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O Grupo Casas Bahia é um dos maiores varejistas omnicanal do Brasil, atendendo mais de 100 milhões de clientes em mais de mil lojas físicas e uma ampla presença nacional em logística e digital. Com milhares de avaliações de clientes chegando diariamente por diversos canais, a empresa precisava de uma forma moderna e escalável de analisar o feedback e identificar rapidamente oportunidades de melhoria. Ao utilizar o Databricks Agent Bricks, o Grupo Casas Bahia automatizou a classificação de comentários de clientes, fornecendo percepções práticas para todos os departamentos, aumentando a eficiência analítica em quatorze vezes e garantindo que a voz de cada cliente contribua para o avanço dos negócios.
Gerenciando volume e complexidades no feedback dos clientes
Com a evolução do mercado de varejo brasileiro, a experiência do cliente tornou-se um importantíssimo diferencial. O Grupo Casas Bahia recebe uma enxurrada de feedback da CES, NPS, Reclame Aqui, App Stores, Procons e Consumidor.gov, dificultando manter uma análise estruturada e responder às avaliações negativas em tempo hábil. "A classificação manual era um gargalo: levava cerca de uma hora só para processar 100 comentários, então frequentemente usávamos pequenas amostras, o que deixava lacunas em nossas percepções", explicou Brandon Ferreira de Mendonça, especialista em analítica de negócios. O processo de extração e organização de dados era trabalhoso e compartimentado dentro de uma única equipe, colocando em risco o valor e a agilidade do negócio à medida que a quantidade de feedback aumentava.
Para entender a voz autêntica do cliente, a Casas Bahia precisava automatizar a classificação de comentários, fazendo com que cada reclamação fosse categorizada por jornada, grupo e problema, resultando em painéis de controle mais precisos, análises de causa raiz mais rápidas e melhorias proativas em todos os pontos de contato digitais e físicos.
Databricks AI: Impulsionando uma abordagem unificada e escalável
A Casas Bahia adotou a Databricks Data Intelligence Platform para consolidar dados de feedback de várias fontes internas e externas em um lakehouse seguro, utilizando o Unity Catalog para governança e um pipeline de dados otimizado para ingestão, modelagem e análise. “A plataforma Databricks facilitou a conexão com diferentes modelos GenAI, para que pudéssemos testar, comparar e implantar rapidamente a melhor solução para nossa empresa”, compartilhou Brandon. A equipe implementou um prompt personalizado para o modelo Llama 3.3 70B da Meta (via Databricks AI Functions), automatizando a classificação de comentários de ponta a ponta e integrando os resultados aos painéis diários.
A transição de fluxos de trabalho manuais e isolados para um processo colaborativo alimentado por IA também transformou a forma como as equipes de dados operavam. Engenheiros de dados, cientistas, analistas e especialistas em experiência do usuário agora trabalham de maneira integrada, permitindo uma experimentação flexível, gerenciamento transparente de custos e rápida operacionalização. “A Databricks está sempre ao nosso lado, acelerando nossas análises, tornando a governança transparente e nos ajudando a adaptar soluções para gerar o máximo de impacto nos negócios”, observou Brandon.
Percepções, produtividade e estratégia centrada no cliente
O modelo automatizado de classificação de comentários agora processa 33.500 avaliações por mês, um aumento significativo em relação às apenas 1.500 processadas com a amostragem manual. Com 90% de precisão na identificação da jornada do cliente associada a cada comentário negativo, a equipe pode rapidamente identificar onde as experiências se falham, realizando o acompanhamento de 91 tipos distintos de problemas em todos os canais principais. "Ao automatizar a análise de comentários com Databricks AI, aumentamos a produtividade em 14 vezes e obtivemos uma melhoria de eficiência de mais de 9 horas de trabalho para cada 1.000 comentários", disse Brandon. “O modelo economiza mais de 4 mil horas de trabalho por ano, o equivalente a cerca de R$ 480.000, ao mesmo tempo que oferece a cada departamento uma visualização geral de 360 graus e em tempo real dos principais problemas enfrentados pelos clientes. Essa capacidade ajuda nossa empresa a agir mais rapidamente, planejar orçamentos com mais precisão e melhorar a satisfação.”
Os painéis de controle corporativos criados a partir desses dados unificados permitem uma priorização mais rápida e inteligente de iniciativas de experiência do usuário, produtos e operações. As partes interessadas, desde os gerentes de produto até os líderes de equipe e executivos, agora contam com essas percepções para fazer um planejamento estratégico e para melhorar consideravelmente a satisfação e o envolvimento. O resultado é um foco mais rígido nas principais melhorias, redução do tempo de análise e um alinhamento mais significativo referente ao que mais importa: o cliente.
"Essa transformação não só melhora a eficiência, mas também facilita o dia a dia das equipes comerciais, possibilitando percepções mais rápidas e confiáveis que ajudam a tomar melhores decisões e alavancar os resultados para os clientes", disse João Cuoco, coordenador de dados do Grupo Casas Bahia.
Referente ao futuro, a Casas Bahia planeja expandir seu modelo de analítica para novos canais de feedback, aprimorar classificações à medida que a linguagem evolui e monitorar como as percepções automatizadas influenciam diretamente as métricas de NPS e experiência do cliente. “A IA mudou fundamentalmente a forma como ouvimos o cliente e agimos”, disse Brandon. "Com o Databricks AI, podemos responder ao feedback negativo quase em tempo real, acelerando resoluções, melhorando a satisfação e criando uma fidelidade mais robusta em todas as etapas da jornada do cliente."