Com arquitetura moderna e orientada a eventos, solução desenvolvida com a Stefanini Data & Analytics reduz latência e aumenta precisão nas sugestões. Agora, a VR personaliza jornada de usuários com recomendações em tempo real.
A importância da personalização na experiência do cliente No cenário atual, personalizar não é mais uma opção, é estratégia. Experiências relevantes fortalecem a fidelização, e segundo a Harvard Business Review, um aumento de apenas 5% na retenção pode elevar os lucros entre 25% e 95%. A VR, empresa do setor de benefícios como vale alimentação e refeição, entendeu esse desafio e iniciou uma transformação em parceria com a Stefanini Data & Analytics, unidade do grupo Stefanini especializada em soluções de Analytics e inteligência artificial.
VR Recomenda 2.0 traz recomendações inteligentes, contextualizadas e na hora certa
O projeto “Recomenda” passou por uma reformulação completa, agora robusta e orientada a eventos em tempo real. Com essa evolução, as sugestões personalizadas passaram a considerar variáveis como:
- saldo atualizado
- geolocalização
- promoções vigentes
- seleção de estabelecimentos conforme regras de negócio
A infraestrutura foi construída com tecnologias open source e a plataforma da Databricks, integradas de forma segura aos sistemas legados da VR.
As fases de implementação
O projeto foi estruturado em duas etapas:
1) Recomenda 2.0 (batch): definição da arquitetura, configuração do ambiente Databricks, versionamento de código, organização de dados no Delta Lake e recomendações em horários estratégicos (café da manhã, almoço e jantar). Incluiu também testes A/B para medir a eficácia.
2) Recomenda em tempo real: recomendações personalizadas por eventos no SuperApp da VR, considerando saldo e geolocalização do usuário.
Esse modelo multiproduto e multicliente amplia a aplicabilidade da solução, que poderá ser usada não apenas para benefícios de alimentação, mas também para serviços financeiros e outros clientes da VR.
Resultado: mais engajamento e redução de latência
Com a nova arquitetura, a latência na geração de recomendações caiu de D-1/D-2 para tempo real. Isso se traduziu em:
- maior assertividade nas sugestões
- aumento do engajamento no SuperApp
- flexibilidade para operar em ambientes multiproduto e multi-emissor
O impacto já é visível: o aplicativo da VR registra hoje 63 milhões de acessos mensais.
Segundo Cassio Carvalho, diretor-executivo de Negócios Pessoa Física da VR, “nosso objetivo é evoluir continuamente a experiência do trabalhador, tornando as interações mais personalizadas e assertivas, além de oferecer recomendações que maximizem o valor do seu dinheiro no dia a dia”.
Para a Stefanini Data & Analytics, o case é mais uma demonstração do impacto da cocriação. “É uma entrega robusta, que une arquitetura moderna, personalização em tempo real e escalabilidade, reforçando nosso compromisso em gerar resultados de alto impacto para os negócios de nossos clientes”, afirma Filipe Cotait, CEO da unidade.
Dados, engajamento e inovação
O sucesso do “Recomenda 2.0” mostra como dados, arquitetura moderna e inteligência artificial podem transformar a relação entre empresas, trabalhadores e empregadores.
Mais do que tecnologia, trata-se de oferecer experiências que geram valor real e fortalecem o vínculo entre marcas e pessoas.
Quer saber mais sobre como a Stefanini Data & Analytics pode apoiar sua empresa a transformar dados em resultados concretos? Entre em contato.
