AI Personal Shopper

O que isso realmente resolve

Antes da lista de funcionalidades — os problemas. Um chat de IA só vale a pena instalar se eliminar um atrito real. Aqui está exatamente o que falha hoje em uma loja sem ele, e como o assistente fecha cada uma dessas brechas.

Clientes não encontram o que procuram

Um cliente busca "jaqueta acolchoada" mas o produto está marcado como "casaco de pluma", ou se perde em uma barra de filtros que não corresponde ao seu raciocínio real. Zero resultados, e ele vai embora. Como isso é resolvido: o assistente entende o pedido em linguagem natural, busca no catálogo em tempo real por significado em vez de palavra-chave exata e — quando o pedido é realmente vago ("um presente para casa, não sei o quê") — mostra cards de categoria em vez de um beco sem saída, guiando o cliente mesmo quando ele não sabe nomear o que quer.

Carrinhos abandonados por uma dúvida que ninguém respondeu

Um cliente está perto de comprar, tem uma dúvida não resolvida — tamanho, material, prazo de entrega — não encontra uma resposta rápida e fecha a aba em silêncio. A maior parte dessa hesitação nunca vira um ticket de suporte; simplesmente vira uma venda perdida. Como isso é resolvido: o assistente responde perguntas de acompanhamento diretamente no chat — "Tell me more" traz uma descrição mais completa e uma imagem sem nunca sair da conversa — assim a dúvida se resolve no mesmo momento em que surge.

Suporte afogado nas mesmas dez perguntas

Status do pedido, política de devolução, "tem em estoque", tamanhos — um punhado de perguntas repetitivas de baixo valor consome a maior parte do dia de uma equipe de suporte, deixando menos tempo para os casos complexos que realmente precisam de uma pessoa. Como isso é resolvido: o assistente resolve sozinho a grande maioria delas, e cada conversa é automaticamente classificada no console — Shopping, Support, Bug report, Possible spam — para que sua equipe gaste tempo apenas com o que realmente precisa de um humano.

Como se desenvolve uma conversa

Cada visita começa como uma conversa com um assistente de verdade, não com um script — e na maioria das vezes termina ali mesmo, sem nunca chegar a um humano.

O fluxo completo, fase por fase

0

Fase 0 — O assistente vive na sua loja

Cada página da loja traz um pequeno launcher em formato de pílula no canto — discreto até o cliente precisar dele, sempre a um clique de distância.

1

Fase 1 — Abrindo o chat

O cliente clica no launcher. O chat abre com uma saudação e uma linha de chips de resposta rápida — "Help me search", "Order status" — então nem uma primeira mensagem é necessária para começar.

2

Fase 2 — Uma entrada humana, não um bot genérico

Em vez de uma resposta pronta instantânea, o widget mostra um breve "connecting…", e então um operador com nome — ex.: "Leo" ou "Ana" — entra com um indicador de presença ao vivo e pergunta o nome do cliente. Parece estar sendo conectado a uma pessoa de verdade, porque o ritual é deliberadamente realista.

3

Fase 3 — Respostas fundamentadas no catálogo real

Exemplo: o cliente digita "preciso de tênis de corrida por até 80 euros". O assistente busca no catálogo em tempo real — não em um índice estático — e responde com uma grade de cards de produto: imagem, nome, preço, selo de desconto e botões "Add to cart" / "Tell me more" em cada um. Todo produto exibido está realmente em estoque; nada é inventado. Neste exemplo, vieram 14 resultados reais.

3b

Fase 3b — Quando o cliente não sabe o que buscar

Exemplo: "um presente para casa, não sei o quê". Não há um único produto óbvio para mostrar, então o assistente propõe cards de categoria em vez disso — cada um com um rótulo sintético resumindo o que entendeu — transformando uma busca sem saída em um ponto de partida.

4

Fase 4 — Aprofundando sem sair do chat

O cliente toca em "Tell me more" em um card. O assistente escreve uma descrição mais completa diretamente no chat, junto com a imagem do produto, resolvendo a dúvida na hora — sem trocar de aba, sem perder o fio da conversa.

5

Fase 5 — Comprando, dentro da conversa

O cliente toca em "Add to cart". Um seletor de quantidade (− 1 +) aparece bem no card para confirmar antes de adicionar — a compra acontece sem nunca sair do chat ou perder o contexto da conversa.

O mesmo fluxo, no celular

Mesmo widget, mesma lógica, mesmos dados reais de catálogo — redimensionado, não redesenhado.

Não só ajuda. Vende.

A pesquisa é apenas a porta de entrada. A partir daí o assistente trabalha como um verdadeiro vendedor: reduz às poucas opções certas, sugere complementos no momento certo e nunca acaba num beco sem saída. Aqui estão algumas conversas, em vários idiomas.

Exemplos simulados — clica nos separadores.

Tamanhos, cores e kits: a escolha acontece dentro do chat

Um catálogo feito de variantes não é mais difícil de vender: apenas exige mais algumas perguntas. O assistente faz essas perguntas sozinho, uma de cada vez, dentro da conversa, e o produto certo vai para o carrinho sem que o cliente abra uma única página.

As escolhas são desenhadas como você as configurou no Magento: as cores com o seu código hexadecimal real, os tamanhos com o valor grande e legível, as listas longas em menu suspenso. As opções esgotadas continuam visíveis em cinza, com um interruptor para escondê-las se preferir; as que ainda podem ser encomendadas nunca são apagadas.

Pode falar primeiro — se você ligar isso

Um vendedor que fala primeiro vende mais ou incomoda, e só você sabe como fala com os seus clientes. Por isso tudo o que é proativo começa desligado, e a janela do chat nunca se abre sozinha: o assistente acende o ponto no botão e espera.

• O cliente coloca algo no carrinho enquanto percorre a loja: o assistente prepara algumas combinações e acende o ponto. Quem tem pressa vai para o checkout sem ser incomodado; quem tem curiosidade abre e encontra tudo pronto.
• O cliente está parado numa página há algum tempo e nunca abriu o chat: oferece-se uma mão. Essa frase é escrita pelo widget, portanto não custa nada.
• Nunca no carrinho nem no checkout: quem está pagando não se incomoda. E as conversas nascidas assim reconhecem-se na consola, pela coluna Origem.

O caso de negócio: mais vendas, menos carga de suporte

Estas são faixas típicas do setor para assistentes de conversational commerce, indicadas como contexto — não uma promessa para sua loja. O resultado real depende do seu catálogo, do seu tráfego e de como você configura o assistente.

Ambos os números são estimativas de nível setorial para IA conversacional em e-commerce, citadas aqui como contexto — não uma garantia de resultado. Seu resultado depende do seu catálogo, do seu tráfego e de como você configura o assistente.

O que o assistente faz

• Entende perguntas em linguagem natural sobre produtos, orçamento e necessidades — sem filtros em menus suspensos.
• Faz perguntas de esclarecimento quando um pedido é vago, em vez de despejar uma parede de resultados.
• Mostra cards de produto completos: imagem, preço, selo de desconto, botões "Adicionar ao carrinho" e "Saiba mais".
• Mostra cards de categoria com um rótulo sintético quando o pedido é amplo demais para um único produto.
• Oferece botões de resposta rápida sempre que propõe uma lista curta de opções concretas.
• Pesquisa diretamente no seu catálogo ao vivo com uma classificação por relevância — sem índice separado para construir ou reconstruir.
• Ritual de boas-vindas realista: um operador com nome e um indicador de presença ao vivo, não uma saudação genérica de bot.
• Lembra da conversa: o histórico do chat persiste entre páginas dentro da mesma sessão.
• Começa no idioma da loja e muda automaticamente para o idioma do cliente.
• Branding da empresa: o seu logotipo (altura fixa, nunca deformado) ou o nome da sua empresa, além de uma cor de cabeçalho/destaque configurável.
• Consulta o status real do pedido para clientes autenticados, ou para visitantes que confirmam número do pedido e e-mail.
• Widget Shadow DOM independente de tema: renderizado de forma idêntica no Hyvä e no Luma, sem alterações de template.
• Montra de produtos curada e em tempo real: os cartões recompõem-se a cada turno à medida que a conversa se afunila, e seguem as pistas implícitas — "o segundo", "o de mango", "o mais barato".
• Consciente da página: se o chat é aberto a partir de uma ficha de produto, as perguntas implícitas ("é elétrico?", "qual o tamanho?") são resolvidas sobre esse produto exato.
• Memória de sessão: após uma pausa o chat inicia uma nova sessão ligada — mas o assistente continua a lembrar-se da anterior, por isso o cliente nunca se repete.
• Os clientes com sessão iniciada saltam o ritual de entrada e começam logo; a consola mostra uma coluna Customer pesquisável (nome, e email quando com sessão iniciada).
• Ritmo de conversa humano: a pausa dos "pontinhos" cresce com o comprimento da resposta, após um momento natural de reflexão — parece uma pessoa real, não um despejo instantâneo de bot.
• Conhece as tuas promoções ativas e menciona-as no momento certo.
• Responde sobre as tuas políticas (devoluções, envios, garantia) diretamente das tuas páginas CMS ou de um URL, com cache; durante um encerramento por férias avisa por si próprio quando os envios recomeçam.
• Lupa IA na barra de pesquisa da loja: reencaminha para o chat o que o cliente já escreveu — um segundo ponto de entrada de grande tráfego.

Traz a tua própria IA — um pool de modelos que nunca fica em baixo

Escolhes os fornecedores e os modelos e colas as tuas próprias chaves API — és sempre faturado diretamente pelo fornecedor, nunca com uma margem da nossa parte. Mas a IA já não é uma única definição: é um pool que geres no separador AI — Models, para que um único modelo nunca seja um ponto único de falha.

• OpenAI (modelos ChatGPT / GPT) — a opção mais usada, com uma gama ampla, de modelos rápidos e econômicos até os de raciocínio mais avançado.
• Anthropic (modelos Claude) — ótima aderência a instruções, uma escolha natural para um assistente de vendas que precisa manter-se fiel ao script e aos fatos.
• Google (modelos Gemini) — preços competitivos, respostas rápidas, ótima qualidade multilíngue.
• OpenRouter — uma única chave de API, acesso a dezenas de modelos de vários provedores; útil para comparar custo e qualidade sem gerenciar várias contas.

Um pool de IA com failover automático

• Um só pool, muitas IA: dá uma etiqueta a cada credencial, define uma principal e as suas reservas e reordena-as com um clique — tudo no separador AI — Models.
• Failover automático em erros de crédito, autenticação, limite de pedidos ou transitórios: a conversa continua, sem qualquer intervenção humana.
• Auto-reparação: se um modelo rejeitar um parâmetro (como temperature ou thinking), tenta de novo sem ele — sem listas brancas por modelo para manter, por isso os modelos acabados de sair funcionam logo.
• Combina fornecedores à vontade: um modelo rápido e económico como principal e um premium como reserva, ou o contrário — o compromisso decides tu.

Carregar modelos — com medição de velocidade em tempo real

Um registro de sinônimos autoaprendido — um tesouro que cresce sozinho

Uma parte enorme das vendas perdidas não é por causa de um produto que falta — é pela palavra de busca errada: um nome regional, um termo dialetal, um erro de digitação, um sinônimo que os seus clientes usam todo dia mas que o seu catálogo não conhece. O agente aprende automaticamente a correspondência com o termo real do catálogo, assim o próximo cliente que buscar essa mesma palavra "errada" encontra o produto imediatamente.

• Aprende automaticamente: toda busca sem resultado que o assistente consegue resolver é registrada junto ao termo do catálogo que realmente correspondeu.
• Registro paginado e editável: corrija ou exclua qualquer entrada aprendida inline em Codingrow → AI Personal Shopper → Synonyms.
• Exporte e reimporte todo o registro em CSV — faça um backup, edite em massa ou mova entre ambientes.
• Um clique em "Inject into site search" transfere o registro para os Search Synonyms nativos do Magento, para que a barra de busca do site também se beneficie — não só o chat.
• Também lê os seus Search Synonyms nativos curados manualmente, de modo que os dois sistemas se reforçam mutuamente em vez de trabalhar isolados.

Melhor juntos — o funil Codingrow do catálogo à conversão

O Personal Shopper não trabalha sozinho. Quatro módulos Codingrow formam um único funil, do feed em bruto à venda fechada — e cada um torna o seguinte mais forte.

Descobre o Babel Enchanter →

Um verdadeiro agente de suporte, não apenas um script de vendas

O assistente é um membro da equipe com todas as letras: resolve sozinho a grande maioria dos problemas dos clientes — status do pedido, políticas, tamanhos, dúvidas de envio — fechando o ciclo sem nunca envolver um humano, evitando contatos desnecessários. Ele só escala quando realmente é preciso um humano.

• Abre um ticket de suporte quando uma solicitação realmente precisa de um humano: pede o e-mail (obrigatório) e, se útil, um número de pedido e um contato de telefone/WhatsApp.
• Atribui um número de ticket e envia por e-mail a transcrição completa ao cliente, com cópia oculta para o seu endereço de suporte.
• O prazo de resposta mostrado ao cliente é o que você configurar (padrão "24-48 hours"), para que as expectativas estejam sempre corretas.
• Uma aba dedicada Tickets & Support lista cada ticket com a transcrição completa, a um clique de distância.
• Marque tickets como resolvidos pelo admin, com um e-mail de notificação opcional ao cliente.
• Fecha automaticamente tickets inativos após o número de dias que você configurar — nada fica aberto para sempre.
• Também sinaliza bugs e problemas do site: conversas que relatam algo quebrado são classificadas separadamente, para que a sua equipe as veja sem que o cliente precise escrever um e-mail para ninguém.

Um único console para cada conversa

Nada fica fora de registro: cada chat é salvo, classificado e consultável pelo admin, junto com as ferramentas que tornam o assistente mais inteligente com o tempo.

• Cada conversa é classificada automaticamente como Shopping, Support, Bug report ou Possible spam, paginada e filtrável por tipo.
• Abra qualquer conversa para ler o thread completo, incluindo os cards de produto propostos em cada turno.
• Uma aba dedicada Synonyms para o registro autoaprendido: editar, exportar/importar CSV, injetar na busca do site.
• Uma aba dedicada Tickets & Support para cada ticket de suporte humano, com transcrição completa e controles para resolver/fechar.

Seguro, previsível e nunca às suas custas

O assistente é projetado para manter-se fiel ao script e manter o seu orçamento de IA e a sua chave de API sob o seu controle.

• Todas as chamadas de IA acontecem no servidor — a sua chave de API nunca chega ao navegador.
• Guardrails mantêm o assistente no tema: perguntas fora de tema e tentativas de prompt injection são recusadas, não respondidas.
• O rate limiting protege o seu orçamento de IA contra abusos.
• Você paga o provedor diretamente pelo que usa — a Codingrow nunca aplica margem nem revende o uso de IA.
• À prova de bots e spam. Um escudo em camadas detém scanners e bots antes de gastar uma chamada de IA: um token de uso único "prova de widget" bloqueia requisições cegas/diretas ao endpoint, os filtros de conteúdo capturam injeções e payloads de scanners de vulnerabilidade, e os limites por IP mais um teto global diário limitam o custo mesmo sob ataque distribuído. Cada tentativa bloqueada é registrada com IP, user-agent e motivo.

Governação e tranquilidade

Por trás do chat simpático, as ferramentas de que quem gere a loja precisa para dormir descansado — visibilidade total e limites rígidos de custo.

• Watchdog de fornecedor em baixo: se uma chamada à IA falhar, recebes um alerta por email (no máximo um por hora e por erro) — sabes antes dos teus clientes.
• Painel "Recent AI calls": as últimas chamadas com resultado, modelo, erro e resposta, para um diagnóstico imediato.
• Calculadora de custos de IA: estima o custo por chat e quanto dura o teu orçamento, antes de te comprometeres.
• Limites de despesa rígidos: rate limits por IP (15 em 60s, 300/dia), 30 novos chats por IP por dia, 60 turnos por conversa e um disjuntor global a 5.000 chamadas LLM/dia — um abuso nunca pode disparar a tua fatura.

Disponível em 7 idiomas

A interface de administração e o chat do storefront estão totalmente traduzidos:

O chat começa no idioma da loja e muda automaticamente para o idioma em que o cliente escreve.

Requisitos

Magento 2.4.x (testado em 2.4.9), PHP 8.1-8.5. Compatível tanto com o tema Luma quanto com o Hyvä (widget Shadow DOM independente de tema). Depende do módulo gratuito Codingrow Core, instalado automaticamente. Requer uma chave de API de pelo menos um provedor de IA (OpenAI, Anthropic, Google ou OpenRouter) — cobrada diretamente de você pelo provedor.

Documentação

Um guia de configuração completo e uma referência de cada campo com exemplos concretos — o mesmo nível de detalhe que o nosso suporte usa para ajudar os clientes.

→ Leia a documentação completa

Onde estão as medidas no seu catálogo

Para dizer quantas peças são precisas, o assistente tem de saber quanto mede uma peça. Se o seu catálogo tem atributos dimensionais, ele lê de lá. Se as medidas vivem dentro dos nomes — e em muitíssimos catálogos é assim — ele lê do nome, quando a unidade está escrita.

Essas características são deduzidas e corrigíveis: vivem à vista num campo da ficha do produto, e o que é apenas suposto fica abaixo de uma linha separadora em vez de se misturar aos dados certos. O assistente só faz contas com o que o produto declara, e debaixo da quantidade diz sempre de onde veio o número.

Garantia de reembolso

Não satisfeito nos 30 dias após a compra? Solicite o reembolso você mesmo na sua área de conta (codingrow.com/login), sem perguntas. O reembolso é processado instantaneamente e de forma automática, e a licença é desativada após a confirmação.

Changelog

As versões mais recentes primeiro.