Desafio

A Seed Digital é uma empresa de tecnologia especializada em inteligência para varejo físico. Sua plataforma une sensores 3D e IA para medir o tráfego de clientes em loja, analisar comportamento de compra e entregar inteligência operacional para redes de varejo. Tudo em tempo real, sem armazenamento de dados biométricos.

O modelo funciona bem para o que se vê no piso de vendas, mas há outro lado da operação que não aparece nos sensores: o desempenho de cada vendedor. Taxa de conversão individual, peças por atendimento, ticket médio; indicadores que dependem de coleta estruturada e de um processo consistente de acompanhamento.

O processo de feedback no varejo tem uma característica que o torna especialmente custoso: ele não ocorre uma vez. Ocorre toda semana. Para cada vendedor da equipe, o gerente precisa revisar os indicadores do período, interpretar o que os números dizem sobre aquele profissional especificamente e traduzir essa análise em um plano de ação concreto. Feito com rigor, o processo exige atenção analítica e capacidade de comunicação ao mesmo tempo.

Em redes com dezenas de lojas, a inconsistência entre gerentes é inevitável: alguns fazem o processo com rigor, outros de forma superficial, e o resultado para a empresa é uma gestão de desempenho que varia mais por gerente do que por loja.

A Seed Digital reconheceu esse padrão e trouxe a Evo Systems para resolvê-lo.

Solução_

A resposta não era uma camada de relatórios em cima do que já existia. Era um produto construído do zero para fechar o ciclo inteiro: do indicador ao plano de ação.

A Evo Systems desenvolveu o Alia.X como um app e sistema web integrado à plataforma da Seed Digital, com foco em dois objetivos: apresentar os indicadores de desempenho de forma clara para o gerente e automatizar a geração do feedback com base nesses dados.

A funcionalidade central do Alia.X é a geração de feedback por inteligência artificial. O gerente acessa o perfil do vendedor, visualiza os indicadores de performance do período e recebe um feedback gerado pela IA com base nos dados reais. O plano de ação emerge do dado, não da percepção subjetiva de quem está avaliando.

Construir a lógica de negócio foi metade do trabalho, a outra foi projetar uma experiência que funcionasse no ambiente real de uma loja física, onde o ritmo é diferente de um escritório e o vendedor não pode parar para navegar em menus.

Dessa forma, a Evo Systems entendeu como o piso de vendas funciona de verdade, assim aprimorou a experiência dos vendedores. O Alia.X foi projetado para digitalizar essa prática sem alterar o comportamento da equipe. 

O vendedor chega, caminha até o tablet instalado na loja e inicia o turno com uma senha pessoal. A partir daí, seu nome entra na lista. Quando chega a vez dele, ele atualiza o status para "Em atendimento" diretamente no app, onde o gerente acompanha em tempo real.

O fluxo de encerramento de atendimento foi pensado com o mesmo cuidado. Em vez de um campo aberto, o vendedor registra o resultado de forma estruturada: o cliente comprou, não comprou, foi uma troca? Se não comprou, qual o motivo? Essa estrutura transforma cada atendimento em um dado utilizável. A navegação foi desenhada em duas camadas distintas — interface enxuta para o vendedor, visão consolidada para o gerente — com as informações certas para cada perfil, sem poluição visual entre os dois.

Ferramentas utilizadas_

• Flutter (Dart)

• .NET

• AWS 

• Inteligência artificial.

O Flutter foi escolhido para o desenvolvimento das telas tanto no app mobile quanto no sistema web — mesma base de código para os dois ambientes, garantindo consistência visual e menor esforço de manutenção. As APIs foram construídas em .NET e hospedadas na AWS com funções serverless, arquitetura adequada ao padrão de uso de uma rede de varejo: picos de acesso previsíveis no início de cada semana, sem custo fixo de infraestrutura ociosa no restante do período.

Ainda faz tudo isso no manual?

Seja no varejo ou em qualquer operação com equipes e metas, processos de avaliação costumam consumir mais tempo do que deveriam e nem sempre com o mesmo padrão de qualidade.

Hoje já dá para transformar dados em ações de forma mais rápida, consistente e prática.

Quer entender como isso pode funcionar no seu contexto? Fale com a Evo Systems