Pós-venda pode custar R$ 4,8 trilhões ao varejo e transformar contatos repetitivos em perda de receita

• Devoluções devem movimentar US$ 849,9 bilhões em mercadorias em 2025
• Especialista da Xtendo Global alerta que automatizar o atendimento sem revisar processos pode ampliar custos e frustrações

 Trocas, devoluções e o acompanhamento de pedidos deixaram de ser apenas etapas operacionais da jornada de compra. Para o varejo, o pós-venda pode representar uma fonte relevante de custos que nem sempre aparece de forma clara nos indicadores financeiros: contatos repetitivos, tempo de atendimento, retrabalho e, principalmente, clientes que deixam de comprar novamente após uma experiência ruim.

A dimensão desse impacto aparece nas projeções da National Retail Federation (NRF). O relatório 2025 Retail Returns Landscape, estima que varejistas dos Estados Unidos movimentem US$ 849,9 bilhões (cerca de R$ 4,8 trilhões) em mercadorias devolvidas ao longo de 2025, o equivalente a 15,8% das vendas totais e a 19,3% das vendas realizadas pelo comércio eletrônico.

O problema, porém, vai além do valor dos produtos devolvidos. Segundo o mesmo levantamento, 71% dos consumidores afirmam que ficam menos propensos a comprar novamente de uma marca depois de uma experiência ruim com uma devolução, enquanto 80% compartilham a experiência negativa com outras pessoas.

É nesse ponto que surge o chamado “custo invisível” do pós-venda. Um consumidor que precisa entrar em contato mais de uma vez para saber onde está seu pedido, por exemplo, gera novos custos operacionais a cada interação. O mesmo acontece quando uma troca exige contato com diferentes canais porque as informações não estão integradas. “O custo é invisível porque raramente é medido como ‘recompra perdida’. Ele aparece como volume de contatos e acaba diluído na operação”, explica Nicolás Leguizamón, Gerente de Inovação e Soluções da Xtendo Global.

Para Leguizamón, a questão não está apenas em reduzir o número de atendimentos, mas em resolver o caso do cliente de ponta a ponta. “O erro mais frequente do varejo é automatizar a conversa antes de automatizar a decisão. Coloca-se um robô na frente de um processo que continua quebrado por dentro. Automatizar um processo ruim apenas acelera o erro e o custo em escala”, afirma.

Da resposta automática à resolução do caso

A diferença está no que a tecnologia consegue fazer depois que o consumidor entra em contato. Enquanto um chatbot tradicional trabalha principalmente com respostas e regras predefinidas, uma IA contextual pode acessar diferentes informações da operação para tomar decisões e executar ações.

Isso inclui o histórico de compras e contatos do cliente, o status do pedido em tempo real, a disponibilidade de estoque, as políticas comerciais vigentes e as informações de pagamento ou reembolso. A integração entre canais também é fundamental: se o consumidor começa uma solicitação pelo WhatsApp e depois liga para o call center, o sistema precisa reconhecer que se trata do mesmo caso, evitando que ele tenha de repetir toda a situação. Na prática, a tecnologia pode iniciar uma devolução, gerar uma etiqueta de envio ou aplicar um reembolso, em vez de apenas responder às dúvidas do consumidor e transferir a conversa para um agente. “O chatbot tradicional atende a conversa. A IA contextual atende o caso”, resume Leguizamón.

O potencial de eficiência também aparece em dados de mercado. Levantamentos da McKinsey sobre aplicações de IA generativa em atendimento identificam, em determinados casos de transformação, redução de até 30% no volume de chamadas, queda superior a 25% no tempo médio de atendimento e ganhos de 10 a 20 pontos percentuais na resolução no primeiro contato.

O primeiro passo não é comprar tecnologia

Apesar do avanço das ferramentas de inteligência artificial, a recomendação da Xtendo é que o varejo não comece pela implementação de uma nova solução no canal de atendimento. Antes, é necessário entender onde está o problema. “O primeiro passo é diagnóstico, não tecnologia”, afirma Leguizamón. E acrescenta que as empresas precisam identificar qual parcela do volume de contatos representa, na prática, a mesma solicitação repetida de diferentes maneiras. Com esse mapeamento, é possível priorizar os processos com maior potencial de automação e impacto operacional.

Entre as demandas mais recorrentes no varejo estão o acompanhamento do status de pedidos, trocas e devoluções e dúvidas sobre políticas e prazos. Por terem respostas estruturadas e previsíveis, esses casos são bons candidatos à resolução automática de ponta a ponta.

Leguizamón ressalta, no entanto, que a automação não significa eliminar a participação humana. Casos complexos ou que envolvem maior carga emocional continuam demandando profissionais especializados. A proposta é utilizar a IA como um filtro que absorve o volume transacional e libera as equipes para situações em que a atuação humana é mais relevante.

Um caso ilustra o impacto sobre os reembolsos

Um exemplo no varejo é o da Aviator Nation, marca de vestuário que automatizou processos de trocas e devoluções. Segundo dados divulgados pela empresa responsável pela solução, a marca reteve entre 56,6% e 64,6% das receitas que anteriormente eram perdidas em reembolsos simples, convertendo parte desses valores em trocas ou créditos. O projeto também teria gerado mais de US$ 115 mil em economia anual no suporte ao cliente e reduzido em 11% a taxa geral de reembolsos.

Para a Xtendo, o desafio do varejo está em conectar tecnologia, processos e operação humana em uma mesma arquitetura. A empresa atua com IA contextual, automação de processos, consultoria operacional e equipes especializadas, com operações em mais de 25 países.

“A tecnologia não substitui o talento humano. Ela funciona como um filtro que resolve o volume transacional repetitivo e libera as equipes especializadas para as interações mais críticas e emocionais”, conclui Leguizamón.