Quem é a Linus e como era o atendimento antes da IA?

A Linus é uma marca brasileira de lifestyle sustentável, com produtos veganos e recicláveis, que trata o CX como área central para reputação e fidelização. Dentro da Linus, o atendimento tem impacto direto no resultado de marketing, logística e das outras áreas.

A estrutura de atendimento da Linus é enxuta, e em períodos promocionais o volume de contatos chegava a triplicar. A empresa já tinha experiência com bot, mas buscava respostas mais naturais e capacidade de atravessar os picos sem aumentar o atrito.

Por que o pico de demanda virava gargalo na Linus?

Na Linus, o atendimento ficava mais pressionado justamente quando a experiência do cliente era mais sensível. As filas cresciam, o tempo de espera subia e a operação entrava em urgência contínua. Quando a resposta demorava, o cliente migrava para outro canal e o mesmo caso virava dois ou três protocolos.

A demora deixou de ser problema interno e chegou à reputação, com registros no Reclame Aqui. E o time, consumido por demandas repetitivas e urgentes, não tinha tempo de construir os processos que evitariam a próxima fila.

"A gente não tinha tempo para ser estratégico nem para construir processos que evitassem novas filas." Luiza Kravtchenko, Coordenadora de CX na Linus

O que a Linus decidiu fazer para atravessar os picos?

A Linus colocou a IA da Cloud Humans na operação de CX e deu a ela um nome próprio: Lina. A decisão tinha três alvos: tirar o peso das dúvidas repetitivas, acabar com o retrabalho entre canais e preparar a área para os períodos de maior pressão.

A outra decisão foi de calendário. Em vez de esperar o pico do fim do ano, a Linus antecipou a implementação e usou setembro como laboratório, para medir a eficiência da Lina e chegar a novembro com uma base pronta. É um padrão comum em atendimento com IA no e-commerce: o pico é previsível, então dá para se preparar para ele.

Como foi a implementação da Lina na Linus?

A implementação da Lina na Linus teve urgência. A operação saiu da plataforma anterior e, no dia seguinte, já precisava habilitar o Cloud Chat e os canais para colocar a nova estrutura no ar.

Desde o início, a auditoria virou prioridade. A Linus passou a revisar protocolos, acompanhar respostas e achar os pontos de falha. Com Geovanna Silva, analista de CX, à frente das auditorias e dos ajustes, a Lina foi incorporando o tom da marca, o contexto das conversas e as nuances do atendimento.

A evolução da Lina dependeu menos de estrutura técnica e mais de clareza operacional, auditoria e repertório de atendimento. A implementação foi tratada como parte da rotina da operação, e não como projeto isolado de tecnologia.

"Às vezes a gente, como cliente, não sabe dizer exatamente o que quer, mas eu contei nossa história e a Cloud Humans, com a expertise em IA, traduziu em um processo." Luiza Kravtchenko, Coordenadora de CX na Linus

Quais foram os resultados da Linus com a IA no atendimento?

A Lina começou com cerca de 39% de retenção em setembro, foi a 41% em outubro e chegou a 60% em novembro, mês do pico. A Linus fechou com 92% de CSAT médio e alcançou a meta de 2026 antes do previsto.

Na rotina, a Linus passou a operar com menos atrito nos momentos de alta demanda: os protocolos duplicados caíram, os sinais vermelhos no Reclame Aqui por demora acabaram e o time passou a ver a área de outro jeito. A operação ganhou previsibilidade e espaço para atuar onde a pessoa faz diferença.

"Em seis anos, foi a primeira vez que eu senti um clima mais leve na área." Geovanna Silva, Analista de CX na Linus

O que a Linus aprendeu ao colocar IA na operação?

A primeira lição da Linus é que a IA aprende com quem vive o atendimento. O ganho de qualidade depende de quem conhece as dúvidas recorrentes e ajusta conteúdo, intenção e linguagem a partir das conversas reais.

A segunda é que auditoria contínua faz parte do resultado. Revisar conversas, ajustar termos, criar conteúdo e calibrar respostas foi o que transformou uma implementação rápida numa operação precisa. A gente detalha esse trabalho em como avaliar um agente de IA no atendimento.

A terceira é que o impacto começa na rotina. Com menos sobrecarga e mais previsibilidade, o time passou a dedicar energia à leitura de padrões e à melhoria da experiência, e foi essa mudança que sustentou os indicadores.

Perguntas frequentes

A Linus já usava automação antes da Lina?

Sim. A Linus já tinha experiência com bot, mas buscava respostas mais naturais e capacidade de acompanhar os picos de demanda sem aumentar o atrito no atendimento.

O que motivou a Linus a mudar a operação?

A combinação de uma estrutura enxuta com picos previsíveis de demanda. Quando o volume subia, a operação acumulava filas, protocolos duplicados entre canais e reclamações por demora.

A IA substituiu pessoas no time da Linus?

Não. A Lina absorveu parte relevante das demandas repetitivas e abriu espaço para o time atuar nos casos críticos e na melhoria da operação.

Em quanto tempo a retenção da Linus subiu?

Em cerca de três meses. A Lina começou com cerca de 39% em setembro, foi a 41% em outubro e chegou a 60% em novembro, com auditoria e ajustes diários.

O que o case da Linus mostra para outras operações de CX?

Que a IA funciona melhor quando entra como parte de uma mudança operacional. O resultado depende de timing, acompanhamento próximo e de um time que ensina a IA com base na rotina real.

Quer chegar ao seu próximo pico com a fila sob controle? Agende uma demonstração: a gente mostra como a ClaudIA e o Cloud Chat entram na sua operação antes da alta temporada.