Vendíamos produtos que não conseguíamos contar.

Imagine entrar em um marketplace e encontrar três anúncios: “Coffee break completo”, “Coffee Premium” e “Café corporativo”. Os três podem oferecer praticamente a mesma coisa. Mas, para a plataforma, eram produtos diferentes.

Isso acontecia porque cada fornecedor cadastrava seus serviços livremente, escolhendo nomes, descrições e opções sem seguir um padrão. O modelo funcionava para publicar anúncios, mas criava dois grandes problemas: dificultava a compra e impedia que a empresa entendesse sua própria oferta.

Na análise do catálogo, encontramos:

Na prática, não conseguíamos responder com segurança a perguntas importantes

Para o comprador, o problema era mais simples: entender o que estava comprando e o que poderia personalizar.

Precisávamos organizar o catálogo sem tirar a liberdade de cada fornecedor oferecer seu serviço do próprio jeito.

Um produto, vários fornecedores.

Propus organizar o catálogo a partir de produtos de referência, que chamamos de produtos canônicos.

A ideia era simples: a plataforma define o que é cada produto e quais informações são necessárias para vendê-lo. Cada fornecedor continua responsável por seus preços, fotos e opções. Aplicamos a lógica da livraria online aos serviços para eventos.

No coffee break, as informações ficaram em três grupos

O que mudou na experiência?

Antes: o comprador precisava interpretar a descrição, descobrir o que estava incluso e perguntar quais opções poderia escolher.

Depois: encontra as informações organizadas, seleciona as opções disponíveis, visualiza o preço e adiciona o produto ao carrinho.

A mesma estrutura também simplifica o cadastro para quem vende: o fornecedor parte de um produto já definido e preenche apenas as informações específicas da sua oferta.

Pela primeira vez, conseguimos enxergar nossa oferta.

A mudança não foi apenas visual. Ao conectar diferentes fornecedores a um mesmo produto, passamos a entender melhor o que o marketplace realmente vende.

E as compras sem atendimento humano?

No mesmo período em que avançamos com a organização do catálogo e outras melhorias da experiência, as compras por autoatendimento cresceram.

Esses resultados não podem ser atribuídos exclusivamente à organização do catálogo, mas mostram a evolução da jornada que estávamos construindo.

Um exemplo: coffee break.

Identificamos 7 compras realizadas com 4 fornecedores diferentes. Antes, essas vendas apareceriam distribuídas entre anúncios com nomes distintos. Agora, conseguimos reuni-las e identificar o coffee break como o produto mais vendido no autoatendimento naquele recorte.

Temos fornecedores suficientes para atender à demanda em cada região?

Passamos a cruzar produtos e regiões de atendimento para identificar onde existe variedade de fornecedores e onde ainda precisamos ampliar a oferta. Com isso, os dados começaram a orientar decisões sobre quais fornecedores atrair e quais produtos priorizar.

As perguntas, agora com resposta

O que essa entrega mudou?

O que aprendi

Organizar um catálogo parecia, à primeira vista, um problema de cadastro. Mas era também um problema de experiência, dados e crescimento.

A decisão mais importante não foi definir campos ou criar uma nova interface. Foi estabelecer uma estrutura comum que permitisse melhorar várias partes do produto ao mesmo tempo.

Fontes: análise dos itens vendidos, modelo de dados do catálogo e painel de compras por autoatendimento, outubro de 2026. Os exemplos de anúncios e preços são ilustrativos.

Para vender sozinho, o fornecedor precisava de ajuda.

Imagine ser um pequeno fornecedor de eventos e querer anunciar seu serviço em um marketplace.

Você entra na plataforma, encontra um formulário em branco e precisa decidir como descrever seu produto, organizar as opções e definir a cobrança.

Parece simples, até surgir a primeira dúvida.

Como explicar que o cliente pode escolher três tipos de salgados? O preço deve ser por pessoa ou por pacote? Como apresentar diferentes versões do mesmo serviço?

Era isso que acontecia.

O cadastro dava liberdade para o fornecedor preencher tudo do seu jeito, mas não oferecia orientação suficiente para quem estava começando.

Na prática, encontramos três problemas:

• Complexidade: o fornecedor precisava entender a lógica da plataforma antes de conseguir anunciar.
• Dependência: quando surgiam dúvidas, o time de atendimento precisava ajudar ou até realizar o cadastro.
• Falta de padrão: informações importantes ficavam escondidas em descrições longas, dificultando também a compra.

Onde o fornecedor travava

O ciclo que não escalava

O desafio era fazer com que qualquer fornecedor conseguisse anunciar sozinho, mesmo sem familiaridade com plataformas digitais.

Em vez de ensinar a preencher um formulário, simplificamos o caminho.

A primeira decisão foi mudar a lógica do cadastro.

Antes, o fornecedor precisava criar seu anúncio praticamente do zero. Com a organização do catálogo em produtos de referência, passamos a oferecer um ponto de partida.

Se alguém vende coffee break, por exemplo, a plataforma já sabe quais informações são necessárias para anunciar esse serviço.

O fornecedor só precisa informar o que torna sua oferta diferente.

A partir disso, redesenhamos a experiência em três frentes.

1. Uma pergunta de cada vez

Dividimos o cadastro em etapas simples, com uma sequência clara.

Em vez de apresentar todos os campos de uma vez, a plataforma conduz o fornecedor pelas informações necessárias: descrição, opções, preços e fotos.

Cada etapa tem orientações e validações que ajudam a evitar erros antes de avançar.

2. Mostrar o resultado enquanto ele acontece

Adicionamos uma prévia do anúncio durante o preenchimento.

Assim, o fornecedor não precisa imaginar como as informações aparecerão para o comprador. Ele consegue visualizar o resultado e fazer ajustes antes de publicar.

Isso também ajuda a entender por que cada informação é importante.

3. Ajuda no momento certo

Percebemos que simplificar o formulário não seria suficiente se o fornecedor continuasse dependendo do atendimento para resolver pequenas dúvidas.

Por isso, incorporamos orientações à própria experiência:

A ideia não era eliminar o atendimento humano, mas reservar sua atuação para situações que realmente precisam de uma pessoa.

O cadastro ficou quatro vezes mais rápido.

4x mais rápido. Reduzimos em 75% o tempo necessário para cadastrar um anúncio.

Mas a velocidade não era o único objetivo.

Queríamos que os fornecedores conseguissem realizar suas atividades sem precisar pedir ajuda a cada etapa.

Com a evolução da jornada, alcançamos 75% de fornecedores autônomos em 45 dias.

Isso representa uma mudança importante para um marketplace: a operação pode atender mais fornecedores sem depender do crescimento proporcional do time de atendimento.

E quem compra também ganha.

A melhoria no cadastro resolveu parte de outro problema: a falta de clareza dos anúncios.

Antes, informações sobre preço, quantidade, personalização e modalidade do serviço podiam ficar misturadas em um único texto.

Com o novo modelo, essas informações passaram a ocupar lugares específicos.

O comprador consegue entender o que está incluso, escolher opções e visualizar os valores com mais clareza.

Um cadastro mais simples para quem vende também significa uma compra mais fácil para quem contrata.

As tarefas do fornecedor, antes e agora

O que essa entrega mudou?

O que aprendi

Quando alguém não consegue completar uma tarefa, a primeira reação costuma ser pensar que essa pessoa precisa de mais instruções.

Mas, muitas vezes, é o produto que precisa ser mais simples.

Nesse projeto, não bastava criar tutoriais para explicar um formulário complexo. Precisávamos questionar por que ele era complexo.

A mudança mais importante foi tirar decisões desnecessárias das mãos do fornecedor e deixar a plataforma cuidar do que já poderia estar resolvido.

Fontes: análise da jornada de cadastro, evolução do fluxo de fornecedores e indicadores de tempo e autonomia, 2026. Exemplos e telas ilustrativos.

Ter muitas opções não significa conseguir escolher.

Imagine que você precisa contratar um coffee break para um evento com 100 pessoas.

Entra em um marketplace, encontra dezenas de fornecedores e começa a explorar as opções.

Um oferece “Coffee Premium”. Outro, “Coffee Break Executivo”. Um terceiro anuncia “Café Corporativo Completo”.

Os nomes são diferentes, as descrições também. Alguns mostram preços por pessoa, outros por pacote.

E você ainda precisa descobrir quais atendem sua região, estão disponíveis na data do evento e oferecem o que você procura.

Era essa a experiência que encontrávamos.

A loja reunia muitas ofertas, mas oferecia poucos caminhos para ajudar o comprador a tomar uma decisão.

Na prática, quatro perguntas ficavam sem resposta:

O caminho até a ajuda

Quando escolher exigia esforço demais, o comprador recorria ao time de atendimento.

Nosso desafio não era oferecer mais produtos. Era ajudar as pessoas a escolher entre os que já existiam.

Uma loja que ajuda a decidir.

Com a organização do catálogo em produtos de referência, conseguimos repensar a forma como as ofertas eram apresentadas.

A ideia era simples: em vez de mostrar tudo de uma vez, ajudar o comprador a encontrar primeiro o que faz sentido para seu evento.

Redesenhamos a experiência em quatro frentes.

1. Começar pelo evento, não pelo produto

Antes de explorar as ofertas, o comprador informa três coisas: quando será o evento, onde acontecerá e quantas pessoas participarão.

Essas informações ajudam a direcionar a busca para serviços que fazem sentido naquele contexto.

Assim, a pessoa não precisa descobrir só no final que determinada oferta não atende sua necessidade.

2. Organizar as opções para facilitar a descoberta

Antes, a categoria de Alimentação reunia diferentes serviços em uma única vitrine.

Passamos a organizar a navegação por tipos de produto, como coffee break, almoço e brunch.

Dentro de cada categoria, o comprador consegue refinar a busca e entender quantas opções existem.

É a diferença entre entrar em um supermercado onde tudo está misturado e encontrar corredores organizados por tipo de produto.

A variedade continua existindo. O esforço para encontrar o que você procura é que diminui.

3. Ajudar o comprador a escolher com confiança

Com tantas opções parecidas, escolher virou um trabalho manual: abrir uma por uma, comparar e torcer para ter feito a melhor escolha.

Mudamos o padrão do resultado: em vez de uma lista longa, a loja sempre recomenda 3 opções.

O bloco Mais escolhidos nesta loja mostra, com base no que as empresas dali mais compram, as três escolhas mais seguras para aquele tipo de serviço — cada uma com quantas empresas já pediram e a nota média.

A intenção não era decidir pelo comprador, mas dar um ponto de partida confiável: quem quiser explorar além das recomendações, pode.

4. Facilitar a comparação

Se dois fornecedores oferecem coffee break, o comprador precisa conseguir comparar as propostas sem abrir várias páginas e fazer contas.

Padronizamos a apresentação dos anúncios, destacando informações como preço, avaliação e características do serviço.

Também deixamos mais claro o que falta informar antes de concluir uma compra.

Se o comprador ainda não definiu a data, por exemplo, a plataforma explica o que precisa ser preenchido e direciona para essa etapa.

Em vez de deixar a pessoa descobrir os problemas sozinha, a interface ajuda a resolvê-los.

Menos esforço para escolher, mais autonomia para comprar.

A nova experiência foi desenhada para responder às dúvidas que antes levavam o comprador ao atendimento.

Antes: era necessário abrir diferentes anúncios, interpretar descrições, comparar preços manualmente e pedir ajuda para tomar uma decisão.

Depois: o comprador pode começar pelas necessidades do evento, explorar serviços organizados, comparar ofertas semelhantes e encontrar referências sobre os fornecedores.

Essa mudança faz parte de uma transformação maior na jornada de compra da Marketplace.

No mesmo período, avançamos na organização do catálogo, na autonomia dos fornecedores e na experiência de compra.

Juntas, essas iniciativas contribuíram para o crescimento das compras realizadas sem atendimento humano.

Em outubro, o volume de compras por autoatendimento superou em 25% o total registrado durante todo o terceiro trimestre.

O resultado representa um ritmo mensal aproximadamente 3,7 vezes maior que o do trimestre anterior.

Não é possível atribuir esse crescimento exclusivamente ao redesenho da loja. Mas ele mostra a evolução da jornada que estávamos construindo.

O que essa entrega mudou?

O que aprendi

É comum pensar que um marketplace melhora quando oferece mais opções.

Mas variedade só gera valor quando as pessoas conseguem encontrar o que precisam.

Nesse projeto, o desafio não era reduzir a quantidade de produtos nem escolher pelo usuário. Era organizar as informações para tornar a decisão mais simples.

E isso exigiu olhar para a jornada inteira: desde o primeiro contato com a loja até o momento de contratar.

Fontes: protótipo da nova experiência de compra e indicadores de autoatendimento, 2026. Os exemplos apresentados são ilustrativos. Os resultados de autoatendimento refletem o conjunto de melhorias realizadas na jornada.

O comprador não precisava apenas de opções. Precisava de segurança para escolher.

Imagine que você ficou responsável por organizar um evento para 100 pessoas na sua empresa. Você tem um orçamento, uma data e uma lista de coisas para contratar. Entra em um marketplace, encontra fornecedores e começa a montar seu evento. Mas, antes de finalizar, surgem algumas dúvidas:

Em uma compra pessoal, uma escolha ruim pode gerar frustração. Em um evento corporativo, a pessoa também precisa responder pelo resultado diante de outras pessoas.

Isso nos fez olhar para o problema de outra forma. Até então, nosso foco estava em facilitar a busca, organizar as ofertas e simplificar o checkout. Tudo isso continuava importante, mas não resolvia completamente a insegurança de quem precisava tomar a decisão.

O desafio não era apenas tornar a compra mais fácil. Era ajudar o comprador a sentir confiança para concluir sozinho.

E se o marketplace pudesse conversar como um especialista em eventos?

Pense em um bom vendedor. Antes de recomendar qualquer produto, ele pergunta sobre a ocasião, entende o que você precisa e ajuda a encontrar opções que fazem sentido. E, quando percebe que algo pode estar faltando, sugere um complemento.

Nossa hipótese foi trazer essa experiência para o ambiente digital usando inteligência artificial. Em vez de começar explorando dezenas de anúncios, o comprador poderia simplesmente dizer:

“Preciso organizar um evento para 100 pessoas, com coffee break e algumas atividades, dentro de um orçamento de R$ 15 mil.”

Se alguém contratasse um coffee break, por exemplo, o assistente poderia sugerir uma estação de café especial. A diferença é que a recomendação consideraria o contexto e o orçamento do evento, em vez de apresentar produtos aleatórios.

Um assistente que ajuda a planejar e comprar.

Desenhamos uma experiência em que o comprador conversa com a IA enquanto acompanha seu carrinho sendo montado. A proposta combina a facilidade de conversar com alguém e a autonomia de comprar pela plataforma.

Organizamos a experiência em quatro momentos.

1. Entender o eventoo comprador descreve o que precisa com as próprias palavras
2. Encontrar opções que realmente atendematé três opções por tipo de serviço
3. Montar o carrinho durante a conversao carrinho vai sendo construído ao lado do chat
4. Sugerir o que pode estar faltandocomplementos que combinam com o evento

1. Entender o evento

O comprador descreve o que precisa com suas próprias palavras. A IA identifica as informações que já foram fornecidas e pergunta apenas o que falta, como data, local, quantidade de pessoas e orçamento. Assim, ninguém precisa aprender a usar comandos específicos para começar.

2. Encontrar opções que realmente atendem

Com as informações do evento, o assistente consulta as ofertas disponíveis no marketplace. A busca considera critérios como região de atendimento, disponibilidade, antecedência necessária e quantidade de pessoas.

Em vez de apresentar uma lista extensa, o assistente recomenda até três opções por tipo de serviço, incluindo uma bem avaliada por outras empresas. A intenção é reduzir o esforço de comparação sem tirar o poder de escolha do comprador.

Com os produtos de referência, como expliquei no case anterior, passamos a oferecer um ponto de partida.

3. Montar o carrinho durante a conversa

Conforme o comprador escolhe os serviços, o carrinho vai sendo construído ao lado do chat. A pessoa consegue acompanhar os produtos selecionados, suas quantidades e o valor total. Ela também pode revisar e ajustar as escolhas antes de finalizar.

A IA ajuda a decidir, mas a decisão continua sendo do comprador.

4. Sugerir o que pode estar faltando

O assistente também identifica oportunidades de complementar o evento. Se houver orçamento disponível, pode sugerir produtos que combinem com os serviços já escolhidos. Se a sugestão ultrapassar o valor informado, a IA apresenta a diferença para que o comprador decida se vale a pena.

Assim, exploramos duas oportunidades no mesmo fluxo: ajudar quem compra a tomar decisões e aumentar o valor de cada pedido.

Como fizemos a IA funcionar com o marketplace?

Uma preocupação importante era garantir que o assistente não recomendasse serviços inexistentes ou incompatíveis com o evento. Por isso, em vez de deixar a IA inventar sugestões livremente, desenhamos uma solução conectada ao catálogo real. O funcionamento é dividido em três partes:

O marketplace informa quais serviços estão disponíveis, seus preços e as condições de contratação. Uma automação reúne essas informações e organiza as etapas necessárias para montar o carrinho. A inteligência artificial interpreta o pedido, seleciona opções entre as disponíveis e define quantidades e configurações adequadas.

Para conectar essas etapas, utilizamos o n8n, uma ferramenta de automação, e o Claude como modelo de IA. Essa abordagem aproveita a estrutura já existente no produto, em vez de criar uma solução completamente separada. Também permite estabelecer limites: o assistente só deve recomendar produtos que atendam às condições do evento.

O que dá segurança

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Fontes: discovery com compradores (70% inseguros para contratar sem ajuda) e protótipo do assistente de compras com IA.