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 chamadas de vendas com IA de voz com Jayesh Gupta, diretor de IA e inovação da Cars24, que explicou exatamente como a Cars24 criou e implementou seu sistema de IA de voz — do primeiro caso de uso simples a uma arquitetura multiagente que gerencia milhões de minutos de conversas com clientes.

Por que a IA de voz nessa escala é importante

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.

E isso sem contar financiamento, suporte pós-entrega, pagamentos de multas e empréstimos com garantia de veículos. Só o funil de vendas leva de 30 a 45 dias por cliente.

75% dos compradores são donos de carro pela primeira vez. Para esses clientes, comprar um carro não é uma simples 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 cada etapa do funil.

Antes dos agentes de IA, o sistema estava ficando mais lento. Os clientes ligavam para as equipes erradas — a equipe de vendas recebia contatos sobre suporte, o que aumentava o tempo de espera e prejudicava a experiência do cliente. 

Os tempos de espera ficavam cada vez maiores. Os 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 chamadas é automatizado
2. Quase metade das vendas conta com o apoio da IA de voz
3. Os custos de chamadas 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 de vendas completa em hindi

- Ele lida com objeções e concorre com outras plataformas em tempo real

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

- O agente consegue o compromisso do vendedor com a Cars24 durante a chamada

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

Demonstração 2: orquestração multiagente para fazer uma venda cruzada

Cenário: Um cliente não compareceu a uma inspeção agendada. Um agente de qualificação liga para remarcar, identifica a intenção de trocar de carro e transfere a chamada ao vivo para um agente de vendas, que continua 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 troca

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

- O agente 2 assume com todo o contexto e continua a conversa em direção 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 chamada 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 é transferido entre eles. Não há repetição nem transferência perdida. A Cars24 está criando um único número disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, no qual os clientes podem conduzir toda a sua jornada — vender, comprar, financiar — sem precisar se repetir.

Como a Cars24 criou isso: considerações técnicas

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

Quando passaram para chamadas recebidas mais longas e complexas — conversas de descoberta de veículos com média de 7 minutos, às vezes chegando a 13 — encontraram um limite rígido nas arquiteturas de agente único. 

Os modelos mini começaram a perder o contexto depois de 3 a 4 minutos. 

Modelos maiores introduziam latência. 

Colocar tudo em um só prompt tornava o sistema frágil: uma mudança no fluxo de empréstimos podia quebrar o fluxo de compra.

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

1. Um pequeno agente de qualificação, usando um modelo mini, captura a intenção inicial
2. Um modelo maior assume a descoberta quando o cliente está engajado e disposto a esperar um pouco mais
3. Um terceiro agente focado em empréstimos é ativado apenas se surgir o tema de preço ou financiamento.

Cada agente executa bem uma tarefa. Mudanças em um não comprometem 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 nível 2 e nível 3, em 13 idiomas
2. Text to Speech: ElevenLabs Flash 2.5, atualizado recentemente para o modo expressivo Eleven v4 Turbo com melhora mensurável no desempenho de vendas
3. LLM: GPT-4.1 mini para a maioria dos casos de uso, com GPT-4o ou equivalente para chamadas de descoberta mais longas que exigem raciocínio mais aprofundado
4. Telefonia: WebSockets com PCM a 24 kHz para garantir qualidade de áudio; os 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 o 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 consistentemente a latência para mais de um segundo. 

A plataforma ElevenLabs — que reúne os modelos e a camada de orquestração — 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 da falha é menor. O primeiro caso de uso da Cars24 foram os lembretes de agendamentos perdidos — curtos, simples e de baixo risco. Comprovar o modelo nesse contexto criou credibilidade interna e deu à equipe espaço para aprender antes de atuar em partes mais valiosas do funil.

2. Use com clientes reais, não simulações. Testes internos não conseguem reproduzir o caos das conversas reais. A Cars24 executou seus pilotos com 10% do tráfego ao vivo, 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 4.000–5.000 tokens para chamadas de menos de dois minutos. Prompts mais longos deixam o modelo mais lento e não melhoram os resultados de forma confiável. Se um caso de uso precisa de mais, crie outro agente.

4. Mantenha respostas 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 RAG para os 20% restantes. Isso elimina a maioria 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 chamada ser conectada. Combinado com tornar a primeira mensagem ininterrupta, isso reduz abandonos iniciais causados por atraso de rede ou interrupções prematuras.

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

7. Escale em etapas. As novas implementações de agentes seguem 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 receber contato. Todas as chamadas ativas da Cars24 vão para pessoas que já entraram no funil. O contato não solicitado por IA aumenta as reclamações e prejudica a confiança. A regra é simples: se a pessoa ainda não está engajada, eles não ligam.

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

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

Assista à sessão completa

Assista à sessão completa aqui.