A Prestex, referência no mercado de logística ultraexpressa B2B, alcançou a taxa de 30% de resolução no atendimento ao cliente sem qualquer intervenção humana e reduziu o tempo de resposta de horas para menos de 15 minutos em apenas seis meses.
Esse resultado foi conquistado ao substituir canais fragmentados e processos manuais pelo Customer Agent da HubSpot integrado de forma nativa ao CRM e conectado diretamente ao TMS e ao ERP da companhia.
Com o apoio da consultoria da Hook, parceira de implementação HubSpot, a operação automatizou a qualificação de leads e o rastreio de cargas, liberando os times comercial e operacional para atuarem de forma estritamente focada no crescimento do negócio.
O desafio: operar 24/07 na logística
No mercado B2B, indústrias de alta criticidade,como a automotiva, dependem de reposições de suprimentos em minutos para não interromperem linhas de produção inteiras.
Operar nesse cenário exige máxima eficiência, mas manter equipes humanas sobrecarregadas em turnos de madrugada e feriados gera um alto custo operacional e gargalos de atendimento. Rogério Annunciata, Head de Tecnologia da Prestex, resume a dor que impulsionou o projeto:
Além da escala ininterrupta, a pulverização de canais (como e-mails perdidos e históricos presos em celulares particulares via WhatsApp) impossibilitava a centralização de dados. Pior: cerca de 40% a 60% do tráfego recebido vinha do mercado B2C ou de perfis desqualificados, forçando profissionais seniores a gastarem horas apenas triando contatos manuais.
Confira o depoimento na íntegra:
A decisão de utilizar a IA nativa da HubSpot
Muitas empresas falham ao contratar ferramentas de IA de nicho isoladas, que criam ecossistemas desconectados da arquitetura de dados corporativa, geram falhas de sincronização e exigem manutenções manuais caras.
Olhando para dentro de casa, a Prestex tomou a decisão de apostar no Agente de IA da HubSpot, aproveitando que toda a sua base de clientes e negócios já estava centralizada no CRM principal.
Essa abordagem garantiu que cada nova conversa iniciada gerasse, instantaneamente, inteligência de dados estruturada para o negócio.
Ferramentas desconectadas vs. agente da HubSpot
Qualificação de Leads e Integração com TMS/ERP
Para colocar o agente inteligente para funcionar de verdade, o segredo foi estruturar o processo do negócio de ponta a ponta. A empresa escolheu o WhatsApp como canal principal do projeto, o meio ideal para o cliente B2B da Prestex, que frequentemente está em trânsito vistoriando plantas industriais ou galpões.
Qualificação Automatizada de Leads
Logo no primeiro contato, o agente de IA entra em ação simulando um atendimento altamente contextualizado, claro e humano.
Ele extrai informações estratégicas do usuário para validar o ICP: se é uma empresa B2B, o volume de demandas e a quantidade de unidades corporativas.
Validado o perfil, a IA cria o registro da empresa e do contato associado na HubSpot, entregando a ficha limpa e o lead aquecido na mão do vendedor, cujo único trabalho passa a ser a geração da proposta de valor.
Integração com Sistemas de Core Business (TMS e ERP)
O projeto subiu de nível quando integramos o Agente de IA aos sistemas internos da Prestex (TMS para logística e ERP para finanças) via APIs customizadas.
A eficácia foi comprovada na prática: em monitoramentos de madrugada, clientes acionavam a IA às 4h50 buscando o status de cargas de urgência. O Agente solicitava os dados de validação de segurança (como CNPJ e número do ticket) e, em segundos, buscava o status exato no TMS, retornando ao usuário com a previsão e o link de rastreamento em tempo real. Pouco tempo depois, o mesmo fluxo passou a responder sobre vencimentos de faturas diretamente do ERP.
Transbordo inteligente e análise de lacunas de conhecimento
A consultoria Hook desenhou gatilhos inteligentes de handoff para garantir um transbordo segmentado e assertivo. Se o cliente apresenta um cenário fora do escopo ou exige intervenção, a IA direciona o chamado automaticamente para o setor correto.
Além disso, a calibração do Customer Agent é contínua e semanal.
Utilizando o recurso nativo de lacuna de conhecimento (knowledge gaps), os times avaliam tudo aquilo que o robô não conseguiu responder e gerou transbordo humano.
Novas informações são injetadas no prompt para calibrar o tom de voz e o conhecimento da IA, fazendo com que ela aprenda constantemente com os erros e atinja o patamar atual de resolver 30% dos chamados da empresa sem intervenção humana.
