Como o Grupo Boticário está revolucionando a experiência de compra online com IA generativa

Por Lucas Gabriel, Desenvolvedor no Grupo Boticário; William Bruno, Desenvolvedor no Grupo Boticário; Guto Santos, Cientista de Dados na AWS; Renan Lima, Arquiteto de Deep Learning na AWS; Thiago Couto, Arquiteto de Soluções na AWS e Caio Monteiro, Principal Customer Solutions Manager na AWS.

Grupo Boticário

O Grupo Boticário é uma referência no mercado de beleza brasileiro, com presença em mais de 40 países. Com 13 marcas de consumo reconhecidas, a empresa atua em diversos canais, incluindo lojas físicas, e-commerce, marketplace e uma extensa rede de revendedoras. Além disso, o grupo é responsável pela distribuição exclusiva no Brasil de produtos internacionalmente aclamados.

Desde sua fundação em 1977, o que começou como uma pequena farmácia de manipulação no Paraná, transformou-se em um ecossistema completo de beleza. Hoje, o Grupo Boticário integra laboratório, fábrica, inovação, tecnologia, logística, marketing e varejo, abrangendo uma rede de 110 mil pontos de venda, parceiros e fornecedores.

Os brasileiros elegeram a marca O Boticário, carro-chefe do grupo, como a marca de cosméticos mais amada pelo quinto ano consecutivo, famosa pelo atendimento acolhedor e personalizado em suas lojas físicas, que visa proporcionar uma experiência única para o cliente. Além disso, o Dow Jones Sustainability Index reconhece o Grupo Boticário como a terceira companhia de beleza mais sustentável do planeta, refletindo seu compromisso com iniciativas ambientais, sociais e culturais.

Desafio

O Grupo Boticário enfrentava um desafio significativo: como trazer a experiência personalizada e acolhedora das lojas físicas para o ambiente online. Essa experiência é um ponto chave para o atendimento ao cliente e o que a faz ser amada pelos clientes. Assim, a empresa buscava criar uma Assistente Virtual para seu aplicativo, capaz de entender as necessidades individuais dos clientes e recomendar produtos adequados para cada situação e contexto específico.

O objetivo era ir além de um simples chatbot, criando uma presença digital que pudesse replicar a linguagem e a abordagem consultiva adotadas pelas consultoras em loja. Isso inclui a habilidade de descrever produtos detalhadamente, explicar como eles podem ser utilizados pelo cliente em seu contexto particular, sugerir itens em promoção, apresentar diferentes opções e, essencialmente, proporcionar um atendimento personalizado e eficaz.

Solução

Para enfrentar esse desafio, a AWS e o Grupo Boticário organizaram uma imersão presencial, reunindo equipes de negócio, produto e técnicas de ambas as empresas.

Para essa imersão, o objetivo era transformar a experiência online dos clientes na hora de presentear com os produtos de O Boticário. Assim, após uma sessão de brainstorm e várias conversas entre as equipes, o escopo do projeto ficou definido como um agente inteligente capaz de interagir fluidamente com os clientes, compreender suas necessidades e, por meio de perguntas simples, extrair parâmetros para realizar buscas altamente personalizadas. Os produtos selecionados são, sem seguida, exibidos em uma vitrine virtual intuitiva, permitindo que os clientes adicionem itens ao carrinho com facilidade.

A solução foi construída utilizando o modelo Anthropic Claude Sonnet 4 através do Amazon Bedrock e o Bedrock Agent da AWS. O agente foi configurado com uma ferramenta capaz de buscar produtos no vasto catálogo de O Boticário e apresentá-los de forma atrativa no aplicativo. O prompt de instrução foi cuidadosamente elaborado para garantir que o tom de voz e o estilo das mensagens estivessem alinhados com as diretrizes da marca. Para garantir a segurança da aplicação, a solução usa o Amazon Bedrock Guardrails, que filtra conteúdo sensível, bloqueia tópicos inadequados e assegura que o agente opera dentro dos padrões estabelecidos. O Guardrails aplica a camada de proteção automaticamente em todas as interações, sem impactar a performance do sistema.

A equipe baseou a escolha do Claude Sonnet 4 em sua capacidade de oferecer o melhor equilíbrio entre latência e qualidade do texto gerado. A equipe configurou o agente com uma ferramenta de busca de produtos como uma função AWS Lambda, realizando buscas semânticas sofisticadas. O agente é responsável por interpretar o contexto do usuário, identificar os produtos desejados e criar parâmetros precisos para a busca semântica, como “perfume feminino” ou faixas de preço específicas.

Com base nos resultados da busca, o agente descreve os produtos de forma envolvente e recomenda aqueles que melhor se adequam às necessidades do cliente, criando uma experiência de compra verdadeiramente personalizada.

Exemplo de uso da Assistente Virtual

Arquitetura

A solução implementa um assistente virtual de recomendação de produtos utilizando Amazon Bedrock Agent, com os seguintes componentes apresentados no diagrama:

Desenho da arquitetura da Assistente Virtual

O aplicativo O Boticário envia as mensagens dos usuários para uma função Lambda que gerencia a comunicação via streaming. Esta função Lambda invoca o Amazon Bedrock Agent, que utiliza o modelo Anthropic Claude Sonnet 4 para processar as conversas. Quando o agente identifica a necessidade de buscar produtos, este aciona a funcionalidade action group que executa a ferramenta retrieve_products. Esta ferramenta (tool) consulta a API interna do Boticário (‘/search‘), que utiliza o Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 para converter a consulta do usuário (exemplo: “perfume masculino”) em embeddings vetoriais que capturam o significado semântico da busca.

O ‘search-indexer’ processa vetores, que realiza uma busca semântica na base de conhecimento de produtos. Os resultados mais relevantes são retornados ao agente, que formula uma resposta personalizada em linguagem natural. A resposta é então transmitida em tempo real para o aplicativo através de streaming, proporcionando uma experiência fluída ao usuário.

App O Boticário (aplicativo móvel) → Envia requisições do usuário para o sistema
Lambda Streaming → Gerencia a comunicação em tempo real com o aplicativo invocando o Agente com a mensagem do usuário.
Amazon Bedrock Agent (Anthropic Claude Sonnet 4) → Processa as mensagens através de:
1. Lambda (tool – retrieve_products) → Executa a busca de produtos via Action Group
2. Personaliza mensagem para usuário
Busca de Produtos → A ferramenta retrieve_products consulta:
1. Amazon Bedrock (Amazon Titan Multimodal Embeddings G1) → Gera embeddings para busca vetorial
2. Search Indexer → Índice de busca semântica
Bases de Conhecimento:
1. Product → Catálogo de produtos com metadados
2. Search → Índice vetorial para recuperação semântica

Componentes Principais

Amazon Bedrock Agent: Orquestra o fluxo conversacional usando Claude Sonnet 4
Base de conhecimento: Armazena informações de produtos indexadas com Titan Multimodal Embeddings G1
Action Group: Função Lambda para recuperação de produtos do catálogo
Streaming Response: Função Lambda para entrega de respostas em tempo real ao aplicativo

A arquitetura permite recomendações personalizadas por meio da busca semântica combinada com raciocínio do agente LLM.

Resultados

A Assistente Virtual está disponível no app da marca de consumo O Boticário, alcançando uma grande base de clientes que usam o app diariamente, oferecendo uma interface intuitiva e envolvente para explorar o catálogo do O Boticário.
A aposta em inovação utilizando inteligência artificial generativa se traduziu em resultados concretos para o Grupo Boticário: em seu primeiro mês de implementação, a assistente apresentou um aumento de 46% em conversão de vendas. Esse sucesso se reflete também no valor das transações, já que o ticket médio dos consumidores que usam a assistente virtual é 7,4% superior ao dos que não a utilizam.

Conclusão e Próximos Passos

A implementação da Assistente Virtual do Grupo Boticário demonstra como a inteligência artificial generativa pode transformar a experiência do cliente no varejo digital, combinando personalização em escala com resultados mensuráveis de negócio. Quer implementar uma solução similar?

• Explore o Amazon Bedrock: Comece a construir aplicações com IA generativa usando modelos fundacionais como o Anthropic Claude. Acesse o console do Amazon Bedrock.

• Conheça o Amazon Bedrock AgentCore: Aprenda a criar agentes inteligentes que podem executar tarefas complexas e interagir com seus sistemas. Acesse aqui a documentação.

• Experimente com exemplos de implementação do AgentCore, disponíveis no GitHub.

Autores

	Lucas Gabriel é desenvolvedor especialista React Native no Grupo Boticário e atua nos aplicativos O Boticário e Beleza na Web.
	William Bruno é Desenvolvedor Web apaixonado por boas práticas e design patterns. Iniciou com programação web em 2008 com PHP e JavaScript. Trabalhou com Java, infraestrutura, bancos de dados e arquitetura ao longo da carreira. Publicou um livro de NodeJS. Atualmente trabalha no Grupo Boticário como Principal Engineer.
	Guto Leoni Santos é cientista de dados no Generative AI Innovation Center (LATAM). Possui 7 anos de experiência no desenvolvimento de aplicações envolvendo aprendizado de máquina e deep learning. Atualmente, trabalha no desenvolvimento de soluções que envolvem IA Generativa para geração de texto, imagens e aplicações multi-agentes
	Renan Lima é Deep Learning Architect no Generative AI Innovation Center da AWS, atuando como líder técnico e trabalhando diretamente com clientes na construção de soluções de IA Generativa.
	Thiago Couto é Arquiteto de Soluções na AWS e atua no segmento Enterprise auxiliando clientes de Retail e CPG em suas jornadas para nuvem. Possui mais de 10 anos de experiência atuando em arquiteturas que englobam AI/ML, integrações, IoT e correlatos.
	Caio Monteiro é Principal Customer Solutions Manager na AWS, atuando no segmento Enterprise com foco em clientes de Varejo e Bens de Consumo. Possui ampla experiência em guiar organizações em suas jornadas de nuvem, ajudando a identificar oportunidades estratégicas, desenvolver soluções e acelerar a adoção de tecnologias.