7 de jan. de 2026
Como a IA Melhora a Comunicação Omnichannel
Empresas brasileiras estão transformando a experiência do cliente com IA. Hoje, integrar canais de comunicação é indispensável para atender às altas expectativas dos consumidores.
92% dos brasileiros gastariam mais com marcas que evitam repetição de informações entre canais.
73,8% dos chats online em 2026 serão gerenciados por IA.
WhatsApp lidera com 147 milhões de usuários ativos no Brasil.
A IA permite personalização em escala, análise de sentimento em tempo real e automação de tarefas. Marcas como Santander, Magazine Luiza e Banco do Brasil já colhem resultados com redução de custos, aumento de eficiência e maior satisfação do cliente. Ferramentas como SacGPT centralizam dados e otimizam fluxos, garantindo interações consistentes e fluidas.
Se sua empresa quer se destacar, o momento de adotar IA na comunicação omnichannel é agora.
Impacto da IA na Comunicação Omnichannel: Estatísticas e Resultados
Integração de Canais e Históricos Unificados de Interação
Conectando Múltiplos Canais
A base de uma comunicação omnichannel eficiente está na capacidade de integrar diferentes plataformas em um único ponto de controle. Com o suporte de ferramentas baseadas em IA, é possível centralizar mensagens de canais como WhatsApp, Instagram, Facebook Messenger, Telegram, e-mail e chat web em uma única interface. Isso elimina a fragmentação no atendimento e garante continuidade nas interações, algo essencial para uma experiência fluida.
Um exemplo interessante é o da QuintoAndar, que, entre 2020 e 2021, desenvolveu um "recepcionista" virtual com IA para gerenciar mensagens recebidas via WhatsApp. O sistema utilizava um modelo BERT em português, combinando análise de texto com 66 características estruturais do histórico do cliente, como o número de imóveis alugados e o motivo do último ticket. O impacto foi significativo: a média de mensagens por ticket caiu de 18,2 para 14,2, permitindo que toda a equipe de triagem fosse redirecionada para outras funções. Essa abordagem não só otimizou o atendimento, mas também reforçou a centralização de dados do cliente, essencial para melhorar a eficiência.
Dados Centralizados do Cliente
Além de integrar os canais, consolidar os dados do cliente em um único local oferece uma visão estratégica e completa de sua jornada. Essa centralização, muitas vezes realizada por meio de um "data lake", permite que informações dispersas - como registros de faturamento, histórico de CRM, análises web e logs de chamadas - sejam acessadas de forma integrada.
Os benefícios são claros: a centralização reduz custos de atendimento em até 20–30% e pode aumentar a receita entre 5–8%. Um exemplo prático vem de uma operadora de telecomunicações italiana, que analisou o comportamento de uso de dados da família Rossi, identificando um aumento de 45% nos finais de semana. Com base nesse histórico centralizado, a empresa criou uma sequência de comunicação personalizada em apenas três dias. O resultado? Um aumento de 5% na receita incremental e taxas de clique até três vezes superiores às campanhas tradicionais.
Ferramentas como o Smart Summary também desempenham um papel importante, automatizando resumos de conversas longas e permitindo que os agentes mantenham consistência sem precisar revisar todo o histórico. Gabriel Wagner, da Alfacrux Assessoria Contábil, destaca essa funcionalidade:
"O resumo automático e a transcrição fiel de áudio fornecem mais segurança e clareza no atendimento. Simples e fenomenal!"
Personalização e Análise de Sentimento Impulsionadas por IA
Engajamento Personalizado com o Cliente
Hoje, personalização não é mais um luxo, mas uma exigência básica do consumidor. 71% dos consumidores esperam interações personalizadas, o que tem levado empresas a adotarem ferramentas de IA que criam experiências sob medida em grande escala.
O conceito de "Next Best Experience" (NBE) é um exemplo disso. Ele utiliza IA para analisar dados em tempo real e entregar mensagens personalizadas no momento certo, pelo canal preferido. Um caso interessante é o de uma empresa europeia de telecomunicações que aplicou IA generativa para ajustar mensagens com base em idade, gênero e padrão de uso de dados. O resultado? Clientes que receberam essas mensagens personalizadas responderam e agiram 10% mais vezes do que aqueles que receberam conteúdos genéricos. Outro exemplo vem de uma companhia aérea americana que, ao priorizar passageiros frequentes com machine learning, conseguiu aumentar a satisfação em 800% e reduzir o churn em 59%.
E essa personalização se torna ainda mais poderosa quando combinada com a análise de sentimento, que ajusta as respostas de acordo com o humor do cliente.
Detecção de Sentimento e Respostas Dinâmicas
A análise de sentimento vai além da personalização, refinando as interações em tempo real. Com IA, não se trata apenas de entender o que o cliente diz, mas também como ele se sente. Modelos como BERT e LSTM conseguem captar nuances emocionais com 85% de precisão, identificando frustração, satisfação ou urgência no momento certo.
Um exemplo prático é o Banco do Brasil, que integrou 600 linhas de WhatsApp não gerenciadas em uma plataforma unificada, a NiCE CXone Mpower. Com isso, 16.300 funcionários puderam atender mais de 1 milhão de clientes, garantindo rastreabilidade total. O banco ainda planeja implementar análise de sentimento baseada em IA até 2025, permitindo que as interações sejam ajustadas conforme o contexto emocional das mensagens de chat e voz. Silvio Sznifer, Engenheiro Principal de Plataformas de Relacionamento com o Cliente do Banco do Brasil, explica:
"Precisávamos de uma forma de escalar o atendimento e manter aquele toque pessoal confiável, garantindo que cada mensagem fosse compatível e rastreável."
Empresas que adotam análise de sentimento em tempo real têm 2,4 vezes mais chances de atingir suas metas de satisfação do cliente e podem melhorar a retenção em até 25% ao elevar a qualidade das conversas. Um ponto crucial é configurar sistemas que escalem automaticamente para agentes humanos quando altos níveis de frustração ou risco de churn forem detectados, evitando que clientes insatisfeitos fiquem presos na automação.
Ferramentas como o SacGPT (https://sacgpt.com.br) mostram como unir personalização e análise de sentimento em uma comunicação omnichannel eficiente. Combinando automação inteligente e um toque humano, essas tecnologias oferecem experiências de atendimento que realmente fazem a diferença.
Automação e Fluxos de Trabalho Inteligentes
Fluxos de Mensagens Automatizados
Hoje, a automação com IA vai muito além de respostas automáticas. Com o uso de Processamento de Linguagem Natural (PLN), sistemas modernos conseguem identificar a intenção do cliente e acessar informações relevantes, como dados de produtos ou históricos de compras. Tarefas simples, como rastreamento de pedidos, redefinição de senhas ou dúvidas frequentes, são resolvidas de forma instantânea, liberando os agentes humanos para situações que requerem empatia e análise mais detalhada. Essa combinação entre automação e suporte humano é essencial para oferecer um atendimento que seja ao mesmo tempo eficiente e personalizado.
Um exemplo prático é o de uma empresa global de camping que, em 2024, adotou uma solução cognitiva da IBM em seu contact center. O impacto foi notável: 33% de aumento na eficiência dos agentes, 40% mais engajamento dos clientes em múltiplos canais e um tempo médio de espera reduzido para apenas 33 segundos. Empresas que já utilizam IA avançada no atendimento ao cliente conseguem reduzir o tempo médio de chamadas em 38%, quando comparadas às que ainda dependem exclusivamente de equipes humanas.
No Brasil, plataformas como o SacGPT (https://sacgpt.com.br) estão ajudando empresas a criar fluxos automatizados com suporte a multimídia e bases de conhecimento personalizáveis. Isso permite escalar o atendimento sem comprometer a fluidez e o tom natural das interações. Mais importante, essas soluções são projetadas para identificar quando é hora de envolver um agente humano.
Transferência Humana para Questões Complexas
A automação brilha quando reconhece suas próprias limitações. 97% dos operadores que usam tecnologia de agente virtual relatam melhorias na satisfação dos clientes, graças à capacidade da IA de identificar situações que exigem intervenção humana. Sistemas inteligentes analisam fatores como urgência, complexidade e até mesmo sentimentos em tempo real, priorizando transferências automáticas quando detectam frustração ou risco de perda do cliente.
Um exemplo de sucesso vem do Bancolombia, que atende 17 milhões de clientes em 12 países. Em dezembro de 2024, a implementação de Automação Inteligente em suas agências resultou em um aumento de 50% na eficiência do atendimento. Além disso, a iniciativa gerou US$ 7 milhões em novas receitas, com um retorno sobre investimento de 1.300% no primeiro ano.
O diferencial está na continuidade do atendimento. Sistemas modernos garantem que todo o histórico da conversa seja preservado durante a transferência para um agente humano, eliminando a necessidade de o cliente repetir informações. Após assegurar que questões mais delicadas sejam tratadas por humanos, o foco se volta para otimizar os acompanhamentos automáticos e a gestão de multimídia.
Follow-Ups e Reconhecimento de Multimídia
Gerenciar follow-ups manualmente pode ser demorado e suscetível a erros. A IA resolve isso com automação de processos robóticos (RPA), que cuida de tarefas como envio de e-mails de acompanhamento, pesquisas de satisfação e atualizações de status de casos, sem precisar de intervenção humana. Além disso, ferramentas de transcrição de áudio convertem mensagens de voz em texto, agilizando a busca por informações e o processamento de solicitações.
Em 2025, a plataforma de pagamentos digitais PhonePe utilizou o motor Freddy AI para gerenciar consultas de clientes, desviando 80% das perguntas sem intervenção humana e ajudando os agentes com "próximas melhores ações" para follow-ups. Já a Iba Cosmetics integrou um chatbot Freddy para atender fora do horário comercial e coletar leads, o que contribuiu para um aumento de 260% nas vendas online.
Outro ponto forte das plataformas omnichannel modernas é a capacidade de processar vídeos, imagens e outros arquivos digitais no mesmo fluxo automatizado, garantindo que o tipo de mídia não seja um obstáculo para um atendimento eficaz. Alianderson, da CertFaz, destaca como essa funcionalidade trouxe ganhos reais:
"A ferramenta de transcrição de áudio me ajudou muito a acelerar o atendimento. Antes, tínhamos que ouvir os áudios para localizar o que o cliente disse; agora a informação está toda em texto."
Melhorando a Produtividade da Equipe com Análises e Insights
Análises em Tempo Real para Insights de Clientes
Dashboards com tecnologia de IA oferecem uma visão detalhada de métricas como volume de chamadas, tempo médio de atendimento e CSAT (Customer Satisfaction Score). Essas ferramentas ajudam gestores a tomarem decisões informadas em tempo real. Além disso, vão além dos relatórios tradicionais, identificando sinais de insatisfação ou riscos de perda de clientes e analisando o sentimento durante as conversas.
Um caso interessante é o da BrandAlley, que adotou IA para identificar o momento ideal de contato com seus clientes. Alexandra (Simon) Vancea, Diretora de Marketing da empresa, destacou o impacto dessa estratégia:
"O que a IA fez foi nos dizer quando falar com essas pessoas e ter uma conversa individual, com a liberdade de alcançar realmente os clientes no momento ótimo. Isso nos trouxe muito mais receita."
Indicadores como a taxa de deflexão - que mede consultas resolvidas automaticamente - e métricas de engajamento por canal mostram a eficiência dessas plataformas. Por exemplo, mensagens SMS alcançaram 98% de taxa de abertura, enquanto o WhatsApp registrou mais de 70% de respostas. A Dollar Shave Club, ao participar de um programa piloto da Zendesk, utilizou bots automatizados para resolver cerca de 4.500 tickets por mês, alcançando uma taxa de deflexão de 10%.
Ferramentas como o SacGPT (https://sacgpt.com.br) também se destacam, oferecendo rastreamento e análise em tempo real. Essa funcionalidade permite que equipes ajustem rapidamente suas estratégias e alocação de pessoal, prevendo picos de demanda com base em dados históricos. Essa abordagem não só melhora o atendimento ao cliente, mas também promove uma integração mais eficiente entre os times.
Melhor Colaboração entre Equipes
Com dados centralizados e insights precisos, a colaboração entre equipes se torna mais fluida e estratégica. Painéis unificados eliminam a necessidade de alternar entre diferentes sistemas, consolidando interações de canais como WhatsApp, redes sociais, e-mail e chat em uma única interface. Isso garante que qualquer membro da equipe tenha acesso ao histórico completo do cliente, evitando repetições e melhorando a comunicação interna.
A IA desempenha um papel essencial ao identificar automaticamente a urgência de cada caso e direcionar o cliente ao especialista mais adequado. Um exemplo disso é um grande processador de cartões na América Latina que combinou detecção por IA com engajamento omnichannel, processando 5 bilhões de transações anuais. O retorno foi significativo, com redução de fraudes e ganhos operacionais para cada R$ 1 investido.
Ao automatizar tarefas repetitivas, as equipes podem dedicar mais tempo a questões complexas e decisões estratégicas. Um cliente da Zenvia relatou que consumidores atendidos por canais digitais apresentaram uma satisfação 28% maior em comparação com aqueles atendidos exclusivamente por humanos. Caio Bamberg, CEO da Ketchum Brasil, reforça a importância de uma abordagem mais responsiva:
"Se você está postando mais do que está respondendo, você já está atrasado."
Definir KPIs claros, como tempo de resolução e CSAT por canal, é essencial para avaliar o impacto da IA na produtividade. Com 35% dos CIOs planejando adotar IA para obter vantagens competitivas, investir em treinamento estratégico para capacitar equipes a resolver problemas complexos e estabelecer conexões mais empáticas com os clientes se torna uma prioridade.
Tendências Futuras na Comunicação Omnichannel Impulsionada por IA
Modelos de Comunicação Preditiva
A inteligência artificial (IA) passou de sistemas que apenas reagem para motores preditivos capazes de antecipar as necessidades dos clientes. Essa evolução marca uma mudança importante: saímos do modelo de "empurrar" ofertas para uma abordagem focada na "próxima melhor experiência" (NBE). Isso significa coordenar diferentes canais - como cobrança, atendimento ao cliente e marketing - para evitar mensagens conflitantes e melhorar a experiência geral.
Um exemplo concreto vem de uma operadora de telecomunicações italiana, que entre 2024 e 2025 implementou um motor NBE baseado em IA para analisar os padrões de uso da "família Rossi". Ao identificar um aumento de 45% no consumo de dados nos finais de semana, a IA criou uma sequência personalizada de três dias: no primeiro dia, enviou um e-mail com planos personalizados; no segundo, uma notificação push no aplicativo com uma simulação de conta; e, no terceiro, um consultor humano fez uma ligação proativa. O resultado? Um aumento de 5% na receita incremental e um impacto de 30% na margem em apenas um ano.
Além disso, a IA avançada ajusta mensagens em tempo real, prevendo o impacto e adaptando a linguagem conforme necessário. Modelos de propensão ajudam a identificar clientes com maior chance de cancelar, fazer upgrades ou responder a promoções específicas. Um exemplo disso é uma companhia aérea americana que utilizou aprendizado de máquina para priorizar compensações para passageiros frequentes em risco. O resultado foi uma melhoria de 210% na segmentação de clientes vulneráveis e uma redução de 59% na intenção de cancelamento entre os clientes de maior valor.
"Imagine que sua empresa tivesse um motor impulsionado por IA que pudesse detectar quando um cliente precisa de ajuda - antes mesmo que ele perceba"
A implementação desses modelos preditivos pode gerar um aumento de 5% a 8% na receita, ao mesmo tempo que reduz os custos de atendimento entre 20% e 30%. Essa abordagem não apenas antecipa as necessidades dos clientes, mas também personaliza cada interação, complementando perfeitamente a integração omnichannel.
Interações Mais Naturais e Empáticas
Além de prever o que os clientes precisam, a IA está criando interações mais humanas e autênticas. Usando IA generativa, é possível desenvolver mensagens personalizadas com tom, imagens e textos adaptados, superando os antigos modelos baseados em templates. Com o processamento de linguagem natural mais avançado, a IA consegue entender nuances nas perguntas dos clientes e responder de maneira que soa mais humana. Ferramentas de análise de sentimento também ajudam a identificar o estado emocional dos usuários, ajustando o tom de voz em tempo real.
Um exemplo de sucesso vem de uma operadora de telecomunicações europeia que usou IA generativa para abandonar promoções genéricas. Ao enviar mensagens personalizadas baseadas em idade, gênero e uso de dados, a empresa viu o engajamento dos clientes crescer 10% em comparação com conteúdos não personalizados. Da mesma forma, um grande varejista norte-americano conseguiu gerar R$ 750 milhões em valor adicional em apenas um ano ao usar ofertas direcionadas por IA generativa.
Em 2024, 73% dos clientes afirmaram que as empresas os tratam como indivíduos, um aumento significativo em relação aos 39% registrados no ano anterior. Além disso, 56% dos consumidores disseram que não se importam em falar com um bot ou com um humano, desde que suas necessidades sejam atendidas. No entanto, 72% dos clientes consideram importante saber se estão interagindo com um sistema de IA, destacando a importância da transparência.
"71% dos consumidores esperavam que as empresas oferecessem interações personalizadas, e 76% ficaram frustrados quando isso não aconteceu"
Com 46% dos consumidores já realizando compras baseadas em recomendações de IA e 74% dos usuários de assistentes de IA buscando regularmente sugestões dessas ferramentas, o recado é claro: interações mais naturais e empáticas, impulsionadas por IA, deixaram de ser um diferencial para se tornarem indispensáveis para manter a relevância no mercado.
Atendimento Omnichannel e IA, com Nelson de Oliveira | CD Cast - Ep. 009
Conclusão
A inteligência artificial tornou a comunicação omnichannel algo concreto e mensurável. Empresas que adotam IA em suas estratégias conseguem resultados impressionantes: uma redução de até 40% no tempo de resposta e uma diminuição nos custos de atendimento entre 20% e 30%. Além disso, os consumidores estão cada vez mais exigentes - 71% deles já esperam interações personalizadas, e 76% se frustram quando isso não acontece.
Com a IA, dados de diferentes canais, como WhatsApp, e-mail e redes sociais, são integrados em um único repositório. Isso permite que os clientes alternem entre canais sem perder o contexto da conversa. Essa continuidade, somada a algoritmos preditivos que antecipam necessidades, pode elevar a satisfação do cliente em até 15% a 20%.
Os benefícios vão além dos números: a IA também transforma a rotina das equipes de atendimento. Em vez de substituir os humanos, ela os auxilia, liberando-os para focar em questões mais complexas. Ferramentas como resumos automáticos, transcrição de áudio e respostas assistidas podem economizar mais de 350 horas por mês, proporcionando mais tempo para tarefas estratégicas. Como apontou a Bain & Company:
"AI is reshaping the customer experience, not just making internal operations more efficient."
Essas mudanças já são realidade. O Bradesco, por exemplo, resolve 90% das demandas dos clientes sem intervenção humana, utilizando chatbots com IA generativa. Já a Verizon evitou a perda de 100.000 clientes em 2024 ao prever os motivos de 80% das chamadas recebidas.
Com avanços tão claros e mensuráveis, a adoção de soluções de IA deixou de ser uma questão de "se" para se tornar uma questão de "quando" e "como". Ferramentas como o SacGPT (https://sacgpt.com.br) mostram que é possível integrar múltiplos canais e oferecer experiências personalizadas e eficientes. O momento de agir é agora.
FAQs
Como a inteligência artificial melhora a comunicação omnichannel e a experiência do cliente?
A inteligência artificial (IA) está transformando a comunicação omnichannel ao reunir dados de diferentes canais em uma visão unificada do cliente. Isso permite que as interações sejam consistentes e adaptadas às necessidades individuais em plataformas como WhatsApp, Instagram, Facebook, Telegram e sites. Com a ajuda de algoritmos avançados, a IA analisa em tempo real as preferências e o histórico de cada cliente, recomendando o próximo passo ideal. O resultado? Maior satisfação, fidelização e redução nos custos operacionais.
A plataforma SacGPT é um exemplo claro dessa inovação. Ela utiliza IA para automatizar respostas, interpretar conteúdos multimídia e gerenciar fluxos de mensagens. Além disso, oferece a opção de encaminhar questões mais complexas para agentes humanos. Assim, as empresas conseguem proporcionar um atendimento mais rápido, eficiente e alinhado às expectativas dos consumidores brasileiros, entregando experiências que combinam personalização e um toque humano.
Quais são as vantagens de reunir os dados dos clientes em um único sistema?
Centralizar os dados dos clientes em um único local oferece a vantagem de integrar todas as interações em uma visão única. Isso significa que conversas no WhatsApp, mensagens no Instagram, e-mails e chats no site podem ser acessados de forma consolidada. O resultado? Fim dos silos de informação e uma experiência omnichannel contínua, independentemente do canal que o cliente prefira.
Com essa centralização, empresas ganham em diversos aspectos, como:
Personalização mais precisa: Recomendações e respostas podem ser ajustadas com base no histórico completo do cliente.
Maior eficiência operacional: As equipes conseguem acessar todas as informações em um único lugar, economizando tempo e evitando retrabalho.
Rastreamento centralizado: Essencial para setores que precisam seguir regulamentações rigorosas.
Insights analíticos em tempo real: Permitem ajustes rápidos nas estratégias, melhorando continuamente a experiência do cliente.
Essas vantagens não apenas tornam as interações mais satisfatórias para o cliente, mas também aumentam a produtividade das equipes e ajudam na tomada de decisões mais acertadas. Tudo isso fortalece a comunicação omnichannel, especialmente quando combinada com o suporte da inteligência artificial.
Como a análise de sentimento em tempo real pode melhorar a experiência do cliente?
A análise de sentimento em tempo real ajuda a identificar rapidamente o estado emocional do cliente durante uma interação, classificando-o como positivo, neutro ou negativo. Quando um sentimento negativo é detectado, a inteligência artificial pode ajustar o atendimento de forma automática ou encaminhar a conversa para um atendente humano. Isso evita frustrações e acelera a resolução de problemas.
Pesquisas indicam que essa tecnologia pode aumentar a satisfação do cliente em 15% a 20%, além de contribuir para melhorar a retenção e reduzir os custos operacionais. No ambiente de comunicação omnichannel, ferramentas como a SacGPT utilizam a análise de sentimento para monitorar mensagens em canais como WhatsApp e Instagram. Com isso, conseguem oferecer respostas personalizadas e proativas, diminuindo o tempo de espera e promovendo interações mais empáticas. O resultado? Consumidores mais satisfeitos e leais à marca.