Resumo do Webinar: Como a Cars24 Automatiza Mais de 3 Milhões de Minutos em Ligações de Vendas com Voz IA

Cars24 opera agentes de voz em produção e em escala em 13 idiomas. 

Este post resume Por trás do agente: como a Cars24 automatiza mais de 3 milhões de minutos de ligações de vendas com voz IA com a participação de Jayesh Gupta, chefe de IA e Inovação da Cars24, que explicou em detalhes como a empresa criou e implementou seu sistema de voz IA — do primeiro caso de uso simples a uma arquitetura multiagente que gerencia milhões de minutos de conversas com clientes.

Por que a voz IA nessa escala importa

A Cars24 é um dos maiores marketplaces de carros usados da Índia, com operações na Índia, nos Emirados Árabes Unidos e na Austrália. A empresa vende de 4.000 a 4.500 carros por mês, realiza mais de 100.000 inspeções e viabiliza mais de 22.000 test drives.

Isso sem contar financiamento, suporte pós-entrega, pagamento de multas e empréstimos com veículos como garantia. Só o funil de vendas dura de 30 a 45 dias por cliente.

75% dos compradores são proprietários de carro pela primeira vez. Para eles, comprar um carro não é apenas uma transação. É uma decisão financeiramente importante e carregada de emoção. Isso significa que 70% a 80% do produto da Cars24 não é o app. É a conversa. Vendas humanas, orientadas e assistidas em todas as etapas do funil.

Antes dos agentes de IA, o sistema estava ficando mais lento. Os clientes ligavam para as equipes erradas — entravam em contato com a equipe de vendas para casos de suporte, o que aumentava o tempo de espera e tornava a experiência do cliente ineficiente. 

Os tempos de espera aumentavam. Acompanhamentos se perdiam ao longo de um funil de 30 dias. 

Gerenciar tudo, da qualificação de leads à documentação de empréstimos, era caro e difícil de escalar.

Hoje: 

1. 25% de todo o volume de ligações é automatizado
2. Quase metade das vendas conta com assistência de voz IA
3. Os custos de ligações caíram 50%

Demonstração 1: o agente de negociação da Cars24

Cenário: Um agente de voz da Cars24 liga para um vendedor que está pensando em vender seu carro e negocia em hindi para convencê-lo a escolher a Cars24 em vez de plataformas concorrentes.

O que foi mostrado:

- O agente conduz uma negociação completa de vendas em hindi

- Lida com objeções e concorre com outras plataformas em tempo real

- A conversa soa natural, com baixa latência e sem pausas robóticas

- O agente faz o vendedor se comprometer com a Cars24 durante a ligação

Por que isso importa: Esses agentes fazem vendas ativas, lidam com ambiguidades, respondem a objeções e direcionam uma decisão de conversão — tudo em um idioma no qual o cliente se sente mais à vontade. A Cars24 descobriu que falar o mesmo idioma do cliente aumenta diretamente o tempo de conversa e os resultados de negócio.

Demonstração 2: orquestração multiagente para fazer venda cruzada

Cenário: Um cliente perdeu um agendamento de inspeção. Um agente de qualificação liga para reagendar, identifica intenção de troca por um modelo superior e transfere a ligação ao vivo para um agente de vendas, que retoma a conversa sem perder o contexto.

O que foi mostrado:

- A agente 1 (Sneha) começa abordando o agendamento perdido e o remarca

- Sneha investiga a intenção: o vendedor quer trocar de carro ou vender por motivos financeiros?

- O cliente sinaliza intenção de trocar por um modelo superior

- Sneha oferece transferir para a equipe certa e faz isso durante a ligação

- O agente 2 assume com todo o contexto e conduz a conversa rumo à compra de um carro usado

- Quando o cliente pede para receber uma ligação de volta em uma hora, o agente confirma, resume o status do agendamento e encerra a ligação de forma clara

Por que isso importa: Esta demonstração mostra como a orquestração multiagente funciona na prática. Cada agente cuida de uma tarefa, e o contexto passa entre eles. Não há repetição nem transferências sem continuidade. A Cars24 está construindo um único número disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, pelo qual os clientes possam navegar toda a sua jornada — vender, comprar, financiar — sem nunca precisar se repetir.

Como a Cars24 criou isso: considerações técnicas

A Cars24 começou pelo caso de uso mais simples possível: lembretes de agendamentos perdidos. Ligações curtas, resultados binários e baixo custo de erro. Isso permitiu que aprendessem o que funciona antes de expandir.

Quando passaram para ligações recebidas mais longas e complexas — conversas para descobrir o carro ideal, que duravam em média 7 minutos e às vezes chegavam a 13 — encontraram um limite nas arquiteturas de agente único. 

Modelos mini começavam a perder o contexto depois de 3 a 4 minutos. 

Modelos maiores introduziam latência. 

Colocar tudo em um único prompt tornava o sistema frágil: uma mudança no fluxo de empréstimos poderia prejudicar o fluxo de compra.

A solução foi a orquestração multiagente. Eles dividiram a conversa em etapas: 

1. Um pequeno agente de qualificação que usa um modelo mini identifica a intenção inicial
2. Um modelo maior assume a etapa de descoberta quando o cliente está engajado e disposto a esperar um pouco mais
3. Um terceiro agente focado em empréstimos é ativado apenas quando surge o assunto de preço ou financiamento.

Cada agente realiza bem uma tarefa. Mudanças em um não prejudicam os outros.

A stack técnica (orquestrada com a plataforma ElevenAgents):

1. Speech-to-Text: ElevenLabs Scribe v2 em tempo real, escolhido pela precisão em ambientes ruidosos de cidades de níveis 2 e 3, em 13 idiomas
2. Text to Speech: ElevenLabs Flash 2.5, atualizado recentemente para o modo expressivo V3 com melhoria mensurável no desempenho de vendas
3. LLM: GPT-4.1 mini para a maioria dos casos de uso, com GPT-4o ou equivalente para ligações de descoberta mais longas que exigem raciocínio mais aprofundado
4. Telefonia: WebSockets com PCM a 24 kHz para qualidade de áudio; seus provedores incluem Twilio, Exotel e Plivo na Índia
5. Integrações: chamadas de API personalizadas para a plataforma ElevenLabs Agents, suporte a MCP e integração nativa com HubSpot para o mercado australiano
6. Banco de dados vetorial: Qdrant, usando quantização binária para grandes conjuntos de dados com mais de um milhão de vetores, mantendo baixa latência e custo

A decisão de usar o ElevenLabs Agents em vez de montar componentes separados de STT, LLM e TTS se resumiu a uma coisa: latência. 

Construir o pipeline por conta própria, mesmo com os mesmos modelos subjacentes, elevava a latência de forma consistente para mais de um segundo. 

A plataforma ElevenLabs — que controla os modelos e a camada de orquestração em conjunto — reduziu isso em 30% a 40%. Essa redução se traduziu diretamente em um aumento de 30% a 40% nas conversões.

Boas práticas da Cars24

1. Comece onde o custo de falhar é menor. O primeiro caso de uso da Cars24 foi o envio de lembretes de agendamentos perdidos — algo curto, simples e de baixo risco. Comprovar o modelo nesse contexto gerou credibilidade interna e deu à equipe espaço para aprender antes de atuar em partes mais valiosas do funil.

2. Use com clientes reais, não em simulações. Testes internos não conseguem reproduzir o caos das conversas reais. A Cars24 executou pilotos em 10% do tráfego ativo, aceitou a queda temporária e usou feedback real para iterar.

3. Defina o tamanho do prompt como uma restrição rígida. A Cars24 limita os prompts a 4.000 ou 5.000 tokens para ligações de menos de dois minutos. Prompts maiores tornam o modelo mais lento e não melhoram os resultados de forma confiável. Se um caso de uso precisar de mais, crie outro agente.

4. Mantenha as respostas mais comuns no prompt, não na base de conhecimento. Para as principais perguntas que os clientes realmente fazem, coloque as respostas diretamente no prompt. Reserve chamadas de ferramentas e a recuperação com RAG para os 20% restantes. Isso elimina a maior parte dos picos de latência nas buscas de conhecimento.

5. Pré-grave a primeira mensagem. O ElevenLabs Agents pode gerar previamente e armazenar em cache a mensagem de abertura antes de a ligação ser conectada. Junto com tornar a primeira mensagem impossível de interromper, isso reduz abandonos iniciais causados por atraso de rede ou interrupções prematuras.

6. Inclua avaliações em todas as ligações. A Cars24 usa as avaliações do ElevenLabs Agents em 100% das ligações para acompanhar se os procedimentos operacionais padrão foram seguidos, se o cliente demonstrou frustração e se algo falhou. Avaliações com falha acionam uma revisão manual. Amostras aleatórias são auditadas diariamente. A equipe se mantém proativa, em vez de reativa.

7. Escale em etapas. A implementação de novos agentes segue uma progressão de 5%, 10%, 20%, 50% e 100%, com pausas de dois dias em cada etapa para confirmar que as métricas de avaliação estão estáveis antes de expandir.

8. Não ligue para clientes que não pediram para falar com você. Todas as ligações ativas da Cars24 são feitas para pessoas que já entraram no funil. O contato não solicitado por IA aumenta as reclamações e prejudica a confiança. A diretriz é simples: se a pessoa ainda não está engajada, eles não ligam.

9. Seja honesto quando os clientes perguntarem se estão falando com uma IA. Os agentes da Cars24 confirmam que são assistentes virtuais quando perguntados. Se um cliente quiser falar com uma pessoa, a ligação é transferida imediatamente.

10. Trate os gastos com IA como uma linha de investimento, não como custo. A Cars24 agora inclui os custos de IA em seus planos operacionais anuais, com iniciativas específicas ligadas a resultados de negócio mensuráveis. Espera-se que cada implementação melhore uma métrica real.

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