Todo time de Growth persegue a mesma meta: tirar mais retorno de cada real investido em engajamento. No curto prazo, isso aparece em CTR, receita e ticket médio. No longo prazo, em churn menor, mais share of wallet e um LTV maior.
O marketing segmentado, que agrupa pessoas em públicos parecidos, já entrega ganhos cada vez menores. A aposta da CleverTap com a CleverAI™, lançada globalmente em 8 de outubro de 2026, é tratar cada cliente como um segmento de uma pessoa só. Para isso, a empresa criou um conjunto de agentes de IA que trabalham juntos, da análise à jornada.
Por que a individualização sempre travou
Personalização 1:1 é discurso antigo. O problema é a escala. A CleverTap faz uma conta para uma empresa com 1 milhão de clientes:
- 30 milhões de combinaçõesde produto, oferta e workflow para achar a certa de cada cliente.
- 300 milhões de variantesde mensagem e criativo para que cada combinação faça sentido para a pessoa.
- 4,5 bilhões de pontos de contatopara entregar essas variantes no canal e no horário certos, em várias campanhas e jornadas.
E o contexto muda o tempo todo, o que obriga a refazer esse trabalho continuamente. Nenhum time dá conta disso à mão. É essa lacuna que os agentes querem preencher.
Quatro grupos de agentes, um ciclo contínuo
O CleverAI funciona como um mecanismo de decisão que observa, pensa, age e aprende, guiado pelos objetivos da marca. Os agentes se dividem em quatro grupos:
- Agentes de Decisão:encontram o produto, a oferta e o workflow certos para cada cliente.
- Agentes Criativos:criam textos e imagens de campanha, com variações por público.
- Agentes de Ação:montam e alimentam as jornadas de engajamento.
- Agentes de Estratégia:recalibram tudo conforme os resultados e as mudanças no comportamento dos clientes e no negócio.
Em todos eles, o uso é o mesmo: o profissional descreve o que quer em linguagem natural e recebe um resultado editável. Não é preciso saber SQL, programar ou ter formação em ciência de dados.
Agentes de Decisão: quem, onde e quando
Agente de Análise
Transforma perguntas em consultas e devolve gráficos de tendência, funil ou fluxo. Uma loja que percebe queda nas compras pergunta onde está perdendo receita, e o agente monta o funil de produto visualizado até carrinho, mostrando o ponto de abandono.
Agente Construtor de Segmentos
Cria públicos a partir de uma frase, com filtros editáveis. Exemplo: “assinantes cujos planos expiraram nos últimos 14 dias e que não renovaram”, pronto para uma campanha de renovação por WhatsApp ou SMS.
Agente de Previsões
Prevê churn, conversão ou desinstalação em tempo real e explica o motivo de cada previsão. Uma fintech pode encontrar quem tem alta chance de abrir uma conta poupança nos próximos 14 dias e oferecer uma condição personalizada.
Agente Otimizador de Canal
Analisa 90 dias de engajamento em push, e-mail, SMS e WhatsApp e define o Canal Preferido de cada pessoa. Um banco que precisa que clientes atualizem o cadastro (KYC) fala com cada um no canal em que ele costuma responder.
Agente Otimizador de Horário de Envio
Aprende o melhor momento de cada usuário e agenda sozinho, com uma regra de fallback para quem tem pouco histórico. A oferta de café da manhã chega às 9h para quem pede de manhã; a de lanche, à noite para quem tem esse hábito.
Agente de Insights de NPS
Lê os comentários das pesquisas, agrupa por tema, classifica o sentimento e acompanha a evolução no tempo. Ajuda a entender o que puxa satisfação ou churn em produto, entrega e atendimento.
Agentes Criativos: conteúdo na voz da marca
Agente de Copywriting
Gera mensagens prontas a partir de um pedido simples, usando o que funcionou em campanhas anteriores. Tom, voz, palavras-chave, tamanho e idioma seguem os guardrails definidos pelo time. Exemplo: “escreva uma mensagem para usuários cuja renovação de assinatura está próxima”.
Agente Designer
Cria peças a partir de um prompt ou de uma imagem de referência, aplicando o brand kit: logo, cores, fontes e proporções. Gera variações para testes A/B e pode editar imagens existentes, como adicionar um CTA a uma foto de produto. Exemplo: “crie um banner de promoção de roupas esportivas, até 40% de desconto”.
Agente de Ação: do objetivo à jornada
Agente Construtor de Jornadas
O profissional declara um objetivo de negócio, como “reduzir o churn”, e recebe em segundos uma jornada multicanal pronta para editar, já com boas práticas de mercado. Uma fintech pode pedir uma jornada de onboarding para novos clientes, com mensagens de boas-vindas, orientação e ativação por e-mail, SMS ou push.
É na jornada que tudo se junta: os Agentes de Decisão definem quem entra e quando, os Criativos produzem cada mensagem, e os de Estratégia acompanham o resultado e ajustam o plano. A CleverTap resume a mudança assim: o profissional de Marketing deixa de ser operador para virar orquestrador.
Governança: a IA propõe, as pessoas aprovam
- Modelos:os agentes combinam LLMs externos, como os da OpenAI, com o mecanismo de decisão próprio da CleverTap, modelos preditivos e benchmarks de mercado.
- Dados:segundo a empresa, os dados dos clientes não saem da plataforma nem são usados para treinar modelos. Só o texto dos prompts e os nomes de eventos podem passar por LLMs externos, por até 30 dias.
- Controle:nada é publicado sem aprovação humana, dentro dos fluxos e permissões que a empresa já usa. Cada ação vem com o raciocínio do agente, o resultado esperado, versionamento e opção de desfazer.
O olhar de CRO
Para quem faz experimentação, os agentes atacam gargalos conhecidos: a fila de pedidos para o time de dados, o tempo para montar públicos e a produção de variantes. Mas três cuidados continuam com o time:
- Tracking confiável:um evento mal instrumentado gera um funil bonito e errado.
- Rigor nos testes:com muitas variantes rodando, fica mais fácil confundir ruído com resultado. Hipótese, métrica principal e amostra continuam sendo decisões humanas.
- Grupo de controle:sem uma parcela da base fora da jornada, não dá para saber o que veio dos agentes e o que veio do contexto.
Próximos passos na América Latina
Na região, a CleverTap testa os agentes no programa Pioneer, com grandes clientes no Brasil, no México e na Colômbia. A expectativa é chegar ao mercado com cases locais e dados reais, inclusive sobre quantos tokens cada tipo de campanha consome, uma das dúvidas que mais travam a adoção de IA hoje.
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