Ir para o conteúdo principal
Estudos de caso

Prova por raciocínio, não por métricas vazias.

Cada caso abaixo descreve o contexto real, o problema identificado, a hipótese estratégica que orientou a intervenção e o impacto percebido. O objetivo não é impressionar com números — é mostrar como o raciocínio funciona na prática.

E-commerce — Conversão

Tráfego crescente, conversão estagnada

Contexto

E-commerce de nicho com investimento mensal consistente em mídia paga. O tráfego crescia, mas a taxa de conversão permanecia abaixo de 1% há mais de seis meses, tornando o custo de aquisição progressivamente inviável.

Problema identificado

A leitura inicial da empresa era que o problema estava na segmentação dos anúncios. A análise mais cuidadosa revelou outra coisa: os usuários chegavam ao site, mas a página de produto não persuadia. A proposta de valor era genérica, a hierarquia visual confusa e o processo de decisão do usuário não estava sendo apoiado pela estrutura do conteúdo.

Hipótese estratégica

O problema não era de volume de tráfego nem de segmentação de mídia. Era de jornada pós-clique. Melhorar a conversão do tráfego existente seria mais eficiente — e mais rápido — do que aumentar o investimento em aquisição.

Intervenção

Reestruturação da página de produto: hierarquia de informação, argumentação de valor, copy orientado a objeções reais, elementos de prova social posicionados estrategicamente. A mídia não foi tocada nesta fase.

Impacto percebido

Melhora expressiva na taxa de conversão nos primeiros 60 dias após a implementação. O custo de aquisição caiu proporcionalmente, sem aumento no investimento em mídia. A empresa voltou a ter margem para crescer o tráfego com sustentabilidade.

Os resultados descritos são específicos ao contexto deste cliente e não constituem garantia de desempenho para outros projetos.

Serviços B2B — Operação comercial

WhatsApp sobrecarregado, oportunidades perdidas

Contexto

Empresa de serviços B2B que recebia alto volume de contatos via WhatsApp semanalmente. O time comercial estava sobrecarregado com triagem manual, respostas atrasadas e falta de padronização no atendimento. A taxa de conversão de contatos em propostas era baixa.

Problema identificado

A empresa entendia o problema como falta de pessoas no time. A análise revelou algo diferente: a maioria dos contatos chegava sem qualificação prévia, exigindo muito tempo para entender o que cada pessoa precisava. Além disso, a inconsistência nas respostas — dependendo de quem atendia — gerava percepções diferentes da empresa para prospects diferentes.

Hipótese estratégica

O gargalo não era de capacidade humana — era de processo. Com qualificação automatizada antes do contato humano e um fluxo de atendimento padronizado, a mesma equipe conseguiria atender mais contatos com mais qualidade e menos esforço.

Intervenção

Estruturação de fluxo de qualificação automatizado via WhatsApp Business API: triagem de intenção, coleta de informações relevantes antes do contato humano e roteamento inteligente por tipo de demanda. Criação de biblioteca de respostas padronizadas para as situações mais comuns.

Impacto percebido

Redução significativa no tempo de triagem manual. A equipe passou a atender leads já qualificados, com contexto prévio sobre a demanda. A taxa de conversão de contatos em propostas aumentou de forma consistente, e a percepção de qualidade do atendimento — medida por feedback informal dos clientes — melhorou.

Os resultados descritos são específicos ao contexto deste cliente e não constituem garantia de desempenho para outros projetos.

Cada contexto é diferente

O raciocínio é o mesmo. O diagnóstico é o seu.

Cada contexto é diferente. Uma conversa de diagnóstico ajuda a identificar onde está a sua maior fricção e qual intervenção faz sentido.

Sem proposta genérica. Sem pressão para contratar.