Situação
A loja vendia peças de R$ 180–R$ 600, público feminino 28–42 anos, ticket médio de R$ 340. O abandono de carrinho estava em 71% — acima da média do segmento de moda premium (65%). Os e-mails de recuperação convertiam 4,2%, abaixo do benchmark de 6%.
O problema não era preço. Era hesitação. As clientes chegavam ao checkout, paravam no campo de endereço ou frete, e saíam.
Decisão
A equipe testou três abordagens em paralelo:
- Pop-up de desconto — aparecia ao detectar intenção de saída
- Chat humano — atendente disponível das 9h às 22h
- Agente conversacional com IA — ativo 24h, treinado com FAQ da loja e dados de produto
O agente foi configurado com uma regra específica: só iniciava conversa se o usuário ficasse parado na mesma etapa do checkout por mais de 12 segundos. Nada de pop-up agressivo ao entrar na página.
Resultado
Após 90 dias:
- Abandono caiu de 71% para 47% (redução de 34%)
- O agente respondeu 4.300 conversas no período
- 68% das conversas foram sobre prazo de entrega ou política de troca
- Conversão pós-conversa: 31% (vs. 4,2% dos e-mails de recuperação)
- ROI positivo no 47º dia
O pop-up de desconto converteu mais no curto prazo, mas treinou a base a esperar desconto. Foi descontinuado após 30 dias.
Aprendizado
O gatilho temporal (12 segundos de inatividade) foi o insight mais valioso. Usuários que saem imediatamente não querem conversa — querem ou não querem. Quem para é quem tem dúvida.
A segunda descoberta: 68% das dúvidas eram sobre frete e troca. A loja atualizou a página de produto para exibir essas informações com mais destaque, e o volume de conversas do agente caiu 22% — sinal de que a causa raiz foi endereçada.