Como a Balaroti revolucionou sua operação com o Model Context Protocol e IA 

A Balaroti é uma das maiores redes de materiais de construção do Sul do Brasil, oferecendo soluções completas de casa e construção, contando com cerca de 50.000 SKUs em seu portfólio. Com mais de 50 anos de história no mercado, a empresa possui uma forte presença física e atua com uma operação comercial e logística de alta complexidade. Buscando inovação contínua para suportar seu ecossistema, a marca focou na unificação de seus canais e na melhoria constante da experiência digital de seus consumidores.

O Desafio

A equipe da Balaroti enfrentava severos gargalos na compilação e análise de dados operacionais e gerenciais. O processo de geração de relatórios estratégicos era descentralizado, ineficiente e propenso a atrasos, dependendo do cruzamento manual de informações extraídas de múltiplas fontes internas. Essa fragmentação gerava uma falta crítica de visibilidade sobre os indicadores em tempo real, fazendo com que o processo de fechamento mensal da operação demorasse cerca de dez dias. 

Além disso, a equipe de marketing operava com campanhas de comunicação pouco assertivas e caras — como disparos massivos de WhatsApp sem o devido mapeamento do comportamento histórico de consumo ou segmentação por interesse real do lead. Outro desafio operacional residia na busca do e-commerce, que exigia uma alimentação manual complexa para lidar com as variações regionais e termos específicos de nomes de produtos utilizados pelos clientes.

A Solução

Sabendo da necessidade da Balaroti em evoluir e explorar mais da plataforma de e-commerce da Wake e suas features, o time de CS orientou a Balaroti a adotar o Model Context Protocol (MCP). A solução foi utilizada para integrar as APIs da Wake e centralizar dados de mercado e operacionais que antes não ficavam visíveis na plataforma interna. Com essa estrutura, a empresa construiu um cockpit gerencial personalizado para acompanhar as métricas em tempo real e automatizar fluxos de trabalho através de agentes de Inteligência Artificial.

A aplicação técnica da solução baseou-se nos seguintes pilares:

1. A Arquitetura do MCP (Model Context Protocol): O MCP funcionou como uma “ponte universal padronizada”, conectando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs como Claude, Gemini e ChatGPT) diretamente às APIs proprietárias da Wake e ao banco de dados da Balaroti. Não se tratou de uma integração isolada, mas de um ecossistema onde a IA acessa os dados da plataforma sob demanda.
2. Exemplo Prático na Busca (Sinônimos e Regionalismos): O agente de IA conectado via MCP analisa o histórico de buscas sem resultados. Por exemplo, ao identificar uma busca por um termo regional ou coloquial (como “registro de gaveta”), o sistema compreende o contexto semântico e insere automaticamente “registro de pressão” ou o termo correto como sinônimo na plataforma da Wake, sem intervenção humana.
3. Processamento Massivo de Dados (Big Data): A segmentação preditiva foi realizada através do cruzamento de uma base histórica complexa de 20 milhões de linhas de dados de consumo. Os agentes de IA identificaram padrões comportamentais — como a probabilidade de compra de acabamentos após a aquisição de cimento — para engajar o cliente no momento exato.
4. Otimização de Cadastro de Produtos (Catálogo Clean): Utilização de agentes inteligentes para realizar web scraping e análise interna do site da Balaroti, identificando fichas técnicas incompletas e corrigindo descrições de SKUs complexos, automatizando o enriquecimento do catálogo para melhorar o SEO e a conversão técnica.

Os Resultados

A implementação do MCP da Wake transformou radicalmente a eficiência operacional e o desempenho da Balaroti, convertendo dados complexos em vantagens competitivas mensuráveis. 

Redução no Tempo de Fechamento Operacional

O processo de compilação de dados e fechamento gerencial do mês subsequente despencou de 10 dias para poucos minutos no primeiro dia do mês, disponibilizando relatórios em tempo real. Essa visibilidade em tempo real eliminou por completo os gargalos de processamento de dados da equipe.

Aumento de até 5x no Retorno de Mídia

No campo do marketing e das vendas digitais, a inteligência de dados aplicada à base de registros permitiu uma hiper-segmentação comportamental inédita. As campanhas de WhatsApp, mantendo rigorosamente o mesmo orçamento, alcançaram um retorno de quatro a cinco vezes maior devido à assertividade do público-alvo.

Taxas de Conversão Fora da Curva

A estruturação e o cruzamento dos dados comportamentais históricos permitiram que campanhas segmentadas atingissem 5,4% de taxa de conversão, chegando a dobrar a conversão do site em canais específicos.

Otimização de Força de Trabalho e Redução de Custos

A eliminação de processos manuais repetitivos liberou os analistas e a equipe de TI para focar exclusivamente em demandas estratégicas, gerando economia com ferramentas legadas.

Quote para destaque 

“A automação liberou a nossa equipe de atividades manuais repetitivas, permitindo um foco muito maior em estratégia. A falta de visibilidade sobre certos indicadores era um problema crítico, e agora conseguimos extrair informações que não eram visíveis anteriormente para ter uma tomada de decisão muito mais assertiva.”

Maurício Grabowski, Gerente de E-commerce e Marketplace da Balaroti

Conclusão

A trajetória da Balaroti com a adoção do Model Context Protocol (MCP) é um exemplo claro de como a tecnologia, quando aplicada de forma estratégica, redefine os limites da eficiência no varejo. O projeto superou a barreira de uma simples otimização técnica, estabelecendo um novo patamar operacional onde os dados não são apenas armazenados, mas transformados em ativos de inteligência em tempo real.

Ao integrar de forma fluida os grandes modelos de linguagem aos seus sistemas, a Balaroti não apenas eliminou gargalos históricos, mas capacitou suas equipes a atuarem de forma preditiva e escalável. O resultado é um ecossistema que aprende, se corrige e se adapta constantemente às necessidades do consumidor.