Cases de sucesso 
Todo ano, o lançamento de um iPhone novo leva milhares de clientes da iPlace para o WhatsApp na mesma data. Até 2025, cada campanha mandava o cliente para um destino fixo. No lançamento do iPhone 18, em setembro de 2026, todo disparo passou a levar para agente de IA que a iPlace criou na plataforma da OmniChat. Além de tirar dúvidas, o agente qualifica a conversa e direciona o cliente para escolher onde comprar
Sobre a iPlace
Revenda Apple do Grupo Herval, a iPlace atua no varejo de tecnologia com operação de porte enterprise.
São 87 lojas físicas em 7 regionais, além do e-commerce. A OmniChat opera o canal de WhatsApp da marca, com campanhas de marketing e filas de conversa por loja.
O DESAFIO
Vendedor respondendo em até 2 minutos, e 41% das conversas ficavam sem resposta do cliente
A iPlace já usava o WhatsApp nos lançamentos de iPhone com um cronograma de disparos que definia, de antemão, quanto volume iria para cada destino, fosse loja física, e-commerce ou televendas.
Na frente, um bot de menu apenas direcionava o fluxo, sem resolver dúvidas.
No lançamento de 2025, metade das conversas de campanha ia para os vendedores, mas só 2,9% desses clientes compravam em até 7 dias.
Outros 25% ficavam parados numa fila de leads sem retorno, e 41% das conversas terminavam como “inatividade do time”. Os clientes reclamavam da demora.
A análise das conversas mostrou que na fila da loja, o vendedor respondia em até 2 minutos em 80% dos casos.
O problema estava na fila: quem queria comprar dividia o mesmo espaço com quem só queria saber o preço ou um detalhe do produto.
E, como a campanha decidia o caminho de cada pessoa, o cliente não tinha como escolher onde preferia comprar.
SOLUCIONANDO O DESAFIO:
Quem só tinha dúvida foi atendido pela IA. Quem queria comprar escolheu onde.
No lançamento do iPhone 18 iPlace inverteu a lógica da campanha: todas as mensagens passaram a levar para o Whizz Agent, agente de IA da OmniChat.
O agente tira dúvidas sobre o produto, envia o link e pergunta onde o cliente prefere comprar: no site, na loja mais próxima, identificada pelo CEP ou com um vendedor remoto.
Quem só queria saber o preço resolvia ali mesmo, enquanto quem gostaria de comprar chega ao vendedor já decidido.
Entre os fornecedores com que a iPlace já trabalhava, a OmniChat foi a única que permitiu essa jornada.
O Whizz Agent entrou no ar no próprio lançamento, e a iPlace validou o resultado com um teste A/B contra o bot de menu.
Impacto através dos resultados
2,1x
de receita influenciada pelo WhatsApp
3x
de conversão de quem foi repassado à loja
90%
das conversas de campanha resolvidas pelo Whizz Agent
75%
menos conversas repassadas a vendedores
44%
menos espera na fila da loja
+22%
no ticket médio por comprador
TESTE A/B
Mesmo público, mesma campanha: com o Whizz, a conversão foi 46% maior
- Mesmo público, mesma campanha de pré-venda, em dias seguidos: um disparo com o agente de IA e outro com o bot de menu.
- O engajamento foi praticamente igual. A diferença apareceu na conversa: conversão de 0,99% contra 0,68% e 29% mais receita por cliente impactado.
- A diferença é estatisticamente significativa.
Fernando André Becker,
especialista de CRM da iPlace
“O cliente que chegava na loja, dentro do site ou que chegava no vendedor remoto, ele já estava com todos os filtros. A gente já sabia qual era a cor, qual era o armazenamento, qual era o preço, em quantas vezes ele podia parcelar. Então, assim, o cliente chegou completamente pronto para simplesmente fechar a venda.”
Próximos passos
Depois do iPhone, a fila inteligente vai para a Black Friday e o Natal. Com o ganho validado em teste A/B, a iPlace vai levar o Whizz para as campanhas de Black Friday e Natal e, depois, para todas as campanhas de WhatsApp, com: reengajamento automático de quem saiu da conversa sem comprar e reatribuição automática da conversa quando o vendedor estiver inativo
Para quem quer replicar: antes de escalar a IA, compare-a com o fluxo atual no mesmo público e na mesma campanha. Foi o que isolou o efeito na iPlace: com engajamento praticamente igual nos dois grupos, a conversão foi 46% maior e a receita por cliente impactado, 29% maior, com significância estatística
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