Criando conversas melhores: como a Aeroflow Health usa agentes de IA para melhorar o relacionamento com o cliente

Em 2025, receber mensagens de texto das empresas já é algo comum, mas essas interações ainda parecem unilaterais. Para uma mensagem como “Você tem um agendamento às 13:15 na terça-feira, pressione C para confirmar e X para cancelar”, não é possível responder muito além de “C” ou “X”. Isso mal se parece com uma conversa. Por que as mensagens parecem unilaterais?

Profissionais de marketing costumam analisar as respostas dos consumidores com base em regras simples. Quando o cliente precisa fazer algo mais complexo do que confirmar uma compra ou um agendamento, geralmente é necessário mudar para outro canal, como abrir um app ou um navegador para alterar um pedido. Ao exigir que o cliente mude de plataforma, as marcas criam barreiras que acabam gerando perda de interesse.

Usando agentes de IA para melhorar as conversas por mensagem

Aeroflow Health é uma empresa de produtos de saúde ao consumidor que conta com uma divisão voltada para Mães e Bebês, ajudando gestantes e lactantes a encontrar dispositivos médicos, como bombas extratoras de leite, com cobertura pelo plano de saúde. A empresa usa a Braze para oferecer uma jornada de recompra por SMS, na qual clientes prontas para recomprar um produto recebem um SMS perguntando se desejam repetir a compra no mesmo tamanho. Se a resposta for sim, a experiência é simples: basta enviar uma mensagem para receber o produto necessário. Já quando a resposta é não, a jornada se torna mais complexa, exigindo que a cliente acesse o site para realizar uma nova compra.

A Aeroflow começou a usar o BrazeAI Agent Console™, disponível em Beta, para automatizar essa jornada. Agora, quando uma cliente informa que deseja um tamanho diferente, um agente de IA responde perguntando qual é o tamanho desejado. Ao contrário de uma jornada tradicional baseada em regras, o agente consegue interpretar respostas em linguagem natural dada pela cliente: primeiro para concluir e validar a solicitação de alteração de tamanho e, em seguida, para interpretar a descrição do tamanho desejado. Depois, o agente pega a resposta da cliente, por exemplo, “um tamanho acima”, e busca o produto correspondente no catálogo da Aeroflow. Após a confirmação da cliente, o agente finaliza o pedido.

Removendo os obstáculos e facilitando o processo de realização de pedidos

Na prática, a Aeroflow usa agentes de IA para replicar, em escala, o que qualquer bom profissional humano de atendimento ao cliente faria: responder à mensagem do cliente em linguagem natural, consultar o catálogo de produtos e, em seguida, confirmar e realizar o pedido. Por mais simples que isso possa parecer, os sistemas tradicionais baseados em regras nunca conseguiram oferecer uma experiência realmente sem barreiras. Mais importante ainda, a cliente da Aeroflow não sente que está conversando com um chatbot; ela simplesmente interage com uma marca que entende e atende suas necessidades em tempo real. Além disso, a cliente não precisa mudar de canal: a confirmação da compra acontece diretamente na conversa.

“Antes, nossas clientes precisavam entrar em contato conosco sempre que havia uma alteração de tamanho”, explicou Brian Munn, gerente sênior de automação de marketing. “Os tamanhos vinham em formatos de dados diferentes, o que impedia o envio dessas informações para nossa tabela interna de pedidos e a automação do pedido. Isso exigia que alguém da equipe processasse os pedidos manualmente. Com o agente de IA, conseguimos estruturar todos esses dados em um formato padronizado, viabilizando a automação. Assim, conseguimos concluir todo o pedido dentro da própria conversa”.

As clientes da divisão de Mães e Bebês da Aeroflow são gestantes ou acabaram de se tornar mães. Para dizer o mínimo, elas têm pouco tempo livre, raramente conseguem se sentar com calma e dificilmente estão com as duas mãos desocupadas. Conseguir recomprar um item em poucos segundos, com alguns toques dentro da conversa, reduz drasticamente os obstáculos e garante que a cliente receba os dispositivos médicos de que precisa.

Os resultados

Para a Aeroflow, os resultados têm sido expressivos: um aumento de 8,8% na conversão de recompra em comparação com o cenário padrão. Brian planeja expandir o uso do BrazeAI Agent Console™ para diversos outros casos de uso, integrando agentes de conversa flexíveis em todas as etapas do ciclo de vida do cliente.

Como demonstram os resultados da Aeroflow, as marcas já estão usando fluxos de trabalho orientados por agentes para gerar valor para os clientes. Esse valor vem do uso de agentes incorporados como etapas no Braze Canvas. Os agentes são unidades de inteligência modular que permitem que o Canvas receba dados não estruturados, como uma conversa em linguagem natural com o cliente, e responda de forma fluente, em tempo real e em escala. Para a Aeroflow, os retornos sobre a inovação e o investimento em marketing orientado por agentes são significativos e estão apenas começando.

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