas de cuidados e sugerindo produtos adequados a cada perfil. Al\u00e9m disso, a solu\u00e7\u00e3o permite consultar pre\u00e7os, verificar status de pedidos, integrar o programa de fidelidade Beautybox e concluir a compra diretamente na sacola virtual.<\/p>\n

Entre as evolu\u00e7\u00f5es previstas, est\u00e3o a intera\u00e7\u00e3o por \u00e1udio, para ampliar a acessibilidade e atender a um comportamento t\u00edpico do consumidor brasileiro, e a consolida\u00e7\u00e3o da ferramenta como consultora de beleza pessoal, acompanhando toda a jornada do cliente, da descoberta ao p\u00f3s-venda.<\/p>\n

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Os resultados<\/strong><\/p>\n

Em um m\u00eas de funcionamento, a iniciativa mostrou impacto direto na performance do e-commerce. As compras realizadas com suporte da assistente apresentaram taxa de convers\u00e3o 46% superior em compara\u00e7\u00e3o aos demais usu\u00e1rios, enquanto o ticket m\u00e9dio foi 7,4% maior.<\/p>\n

Mais do que ganhos de efici\u00eancia, a solu\u00e7\u00e3o refor\u00e7ou a estrat\u00e9gia digital do Grupo Botic\u00e1rio ao oferecer um atendimento diferenciado, capaz de encantar, fidelizar e aproximar ainda mais a experi\u00eancia online da vivida nas lojas f\u00edsicas.<\/p>\n

Segundo Cleber Morais, diretor-geral da AWS no Brasil, este \u00e9 um exemplo claro de como a IA generativa pode ir al\u00e9m da efici\u00eancia operacional e realmente impactar a experi\u00eancia do consumidor final. O consumidor est\u00e1 mais exigente e busca experi\u00eancias diferenciadas. Neste contexto, \u00e9 preciso ir al\u00e9m dos chatbots tradicionais para oferecer uma solu\u00e7\u00e3o que n\u00e3o apenas simplifica a descoberta de produtos, mas que tamb\u00e9m fidelize o comprador.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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