Cara Grupo Boticário memakai agen AI untuk mempererat hubungan

Grupo Boticário bermula pada 1977 sebagai apotek peracikan kecil di Paraná. Menurut Renato Pedigoni, CTO grup ini, sang pendiri melakukan dua hal dengan sangat baik: melayani pelanggan dengan perhatian dan kehangatan sambil memahami kebutuhan mereka, serta menciptakan produk berkualitas tinggi.

Hampir lima dekade kemudian, ekosistemnya mencakup laboratorium, pabrik, inovasi, teknologi, logistik, pemasaran, dan ritel—dengan kehadiran di lebih dari 40 negara, lebih dari 4.000 toko fisik di lebih dari 1.700 kota di Brasil, serta ekosistem 200.000 titik penjualan yang mencakup ritel, mitra, dan pemasok. Grup ini merupakan salah satu jaringan waralaba kecantikan terbesar di Brasil.

Perusahaan ini berpegang pada gagasan bahwa teknologi hadir agar mereka dapat terus melakukan dua hal yang sama—dalam skala yang sangat besar.

“Kini, hampir 50 tahun kemudian, kami menggunakan teknologi untuk terus melakukan kedua hal itu dengan baik, dalam skala besar,” kata Pedigoni.

Dari sinilah lahir istilah yang digunakan perusahaan untuk menggambarkan dirinya: Lovetech—perpaduan teknologi dan kepekaan manusia sebagai pilar budayanya, yang membantu perusahaan berinovasi sambil mempertahankan sentuhan manusia.

Keputusan untuk mengembangkan solusi secara internal berakar pada cara grup ini beroperasi: rantai yang terintegrasi secara vertikal, mulai dari laboratorium penelitian dan pengembangan, manufaktur, distribusi, dan logistik, hingga interaksi akhir dengan pelanggan.

Interaksi itu berlangsung di berbagai kanal sekaligus. Selain memiliki banyak merek, grup ini juga beroperasi melalui banyak kanal: toko fisik, e-commerce, marketplace, waralaba, penjualan langsung, B2B, dan B2P. Lebih dari 10 merek konsumen—termasuk O Boticário, Eudora, Quem Disse Berenice, Vult, dan Truss—beroperasi dengan model bisnis yang berbeda, bersama penerima waralaba, reseller, dan profesional kecantikan di salon.

“Dengan kompleksitas berbagai merek, kategori, dan kanal ini, kami dapat membangun teknologi sendiri yang menyatukan semuanya,” jelas Pedigoni.

Manfaatnya ada dua: lebih memahami kebutuhan pelanggan saat berinteraksi dengan mereka, serta mengoptimalkan rantai produksi—bahan apa yang harus dibeli, ke mana bahan itu didistribusikan, ke toko mana, dan berapa unit dari setiap SKU yang perlu dikirim.

Grupo Boticário tidak bermula sebagai perusahaan digital. Namun, kini perusahaan telah mencapai tahap pengembangan solusi dan proses penting secara internal—dengan berpegang pada prinsip demokratisasi digital: membuat data dapat diakses di seluruh perusahaan untuk analisis, model AI, dan dasbor. Selama lima tahun berturut-turut, perusahaan ini diakui sebagai salah satu perusahaan paling dikagumi di Amerika Latin dalam bidang data. Perusahaan menempati peringkat kedua dalam State of Data Brazil 2025–2026, yang disusun Data Hackers bersama Bain & Company.

OpenAI menyediakan teknologi untuk platform orkestrasi agen yang dikembangkan sendiri oleh grup ini. Platform tersebut memadukan model fondasi dengan aturan bisnis untuk membuka akses pembuatan agen yang berfokus pada pengaktifan dan pelayanan mitra utamanya: reseller dan penerima waralaba.

“Saat ini, ada ratusan agen dalam ekosistem kami yang melayani pelanggan, mitra, penerima waralaba, dan reseller,” kata Pedigoni.

Untuk perjalanan reseller saja, ada lebih dari 30 agen yang menangani segala hal, mulai dari pendaftaran dan pesanan pertama hingga dukungan operasional sehari-hari. Ada pula agen khusus untuk memvalidasi konten dan efektivitas respons, sehingga solusi ini terus disempurnakan. Arsitekturnya memadukan AI generatif dan prediktif.

Perjalanan ini terbagi menjadi dua bagian.

Dalam proses bergabungnya reseller, AI menilai kelayakan calon mitra: calon mitra masuk melalui kanal digital dan disambut oleh AI yang menjawab pertanyaan seputar cara bergabung. Saat calon mitra menunjukkan niat untuk menyelesaikan pemesanan, penanganannya dialihkan ke staf dukungan. Cara ini memastikan respons awal yang cepat, dengan layanan yang tersedia 24 jam sehari, serta mengarahkan calon mitra yang siap melangkah ke tahap berikutnya kepada tim manusia. Solusi ini menangani 90% calon mitra yang diperoleh melalui penjualan langsung.

Dalam dukungan reseller, agen menyelesaikan permintaan operasional harian secara mandiri: mengirim katalog, menjawab pertanyaan tentang slip pembayaran dan aplikasi, serta menangani topik umum. Sejak November 2025, agen-agen ini telah menangani 100% percakapan di appchat dan WhatsApp Enterprise, dengan hingga 80% diselesaikan secara mandiri.

“OpenAI sangat membantu kami dengan menyediakan model fondasi dalam skala besar, sehingga kami dapat berfokus pada aturan bisnis dan kebutuhan reseller kami,” kata Pedigoni.

Ia menekankan pentingnya melihat angka-angka ini dari sudut pandang yang berbeda.

“Terkadang kita menganggap otomatisasi sebagai sesuatu yang sangat erat kaitannya dengan efisiensi. Kami lebih suka melihat otomatisasi ini sebagai cara meningkatkan kualitas layanan dan memungkinkan supervisor kami membangun hubungan yang lebih erat lagi dengan konsumen maupun reseller.”

Pekerjaan berulang dihilangkan dari rutinitas tenaga penjualan, sehingga mereka dapat berfokus untuk lebih memahami reseller, situasi mereka, dan pelanggan mereka. Di sisi lain, reseller mendapatkan jawaban cepat dan memiliki lebih banyak waktu untuk berperan sebagai penasihat dalam usaha mereka sendiri.

Salah satu ciri khas operasionalnya terletak pada organisasi, bukan teknologi: tim bisnislah yang mengelola prompt di platform.

Dulu, kondisinya berbeda. Saat agen-agen pertama dibangun beberapa tahun lalu, prompt menjadi tanggung jawab tim teknologi—tugas yang lebih teknis di bidang yang masih asing. Hasilnya bagus, tetapi grup ini melihat manfaat penyempurnaan berkelanjutan: mengoptimalkan prompt setiap hari dan menjalankan pengujian A/B untuk membandingkan pendekatan.

“Dan tidak ada yang lebih tepat untuk melakukannya daripada tim yang saat ini melayani pelanggan,” kata Pedigoni.

Perubahan ini turut mengubah peran tim. Tim penjualan, layanan pelanggan, dan dukungan mulai mengelola prompt mereka sendiri, dengan perbaikan bertahap secara berkelanjutan berdasarkan masukan dari penggunaan sehari-hari. Fokus mereka meluas dari bekerja langsung dengan reseller hingga mencakup sistem dan model layanan—dengan memanfaatkan pengalaman mereka sendiri di garis depan.

• Sejak November 2025, agen telah menangani 100% percakapan di appchat dan WhatsApp Enterprise, dengan hingga 80% permintaan operasional diselesaikan secara mandiri.

• Solusi ini menangani 90% calon mitra penjualan langsung. AI menangani dan menilai kelayakan mereka pada tahap awal, dengan layanan 24 jam sejak kontak pertama, lalu mengalihkan mereka ke tim manusia saat ada niat untuk melanjutkan pemesanan.

• Grup ini mengoperasikan ratusan agen di seluruh ekosistemnya. Untuk perjalanan reseller saja, ada lebih dari 30 agen yang menangani pendaftaran dan pesanan pertama hingga dukungan operasional, termasuk agen khusus untuk memvalidasi konten dan efektivitas respons.

• Solusi yang dikembangkan sendiri ini memadukan AI generatif dan prediktif serta memberi otonomi kepada tim bisnis: tim mengelola prompt langsung di platform.

• Tim penjualan, layanan pelanggan, dan dukungan mulai berkontribusi langsung pada pengembangan sistem, sehingga membuka jalur karier baru.

• Otomatisasi mengutamakan kualitas layanan, baru kemudian efisiensi. Manfaatnya terlihat dari hubungan yang lebih erat karena orang memiliki waktu untuk membangunnya.

• Hadirkan agen di kanal yang sudah digunakan pengguna. Kemudahan lebih menentukan adopsi daripada kemampuan teknis.

• Serahkan kendali atas prompt kepada orang-orang yang mengenal pelanggan. Mereka yang melayani pelanggan setiap hari dapat melakukan penyempurnaan dengan lebih baik dan lebih cepat daripada mereka yang hanya menerapkan teknologinya.

• Platform yang dikembangkan sendiri masuk akal jika kompleksitas menjadi keunggulan Anda. Beragam merek, kanal, dan model kemitraan membutuhkan lapisan teknologi yang tidak tersedia dalam solusi siap pakai mana pun.

• Jadikan perubahan ini bagian dari perancangan karier. Jalur baru memastikan pengetahuan tim di garis depan tetap dimanfaatkan dalam pengembangan sistem.

• Gunakan model fondasi agar tidak menghabiskan tenaga untuk hal-hal di luar aturan bisnis Anda.

• Pisahkan penilaian kelayakan calon mitra dari dukungan operasional—kedua proses ini memiliki kriteria keberhasilan yang berbeda.

• Tentukan sejak awal kapan layanan dialihkan ke manusia; di Boticário, pengalihan dilakukan saat ada niat untuk menyelesaikan pemesanan.

• Buat agen khusus untuk memvalidasi respons agen lain.

• Jadikan pengujian A/B prompt sebagai kegiatan rutin yang dijalankan tim bisnis.

Grup ini memandang adopsi agen sebagai cara menciptakan ruang: mengurangi beban operasional harian yang berlebihan agar orang-orang dengan pengetahuan praktis di garis depan dapat berfokus pada pekerjaan bernilai lebih tinggi.