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Cômodo · Design de serviço e estratégia · Varejo

Religando vendas e marketing: prospecção com IA e indicações premiadas para uma revenda que tinha parado de vender

A Kaleb Brasil, revenda de sistemas de automação para o pequeno varejo, estava com o comercial parado. Redesenhei o serviço de vendas e marketing como um sistema só.

Antes

Prospecçãoninguém mais batendo de porta em porta

postagens soltas nas redes

Funil de vendasNenhum funil e nenhum processo para buscar novos leads.

cliente novo? só por indicação

comercial parado

Depois
Service blueprint da prospecção e qualificação de leads com IA
Um serviço de prospecção documentado, do primeiro contato ao vendedor

Prospecção sem bater de porta em porta.

Um processo documentado em SOP, em que a equipe só preenche uma planilha e um agente de IA no WhatsApp faz o primeiro contato e qualifica o lead com uma nota de 0 a 100.

Um piloto com meta clara.

Calculado de trás para frente: da meta de vendas até o número de leads que precisava entrar no funil por semana.

Mensagens em escala.

Numa única semana de maio, cerca de 1.850 mensagens enviadas, mais de 1.800 entregues e cerca de 1.400 mensagens recebidas dos leads.

Dois programas de indicação.

Com recompensas, para clientes e para escritórios de contabilidade parceiros, apoiados na maior força da empresa: ser muito bem indicada.

Meu papel
Designer de serviço e estratégia: pesquisa, Matriz CSD, benchmark, blueprint e SOP, desenho do piloto e das métricas, construção do sistema de prospecção e coordenação da equipe
Equipe
Alan Gustavo (service design e estratégia), Marta Portela (marketing) e Priscila (comercial)
Período
Pesquisas a partir de novembro de 2025 · projeto de janeiro a junho de 2026
Ferramentas
FigJam, Zaia (agente de IA), API do WhatsApp (Meta), Google Apps Script e Google Sheets, base pública de dados de empresas, Canva
01 · A bagunça

Um comercial que tinha parado

A Kaleb vende e dá suporte a sistemas de automação comercial (frente de caixa, estoque, fiscal) para mercados, lojas de bairro, restaurantes e outros pequenos varejos.

Todo ano, muitas empresas com potencial para virar cliente abrem e fecham, e a Kaleb precisa encontrar as novas. Para isso, contratava pessoas para prospectar na rua. Mas elas demoravam a entender o negócio, não ficavam engajadas por muito tempo e não traziam o resultado esperado. No começo de 2026, ninguém mais fazia esse trabalho, e o comercial estava parado.

O marketing era cuidado por uma freelancer e se resumia a postagens simples nas redes sociais, sem ligação com as vendas.

02 · Entender antes de propor

A maior força da empresa já estava ali

Antes de começar o projeto, ainda em novembro de 2025, montei um plano de pesquisa com um desafio claro: entender e quantificar por que era tão difícil agendar visitas com novos clientes.

  • Com a CEO, reuni as informações atualizadas sobre clientes, vendas e o que já tinha sido tentado.
  • Organizei o que se sabia numa Matriz CSD, separando certezas, suposições e dúvidas. Entre as certezas: as indicações traziam pelo menos um cliente novo por mês, os clientes ficavam pela confiança e não pelo preço, e a empresa não tinha um funil nem um processo para buscar novos leads.
  • Fiz um benchmark com cinco concorrentes da região, comparando funcionalidades, tipo de suporte, preço, segmentos e avaliações no Google.
  • Participei de uma reunião com outras revendas e com a central, para ouvir o que cada uma estava fazendo.

A conclusão: não havia uma receita pronta. A solução precisava caber no contexto da Kaleb. A empresa atende muito bem e é muito indicada. O que faltava era um processo para gerar contatos novos sem depender de alguém batendo de porta em porta.

“Como transmitir a confiança que os clientes já têm na Kaleb a varejistas que ainda não a conhecem?”

O cômodo reformado

Um jeito de testar rápido, um processo documentado e um agente de IA fazendo o primeiro contato.

03 · Um método para testar rápido

PPP: pense, partilhe, produza

Com pouco tempo e pouco recurso, precisávamos testar muitas ideias sem gastar meses em cada uma. Daí nasceu, quase como uma brincadeira entre a equipe, o PPP. A brincadeira virou o nosso jeito de trabalhar no projeto, e foi com ele que descobrimos, na prática, o que funcionava e o que não.

  1. PenseTraga uma ideia nova.
  2. PartilheLeve ao grupo para entender se e como dá para fazer.
  3. ProduzaTeste, nem que seja de um jeito bem simples, para ver se funciona.
04 · O planejamento

Duas frentes, um destino

Organizei a estratégia numa lousa de planejamento, com duas frentes que alimentam o mesmo objetivo. Tudo converge para um só ponto: visitas do vendedor a leads que já chegam aquecidos, seja por indicação de parceiros, por indicação de clientes, por interesse demonstrado na prospecção ou por uma visita a um cliente com o perfil ideal.

Comercial · Prospecção
  • ICPs (perfil de cliente ideal) com IA e um consultor
  • Levantamento de leads com IA
  • Disparos pelo WhatsApp com o agente de IA
  • Ligações para leads frios que demonstraram interesse
  • Landing page e e-mail marketing
Comercial · Relacionamento
  • Visitas de relacionamento
  • Indicação incentivada com os escritórios de contabilidade parceiros
  • Indicação incentivada com os próprios clientes
Marketing
  • Físico: entrega de portfólio
  • Digital: vídeos no Instagram e blog
  • Posicionamento: manter o lead frio lembrando da Kaleb e mostrar a proposta de valor
Lousa de planejamento com as frentes comercial e de marketing convergindo nas visitas do vendedor
Cada ação da lousa virou um cartão com planejamento, passo a passo, volume esperado, custo aproximado e responsável.
05 · O novo serviço de prospecção

Um blueprint, um SOP e uma nota para cada lead

Documentei o novo processo num blueprint de serviço, com todas as camadas: as ações do lead, os pontos de contato, o que o lead vê, o que acontece por trás, os sistemas e planilhas envolvidos, as regras de qualificação, as dependências, os riscos e as métricas de gestão.

Service blueprint completo da prospecção e qualificação de leads frios com IA
  1. ProspectadorPreenche uma planilhacom poucos campos obrigatórios: empresa, segmento, WhatsApp, endereço e cidade.
  2. SistemaValida e disparaao marcar “Enviar para IA”, um script manda os dados ao agente.
  3. Agente de IAConversa e qualificapelo WhatsApp, de forma consultiva, investigando as dores do pequeno varejo.
  4. VendedorRecebe só os qualificadoscom uma nota e um resumo da conversa.
Primeira página do SOP de prospecção e qualificação com IA
O SOPPara que qualquer pessoa conseguisse operar o processo, escrevi um SOP com os papéis (prospectador, agente de IA e comercial), o passo a passo de cada um e a estrutura exata das planilhas de entrada e de saída.

O agente classifica cada lead com uma nota de 0 a 100, somando critérios simples: interesse demonstrado, dor confirmada, momento de compra, perfil do negócio, autoridade de decisão e aderência ao produto.

< 60Descartado ou requalificado, e guardado para ser reaproveitado no futuro.
60 a 79Entra em nutrição e é analisado pelo qualificador e pelo comercial.
80 ou maisVai direto para o vendedor.
Escolher onde prospectar
  • Mapas de prospecção no Google My Maps, com rotas planejadas, aprovados com a direção em janeiro
  • IA para levantar os leads de cada região a partir do perfil de cliente ideal
  • Dados públicos de empresas por API, para montar a lista de lojas
Dados protegidosDefini uma política de acesso às planilhas, alinhada à LGPD: cada papel vê apenas o que precisa, e os leads quentes ficam só com o vendedor e o gestor.
O sistema que liga tudoConstruí as planilhas no Google Sheets e os scripts no Apps Script que enviam os leads ao agente da Zaia, disparam as mensagens pelo WhatsApp e acompanham o status de cada envio.
06 · Um piloto com meta calculada de trás para frente

Da meta de vendas aos leads por semana

Funil do piloto: 400 leads frios por mês, 11 visitas qualificadas, meta de 3 clientes
Em vez de “vamos ver no que dá”Desenhei um piloto de três meses com uma meta concreta e calculei o funil de trás para frente: da meta de vendas até as visitas, os leads quentes, as conversas e, por fim, o número de leads frios que precisavam entrar por semana. O plano previa cerca de 100 leads frios por semana, com metas semanais para cada papel e cenários claros de decisão: interromper, validar, manter ou escalar.
07 · O que aconteceu

O sistema rodou

As mensagens saíam pelo WhatsApp com modelos aprovados pela Meta, e um painel na planilha mostrava, para cada lote, quantas tinham sido enviadas, entregues, lidas ou falhado. Numa única semana de maio (de 4 a 8):

~1.850mensagens enviadas
1.800+mensagens entregues
~1.400mensagens recebidas dos leads
~3novas visitas por mês, quando o processo engrenou

Testamos muita coisa antes de descobrir o que funcionava. Quando o processo engrenou, os contatos e as visitas começaram a crescer, ainda de forma tímida. Por falta de recursos, o projeto foi interrompido em junho, antes de podermos verificar se chegaríamos a todos os resultados do piloto.

08 · Indicações que viram programa

A maior fonte de vendas virou um serviço

Regulamento do Programa de Benefícios para Parceiros da Kaleb Brasil
Dois programas de indicaçãoUm para os escritórios de contabilidade e outro para os clientes. O Programa de Benefícios para Parceiros é uma jornada de cinco níveis (Semente, Crescimento, Evolução, Expansão e Colheita), com regras claras do que conta como indicação válida, contagem mensal e recompensas em experiências e vouchers.
Contadores como parceirosEscrevi e apliquei, em abril, uma pesquisa quantitativa com os escritórios. Por e-mail, vieram poucas respostas. Então mudamos a abordagem: contato pelo WhatsApp e uma cesta com um cartão convidando cada um para o programa. Isso abriu cerca de cinco conversas com contadores.
Uma newsletter quinzenalPor e-mail, para clientes e contadores, para manter o relacionamento vivo entre um contato e outro.
Redes sociais com funçãoConteúdo pensado para gerar confiança e alimentar a prospecção e as indicações.
09 · O que ficou

Uma equipe que aprendeu a testar rápido

E que continuou junta: dali nasceu a SHEEP³.

O que eu aprendi
  • Antes de propor uma solução, é preciso organizar o que se sabe e o que é só suposição. A Matriz CSD mostrou que a resposta estava numa força que a empresa já tinha.
  • Uma meta calculada de trás para frente transforma “vamos testar IA” numa decisão que a direção consegue acompanhar.
  • Menos campos geram dados melhores: a IA trabalha bem quando recebe pouco contexto, mas bem definido.
  • Tecnologia não substitui o vendedor: ela tira dele o trabalho repetitivo, para que ele cuide das pessoas.