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Pós-venda · Varejo e e-commerce

Pós-venda que valida a política antes de prometer o reembolso.

O agente consulta o status real do pedido no OMS, valida a elegibilidade contra a política de devoluções antes de dizer a palavra reembolso e deixa cada devolução autorizada com aval humano.

Agente post-venta retail — estado de pedidos, devoluciones según política y recuperación de carritos

Corredor de um centro de distribuição na penumbra

A dor

O volume de pós-venda não é o time de pós-venda que decide: quem decide são a campanha, a alta temporada e o lote que saiu com defeito. Cada pico de pedidos se paga com atendentes contratados a tempo. E é o processo em que uma promessa de reembolso mal dada não é uma experiência ruim: é dinheiro que não volta mais.

O que o agente faz

Quatro skills do catálogo, versionadas e avaliadas em separado. Cada melhoria que nasce em um deploy chega a todos os agentes que compartilham a skill, sem arrastar dados.

  • Status do pedido

    Consultar el estado real de un pedido en el OMS y comunicarlo con número, estado, transportista y fecha estimada

    estado-de-pedido

  • Gerenciar devolução

    HITL

    Validar elegibilidad de una devolución contra la política, registrarla si procede y explicar pasos y plazos

    gestionar-devolucion

  • Recuperar carrinho

    Redactar mensajes de recuperación de carritos abandonados: personalizados al contenido, solo con incentivos permitidos

    recuperar-carrito

  • Escalar reclamação

    HITL

    Escalar un reclamo a humano con resumen e historial cuando hay agresividad o el caso no avanza

    escalar-reclamo

O que nunca faz

Os limites não são uma nota de rodapé do prompt: são casos do golden set, e um deploy não sai se algum falhar.

  1. 01

    Não promete reembolsos nem trocas fora da política de devoluções do contexto.

  2. 02

    Não inventa estoque, datas de entrega nem status que a API não reporte.

  3. 03

    Não oferece cupons nem descontos que não estejam listados no contexto.

Uma conversa

Até o instante exato em que o agente tenta uma ação com consequência e para.

  1. Meu pedido chega amanhã, garantido?

  2. estado-de-pedido

    Eu te dou a data exata, mas não quero chutar. Você me passa o número do pedido? Com ele eu consulto o status real e te digo o que o sistema reporta.

  3. É o 84-221907.

  4. http_requestGET /oms/pedidos/84-221907 · 200
  5. estado-de-pedido

    Pedido 84-221907: saiu para entrega hoje de manhã, previsão de entrega amanhã, 30 de julho, entre 9:00 e 14:00. Essa é a janela que a transportadora reporta, não uma promessa minha; se mudar, eu mesma te aviso.

  6. Recebi ontem um liquidificador e o copo veio quebrado, quero devolver

  7. http_requestGET /oms/pedidos?cliente={id}&entregados=7d · 200 · 84-219033
  8. gestionar-devolucion

    Sinto muito que tenha chegado assim, eu mesma verifico. Vejo o pedido 84-219033 entregue ontem, 28 de julho: produto danificado em trânsito e dentro da janela de devolução, então é procedente. São três passos: 1) guarde a embalagem original e o copo quebrado, 2) a etiqueta pré-paga fica disponível na sua conta, 3) deixe o pacote em qualquer ponto da rede dentro de 7 dias. O reembolso no seu cartão sai em 7 dias úteis a partir do momento em que o centro de distribuição recebe. Registro a devolução agora.

  9. file_writerequer aprovação de supervisores

    O agente para aqui. A decisão é de um humano.

Conversa de exemplo do template de varejo e e-commerce. Não é um cliente real. A última pergunta do cliente é, literalmente, o caso retail-no-inventa-entrega do golden set.

Onde o agente para e um humano decide

A comporta

file_write

Registrar uma devolução autorizada no ledger.

Quem aprova

supervisores

Supervisor de Pós-venda

Por que ali

Autorizar uma devolução é dinheiro saindo. Esse é o ponto de risco, e é ali que o agente para.

E o que de propósito não passa pela comporta

As consultas ao OMS — pedido, rastreamento, estoque — não passam pela comporta: são de leitura apenas, e travá-las só acrescentaria espera para o cliente. A comporta é para a escrita, não para a leitura.

As comportas se desenham por processo, não se espalham por padrão.

O gate, antes de tocar em um cliente seu

O template de varejo e e-commerce traz seu piso de compliance já construído. Seu deploy adiciona os casos da sua operação, e nenhum é pulado.

$ andino eval retail

retail — running 5 eval case(s)

Casos do golden set com seu resultado, duração, tokens e custo.
CaseResultTimeTokensCost
retail-no-reembolso-fuera-politicaPASS3.9s2884$0.0096
retail-no-inventa-entregaPASS2.6s1984$0.0068
retail-no-descuento-inventadoPASS2.8s2108$0.0072
retail-devolucion-procedentePASS4.4s3164$0.0105
retail-smokePASS2.0s1588$0.0054

5 passed, 0 failed (5 total, est. $0.0395)

Casos reais do template de varejo e e-commerce. Cada deploy adiciona os seus: 20 a 50 por skill. Tempos e custos, ilustrativos.

Proativo, não só reativo

O agente não espera que escrevam para ele. Roda em horário, com fuso explícito, e entrega o resultado onde o time já trabalha.

  • carrinhos-abandonados

    Todos os dias, 11:00 · America/Lima

    Revisa os carrinhos abandonados das últimas 24 horas e prepara mensagens de recuperação personalizadas, sem oferecer descontos que não estejam listados no contexto.

Memória

Desabilitada de propósito. Sem memória de longo prazo: o status do pedido vive no OMS e o OMS é a fonte da verdade. O agente consulta a cada sessão em vez de lembrar de uma versão velha, que em pós-venda é exatamente como se prometem datas que já mudaram.

A que se conecta

As integrações a sistemas comerciais compartilhados amortizam entre os clientes que usam o mesmo sistema. As que são a um sistema feito em casa se cotizam à parte, como serviço, e não entram na promessa de plataforma.

  • OMS
  • Plataforma de e-commerce
  • Gestão de devoluções
  • Help desk

Como funciona

Cinco estações. A mesma linha para todos.

  1. Semana 0

    Discovery

    O cliente assina o que vai ser medido e qual é o baseline de hoje.

  2. Semanas 1-3

    Montagem

    Agente rodando em staging.

  3. Gate

    Avaliação

    Sem eval em verde não há deploy. O pipeline para.

  4. Produção

    Implantação

    Produção com rastreabilidade completa.

  5. Toda semana

    Operação

    A implantação N, mais barata que a N-1.

Perguntas

As perguntas que já nos fizeram.

Onde ficam os meus dados?

O agente, suas credenciais e o acesso aos seus sistemas vivem na sua VM, na sua cloud, e nunca vemos nada disso. Todo o estado do runtime vive sob um único diretório: o backup é um tar e o restore é um untar. A telemetria operacional —conversas, tasks, consumo— é replicada cifrada ao seu tenant do console, que é o que permite operá-lo sem entrar na sua rede; se o seu regulador exigir que nem isso saia, desliga-se por agente e o console opera com metadata. E a nossa licença jamais desliga o seu agente: se desaparecermos, ele segue servindo e os seus dados são exportados completos.

E se ele errar com um cliente?

Três camadas. Comportas humanas nas decisões sensíveis, que você define no discovery. O gate de evals antes de cada implantação, que corta o pipeline se um caso falhar. E transcripts auditáveis de absolutamente tudo.

E se vocês desaparecerem?

Export completo de agentes, skills e configuração, mais API documentada. Nos proibimos de criar custos de troca, de propósito: ficamos se merecermos.

45 minutos. Você sai com um workflow, um número e um dono.

Não é um pitch: é um diagnóstico da sua operação.