kol

Piloto Altea

Resolução do case, leitura dos dados do piloto, estratégia para a reunião com o CEO e o plano para transformar 28 dias de teste em expansão.

Frederico Bytyqi
Contexto

O que o piloto revela sobre a operação da Altea

A Altea é uma rede de moda íntima com 47 lojas. A KOL foi testada em 3 delas por 28 dias, capturando o áudio dos atendimentos via badge. A pergunta que decide o contrato é objetiva: o que funcionou nessas 3 lojas justifica levar para as 47?

847interações capturadas em 28 dias
612com transcrição completa (72%)
235com falha de transcrição (27,7%)

Pela primeira vez, a conversa de chão de loja virou dado estruturado: funil de atendimento, comportamento por vendedor, frases ditas e motivos de não compra. A próxima seção lê cada um desses eixos.

Ponto 1 · Leitura dos dados

Volume & demanda: quanto do dado é confiável

Das 847 interações, 612 (72%) viraram dado analisável. As outras 28% se perderam na transcrição, na prática, lemos 7 de cada 10 conversas.

Aproveitamento do dado
Capturadas847
Analisáveis612
Perdidas235

A demanda concentra-se na Loja Morumbi (~67% das interações analisadas), o detalhamento por vendedor vem adiante.

Insight, o dado que falta enviesa o que temos.
As falhas de transcrição tendem a acontecer nas conversas mais difíceis (loja cheia, atendimento corrido). Então o funil reflete as conversas mais fáceis de captar, e o desempenho real pode ser melhor ou pior do que o medido, não temos como saber ainda. Por isso, elevar a captura acima de 90% não é um detalhe técnico: é a base de confiança que precisamos para dar margem de segurança às leituras por vendedor e a tudo que vier depois.
Ponto 1 · Leitura dos dados

O funil de atendimento e seus dois gargalos

Abordagem100% · 612 Diagnóstico61% · 373 Apresentação58% · 355 Fechamento31% · 190 39pp 27pp Ativação ocorre aqui 23% · 141
Largura ∝ % das interações em que a etapa aconteceu · valores absolutos sobre a base de 612 transcrições.
Sinal positivo · etapa opcional
Ativação
23% · 141

Cross-sell / upsell ocorre entre a apresentação e o fechamento, e o piloto já identifica e mede em quais atendimentos acontece. Estudar essa etapa mostra quais abordagens de upsell elevaram o ticket.

Gargalo 1 · Abordagem → Diagnóstico 39pp

A maior perda: dos 612 atendimentos, ~373 chegam ao diagnóstico. Quase 40% dos clientes nunca têm a necessidade investigada.

O que fazer: ler as transcrições que não avançam para entender por que o diagnóstico não acontece, extrair o padrão de quem diagnostica bem e montar um roteiro de abordagem, para que o início da conversa vire diagnóstico de forma previsível.
Gargalo 2 · Apresentação → Fechamento 27pp

De 355 apresentações, só ~190 fecham. É aqui que as objeções de estoque, tamanho e preço derrubam a venda.

O que fazer: classificar nas transcrições as objeções de fechamento, medir o peso de cada uma e construir respostas testadas para as mais frequentes, conectando às frases críticas e aos motivos de não compra.
Ponto 1 · Leitura dos dados

Performance por vendedor

Ordenando os 8 vendedores da Loja Morumbi por fechamento, o padrão salta: quem fecha mais também é quem mais diagnostica. As duas linhas sobem juntas, diagnosticar a necessidade é o que separa quem fecha de quem não fecha.

Diagnóstico × Fechamento por vendedor (ordenado por diagnóstico), as duas linhas sobem juntas
Vend.InteraçõesDiagnósticoAtivaçãoFechamentoLeitura
V18978%41%52%Referência, melhor em diagnóstico e ativação
V45871%35%44%Forte nas duas frentes
V27265%28%38%Consistente
V63955%19%27%Mediano
V36145%12%19%Foco, alto volume, diagnóstico baixo
V73142%11%18%Foco
V54338%8%14%Foco, alto volume, fecha pouco
V81729%6%9%Amostra pequena, não priorizar ainda
Como leio o ranking

Ordenei pelo fechamento (o resultado), lido ao lado do diagnóstico (o comportamento que o explica) e do volume (o peso). O score de cada um é o próprio fechamento, validado pela força da correlação com o diagnóstico.

O que os melhores fazem

V1 diagnostica 78% (média 61%) e lidera a ativação (41%). O padrão dele, investigar antes de apresentar e oferecer o complemento certo, é a base do playbook para os demais.

Onde o coaching rende mais

V3 e V5 têm volume alto e fecham mal porque diagnosticam pouco. Elevá-los à média dos melhores equivale a cerca de 28 vendas/mês só na Morumbi. V8 é o pior no bruto, mas com 17 interações a amostra é frágil.

Recorte: apenas a Loja Morumbi tem abertura por vendedor. A leitura vale como método e direção de coaching; confirmar o padrão nas outras duas lojas faz parte do plano.

Ponto 1 · Leitura dos dados

Frases críticas e motivos, e o que fazer com cada um

O valor não está em detectar as frases, mas em usá-las para classificar a demanda que se perde e transformar cada objeção em uma resposta treinável.

Frases críticas → inteligência a extrair
"Deixa eu ver no estoque"134×Classificar quais SKUs geram a dúvida de disponibilidade e antecipar a resposta ("já confirmei, temos").
"Não temos no seu tamanho"89×Medir qual tamanho/modelo mais falta (P/M/G) e virar previsão de reposição para Compras.
"Esse é o preço, infelizmente"67×Identificar quem contorna preço (os melhores em ativação) e testar política de desconto por volume.
"Não sei te dizer"43×Montar um playbook das dúvidas recorrentes por produto, medir quais são e padronizar a resposta.
"Se quiser, olha no site"38×Definir um fluxo de pedido assistido (omnichannel) com a venda atribuída ao vendedor.
Motivos de não compra → classificar e precificar a demanda
Falta produto/tam.34%
Preço28%
Indecisão21%
Atendimento11%
Outros6%
O que gerar a partir disso: cada motivo vira uma métrica e uma resposta. "Falta de produto" deixa de ser um número: passa a dizer qual SKU e qual tamanho repor. "Preço" vira argumento de valor por produto. Assim cada objeção passa a ter uma contrapartida medida, e não uma reação improvisada na loja.
Ponto 2 · Estratégia para a reunião de segunda

O que a Fernanda apresenta ao CEO

A pergunta "valeu a pena?" tem resposta, e ela não é sobre vender mais, é sobre enxergar. Em 28 dias a KOL deu à Altea o que ela não tinha: visibilidade estruturada de como o atendimento converte. É esse valor que a Fernanda leva ao CEO, em três slides.

Apresentação executiva · 3 slides
O valor em 28 dias

De um funil invisível a um funil mensurável

Antes, nenhuma conversa de loja gerava dado. Nas 3 lojas do piloto, em 28 dias, cada etapa do atendimento virou uma métrica.

Abordagem 100% Diagnóstico 61% Apresentação 58% Fechamento 31% 39pp 27pp
39ppAbordagem para diagnóstico: 40% dos clientes não são diagnosticados
27ppApresentação para fechamento: o produto é mostrado, mas não fecha
Ativação (cross sell e upsell) já aparece em 23% dos atendimentos: ganho de ticket mensurável.
O que funciona é comportamento

Quanto mais o vendedor diagnostica, mais ele fecha

Padrão replicável: identificamos a prática dos melhores e a transformamos em playbook.

0,99correlação entre diagnóstico e fechamento
V1referência; V3 e V5 são o foco de coaching
O dado mostra o que os melhores fazem e torna a performance replicável.
A inteligência vira ação

Cada frase que trava a venda tem uma resposta

O piloto não só detecta os pontos de atrito. Ele aponta a resposta treinável para cada um.

"Deixa eu ver no estoque"134
Confirmar a disponibilidade antes de oferecer
"Não temos no seu tamanho"89
Buscar em outra unidade e registrar o tamanho que faltou
"Esse é o preço, infelizmente"67
Sustentar o valor do produto antes de dizer o preço
"Não sei te dizer"43
Playbook com as dúvidas mais comuns por produto
"Se quiser, olha no site"38
Pedido assistido no site, com a venda atribuída ao vendedor
Os 62% de perdas por estoque e preço viram relatório de reposição por tamanho para Compras.
Baixe a apresentação em .pptx ou .pdf para anexar ao email.
O que entra na apresentação
  • A performance em números: o funil, seus gargalos e a taxa de cada etapa.
  • O comportamento que converte: diagnóstico prevê fechamento, a alavanca do serviço.
  • O achado de operação: 62% das perdas ligadas a estoque e tamanho.
O que fica de fora, e por quê
  • Números ainda de baixa confiança: as taxas enviesadas pelos 27,7% não transcritos.
  • Qualquer projeção de receita sem baseline, para não criar falsa expectativa.
  • Leituras individuais sensíveis: servem ao coaching interno, não à reunião.
Ponto 3 · Plano dos próximos 30 dias

Três prioridades, cada uma com ação, output e métrica

Cada prioridade nasce de um achado dos dados. O critério: tornar o dado confiável, provar que o serviço muda comportamento e gerar inteligência que vá além do produto.

1

Fechar a lacuna do dado: confiabilidade + baseline

Nasce de: 27,7% de transcrições falhas e ausência de qualquer métrica de negócio.
AçãoDiagnosticar a causa das 235 falhas e corrigir em campo; cruzar as interações com o PDV da Altea para saber quais viraram venda, ticket e SKU, estabelecendo o baseline.
OutputTranscrição acima de 90% e um baseline auditável de conversão e ticket por loja, a régua de todo ganho futuro.
Métrica% de transcrição completa (28% → <10%); % de interações casadas com venda no PDV (>80%); baseline validado com a Altea.
2

Playbook a partir dos melhores + coaching controlado

Nasce de: correlação diagnóstico→fechamento de 0,99 e o gargalo de 39pp em V3 e V5.
AçãoMetrificar quem é o melhor em cada etapa, melhor diagnóstico (V1), melhor ativação (V1/V4), e extrair das transcrições dele o roteiro que funciona; treinar V3/V5 com metas, mantendo uma loja sem intervenção como controle.
OutputUm playbook derivado dos melhores desempenhos reais e a intervenção rodando, mirando as ~28 vendas/mês recuperáveis na Morumbi.
MétricaΔ da taxa de diagnóstico dos treinados (+15pp) e Δ do fechamento contra o grupo de controle; queda da frase "não sei te dizer".
3

Inteligência de estoque e objeções a partir das falas

Nasce de: 62% das perdas ligadas a estoque/preço e as frases críticas recorrentes.
AçãoClassificar a demanda reprimida por tamanho/SKU a partir das falas; entregar a Compras um relatório de rupturas com previsão de reposição; transformar cada objeção recorrente (preço, "não sei te dizer") numa resposta padronizada e medida.
OutputRelatório de demanda reprimida acionável (o que repor, onde) e um banco de respostas às objeções mais frequentes.
MétricaNº de tamanhos/SKUs priorizados que a Altea repõe; Δ nas frases de estoque e no motivo "falta de produto" no ciclo seguinte.

Deixado de fora de propósito: otimizar a ativação/upsell agora. É upside real de ticket, mas com o funil perdendo 39pp no diagnóstico, a prioridade é a base, fica para o ciclo seguinte.

Ponto 4 · Comunicação

A resposta para a Fernanda

Versão profissional, pronta para enviar, acompanhada da apresentação. O texto final pode ser ajustado no seu próprio email antes do envio.

📎 Espaço para o print do seu email, redija a versão final no Gmail e anexe aqui, junto da apresentação (.pptx / .pdf).
Anexo · Uso de IA

Como este material foi construído

Informativo, como o case pede. Registro técnico do que foi produzido com apoio de IA e das ferramentas envolvidas.

Ferramentas e método

  • Claude em Claude Code e Artifacts como ambiente de trabalho.
  • Python para validar os cálculos (correlação, funil, extrapolações) e gerar a apresentação com python-pptx.
  • Chromium headless para exportar o PDF; SVG para os gráficos; HTML, CSS e JavaScript autorais no site.
  • Verificação com múltiplos agentes revisando números, completude e acessibilidade.

O que foi construído

  • Site navegável por blocos cobrindo os quatro pontos do case.
  • Gráficos próprios: funil de atendimento, linha de diagnóstico e fechamento, ranking por vendedor.
  • Apresentação executiva de 3 slides em .pptx e .pdf.
  • Custo estimado: menos de US$ 5 em uso de modelo no esforço adicional de construção. É uma estimativa, não um valor exato.