Analisei dezenas de ferramentas para encontrar os 7 melhores exemplos de chatbots de atendimento ao cliente para 2025

Convenhamos: hoje em dia, os clientes esperam respostas imediatas, não importa a hora do dia. No entanto, sua equipe é humana e provavelmente já está sobrecarregada. Essa lacuna entre o que os clientes desejam e o que sua equipe pode realisticamente oferecer é uma situação difícil de lidar. É um equilíbrio complicado de acertar.

É aqui que um chatbot de IA pode fazer a diferença. Não se trata de substituir sua equipe, mas de fornecer um colega de equipe de IA capaz. Um chatbot pode preencher essa lacuna ao lidar com perguntas rotineiras, liberando os agentes humanos para focarem em problemas complexos que exigem um toque humano.

Este artigo vai pular os conselhos genéricos e mostrar como é uma IA eficaz no mundo real. Vamos analisar 7 exemplos de chatbots de atendimento ao cliente que estão impulsionando vendas e resolvendo questões complexas de suporte.

O que são os modernos chatbots de atendimento ao cliente?

Um chatbot de atendimento ao cliente moderno é um assistente movido por IA que consegue entender o que um cliente está dizendo, responder de forma inteligente e, de fato, realizar ações com base na solicitação. Ele é muito diferente dos bots baseados em regras do passado.

Os chatbots mais antigos, baseados em regras, eram essencialmente FAQs interativos. Eles seguiam um roteiro rígido e, se uma pergunta fosse formulada de forma diferente, costumavam responder: "Desculpe, não entendi". Isso acabava gerando mais trabalho tanto para o cliente quanto para a equipe de suporte.

Os chatbots de IA de hoje usam Processamento de Linguagem Natural (NLP) para captar o contexto e a intenção por trás de uma pergunta. Eles não estão apenas fazendo correspondência de palavras-chave. Os mais eficazes estão bem integrados às ferramentas da empresa. Eles podem extrair informações de vários lugares ao mesmo tempo, como Google Docs ou Confluence, conectar-se a outros aplicativos para obter informações em tempo real e executar tarefas que resolvem o problema do cliente.

Como escolhemos os melhores exemplos de chatbots

Para tornar esta lista genuinamente útil, não escolhemos apenas os bots mais chamativos. Procuramos chatbots que entregam resultados reais e mensuráveis e que são movidos por tecnologia acessível para mais do que apenas as empresas da Fortune 500. Aqui está o que focamos:

• Facilidade de Implementação: Quão rápido uma equipe consegue colocar isso para funcionar? Procuramos exemplos baseados em plataformas que não exigem um projeto de TI massivo de meses para mostrar valor.

• Qualidade da Interação: A conversa parece útil e natural ou é um beco sem saída robótico? A experiência do usuário foi um fator determinante para nós.

• Capacidade de Agir: O chatbot consegue fazer mais do que apenas cuspir informações? Priorizamos exemplos que podem consultar pedidos, processar devoluções ou fazer recomendações personalizadas.

• Integração Profunda: Quão bem o bot interage com o resto do negócio? Os melhores exemplos funcionam perfeitamente com o help desk da empresa, plataforma de e-commerce ou base de conhecimento interna.

Uma comparação rápida dos principais exemplos de chatbots de atendimento ao cliente

7 melhores exemplos de chatbots de atendimento ao cliente em 2025

Aqui estão sete exemplos do mundo real que mostram quão poderoso e versátil um chatbot de IA moderno pode ser.

1. eesel AI

O eesel AI foi projetado para ser um colega de equipe de IA que você convida para suas ferramentas existentes. Seu Chatbot de IA para ecommerce é um exemplo disso, integrando-se diretamente com plataformas como o Shopify para se tornar um assistente de vendas e suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana. Ele aprende com o seu catálogo de produtos para fazer recomendações e se conecta ao seu help desk para lidar com dúvidas comuns de suporte, como "Onde está meu pedido?".

Por que é um ótimo exemplo: Ele combina vendas e suporte automatizados em uma única experiência. Oferece uma configuração de autoatendimento plug-and-play. Você pode conectá-lo ao seu help desk e fontes de conhecimento, de onde ele começa a aprender. Além disso, seu design de humano no controle (human-in-the-loop) permite uma implementação controlada. Você pode começar fazendo com que ele rascunhe respostas para sua equipe aprovar e dar mais autonomia assim que vir como ele atua e confiar em seu desempenho.

Dados principais:

• Integração Rápida: Aprende com seus tickets antigos, artigos da central de ajuda e todo o catálogo do Shopify com integrações de um clique.

• Realiza Ações: Ele pode fazer mais do que apenas falar. Pode consultar status de pedidos, processar devoluções e criar tickets diretamente no seu help desk.

• Lançamento Seguro: Você pode simular o desempenho dele em seus tickets passados antes que ele fale com um cliente, fornecendo uma previsão clara de sua taxa de resolução.

• Resultados Comprovados: Em média, o eesel AI é capaz de resolver autonomamente 81% das conversas de suporte para seus clientes.

2. Klarna

O assistente da Klarna, alimentado pela OpenAI, é um exemplo de IA treinada para lidar com tópicos complexos e regulamentados com alta precisão. Ele gerencia milhões de conversas todos os meses, o que libera seus agentes humanos para focarem nos problemas mais sensíveis e críticos dos clientes.

Por que é um ótimo exemplo: Isso mostra que os chatbots de IA podem ser confiáveis para muito mais do que apenas perguntas básicas. Em seu primeiro mês, o assistente lidou com 2,3 milhões de conversas, o que representou dois terços de todos os chats de atendimento ao cliente da empresa.

Dados principais:

• Eficiência Massiva: A IA faz o trabalho de 700 agentes em tempo integral e a previsão é que contribua para uma melhoria de lucro de US$ 40 milhões.

• Resoluções Mais Rápidas: Os problemas dos clientes agora são resolvidos em menos de dois minutos, uma queda enorme em relação à média anterior de 11 minutos.

• Global e Multilíngue: O assistente está disponível 24/7 em 23 mercados diferentes e pode se comunicar em mais de 35 idiomas.

• Uma Abordagem Híbrida: Inicialmente, a Klarna adotou um modelo puramente focado em IA, mas percebeu que os clientes ainda precisavam de uma rota de fuga para um humano. Desde então, ajustaram sua estratégia para garantir que os clientes possam "sempre falar com uma pessoa real" quando necessário, criando uma experiência muito mais equilibrada.

O da Amazon é o único com o qual tive boas experiências. Ao processar uma devolução, ele me pediu as informações necessárias e, em seguida, me encaminhou perfeitamente a um agente humano para concluir o processo. Gostaria que houvesse uma maneira clara nas interfaces de chatbot de indicar se elas incluem ou não a opção de falar com um humano. Estou tão cansado dos bots de FAQ que não levam a lugar nenhum que muitas vezes nem tento o chat.

Reddit

3. H&M

Para uma marca como a H&M, com um inventário massivo e em constante mudança, ajudar os clientes a encontrar o produto certo é um grande desafio. O chatbot deles, disponível no aplicativo de mensagens Kik, atua como um personal stylist. Ele começa fazendo aos usuários algumas perguntas sobre suas preferências de moda e, em seguida, monta recomendações de looks personalizados.

Por que é um ótimo exemplo: Este é um exemplo de uso de IA conversacional para tornar as compras online mais envolventes e pessoais. Em vez de forçar os clientes a navegar por infinitas páginas de produtos, a H&M oferece uma experiência de compra guiada, interativa e divertida. Isso não apenas melhora a experiência do cliente, mas também ajuda a aumentar as taxas de conversão.

4. Julie da Amtrak

A Amtrak estava sendo inundada com ligações sobre horários de trens, tarifas e reservas. A solução deles foi a "Julie", uma assistente virtual que trabalha tanto por voz quanto por texto para guiar os viajantes por todo o processo de reserva.

Por que é um ótimo exemplo: A Julie mostra como um chatbot pode automatizar um processo complicado de várias etapas do início ao fim. O retorno sobre o investimento e as melhorias na satisfação do cliente foram significativos.

Dados principais:

• Alto Volume: A Julie responde a cerca de 5 milhões de perguntas todos os anos e atende uma média de 50.000 chamadas por dia.

• Economia Significativa: Ao cuidar de perguntas rotineiras, o chatbot economizou para a Amtrak mais de US$ 1 milhão em custos de atendimento ao cliente.

• Crescimento do Negócio: Após a implementação da Julie, a Amtrak viu um aumento de 25% nas reservas e um salto de 50% no engajamento dos usuários com suas ferramentas de autoatendimento.

5. Dom da Domino's

A Domino's queria tornar o pedido de uma pizza tão fácil quanto enviar um SMS. O assistente de pedidos deles, "Dom", está disponível em todos os lugares onde seus clientes estão, incluindo Facebook Messenger, Amazon Alexa, Google Assistant e até SMS.

Por que é um ótimo exemplo: Trata-se de encontrar seus clientes onde eles estão. Ao construir uma presença omnichannel, a Domino's removeu todo o atrito do processo de pedido. Mas eles não pararam por aí; eles também focaram em tornar a interação mais humana.

Dados principais:

• Pedidos Omnichannel: Os clientes podem repetir o pedido de sua pizza favorita ou rastrear o status da entrega a partir de qualquer aplicativo ou dispositivo inteligente que prefiram usar.

• Voz Hiper-Personalizada: A IA de voz usa sotaques específicos de cada região para parecer mais natural e relacionável para clientes em todos os EUA.

• Ampla Adoção: O recurso de texto para voz é usado hoje em cerca de 80% de todos os pedidos por telefone na América do Norte.

6. Erica do Bank of America

"Erica" é a assistente de IA do Bank of America e vive dentro do aplicativo móvel deles. Ela ajuda os clientes em tarefas bancárias diárias, como verificar saldos, pagar contas e transferir dinheiro. Mas ela vai além, fornecendo insights proativos sobre seus hábitos de consumo.

Por que é um ótimo exemplo: A Erica mostra que um chatbot pode fornecer suporte financeiro seguro, personalizado e útil em escala massiva. Ela vai além de simples transações para oferecer orientação real de valor agregado.

Dados principais:

• Escala Massiva: Desde seu lançamento em 2018, a Erica lidou com mais de 3 bilhões de interações com clientes com quase 50 milhões de usuários.

• Insights Proativos: A Erica envia alertas personalizados, como notificações sobre aumentos de cobranças recorrentes ou resumos de gastos semanais.

• Alta Precisão: A assistente lida com sucesso com mais de 98% das solicitações dos usuários, o que reduziu o volume do call center. Vale notar que, embora a Erica use NLP, ela não é baseada em IA generativa ou modelos de linguagem de grande escala (LLMs).

7. Insomnobot da Casper

A Casper, empresa de colchões, tinha um problema de marketing único: como se conectar com clientes em potencial quando eles não estão ativamente comprando uma cama nova? A solução deles foi o Insomnobot3000, um chatbot criado especificamente para pessoas que estão acordadas tarde da noite e não conseguem dormir.

Por que é um ótimo exemplo: Este é um exemplo de um chatbot usado para construção de marca. O bot não tenta vender nada. Em vez disso, oferece uma conversa amigável e casual via SMS para "tornar as 3 da manhã um pouco menos solitárias." Isso mostra que a IA pode ser usada para criar uma conexão emocional com um público, construindo lealdade à marca muito antes de alguém estar pronto para comprar.

3 coisas a considerar ao revisar exemplos de chatbots de atendimento ao cliente

Antes de implementar um chatbot, aqui estão três pontos importantes para garantir que você escolha uma ferramenta valiosa.

1. O onboarding não deve ser um projeto de TI de 3 meses

Algumas ferramentas de IA podem ter uma configuração longa e complicada que exige desenvolvedores e semanas de configuração. Isso pode atrasar o retorno sobre o investimento.

Lista decente, mas a verdadeira pegadinha com muitas dessas grandes plataformas é o modelo de preços ou o aprisionamento tecnológico (ecosystem lock-in). Ou você é atingido por taxas imprevisíveis por resolução que podem disparar, ou é forçado a migrar toda a sua estrutura de suporte apenas para usar a IA deles. É um custo/esforço oculto enorme que essas listas nem sempre cobrem.

Reddit

Procure por uma solução plug-and-play. Muitas plataformas hoje são projetadas para aprender automaticamente com suas fontes de dados existentes, como seu help desk, tickets passados e documentos internos.

Por exemplo, uma plataforma como o eesel AI foi feita para ser convidada para o seu help desk como se fosse uma nova contratação. Ele começa a aprender o contexto do seu negócio em minutos, não meses, para que você veja valor imediatamente.

2. Você precisa de uma maneira segura de lançá-lo

Uma preocupação comum para líderes de suporte é o risco de uma IA fornecer respostas erradas ou fora do tom da marca. O processo de entrada em produção (go-live) deve ser controlado.

É útil priorizar plataformas que ofereçam uma implementação gradual e controlada. Uma maneira de fazer isso é com um modelo de humano no controle (human-in-the-loop). A IA começa rascunhando respostas para os agentes aprovarem, editarem ou rejeitarem. Esse processo treina a IA com feedback do mundo real sem colocar a experiência do seu cliente em risco.

Além disso, procure uma ferramenta que tenha um modo de simulação. Ferramentas como o eesel AI permitem que você teste o desempenho da sua IA em milhares de seus tickets antigos reais. Isso oferece uma previsão clara e precisa da taxa de resolução antes que ela interaja com um cliente ao vivo.

3. Ele precisa fazer mais do que apenas falar

Responder perguntas é apenas parte do trabalho. Um chatbot eficaz é aquele que pode realizar ações.

Isso significa que ele precisa estar profundamente integrado com suas outras ferramentas de negócio. Ele consegue consultar o status de um pedido no Shopify? Consegue processar um reembolso para um cliente? Consegue marcar e rotear um ticket no Zendesk?

Essa capacidade de executar tarefas eleva um chatbot de uma ferramenta informativa para um colega de equipe de IA que economiza muito tempo para sua equipe e resolve os problemas dos clientes do início ao fim.

Ver esses exemplos é uma coisa, mas entender como eles são construídos pode trazer ainda mais clareza. Para uma visão prática de como um chatbot moderno e sem código (no-code) ganha vida, o vídeo abaixo mostra o processo de construção de um agente de suporte ao cliente funcional em apenas alguns minutos.

Este tutorial em vídeo da Botpress mostra como construir um agente de suporte ao cliente totalmente funcional para um varejista online em menos de 5 minutos, um ótimo exemplo de desenvolvimento de chatbot sem código (no-code).

Seu melhor agente não precisa ser humano

Como mostram estes exemplos de chatbots de atendimento ao cliente, a tecnologia evoluiu significativamente. As soluções modernas podem atuar como colegas de equipe de IA totalmente integrados. Elas aprendem sobre o seu negócio, trabalham ao lado de seus agentes humanos e podem lidar com tarefas tanto de vendas quanto de suporte.

Eles podem ser fáceis de configurar, oferecem lançamentos controlados e podem impactar positivamente seus lucros. A questão não é mais se uma empresa deve usar um chatbot de IA, mas sim qual é o ajuste certo para sua equipe.

Se você está procurando um colega de equipe de IA que possa convidar para o seu help desk hoje, experimente o eesel AI gratuitamente. Você pode simular o desempenho dele em seus próprios tickets antigos e ver o potencial em apenas alguns minutos.