case de sucesso

80% menos reembolsos indevidos: como o Whitebook resolveu o tema mais sensível do suporte com IA Agêntica

80% menos reembolsos indevidos: como o Whitebook resolveu o tema mais sensível do suporte com IA Agêntica

Cancelamento é um dos temas que mais tendem a virar conflito dentro de uma operação de suporte. No Whitebook, produto do grupo Afya usado por médicos na beira do leito, ele puxava o CSAT para baixo e ainda abria brecha para reembolsos fora da política. Este case mostra como a ClaudIA Agêntica passou a conduzir esse tema, cortando cerca de 80% dos reembolsos indevidos e levantando a retenção sem sacrificar a boa relação com o cliente.


Métrica

Resultado

Retenção no tema cancelamento

33% → 53%

Reembolsos indevidos

Redução de ~80%

Retenção geral (todos os temas)

62% a 63% → 68,2%

Sobre o Whitebook

O Whitebook, produto do grupo Afya, é conhecido como o "Google do médico", e hoje, cada vez, mais o "GPT do médico". Mais do que uma fonte de consulta, é uma ferramenta de decisão usada na beira do leito, no momento em que o profissional da medicina precisa de uma resposta rápida e confiável.

A rotina ajuda a entender por que o suporte é tão estratégico ali. Em ambiente hospitalar, um médico chega a atender um paciente a cada 15 minutos, num processo de decisão que não pode falhar porque o custo de errar é alto. Se a pessoa não consegue usar o produto na hora em que mais precisa, ela simplesmente deixa de usar. O suporte, nesse contexto, deixa de ser um custo e passa a ser parte essencial da permanência (ou não) do cliente.

A relação do Whitebook com automação não é nova. A história começou ainda na era de NLP, com alto investimento e baixa retenção, exigindo não só um time de suporte para os transbordamentos, mas também um time de tecnologia dedicado a manter as integrações de pé. Quando migrou para a ClaudIA, o Whitebook praticamente dobrou a capacidade de retenção, chegando a 63% apenas com base de conhecimento, sem integração com APIs.

Foi sobre essa base que entrou o desafio mais sensível: o cancelamento.

Quando o cancelamento virava um ponto de fuga de reembolso

Esse projeto nasceu de duas dores ao mesmo tempo: a dor do cliente e a dor do suporte. É um tema que entra na operação já carregado, e que costuma definir a percepção que o cliente leva da marca quando decide ir embora.

A política do Whitebook é clara: o cliente tem 48 horas após a renovação para pedir o cancelamento com reembolso. Passado esse prazo, não há direito ao recurso. O problema não estava na regra, estava no que acontecia quando ela encontrava o atendimento.

No fluxo antigo, o caminho do cliente alimentava o atrito em vez de resolvê-lo.

Etapa do fluxo antigo

O que acontecia

Entrada pelo fluxo controlado

O cliente chegava querendo reembolso e era transbordado pelo Eddie (fluxo controlado), já partindo do princípio de que cairia numa tentativa de retenção.

Chegada ao suporte já atritado

A IA dava a primeira resposta e transferia. O cliente chegava no humano com "quero meu dinheiro de volta" e ponto.

Escalada de pressão

Diante da negativa, vinha a ameaça: Reclame Aqui, Procon, "eu tenho direito". O suporte acionava outras áreas para se resguardar.

A brecha

Para encerrar o conflito, o suporte acabava abrindo exceção. O cliente aprendia que, forçando a barra, conseguia o reembolso mesmo fora da política.

O efeito era duplo. De um lado, não fazia sentido manter uma política de cancelamento se, ao chegar no suporte, a operação abria a guarda. Por outra via, simplesmente mudar a chave para "a partir de agora a gente nega" também não resolvia: o cliente ficava frustrado mesmo diante do melhor atendimento humano, e um cliente frustrado pode gravar a conversa e usar contra a empresa. O CSAT vinha caindo, e o cancelamento era um dos motivos.


"Quando se fala em cancelamento, a primeira reação é problema. O suporte pensa assim também."

Bruna Micaely
Analista de CX, Afya (Whitebook)

A ClaudIA Agêntica como camada de decisão no cancelamento

A virada foi parar de tratar o cancelamento como uma resposta única e passar a tratá-lo como uma decisão. Em vez de "responder o cliente", a operação passou a perguntar "para onde esse cliente precisa ir", e deixou essa decisão pré-moldada na ClaudIA Agêntica.

Na prática, a ClaudIA identifica a intenção, entende o contexto da conta e direciona cada caso por um de dois caminhos:

  • Cliente dentro da política de cancelamento: a ClaudIA transborda para um humano, por mais contraintuitivo que pareça. Foi uma decisão consciente do Whitebook. A IA poderia executar o cancelamento via integração, mas o time optou por manter o toque humano nesse momento específico, justamente para preservar a experiência.

  • Cliente sem direito ao reembolso: a ClaudIA nega, mas de forma leve e transparente. Ela mostra que identificou a data da compra, explica com base na política e nas regras aplicáveis (incluindo o Código de Defesa do Consumidor) por que aquele caso não se enquadra, e ainda orienta o cliente a cancelar a renovação futura, para que ele não seja cobrado no próximo ciclo.

A diferença é sutil, mas afeta com força o resultado. A negativa deixou de ser um confronto e virou uma orientação.

Como a nova operação ganhou forma na prática

A construção foi incremental e medida com A/B test, em vez de uma virada de chave de uma só vez. O time começou pelo fluxo controlado, sentiu seus limites num tema sensível e foi abrindo capacidade para a Agêntica conforme os resultados apareciam.

Etapa

Momento

O que aconteceu

01

Fevereiro

Desenho da lógica de cancelamento no Eddie (fluxo controlado) somado ao suporte manual. O fluxo às vezes ficava engessado, oscilava e exigia auditoria constante, como é esperado.

02

Março

Início do A/B test com 15% da capacidade na ClaudIA Agêntica, validando a abordagem em escala controlada antes de ampliar.

03

Abril

Com os resultados se confirmando, o A/B subiu para 65% da capacidade.

04

Hoje

Operação em 65%, em auditoria final antes de ir para 100%.

Vale registrar a velocidade de construção. A configuração foi feita pelo time de CX do Whitebook junto com o time da Cloud Humans: sentaram juntos, montaram o prompt, testaram, ajustaram, testaram de novo, e em um único dia chegaram ao ponto certo. Num tema que, no modelo antigo, exigia auditoria recorrente para não sair do trilho, isso foi uma mudança de patamar.


"Esse assunto é muito sensível. Se desse errado, acabava. Mas a gente topou, e foi um sucesso."

Bruna Micaely
Analista de CX, Afya (Whitebook)

O que mudou com a Agêntica em operação

Com a Agêntica direcionando o tema, o ganho apareceu tanto nos indicadores quanto na rotina do time.

Métrica

Resultado

Impacto

Retenção no tema cancelamento

33% → 53%

O tema mais sensível da operação passou a se resolver dentro do próprio atendimento, sem virar conflito.

Reembolsos indevidos

Redução de ~80%

Os reembolsos que não deveriam acontecer, por estarem fora da política, pararam de acontecer.

Retenção geral (todos os temas)

62% a 63% → 68,2%

O efeito de um único tema bem arquitetado puxou o número geral para cima.

O que sustenta esses números é um mecanismo de reeducação. Os clientes que tentavam forçar a barra com a IA, ao serem transbordados para o suporte, já chegavam conscientes da política, e por isso não insistiam mais com o humano. Sem essa insistência, o suporte deixou de ceder, e a brecha que alimentava os reembolsos indevidos se fechou por consequência.

Esse efeito atravessou da métrica para o dia a dia de quem atende.


"O desgaste com esse tema ficou quase nulo. O time ficou mais tranquilo e passou a se concentrar em coisas mais estratégicas."

Bruna Micaely
Analista de CX, Afya (Whitebook)

O que o Whitebook aprendeu ao colocar IA num tema sensível

Tema

Descrição

O problema não era a regra, era o processo

A política de cancelamento já existia. O que vazava reembolso era o atendimento abrir exceção sob pressão. Arrumar o processo de decisão valeu mais do que endurecer a regra.

Negar bem é parte da experiência

Não dá para escolher entre "ceder sempre" e "negar sempre". A ClaudIA mostrou que é possível negar com transparência, contexto e orientação, de um jeito que o cliente entende, mesmo sem receber o que pediu.

Tema sensível não é motivo para não automatizar, é motivo para arquitetar

O receio inicial foi real. A resposta não foi evitar a IA, e sim entrar com cautela, medir por A/B e subir capacidade conforme a confiança aumentava.

IA na era agêntica acelera a construção

A lógica saiu do papel para a operação em um dia, feita por CX junto com a Cloud Humans, sem depender exclusivamente de time de produto ou engenharia. Já há cinco novos agentes mapeados para outros temas e produtos do Whitebook.


Cloud Humans responde

Por que automatizar justamente o cancelamento, e não um tema mais simples? Porque era onde mais doía. O cancelamento puxava o CSAT para baixo e gerava reembolsos fora da política, então resolver esse tema primeiro tinha o maior retorno. Começar pelo caso mais sensível, e não pelo mais fácil, mostrou que a abordagem se sustenta inclusive sob pressão.

A IA poderia executar o cancelamento sozinha? Poderia. Quando o cliente está dentro da política, a ClaudIA transborda para um humano por decisão estratégica do time. A ClaudIA teria capacidade de concluir o cancelamento por integração, mas o Whitebook preferiu reservar esse momento para o atendimento humano.

Quanto tempo levou para colocar isso de pé? A lógica de decisão foi montada em um único dia, pelo time de CX junto com a Cloud Humans. A entrada em operação foi gradual, controlada por A/B test de fevereiro até hoje, sem depender de um projeto pesado de produto ou engenharia.

Dá para levar essa mesma abordagem para outros temas? Sim, e o Whitebook já está nesse caminho: há cinco novos agentes mapeados para outros temas e produtos. A lógica de arquitetar a decisão, e não só responder, é aplicável a uma diversidade muito maior de áreas e temas em uma empresa.

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