O essencial, antes de entrar nos detalhes
- Contexto: qualquer dúvida simples só tinha um caminho, abrir chamado e esperar atendimento humano, enquanto o time de CX respondia a mesma pergunta repetida todo dia.
- Problema: FAQ desatualizada e desorganizada, CX sem autonomia pra editar, e um fluxo ruidoso que empurrava o usuário pro WhatsApp.
- Solução: um chat modular com IA foi cogitado e descartado (mercado já oferecia algo parecido, custo alto de manter só com Frontend). O que saiu do papel: FAQ reorganizada com busca customizada, e o chatbot do WhatsApp redesenhado pra rodar 100% em IA.
Usuário não precisa mais abrir chamado pra uma dúvida simples
FAQ difícil de escanear virou fácil de buscar
Chatbot do WhatsApp responde 100% via IA, sem árvore de decisão travada
Uma dúvida simples só tinha um caminho: abrir chamado e esperar
- Um problema de pagamento, uma dúvida sobre a própria conta: não importava o tamanho da pergunta, a única saída era abrir um chamado e esperar atendimento humano.
- Do outro lado, o time de CX respondia a mesma dúvida repetida todo dia, sem nenhum caminho de autoatendimento rápido.
Sobrecarga de atendimento humano e complexidade multi-produto: os dois problemas por trás da dor
Sobrecarga
FAQ desorganizada empurrava o usuário pro WhatsApp
Multi-produto
Site, app e WhatsApp, cada canal com necessidade própria
Pedido inicial, escopo expandido, descoberta que mudou o rumo, redirecionamento
Um bloco de FAQ com IA
O CEO sugeriu um bloco na tela de Ajuda respondendo perguntas com IA, puxando do conteúdo da própria FAQ.
Um chat modular completo
Propus ampliar pra um chat de suporte chamável de qualquer parte do site, com potencial de virar um assistente de IA maior no futuro.
O mercado já fazia isso
Vários produtos já ofereciam esse tipo de chat, reduzindo o diferencial real, e construir custaria caro só com o time de Frontend.
Voltamos pro simples
Decidimos não construir um chat novo. Focamos em melhorar a FAQ existente e evoluir a IA que já rodava no bot do WhatsApp.
O que ficou no ar
FAQ reorganizada
Melhor organização de como as informações são encontradas.
- Reorganização completa
- Sem depender do Frontend
Busca customizada
Campo de busca no estilo "find in page" de navegador, buscando por correspondência exata.
- Busca exata (v1)
- Busca aproximada prevista pro futuro
Chatbot do WhatsApp, 100% IA
Redesenhado pelo time de back-end, deixando de misturar árvore de decisão por menu com IA.
- Lê documento de conhecimento
- Escala pro CX quando não sabe
Quer ver como isso foi entregue?
Esse é o arquivo de handoff que passei pro time de desenvolvimento: telas, specs e anotações de implementação, do jeito que foram usadas.
O que não deu certo
- O painel de admin pro CX ficou só como especificação, nunca saiu do papel.
- A ideia de um chat modular com IA no próprio site não foi adiante por si só: o custo de produção, só com o time de Frontend cuidando das interações humano-máquina, não compensava.
- A conversa sobre produto white label, que cresceu a partir de uma melhoria pontual de FAQ, também não avançou: outros produtos do mercado já existiam fazendo exatamente isso.
O que eu faria diferente
- Focaria num escopo menor, na necessidade real do momento, sem me empolgar com as ideias que foram surgindo pelo caminho.
O que levo daqui
- Descartar o chat modular na primeira rodada foi a decisão certa: o custo de produção não compensava, e o diferencial real importa tanto quanto o potencial da ideia.
- A proximidade com quem decide pode redefinir o escopo de um projeto inteiro.
Você também pode gostar
Como eu apliquei a lógica de um design system pra nunca mais travar na hora de decidir o que estudar
DiltonArtigo · 2026
Um sistema de tags no Notion, com scores que se propagam como tokens, ordena por mim o que ler, assistir ou ouvir primeiro, a partir do voto que eu dou em tags.
Modernização da Navegação
LetrasCase study · 2025
Redesenhei a navegação, desatualizada por 10 anos, de um site com 50M+ acessos/mês.
Facelift da tipografia no Letras: Pequena atualização, grande impactoLetrasProjeto · 2023
Atualizei a tipografia do Letras para modernizar as Foundations do produto, migrando pra Inter sem perder a familiaridade com a experiência nativa do usuário.
Design Tokens: Construindo uma baseLetrasProjeto · 2023
Defini as regras de estruturação dos Design Tokens do Letras, criando a base pra uma renovação completa das Foundations do produto.
O chat modular no site e o produto white label nunca saíram do papel, não geram outcome. O que de fato foi entregue foi a reorganização da FAQ com busca customizada, e o chatbot do WhatsApp redesenhado pra rodar 100% em IA, lendo um documento de conhecimento acumulado e escalando pro CX quando não consegue responder.
- Sem dado real disponível até agora sobre o impacto de nenhuma das duas frentes (uso e taxa de sucesso da busca, taxa de resolução do chatbot sem precisar escalar pro CX).
Alguém abre o site do Letras com uma dúvida simples: um problema de pagamento, uma dúvida sobre a própria conta.
A única saída era abrir um chamado e esperar atendimento humano, mesmo pra perguntas que se repetiam todo dia.
Do outro lado, o time de CX vivia sobrecarregado, respondendo manualmente a mesma dúvida de novo e de novo, sem nenhum caminho de autoatendimento rápido.
Essa sobrecarga escondia problemas centrais:
- Sobrecarga de atendimento humano: a FAQ estava desatualizada e sem organização clara, difícil de escanear e achar onde cada coisa estava. O time de CX também não tinha autonomia pra atualizá-la, qualquer mudança dependia de abrir pedido pro Frontend. Esse fluxo ruidoso fazia o usuário desistir e acionar o WhatsApp direto, evidenciado pelo grande volume de perguntas que chegavam lá já respondidas na própria FAQ.
- Complexidade multi-produto e multi-canal: site, app e WhatsApp, e múltiplos produtos irmãos (Cifra Club, Palco MP3, Ouvir Música), cada um com necessidade de conteúdo diferente.
- Pedido inicial: o CEO sugeriu um bloco na tela de Ajuda onde o usuário escrevesse uma pergunta e recebesse resposta gerada por IA, puxando do conteúdo da própria FAQ.
- Escopo expandido: propus ampliar pra um chat de suporte modular completo, chamável de qualquer parte do site, com sugestões contextuais e potencial de virar, no futuro, um assistente de IA com outras funções além do suporte. O CEO gostou bastante da ideia.
- Descoberta que mudou o rumo: ao pesquisar, identificamos que vários outros produtos do mercado já ofereciam esse tipo de chat com IA, reduzindo o diferencial real da proposta. Somado a isso, construir e manter algo assim custaria caro, considerando que só o time de Frontend cuidaria das interações humano-máquina.
- Redirecionamento: decidimos não construir um chat novo no site. Em vez disso, focamos em duas frentes mais simples: melhorar a FAQ existente e evoluir a IA que já rodava no bot do WhatsApp.
- FAQ reorganizada, com melhor organização de como as informações são encontradas.
- Campo de busca customizado na FAQ, no estilo "find in page" de navegador, buscando por correspondência exata (evolução futura prevista pra busca aproximada, por palavras ou escritas próximas).
- Em paralelo, pelo time de back-end: o chatbot do WhatsApp foi redesenhado pra rodar 100% em IA, deixando de misturar árvore de decisão por menu com IA, passando a ler um documento de conhecimento acumulado sobre o produto e escalar a conversa pro time de CX quando não consegue responder. A definição de como isso funcionaria foi do time de back-end, não fez parte do escopo de design de Fernando.
- Um painel de admin pro CX (controle de conteúdo, banner de aviso, tags por landing page) foi especificado, mas nunca construído pelo back-end — fica registrado como proposta que não saiu do papel, não como entrega.
O que não deu certo
- Nem toda proposta bem desenhada sai do papel: o painel de admin pro CX ficou só como especificação. Priorização de outras frentes da empresa, não falha no design, foi o que decidiu isso.
- A ideia de um chat modular com IA no próprio site não foi adiante por si só: o custo de manter algo assim só com o time de Frontend, cuidando sozinho das interações humano-máquina, não compensava.
- A proximidade com quem decide (stakeholder) pode redefinir o escopo de um projeto inteiro: o que começou como uma melhoria pontual de FAQ virou conversa sobre produto white label, mesmo que essa conversa também não tenha avançado depois, já que outros produtos do mercado já existiam fazendo exatamente isso.
O que eu faria diferente
- Focaria num escopo menor, na necessidade real do momento, sem me empolgar com as ideias que foram surgindo pelo caminho. O pedido original era um bloco simples de FAQ com IA, e o escopo cresceu até virar conversa de produto white label antes de esfriar.
O que levo daqui
- Nem toda boa ideia deve virar produto no primeiro momento: o custo de manter um chat modular só com o time de Frontend mostrou que o diferencial real importa tanto quanto o potencial da ideia. Descartar o chat na primeira rodada foi a decisão certa com a informação daquele momento.
- A proximidade com quem decide (stakeholder) pode redefinir o escopo de um projeto inteiro.