Resumo Executivo

Vinicius Pereira; Pablo Henrique Paschoal Capucho

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

O Customer Relationship Management, comumente referido pela sigla CRM, constitui um conjunto articulado de práticas, estratégias e processos de coleta de dados que se apoia na tecnologia para gerenciar, prolongar e otimizar o relacionamento com o consumidor. No cenário contemporâneo, o estabelecimento de vínculos sólidos com a base de clientes configura um diferencial competitivo determinante em diversos segmentos, especialmente no varejo, que enfrenta pressões crescentes de um mercado globalizado e altamente disputado (Zenone, 2019). As estratégias de marketing e vendas evoluíram para modelos centrados nas demandas e na satisfação do indivíduo, distanciando-se do foco exclusivo no produto ou serviço. A implementação eficiente de sistemas de gestão de relacionamento permite que a organização compreenda profundamente as características e comportamentos do público-alvo, elevando os níveis de satisfação e agregando valor à oferta (Zenone, 2019). O objetivo central reside na fidelização, elemento que atua como catalisador para compras futuras e consolida uma vantagem competitiva sustentável (Hassan et al., 2015). Em um ambiente onde produtos e serviços apresentam qualidades técnicas similares, a experiência do cliente torna-se o principal fator de distinção, exigindo que as empresas aprimorem todas as etapas da jornada de compra (Kumar e Reinartz, 2018).

No contexto brasileiro, o mercado de varejo de autopeças demonstra um crescimento vigoroso, impulsionado pelo aumento da frota circulante e pela necessidade constante de reposição de componentes. Entretanto, este setor enfrenta desafios críticos relacionados à rápida obsolescência dos itens e à complexidade da gestão de estoques, o que demanda processos internos rigorosos (Alves et al., 2025). A eficiência operacional pode ser severamente comprometida caso não exista uma comunicação estratégica com os clientes, pois a ausência de interações qualificadas e estímulos adequados reduz a intenção de compra e impacta negativamente os resultados comerciais. O elevado nível de concorrência exige que as empresas busquem alternativas para reter sua base, sendo o CRM uma ferramenta eficaz para tal propósito (Steel et al., 2013). É imperativo notar que a satisfação, por si só, não assegura a fidelidade, mas a insatisfação é um vetor garantido para a perda do cliente (Kumar e Reinartz, 2018). O sistema de gestão coloca o consumidor no centro do processo de venda, padroniza os atendimentos e permite uma divisão clara de tarefas entre a equipe comercial, minimizando dúvidas e agregando valor à jornada de aquisição (Matielo, 2022). Para que essa estrutura funcione a longo prazo, a qualificação dos profissionais que operam o sistema é indispensável, garantindo que o contato direto seja profissional e assertivo.

A análise foca em uma empresa varejista do ramo de autopeças com 30 anos de atuação, situada em Bragança Paulista, São Paulo. Em mercados competitivos, o atendimento eficiente é vital, pois a alta rotatividade e a demanda elevada, tanto no ambiente físico quanto no digital, podem sobrecarregar a equipe e precarizar o serviço. A adoção de um sistema de gestão visa otimizar a comunicação e a negociação, aprimorando a experiência do consumidor e elevando a eficiência operacional. Dado que o segmento de autopeças para tratores possui demandas recorrentes e sazonais, estabelecer uma frequência de contato semanal ou quinzenal, baseada no histórico de compras, permite que a equipe atue de forma proativa. O mapeamento antecipado de necessidades possibilita ofertas relevantes antes mesmo da manifestação da demanda pelo cliente, fortalecendo o relacionamento e a percepção de valor. A empresa identificou que seu público possui baixa aderência às redes sociais convencionais, o que limita o alcance de campanhas de tráfego pago. Nesse cenário, a utilização do WhatsApp como canal direto, integrado a um sistema de CRM, torna-se essencial para uma abordagem personalizada e assertiva, permitindo a distribuição de campanhas segmentadas para cada nicho específico de clientes.

A metodologia adotada para este estudo caracteriza-se como uma pesquisa aplicada e descritiva, com foco na resolução de problemas operacionais específicos por meio de uma abordagem quantitativa, permitindo a mensuração de resultados em escala numérica (Murphy e Rosental, 2001). O delineamento seguiu a lógica da pesquisa-ação, partindo da implementação do sistema de CRM em uma empresa focada em peças para tratores para transformar a dinâmica de atendimento e produzir conhecimento sobre essas mudanças (Barbier, 2007). A técnica de levantamento de dados secundários foi fundamental, consistindo na coleta e análise de informações registradas em fontes internas, como relatórios de vendas e históricos de interações. Esse método permitiu compreender o cenário prévio e embasar a estratégia de implementação. A utilização desses dados possibilitou a identificação de padrões, o diagnóstico de desafios operacionais e a avaliação do impacto potencial da nova ferramenta na otimização do serviço e na eficiência da organização.

A escolha da empresa justificou-se pela dificuldade encontrada na padronização do atendimento e na fidelização de novos consumidores. A primeira etapa consistiu em um levantamento detalhado junto à equipe de vendas para quantificar a captação e retenção antes da intervenção tecnológica. Posteriormente, desenvolveu-se um fluxo de conversa estruturado com base em atendimentos históricos, visando gerar dados para caracterizar os clientes conforme o tipo de compra. Essa coleta de informações permitiu a segmentação da base em categorias, utilizando variáveis específicas para aprimorar as estratégias comerciais. A segmentação é o pilar que permite ao sistema gerar abordagens personalizadas para cada perfil. A implementação foi monitorada continuamente, avaliando dados para executar ações de remarketing, ofertas específicas por categoria e comunicações agendadas. A análise quantitativa buscou identificar melhorias nos processos e verificar se a segmentação proposta contribuiu para a eficácia das estratégias comerciais.

O processo operacional foi estruturado na plataforma Kommo, uma solução de gestão focada em automação de vendas e integração com o WhatsApp Business API. O objetivo principal foi organizar a qualificação, segmentação e comunicação para aumentar a eficácia das campanhas e o relacionamento de longo prazo. Com o sistema, cada novo contato é inserido em um fluxo padronizado onde informações estratégicas são coletadas, como a marca do trator (New Holland, John Deere, Massey Ferguson ou Valtra), o modelo, o ano de fabricação e a classificação do cliente entre consumidor final ou prestador de serviço (B2B ou B2C). O interesse em receber comunicações promocionais também é registrado. Esses dados são inseridos em campos personalizados e marcadores, conhecidos como tags, que viabilizam a segmentação detalhada. A fase de elaboração focou em converter requisitos de uso em um modelo de dados executável, definindo campos mínimos para o registro inicial e campos complementares para preenchimento posterior, evitando interrupções no fluxo de atendimento. Para reduzir inconsistências, foram adotadas listas controladas e regras objetivas de preenchimento.

Os marcadores organizados por marca e tipo de cliente permitiram a priorização de atendimentos e a criação de listas de envio simplificadas. O registro formal de consentimento, com data e responsável, além de comandos de exclusão voluntária (opt-out), garantiu a segurança jurídica e operacional da estratégia. O cadastro passou a ser a referência central para a continuidade do serviço, permitindo que novos integrantes da equipe assumissem conversas apoiados no histórico, reduzindo a dependência da memória individual e o tempo de ambientação. A implementação envolveu a divisão do setor comercial em dois grupos: um focado na execução diária via WhatsApp e outro na gestão estratégica e planejamento de campanhas. Essa divisão permitiu mapear gargalos e confirmar que a eficiência dependia da classificação correta desde o primeiro contato. A coleta estruturada na entrada foi considerada menos trabalhosa do que correções posteriores, criando uma base valiosa para o acompanhamento comercial (Kumar e Reinartz, 2018). Conhecer o cliente desde o início estabelece uma vantagem competitiva em mercados com ofertas similares (Zenone, 2019).

A integração tecnológica permitiu que todas as conversas fossem capturadas pelo sistema sem intervenção manual, garantindo rastreabilidade e histórico único. O fluxo de conversa e os comandos para o agente de inteligência artificial foram desenhados considerando a natureza consultiva das vendas de autopeças. Muitos clientes utilizam áudios e fotos, dependendo de consultas técnicas a catálogos não digitalizados. O agente de inteligência artificial foi programado para realizar a saudação, explicar o funcionamento do atendimento, coletar dados básicos do trator e registrar o consentimento para mensagens futuras. Após essa triagem inicial, o contato é direcionado a um atendente humano para a fase técnica e orçamentária. Esse modelo híbrido assegura resposta imediata e padronizada, mas preserva a consultoria especializada necessária para o fechamento da venda. A interface em estilo Kanban facilitou a visibilidade do deslocamento dos contatos entre as etapas, favorecendo a gestão do funil de vendas.

Antes da exposição aos clientes, o fluxo foi submetido a testes em ambiente de simulação para verificar a aplicação correta de tags e o preenchimento de campos. Os testes cobriram cenários de respostas incompletas e mudanças de marca durante o diálogo, resultando em ajustes na nomenclatura e na ordem das perguntas. Essa prática de testar e ajustar reflete a lógica da pesquisa-ação, onde a intervenção é validada de forma controlada (Barbier, 2007). A transição para a operação real considerou a estabilidade do fluxo e a eficácia do encaminhamento para o time humano. O uso de critérios objetivos de prontidão resgata a orientação de garantir consistência ao longo da jornada para transformar eficiência em valor percebido (Kumar e Reinartz, 2018). O sistema atua como memória organizacional, acelerando a curva de aprendizado de novos colaboradores, que podem acessar rapidamente o perfil do cliente e compreender o contexto da demanda.

As métricas de operação monitoradas incluíram a taxa de triagem concluída, o percentual de dados essenciais preenchidos e o tempo de resposta humana. Ajustes foram incorporados para encurtar mensagens de instrução e reposicionar perguntas que apresentavam baixa taxa de resposta. A padronização permitiu conectar o atendimento inicial à estratégia de campanhas. Com a base classificada, listas para disparos de ofertas sazonais e por marca foram construídas com rapidez, eliminando gargalos anteriores da equipe. No varejo de autopeças, essa organização permite que as campanhas respeitem janelas de demanda e restrições de estoque (Alves et al., 2025). A automação acelerou o processo, mas a experiência reforçou que ela não substitui a consultoria técnica em vendas complexas. A combinação de resposta instantânea e suporte especializado elevou a satisfação percebida, pois o cliente sente-se acolhido sem perder o contato com o especialista.

A validação dos resultados ocorreu em dois marcos temporais: após um mês e após três meses de operação. No primeiro mês, foram cadastrados aproximadamente 122 clientes, dos quais 70% receberam ao menos um marcador de segmentação. Três campanhas promocionais foram disparadas nesse período, utilizando critérios como marca do trator e tipo de venda para aperfeiçoar a comunicação direta. A taxa de resposta foi definida pela interação do cliente em até quatro dias após o disparo. No terceiro mês, a base de dados expandiu para 429 registros, superando a meta intermediária de 250 nomes. O nível de marcação subiu para 83,45%, representando um avanço de 13,45 pontos percentuais em relação ao primeiro mês. Esse crescimento indica maior disciplina de registro e redução de lacunas cadastrais, o que diminui o retrabalho e acelera o reengajamento por nicho.

A análise detalhada de uma campanha específica para proprietários de tratores Massey Ferguson revelou o impacto da segmentação. No modelo anterior, sem distinção de marca, a taxa de resposta variava entre 10% e 15%. Com o envio direcionado apenas aos proprietários identificados pela tag, a taxa de resposta saltou para 35%. Observou-se também um efeito de venda adicional, onde os clientes solicitavam orçamentos para itens não previstos no disparo original. Esse resultado confirma que a segmentação eleva a pertinência da mensagem e amplia as oportunidades de diálogo comercial. Além das ações por marca, foram estruturadas campanhas de remarketing para manutenção preventiva. Clientes que adquiriram óleo receberam lembretes programados para a substituição de filtros, respeitando o intervalo usual de manutenção. Essa estratégia visa estimular o retorno dentro do ciclo esperado de uso, elevando o valor percebido do novo formato de atendimento.

Do ponto de vista operacional, os efeitos foram diretos: o conteúdo técnico correto chegou ao público adequado, o que se refletiu no aumento expressivo de interações. O uso de listas baseadas no histórico recente viabilizou ações de remarketing que antes eram inexistentes devido à falta de dados estruturados. As respostas dos clientes passaram a incluir novas demandas, ampliando o potencial de geração de orçamentos a partir de um único estímulo. A adoção de rotinas simples, como a verificação quinzenal de preenchimento de campos e a unificação mensal de cadastros duplicados, garantiu a qualidade da base de dados. Na gestão cotidiana, o uso de medidas simples para orientar decisões frequentes facilita a manutenção do sistema (Davenport e Harris, 2007). O conjunto de marcadores permaneceu focado na utilidade prática para campanhas e atendimento, evitando a coleta de informações desnecessárias que poderiam prejudicar a fluidez do contato.

A autorização para o envio de mensagens é registrada com data visível, proporcionando segurança jurídica. Caso o cliente mude de equipamento, os campos são atualizados, preservando o histórico para evitar perda de contexto. A organização da base cria condições para evoluções futuras, como a análise da carteira para entender a regularidade de retorno e priorizar contatos (Fader, Hardie e Ross, 2022). Antes da implementação, a empresa não possuía meios estruturados para mensurar respostas, dependendo de análises manuais retrospectivas. O suporte tecnológico permitiu uma segmentação precisa, contribuindo para o aumento das solicitações de orçamento e conversões. A avaliação confirmou que a implementação do CRM em uma varejista de autopeças gera otimização na comunicação e permite campanhas específicas que melhoram as estratégias de venda.

Os indicadores de base demonstraram uma evolução sólida, com o salto de 122 para 429 clientes em um trimestre e a melhoria na completude dos registros. Esse avanço é fruto da decisão de simplificar o atendimento inicial e incorporar elementos que geram confiança, como o áudio de apresentação do proprietário. A eficácia do sistema aumenta quando ele considera o contexto e as expectativas do público (Steel, Dubelaar e Ewing, 2013). A combinação de mensagens explicativas e um fluxo conciso reduziu as desistências iniciais, que no primeiro mês chegavam a 30% dos contatos. Com os ajustes, o time de vendas passou a receber registros mais completos, facilitando a continuidade do processo comercial. A revisão da saudação e a nova ordem das perguntas foram fundamentais para esse resultado, encurtando o tempo até o orçamento.

A continuidade do projeto exige a manutenção do ciclo de medição em períodos regulares e a expansão controlada da coleta de dados, focando apenas no que será efetivamente aplicado em ações comerciais. O registro de aprendizados em roteiros para a equipe é uma prática recomendada para consolidar o conhecimento. Com o acúmulo de histórico de compras, técnicas de priorização mais sofisticadas tornar-se-ão viáveis sem alterar profundamente a rotina de trabalho. A integração entre tecnologia e processos bem definidos mostrou-se capaz de transformar a realidade operacional da empresa, conferindo agilidade e precisão às ações de marketing. A pertinência das mensagens enviadas via WhatsApp, sustentada por uma base de dados rigorosamente segmentada, provou ser o caminho para superar a baixa aderência às redes sociais tradicionais e fortalecer o vínculo com o cliente no setor de autopeças.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, uma vez que a implementação do sistema de CRM integrado ao WhatsApp permitiu a estruturação de uma base de dados qualificada, resultando em um aumento significativo na taxa de resposta das campanhas e na eficiência do atendimento comercial. A transição de uma comunicação genérica para uma abordagem segmentada por marca e perfil de cliente elevou a taxa de interação de uma média de 15% para 35% em ações específicas, demonstrando o impacto direto da organização da informação nos resultados de vendas. O modelo híbrido, que combina a triagem automatizada com a consultoria técnica humana, mostrou-se adequado às expectativas do público do setor de autopeças, reduzindo desistências e otimizando o tempo da equipe. A metodologia de pesquisa-ação permitiu ajustes contínuos que elevaram a completude dos cadastros para 83,45%, consolidando o CRM como um ativo estratégico para a previsibilidade de demandas e a fidelização da base de clientes em um mercado altamente competitivo.

Referências Bibliográficas:

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Barbier, R. 2007. A pesquisa-ação. 1(3). Liber, Brasília, DF, Brasil.

Davenport, T. H.; Harris, J. G. 2007. Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business Review Press, Boston, MA, EUA.

Fader, P. S.; Hardie, B. G. S.; Ross, M. 2022. The Customer-Base Audit: The First Step on the Journey to Customer Centricity. Wharton School Press, Filadélfia, PA, EUA.

Hassan, R. S.; Nawaz, A.; Lashari, M. N.; Zafar, F. 2015. Effect of Customer Relationship Management on Customer Satisfaction. Procedia Economics and Finance 23 (23): 563–567.

Kumar, V.; Reinartz, W. 2018. Customer Relationship Management: Concept, Strategy, and Tools. 3 ed. Springer, Berlim, Alemanha.

Matiello, P. E. L. 2022. Estudo de caso sobre a aplicação de um software CRM para gestão de clientes em uma pequena empresa. Monografia em Engenharia de Produção. Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, MG, Brasil.

Rosental, C.; Frémontier-Murphy, C. 2001. Introdução aos métodos quantitativos em ciências humanas e sociais. Instituto Piaget, Porto Alegre, RS, Brasil.

Steel, M.; Dubelaar, C.; Ewing, M. T. 2013. Developing customised CRM projects: The role of industry norms, organisational context and customer expectations on CRM implementation. Industrial Marketing Management 42 (8): 1328–1344.

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Zenone, L.C. 2019. CRM: Customer Relationship Management: Marketing de Relacionamento, Fidelização de Clientes e Pós-Venda. Almedina, São Paulo, SP, Brasil.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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