La Salve
Chatbot de IA de apoio ao cliente para a La Salve: resolve consultas de clientes 24/7 e em qualquer idioma, e converte o resto em tickets já classificados e encaminhados sozinhos.
O desafio
A La Salve, a cervejeira artesanal de Bilbau do grupo Mahou, geria à mão a caixa info@ da sua loja online, com mais de 20 tipos de correio recorrentes: seguimento de envios e atrasos (o mais frequente), cupões e promoções, disponibilidade de produtos esgotados, danos no transporte, alterações de morada, encomendas duplicadas, pagamentos e acessos à conta. Cada correio tinha de ser lido, classificado e reencaminhado à mão para quem correspondia, e o cliente esperava que alguém estivesse disponível para responder. A caixa tinha-se tornado um estrangulamento que consumia horas da equipa e atrasava cada resposta.
A solução
Desenvolvemos um plugin próprio de WordPress com um assistente de IA ligado à loja (WooCommerce) e a um sistema de tickets completo. O bot entende a consulta no idioma de cada pessoa, verifica a sua identidade quando é preciso, consulta os dados reais da encomenda e resolve na hora: seguimento do envio, alteração de morada, reenvio de fatura, validação de cupões ou inscrição na lista de espera de um produto esgotado. Quando não consegue resolver, escala para um ticket que já nasce classificado e atribuído à agência de transporte ou à equipa que corresponde. Por baixo, uma arquitetura por camadas sobre uma API REST, sete tabelas dedicadas, Claude Sonnet 5 da Anthropic como motor de raciocínio e prompt caching para baratear cada conversa.
Tecnologias.
As ferramentas que tornaram este projeto possível
Como flui um pedido.
- 01 O cliente escreve no widget da loja, no seu idioma; o assistente deteta-o e responde sempre nesse mesmo idioma
- 02 O Claude interpreta a consulta e decide de que ferramenta precisa: encomenda, envio, fatura, stock, carrinho ou descontos
- 03 A verificação de identidade é feita pelo código, não pelo modelo: sem nome, email e número de encomenda que coincidam com o WooCommerce, não se mostra nenhum dado
- 04 As ferramentas consultam dados reais: a encomenda e a fatura no WooCommerce, o seguimento do envio na API da agência de transporte
- 05 Se conseguir, resolve na hora: seguimento do envio, alteração de morada, reenvio de fatura ou inscrição na lista de espera de um produto esgotado
- 06 Se não conseguir ou não dever, escala: cria um ticket que já nasce classificado numa das 8 categorias e encaminhado para a equipa ou a agência de transporte que corresponde
O que é IA e o que é determinístico.
Componentes de IA
O modelo (Claude, da Anthropic) entende a consulta no idioma do cliente, raciocina sobre que ferramenta invocar, redige a resposta e classifica a conversa por categoria. Também traduz na hora o conteúdo da base de conhecimento quando o cliente escreve num idioma diferente do castelhano.
Componentes determinísticos
Tudo o que é sensível passa por código convencional: a verificação de que a encomenda pertence a quem pergunta (comparação de email no servidor), que campos de morada podem ser alterados e em que estados da encomenda, a lista de descontos que podem ser anunciados, o encaminhamento de tickets por categoria e transportadora e os encerramentos automáticos. O modelo não pode saltar estas regras: aplicam-se no servidor mesmo que a conversa as pedisse.
O que o sistema não faz.
- Não revela nada de uma encomenda sem verificar a identidade: a comparação de email com o WooCommerce é feita pelo servidor, não pelo modelo
- Não altera a morada se a encomenda já estiver com a transportadora: o bloqueio é por estado da encomenda, ao nível do código, e o pedido escala para ticket
- Não pode tocar em valores nem em linhas de encomenda, nem executar devoluções: essa capacidade não existe no sistema; esses casos acabam sempre num ticket para a equipa
- Só menciona descontos de uma lista aprovada pelo marketing; os cupões privados ou de teste nunca são expostos
- Está proibido de inventar preços, promoções ou disponibilidade, falar de dados internos da empresa e dar conselhos legais; perante uma consulta ambígua, escala em vez de improvisar
Resultados.
Métricas em detalhe.
| Métrica | Resultado |
|---|---|
| Tipos de correio recorrentes mapeados no discovery | 20+ |
| Categorias de ticket com encaminhamento automático | 8 |
| Ferramentas da loja que o assistente pode invocar | 8 |
| Tabelas de base de dados dedicadas | 7 |
| Tempo de resposta do assistente | 1-9 s |
| Disponibilidade | 24/7 |
Metodologia: Números de design e configuração do sistema em produção (julho de 2026), verificados face ao código do plugin. As métricas de operação (taxa de resolução automática, precisão de classificação, volumes mensais) estão a ser instrumentadas; vamos publicá-las com o seu período e método de medição.
Processo.
Discovery
Mapeamento da caixa info@: mais de 20 tipos de correio, volumes e para quem cada um era reencaminhado
Fluxos
Definição com o cliente dos fluxos de incidência e das 8 categorias de ticket com o seu encaminhamento
IA + WooCommerce
Assistente Claude Sonnet 5 ligado ao WooCommerce, com verificação de identidade e consulta de encomendas reais
Tickets e portais
Sistema de tickets com estados, anexos e um portal por agência de transporte, cada uma vendo apenas os seus envios
Produção e melhoria
Entrada em produção e ciclo de melhoria contínua do bot a partir das conversas reais
A plataforma.
Falemos de resultados.
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