Case · Mobilidade
Movida: +40% em reservas
A Studio Labs colocou IA rodando em produção no fluxo de reserva da Movida, no ponto exato onde o usuário decide. As reservas subiram 40%.
O desafio
Em locação e mobilidade, o fluxo de reserva é onde a receita é ganha ou perdida. Cada passo a mais e cada hesitação no ponto de decisão vaza conversão que o marketing já pagou para trazer. A alavanca não era mais tráfego. Era a decisão acontecendo dentro do fluxo.
O que a Studio Labs construiu
Mapeamos os pontos exatos do fluxo de reserva onde o usuário hesitava ou desistia, e colocamos em produção uma IA que lê comportamento e age naquele ponto de decisão. Ela roda sob o mesmo SLA, auth, rate limits e guardrails do produto principal, com avaliação contínua em tráfego real.
Não é demo e não é piloto que ficou na gaveta. É software rodando em produção, com o time do cliente dono do que foi feito.
O resultado
Reservas 40% acima, com a solução rodando em produção dentro do fluxo onde a decisão realmente acontece. O número apareceu onde importa: no funil.
Como isso roda em produção
O que decide se aquilo se sustenta não é o modelo, é tudo em volta. O trabalho roda dentro do stack que a Movida já opera, não ao lado como um sistema separado, porque decisão que mora numa ferramenta paralela é decisão sobre a qual ninguém age.
Na prática: auth e row level security para o sistema só enxergar o que o usuário solicitante pode enxergar, rate limits e trilha de auditoria para toda ação ser atribuível, e avaliação contínua contra tráfego real em vez de um conjunto fixo de teste. Observabilidade entra desde o primeiro dia, porque sistema que você não consegue inspecionar numa requisição específica é sistema que você não consegue depurar às duas da manhã.
O que o time leva
O código é do cliente desde o primeiro dia, nos repositórios dele. Não somos uma dependência que se aluga por tempo indeterminado, e o trabalho não é desenhado para você precisar da gente no trimestre seguinte.
A gente entra junto com o time interno enquanto a coisa é construída, então quem vai tocar depois é quem viu ser feito. Ficamos até se sustentar em produção e o time conseguir seguir sem a gente, que é um padrão mais duro que entregar e ir embora.
Onde esse padrão se aplica
A forma generaliza para além de mobilidade e locação de veículos. Onde existe uma decisão tomada repetidamente, em volume, com consequência real que você lê num número, vale a mesma abordagem: achar a decisão que compensa automatizar, construir o sistema que a executa, conectar isso ao fluxo onde quem aluga realmente está, e cobrar um padrão mensurável.
O que não generaliza é pular o diagnóstico. O fluxo de reserva era o lugar certo de trabalhar aqui porque era onde a decisão morava. Em outra empresa vai ser outro passo, e começar pela tecnologia em vez da decisão é a forma mais comum de esse trabalho falhar. É esse o raciocínio por trás de como construímos IA em produção, ponta a ponta.
Onde sua conversão quebra?
Agende uma call de 30 minutos. A gente mapeia onde a conversão quebra no seu produto e diz a faixa para resolver em produção.
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