Plataforma de engajamento hiperpersonalizado com IA generativa na AWS
para varejista omnichannel de semijoias
 

Contexto: Uma varejista brasileira de semijoias com operação omnichannel buscava aumentar o engajamento com clientes. Com novas coleções a cada ~45 dias, as comunicações enviadas às clientes eram genéricas e não consideravam histórico de compras, preferências de categoria ou perfil de consumo. O desafio era criar uma plataforma que gerasse mensagens hiperpersonalizadas por cliente usando IA generativa, integrasse com WhatsApp como canal de entrega, e mantivesse controle humano (aprovação pela consultora) antes do envio.

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Solução: Foi construída uma plataforma de Customer Engagement na AWS composta por microsserviços containerizados em AWS Fargate: um pipeline ETL que extrai dados de sistemas onpremises e carrega em Amazon Aurora MySQL; um API Server que gerencia clientes, campanhas, lojas e o fluxo de aprovação; e um Agentic Engine que utiliza LLM para gerar mensagens hiperpersonalizadas por cliente com base no perfil estratégico, histórico de compras e Top-10 recomendações de produto por afinidade. O processamento assíncrono usa AWS SQS com duas filas (template + hiperpersonalizada), e a entrega final acontece via integração com Huggy (WhatsApp). As consultoras revisam e aprovam cada mensagem por um CRM web antes do envio, mantendo controle de qualidade e tom de marca. A infraestrutura é totalmente definida em Terraform, com criptografia em repouso via AWS KMS), e monitoramento com Amazon CloudWatch e alarmes SNS.

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Impacto Gerado:

• Engajamento hiperpersonalizado em escala: cada cliente recebe mensagem individualizada baseada em perfil + recomendações de produto por afinidade.

• Canal de entrega direto (WhatsApp) com taxa de abertura significativamente superior a e-mail marketing tradicional.

• Controle humano preservado: gate de aprovação pela consultora garante qualidade e aderência ao tom da marca.

• Automação do ciclo de campanha a cada nova coleção: ETL + geração de mensagens + envio com acompanhamento de métricas.

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Arquitetura - Principais serviços AWS utilizados:

• AWS Fargate (ETL, API Server, Agentic Engine)

• Amazon Aurora

• AWS SQS (filas assíncronas)

• Amazon S3 (logs, backups, artefatos)

• Amazon ECR (imagens Docker multi-stage, non-root)

• AWS KMS

• Application Load Balancer

• Amazon CloudWatch (métricas, logs, alarmes, dashboards)