Em 29 de outubro de 2026, a C&A anunciou a expansão para o WhatsApp de seu personal shopper com inteligência artificial. A ferramenta já estava no site e no aplicativo da varejista, e agora passa a oferecer recomendações em um canal que muitos clientes já usam para conversar com marcas.
A novidade é relevante não porque o WhatsApp substitua a loja virtual, mas porque pode reduzir a distância entre a dúvida do cliente e uma recomendação útil. O desafio é integrar essa conversa aos dados, à disponibilidade de produtos e à operação física e digital sem prometer mais do que o sistema consegue entregar.
O que faz o personal shopper da C&A
Segundo as reportagens do Broadcast e de O Globo, o assistente recomenda roupas e combinações com base nas necessidades, preferências, ocasião e orçamento informados pelo consumidor. No WhatsApp, também permite consultar descontos, opções de retirada e prazos de entrega. Em algumas localidades, a entrega pode ocorrer em até duas horas, conforme as informações divulgadas pela empresa.
Isso posiciona a ferramenta principalmente como apoio à descoberta e à decisão. As fontes descrevem sugestões e informações logísticas; não permitem concluir que toda a compra, do pagamento à confirmação, aconteça dentro da conversa. Essa distinção importa: recomendar um produto é uma etapa da jornada, não prova de que o canal conclui a transação.
WhatsApp, site e aplicativo têm papéis diferentes
O WhatsApp favorece uma interação direta, em linguagem natural. O cliente pode descrever o que procura sem necessariamente conhecer o nome da peça ou navegar por várias categorias. Isso pode tornar a conversa um atalho para encontrar opções, especialmente quando ocasião, estilo e orçamento são o ponto de partida.
Site e app, por sua vez, são ambientes de navegação e compra mais completos: permitem explorar coleções, comparar itens, rever detalhes e acompanhar uma jornada estruturada. No app, a C&A já apresentava a assistente de moda com IA como uma busca conversacional para descobrir produtos e combinações. Não vejo os canais como concorrentes. A oportunidade está em fazer a conversa encaminhar o cliente para o próximo passo apropriado, com continuidade de contexto quando ele muda de canal.
Omnichannel, nesse caso, não é simplesmente estar em mais lugares. É evitar que a pessoa tenha de recomeçar do zero ou receba recomendações incompatíveis ao alternar entre WhatsApp, site, aplicativo e loja. Para isso, a qualidade do catálogo, a atualização de estoque e a consistência de preços e prazos são tão importantes quanto a capacidade de conversar.
Os números divulgados pela C&A pedem contexto
A empresa afirma que clientes que usam recursos de IA durante as compras têm conversão cinco vezes superior à média. Também informou que, entre janeiro de 2024 e o segundo trimestre de 2026, a conversão do site avançou 29% e a margem bruta do canal digital cresceu cinco pontos percentuais. O Globo reportou ainda que a C&A atribui à IA grande parte do crescimento de 41% nas visitas ao site e ao app no período.
Esses dados são declarações da companhia, reproduzidas pela imprensa, e não uma avaliação independente. Sem detalhes públicos sobre período de medição, definição de conversão, perfil dos usuários e comparação com grupos equivalentes, o número de cinco vezes não demonstra, por si só, que a IA causou o resultado. Clientes que escolhem usar o assistente podem já ter intenção de compra mais alta.
A C&A também declarou que consumidores que usam canais físico e digital compram com o dobro da frequência e gastam duas vezes mais do que quem recorre a apenas um canal. A varejista mira elevar a participação do e-commerce nas vendas de vestuário de 7% para 15% até 2030. São indicadores e metas da empresa, não resultados garantidos pela nova experiência no WhatsApp.
O trabalho difícil começa depois da recomendação
Uma sugestão personalizada só ajuda se corresponder ao que está realmente disponível e fizer sentido para aquela pessoa. No varejo de moda, isso exige informações confiáveis sobre atributos, tamanhos, cores, preço e estoque. Se a conversa recomendar uma peça indisponível ou indicar uma retirada que não se confirma, a experiência pode perder credibilidade rapidamente.
Também é preciso observar como o sistema lida com pedidos ambíguos, preferências sensíveis e limites do que sabe. Um assistente deve deixar claro quando não tem informação suficiente e facilitar o contato humano quando a recomendação falha. E, se a conversa avançar para uma ação de compra, autorização, confirmação e tratamento de erros precisam ser explícitos.
Para avaliar o resultado, eu acompanharia mais do que cliques ou volume de conversas. Conversão incremental, abandono após recomendação, disponibilidade dos itens sugeridos, custo por pedido, devoluções, satisfação e transferência para atendimento humano ajudam a entender se o canal melhora a jornada ou apenas muda o lugar onde a interação começa.
O movimento da C&A é um exemplo concreto de como a IA pode aproximar personalização e conversa em uma estratégia omnichannel. Mas a vantagem não virá apenas de levar um assistente ao aplicativo de mensagens. Virá da capacidade de sustentar a recomendação com dados corretos e conectar a conversa ao restante da operação.
Na sua empresa, o WhatsApp já consegue levar uma recomendação até uma experiência de compra coerente — ou ainda é um canal isolado da operação?
Alexandre Guimarães
Especialista em Inteligência Artificial e Transformação Digital
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