Seu melhor vendedor, com um time de agentes por trás.

Não é chatbot nem CRM. O a.Store entende o cliente e recomenda o produto certo a partir de um catálogo enriquecido e com taxonomia própria, mostrado como vitrine nativa da Meta, carrossel ou webview, dentro da conversa. Escolhido o item, o a.Commerce assume e leva até o pagamento.

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O que vem com ele.

Catálogo enriquecido

Enriquecimento de atributosTaxonomia própriaSincronizado com a sua plataforma

O seu sortimento é lido, completado e organizado numa taxonomia. É o que separa uma recomendação boa de uma busca por palavra-chave.

Vitrine dentro do canal

O produto aparece onde a conversa já está, no formato que o canal entende melhor.

Recomendação que entende o pedido

“Um vestido para casamento na praia, até 400 reais, que chegue até sexta.” O agente separa o que é restrição dura do que é preferência, e só recomenda o que existe e chega no prazo.

Ocasião e estilo
Faixa de preço
Tamanho e variação
Prazo de entrega

Try on

A prova virtual acontece na conversa, antes da decisão, sem o cliente ter de imaginar como fica.

Da primeira mensagem ao resultado.

01
O catálogo é preparado
Atributos enriquecidos, taxonomia aplicada, preço e estoque sincronizados com a sua plataforma.
02
O pedido é interpretado
O agente entende o que o cliente quer do jeito que ele falaria com um vendedor.
03
A vitrine aparece
Poucas opções e boas, com o motivo de cada uma, no catálogo nativo da Meta, em carrossel ou em webview.
04
A escolha vira carrinho
Escolhido o item, o a.Commerce assume: carrinho, pagamento, confirmação.

Nos canais que você já tem, plugado no que você já usa.

Canais

InstagramWeb

Conecta com

Shopify

VTEX

Nuvemshop

Magento

Salesforce Commerce Cloud

Na operação, no dia seguinte.

Quem não sabe o nome do produto encontra o produto.
A recomendação passa a considerar prazo e estoque, não só relevância.
O sortimento inteiro fica alcançável pela conversa, não só o que está na home da loja.

Por trás de todos

A anatomia de um agente.

O a.Store não é um prompt com acesso à sua loja. São sete peças, e é a presença de todas elas que separa um agente de um chatbot.

Memória

O que já se sabe do cliente: o que vem das integrações com CRM e CDP, e o que ele mesmo contou nas conversas anteriores, em qualquer canal.

Base de conhecimento

As suas políticas, o seu catálogo e os seus documentos como fonte da resposta. Sem fonte, o agente não responde: escala.

Tools

As ações que ele pode executar nos seus sistemas: consultar pedido, criar carrinho, abrir troca, emitir cobrança.

Skills

Os procedimentos da sua operação escritos como o agente deve segui-los, e não como um prompt genérico de atendimento.

Harness

O ambiente que executa o agente, com limite, permissão e trilha de cada passo. É onde a governança acontece de fato.

Reasoning

O raciocínio antes da ação: entender que caso é aquele antes de decidir qual ferramenta usar.

Evals

Os testes que dizem se uma mudança melhorou ou piorou o agente, rodados a cada alteração, e não uma vez na implantação.

E o que você vê depois.

AI Assistant

Pergunte da sua operação em linguagem natural e receba o corte, sem montar relatório.

AI Report

O relatório escrito pela IA: o que mudou no período e o que explica a mudança.

Revenue

A receita atribuída a cada agente e a cada conversa que a originou.

Support Report

Volume, resolução e escalada do atendimento, por motivo.

Diagnóstico de FAQ

O que os clientes perguntam e a sua base ainda não responde: a fila de conteúdo, achada sozinha.

Perguntas que sempre aparecem.

Preciso reescrever as descrições do meu catálogo?: Não. O enriquecimento é parte do agente: atributos e descrições são completados e organizados numa taxonomia a partir do catálogo como ele está hoje.
Com que frequência o estoque é atualizado?: Preço e disponibilidade são consultados na hora da resposta, direto na sua plataforma. O que o cliente vê é o que a loja tem naquele instante.
A vitrine é a do WhatsApp ou uma tela de vocês?: As duas coisas existem: o catálogo nativo da Meta e o carrossel usam o que o canal oferece; a webview é uma tela nossa, para quando o sortimento precisa de mais espaço do que o canal dá.
Funciona para catálogo grande?: É onde ele mais rende: catálogo grande é justamente onde a busca por atributo do site costuma falhar. O limite prático é a qualidade dos dados, e o enriquecimento existe para atacar isso.

Um sistema. Cinco agentes.

Eles compartilham catálogo, pedido e memória de conversa. O que um descobre, o outro já sabe.

Veja o a.Store na sua operação.

Demonstração ao vivo com nosso time, orientada pelo contexto da sua operação, sem apresentação genérica.

Walkthrough do a.Store com casos do seu segmento
Desenho do caso de uso prioritário da sua operação
Plano de implantação e integração com a sua stack