O blog da AWS
Webmotors impulsiona negociação de automóveis com uso do Amazon Bedrock
Por Ricardo Marques, Senior AppMod & Serverless Specialist na AWS; Roxolana Nechmyrya, Gerente de Contas na Amazon Web Services (AWS); Luiz Santos, Technical Account Manager (TAM) na AWS; Rodrigo Alviani, Coordenador de Arquitetura na Webmotors; Michael da Silva, Coordenador de Tecnologia na Webmotors e Marcelo Mallard Scaldaferri, Head de arquitetura e AI na Webmotors.
A Webmotors, líder no mercado automotivo digital brasileiro, está revolucionando a experiência de compra de veículos utilizando IA Generativa da AWS. Neste post, exploraremos como a empresa está transformando a jornada do consumidor ao fornecer respostas instantâneas e personalizadas sobre diversos aspectos dos veículos anunciados – desde especificações técnicas até informações práticas como condições de financiamento e detalhes sobre a loja. Descubra como esta solução inovadora está redefinindo a interação entre compradores e vendedores no mercado automotivo.
A Webmotors
A Webmotors é um dos maiores e mais reconhecidos marketplaces do Brasil. Desde 1995, conectando compradores e vendedores de carros e motos – novos, seminovos ou usados – além de oferecer serviços de financiamento, assistência automotiva e conteúdos especializados que são referência no mercado. Esse ecossistema auxilia lojistas em todo o processo de venda, desde a negociação até a concretização do negócio. Esta trajetória de sucesso é resultado da sólida parceria entre o grupo australiano CarGroup e o Banco Santander.
O desafio: Manter o engajamento do cliente no marketplace automotivo
Atualmente os compradores buscam veículos pelo website ou pelo aplicativo, utilizando filltros especializados para a caracteristica desejada, assim que encontram o anúncio, a Webmotors conecta comprador e vendedor através do “lead”, sendo o ponto de partida das negociações para esclarecimento de dúvidas, informações sobre a loja, detalhes do veículo, simulação de financiamento entre outras coisas importantes para fechar o negócio.
Com a cultura de sempre compreender as principais dores dos clientes, a Webmotors conduziu vários estudos, que culminaram em resultado interessante: o nível de interesse do consumidor por um anúncio cai 35% caso ele passe de 4 horas sem resposta, caso a resposta ocorra após 24 horas, o interesse cai 52%.
Sendo assim, responder rapidamente ao cliente comprador é crucial para mante-lo interessado no anúncio. Do outro lado os vendedores enfrentam o desafio de lidar com diversos contatos, num dia-a-dia intenso e dinâmico, com vários clientes e negociações simultâneas. O desafio então é: como atender ao comprador rapidamente, dando respostas precisas e claras, ao mesmo tempo manter o vendedor informado e ciente de cada passo da negociação.
A solução
Sabendo que a tempestividade na resposta ao primeiro contato do comprador era fator fundamental, havia duas alternativas para resolver esse desafio: fazer o primeiro atendimento humano ou automatizar com tecnologia. Foi decidido, então, seguir o caminho da automação com uso de IA generativa.
Inicialmente, foi construída uma prova de conceito com o Amazon Bedrock utilizando o modelo Claude Sonnet da Anthropic. Munidos das informações do anúncio em questão, bem como dos dados do vendedor e dados de financiamento pré-aprovado, foi realizado alguns testes e, utilizando apenas engenharia de prompt, obtivemos respostas precisas nas interações.
Após concluída a prova de conceito, iniciou-se a fase de projeto. O primeiro passo foi capacitar os times de desenvolvimento no uso de IA generativa com Amazon Bedrock. Utilizando o conjunto de treinamentos disponíveis no AWS Skill Builder. Para desenvolver a solução, foi utilizado o trabalho do parceiro avançado AWS, A3Data (especialista em Inteligência Artificial).
Para tornar a solução mais robusta e entregar uma experiência real para os compradores, a Webmotors desenvolveu agentes, tools e prompts complexos, além de selecionar os modelos adequados que fossem capazes de representar os lojistas nas conversas, assim as tools e agentes trouxeram diversas informações disponíveis na plataforma (dados dos veículos, vendedor, financiamento, etc.) que enriquecem o contexto das negociações.
Além da parte conversacional, a Webmotors também disponibilizou uma nova funcionalidade para o vendedor: um resumo da conversa, gerado também pelo Amazon Bedrock, trazendo os pontos mais relevantes e evitando que o vendedor necessite ler todo o histórico para entender o contexto.
Diferentemente da parte conversacional, onde foi utilizada a Converse API, para o resumo foi utilizado o Invoke Model que, além do resumo, classifica um score para o “lead de negociação”, representando a probabilidade de o comprador fechar o negócio.
Arquitetura da aplicação:
- Envio do lead de negociação pelo comprador através do website ou aplicativo. O lead é postado em uma fila do Amazon SQS através de uma API no Amazon API Gateway;
- Uma função do AWS Lambda inscrita na fila SQS é executada quando uma nova mensagem chega. Essa função identifica dados do lead (comprador, vendedor, anúncio, etc.) e os persiste em uma base de dados, além de postar a mensagem em outra fila SQS para processamento assíncrono da IA generativa;
- Outra função Lambda inscrita na segunda fila SQS é executada, chamando as APIs que se integram com o Amazon Bedrock. São 2 endereços: o primeiro interpreta e responde às perguntas; o segundo faz um resumo da conversa após seu encerramento;
- A função Lambda que responde às perguntas utiliza a Converse API do Amazon Bedrock com o modelo Claude Sonnet, da Anthropic. A base para armazenamento dos metadados da conversa é o Amazon DynamoDB. Essa função Lambda usa tools para se conectar a outras APIs que ajudam a compor a resposta;
- Essa função Lambda faz o resumo da conversa após a finalização. Além disso, ela também atribui um score para a conversa, pontuando quão engajado o comprador está para concretizar aquela compra.
Direcionadores da arquitetura:
· Arquitetura Serverless: a adoção de serviços serverless como AWS Lambda, Amazon API Gateway e Amazon SQS para atender o negócio de forma tempestiva com custos controlados. Além desses serviços, também foram usados o Amazon Bedrock e Amazon DynamoDB, que são serviços totalmente gerenciados pela AWS.
· Arquitetura orientada a eventos: processa mensagens assincronamente via SQS, permitindo resiliência e escalabilidade para respostas rápidas aos usuários.
· Observabilidade by design: para monitorar continuamente as respostas e interações produzidas pelo Amazon Bedrock, garantindo a segurança dos compradores e vendedores.
· Controle de custos: desde o início, o controle de custos foi uma preocupação. Os serviços serverless e o Amazon Bedrock trouxeram previsibilidade, viabilizando um acompanhamento preciso do custo por interação.
Conclusão
O desafio de manter a comunicação inicial entre compradores e vendedores, geralmente realizada via WhatsApp para esclarecimento de dúvidas sobre os anúncios, mostrou-se viável com o uso de IA Generativa. A capacidade de gerar respostas específicas a partir de informações contextuais dos anúncios, oferecer de forma dinâmica diferentes opções de financiamento de veículos e responder rapidamente às primeiras interações com os compradores de forma automatizada foi essencial para atingir o objetivo inicial, resultando em um aumento taxa de engajamento do cliente com a negociação de 8,5 vezes entre janeiro e abril de 2025.
A nova experiência recebeu uma nota média de 9,5 (de 10) dada pelos próprios clientes compradores, destacando sua eficácia e aceitação. Outros impactos positivos esperados são o aumento da quantidade de negócios realizados na plataforma e maior giro dos estoques para os lojistas. Com isso, a plataforma Webmotors ganha mais uma capacidade fantástica se beneficiando da IA Generativa para conectar ainda mais rapidamente compradores e vendedores.
Relato de um vendedor: “…já estamos atuando junto com a IA, juntamente com a Webmotors, que implementaram faz mais ou menos em torno de um mês, e já efetuamos duas vendas com essa ferramenta nova…”
Agradecimentos especiais aos colaboradores Webmotors que participaram da escrita desse blog post:
William Fernando Batista Mendonça – Especialista em arquitetura de soluções
Matheus Vinicius de Brito Neris – Desenvolvedor Senior
Biografia dos Autores
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Ricardo Marques é Senior AppMod & Serverless Specialist na AWS, com mais de 17 anos de experiência em desenvolvimento de software, arquiteturas de soluções escaláveis, cloud native, microsserviços, Serverless e segurança. Ele trabalha apoiando clientes de toda América Latina, ajudando-os em sua jornada para a nuvem. |
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Roxolana Nechmyrya é Gerente de Contas na Amazon Web Services (AWS) com mais de 12 anos de experiência em desenvolvimento de negócios e vendas em mercados globais. Formada pelo Programa Executivo do MIT Sloan School of Management. Atualmente, trabalha no fortalecimento de parcerias comerciais e na expansão dos serviços AWS no mercado brasileiro. |
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Luiz Santos trabalha atualmente como Technical Account Manager (TAM) na AWS e é um entusiasta de tecnologia, com conhecimentos sobre Data Analytics, Segurança, Serverless e DevOps. Anteriormente, teve experiência como Arquiteto de Soluções AWS e Desenvolvedor (SDE). |
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Rodrigo Alviani é Coordenador de Arquitetura na Webmotors. Possui formação acadêmica em Sistemas de Informação e trabalha desde 1996 com desenvolvimento de sistemas de alta concorrência, especialista em arquiteturas escaláveis e soluções robustas para grandes volumes de acesso simultâneo. |
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Michael da Silva é Coordenador de Tecnologia na Webmotors. Possui formação acadêmica pela FATEC, USP e PUC Minas, e conta com mais de 10 anos de experiência no mercado de desenvolvimento de software e formação de times de alta performance. Atualmente, está cursando mestrado no Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT). |
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Marcelo Mallard Scaldaferri é Head de arquitetura e AI na Webmotors. Formado em Engenharia pela UFMG e com especializações no IBMEC e FGV, possui mais de 10 anos em gestão de times de software de alta confiabilidade e cloud para o mercado digital. |
Biografia dos Revisores
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André Satziack é um Technical Account Manager (TAM) na AWS com mais de 15 anos de experiência em Tecnologias Microsoft. Ele é especializado em workloads do Microsoft Windows, virtualização e tecnologias de armazenamento. Como Instrutor Oficial Microsoft desde 2010, André é apaixonado por compartilhar conhecimento e frequentemente lidera workshops e sessões de treinamento para equipes e clientes. Ele também gosta de viajar e explorar novas culturas, sempre em busca de inovações tecnológicas. |
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Nicolas Tarzia é Senior Technical Account Manager na AWS, com mais de 13 anos de experiencia, com ampla experiencia em arquitetura cloud, engenharia e design de software. Atualmente está habilitando empresas do ramo de ISV (Independent Software Vendors) simplificando a operação na nuvem e otimizando os custos em cloud. Sua area de interesse são tecnologias serverless. |