Dados continuam no DNA da Just, mas já não explicam sozinhos o que a empresa faz. Criada originalmente como Just a Little Data, com forte atuação em data analytics, a companhia ampliou seu escopo à medida que passou a participar de etapas mais complexas das operações de seus clientes. Agora, a mudança de nome para Just Solutions busca traduzir essa evolução.
A empresa passa a organizar sua atuação em quatro frentes principais: Data & Analytics, Inteligência Artificial, Tecnologia e CRM Data-Driven. Mais do que disciplinas independentes, a proposta é fazer com que essas áreas funcionem de maneira integrada, aproximando tecnologia e dados de resultados concretos de negócio.
O movimento acontece em um período de expansão. A Just projeta alcançar R$ 25 milhões em faturamento em 2026, resultado que deve vir tanto da conquista de novos clientes quanto da ampliação dos serviços dentro da base atual como Vivo, Sebrae RN, Pernod, VW Caminhões e Ônibus, Cencosud, Taqi, Emporio481, Mania de Churrasco, entre outras, além de desenvolver projetos relevantes de dados e inteligência artificial para marcas como Iquine, CBA, IOB e Smart Break.
“Não é mais só a entrega de um algoritmo, de um modelo ou de um dashboard. A operação se tornou muito mais data-driven. Quando entendemos como os dados e a modelagem podem ajudar a rentabilizar uma base e melhorar o relacionamento com clientes, consumidores e prospects, ampliamos também o nosso portfólio”, comenta Denys Fehr, CEO da Just Solutions.
Dados deixam de ser assunto de uma única área
A expansão da Just acompanha uma mudança mais ampla no mercado. Dados e análise, antes concentrados em departamentos específicos, passaram a interferir em decisões de marketing e comunicação, mas também em preço, estoque, logística, gestão e pessoas.
Essa transversalidade ajuda a explicar parte do crescimento da companhia. A estratégia combina a conquista de novos clientes com o cross-selling de diferentes especialidades dentro das contas já atendidas. A entrada em novas indústrias também é vista como uma maneira de ampliar o repertório e o aprendizado da operação.
Nesse processo, uma das áreas que ganhou relevância foi o CRM. Durante anos, a sigla Customer Relationship Management acabou sendo associada, em parte do mercado, a ações como disparos de e-mails e comunicação direta. Na visão da Just, porém, a integração de novas fontes de dados e a possibilidade de personalização em escala estão devolvendo ao CRM um papel mais estratégico.
A proposta é conectar o conhecimento sobre o consumidor a diferentes áreas da companhia, de mídia e growth às plataformas digitais de relacionamento.
Abertura de e-mail já não conta toda a história
Essa transformação também muda a maneira de medir resultados.
Indicadores como taxa de abertura de e-mails, cliques e engajamento continuam relevantes para acompanhar a operação de uma campanha. Para a Just, porém, eles não são suficientes para determinar seu impacto.
A análise passa a incluir indicadores diretamente relacionados ao negócio: rentabilidade da base, frequência de compra ou interação, intervalo entre transações, tíquete médio e lifetime value, entre outros.
O objetivo é entender não apenas se o consumidor abriu uma mensagem, mas se aquela estratégia efetivamente mudou seu relacionamento com a marca e produziu impacto mensurável.
A atuação da Just vai da definição da estratégia à execução. Internamente, Denis define a companhia como uma “consultoria mão na massa”, que participa tanto do desenho do caminho, quanto de sua operação ao lado do cliente.
Inteligência artificial exige mais do que apertar um botão
Se dados e CRM já vinham mudando a relação entre empresas e consumidores, a popularização da inteligência artificial generativa acelerou esse processo.
A tecnologia não é exatamente uma novidade dentro da Just. Modelos estatísticos e algoritmos baseados em IA já faziam parte dos projetos desenvolvidos pela companhia antes da chegada das ferramentas conversacionais. O que mudou foi a velocidade de adoção e a facilidade de acesso.
Com plataformas generativas, empresas passaram a buscar agentes, automações e atendimentos inteligentes em um ritmo cada vez maior. O problema aparece quando essa corrida acontece antes de uma pergunta fundamental: a estrutura que alimentará essa inteligência está preparada?
Arquitetura e engenharia de dados, integração de informações e governança tornam-se, nesse cenário, tão importantes quanto a própria ferramenta. Sem essa estrutura, uma automação pode ganhar escala sem necessariamente ganhar qualidade.
Denys compara a implementação de uma inteligência artificial a um processo que exige acompanhamento contínuo: “A gente brinca aqui que, toda vez que coloca um algoritmo, um motor de recomendação ou um agente de inteligência artificial no ar, é como colocar um filho no mundo. Você precisa acompanhar, ajudar, ensinar e corrigir quando necessário. Não é simplesmente colocar no ar e achar que o assunto está resolvido.”
A analogia ajuda a dimensionar uma etapa menos visível da adoção da tecnologia. Depois que um agente entra em funcionamento, ainda é necessário monitorá-lo, corrigir comportamentos e acompanhar a qualidade das respostas e decisões.
Na avaliação do executivo, empresas que avançaram rapidamente nessa implementação já começam a lidar com problemas provocados por agentes e, em alguns casos, a desligá-los. A automação, portanto, não elimina a necessidade de governança, aumenta sua importância.
O paradoxo do atendimento “humanizado”
A discussão fica ainda mais delicada quando a inteligência artificial assume o contato direto com o consumidor.
Chatbots e agentes prometem escala, rapidez e disponibilidade. Mas, quando uma ferramenta automatizada não conhece o histórico do cliente, não acessa corretamente as informações disponíveis ou entrega respostas genéricas, a experiência pode provocar o efeito contrário.
Para Denys, existe um paradoxo nessa busca pela humanização da tecnologia. “Acho que nunca tentamos humanizar tanto o atendimento e, ao mesmo tempo, estamos deixando esse atendimento bastante desumano. Hoje, todo mundo percebe quando está diante de um atendimento automatizado, pouco relevante e pouco integrado à base.”
A diferença está no uso dos dados. Quando o atendimento automatizado consegue recuperar o histórico daquele consumidor, compreender sua relação com a empresa e resolver efetivamente uma demanda, a tecnologia pode melhorar a experiência. Quando apenas reproduz respostas padronizadas, tende a aumentar a distância entre cliente e marca.
Por isso, a discussão sobre IA no relacionamento deixa de ser apenas sobre automatizar mais e passa a envolver o que deve ser automatizado, com quais informações e para produzir qual resultado.
IA chega à gestão de estoque e ajuda a definir o que vai para a prateleira
Uma das aplicações desenvolvidas pela Just mostra como a inteligência artificial pode atuar longe dos chatbots e impactar diretamente a operação.
Para um cliente que mantém mercados autônomos em diferentes edifícios de São Paulo, a empresa desenvolveu uma inteligência artificial para auxiliar na gestão, no controle e na recomendação de estoque de cada ponto.
O desafio está justamente nas diferenças de consumo entre os locais. Um condomínio com centenas de apartamentos menores, por exemplo, pode apresentar hábitos bastante distintos de outro formado por poucas unidades de maior metragem. O perfil dos moradores interfere nos produtos consumidos, nas quantidades necessárias e na frequência de reposição.
Com centenas de unidades para administrar, essas diferenças ganham escala. A solução desenvolvida pela Just utiliza inteligência artificial para recomendar o estoque mais adequado para cada ponto, considerando as particularidades de consumo de cada local.
Na prática, a aplicação ajuda a reduzir perdas de produtos perecíveis, evitar que itens com maior procura acabem antes da reposição e tornar a gestão do estoque mais eficiente. Segundo Denys, a tecnologia permite buscar um ponto mais adequado de estoque para cada unidade, reduzindo desperdícios e oportunidades de venda perdidas.
O case mostra uma aplicação da inteligência artificial menos visível para o consumidor, mas com impacto direto na operação.
Relacionamento vai além do consumidor
A mesma lógica pode alcançar outros públicos. Embora CRM tenha o consumidor no próprio nome, a gestão de relacionamento baseada em dados pode ser aplicada também a prospects e até ao público interno. Uma área de recursos humanos, por exemplo, pode utilizar informações e modelos de recomendação para tornar sua comunicação mais relevante para diferentes grupos de colaboradores.
A possibilidade de cruzar disciplinas também aparece na participação da Just na Biosphera.ntwk, ecossistema formado por empresas especializadas em diferentes áreas. Segundo Denys, as companhias que integram a rede não competem diretamente entre si e podem formar equipes conjuntas para atender projetos que exigem diferentes competências. Dessa forma, um mesmo cliente pode ter uma atuação combinando CRM, comunicação, trade, eventos, marketing, vendas, growth, tecnologia e dados.
O próximo salto do CRM
Apesar da velocidade recente da inteligência artificial, Denys acredita que boa parte das empresas ainda está em uma etapa anterior à automação integral da jornada do consumidor.
As plataformas já permitem níveis de personalização que não eram possíveis há alguns anos. Motores podem recomendar produtos, conteúdos e ações e identificar momentos mais adequados para o relacionamento entre marca e consumidor.
Ainda assim, na avaliação do executivo, muitas operações estão mais automatizadas, mas ainda pouco orientadas por dados.
É nesse ponto que ele enxerga a transformação mais próxima. Nos próximos dois anos, a adoção mais consistente de modelos de recomendação e decisão baseados em dados tende, em sua visão, a provocar mudanças importantes nos resultados do CRM.
Uma etapa na qual a própria inteligência artificial seja capaz de definir jornadas, automatizar decisões e customizar grande parte do relacionamento ainda estaria mais distante. Na entrevista, Denys estima que esse estágio possa chegar “talvez em cinco anos”.
Até lá, o desafio das empresas passa menos pela quantidade de ferramentas de inteligência artificial implementadas e mais pela qualidade da estrutura que existe por trás delas.
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