Loops capta US$ 3,5 milhões em rodada seed para conectar busca com IA, assistência às compras e dados do varejo

Encontrar um produto on-line é fácil. Decidir se ele é o produto certo ainda pode exigir alternar entre resultados de busca, tabelas de tamanhos, páginas de produtos e uma conversa com o suporte que começa do zero. A Loops aposta que os varejistas precisam de uma camada compartilhada de inteligência que conecte esses momentos.

Loops anunciou uma rodada seed de US$ 3,5 milhões, com participação de a16z speedrun, NTT Docomo, Connecticut Innovations, Alumni Ventures e Monday Capital. A empresa planeja usar o investimento no desenvolvimento de produtos, na capacidade de implementação para clientes e na expansão internacional, enquanto constrói o que chama de sistema operacional de IA para o comércio.

A plataforma reúne busca, descoberta de produtos, assistência às compras, operações de atendimento ao cliente, enriquecimento de produtos e experimentação virtual. Sua proposta central é que esses recursos se tornam mais úteis quando compartilham conhecimento sobre o catálogo do varejista, o contexto do negócio e a jornada do cliente.

Conectando os elementos das compras com IA

Um varejista pode implementar um mecanismo de busca eficiente e, ainda assim, deixar os clientes sem respostas para suas dúvidas. Pode adicionar um assistente conversacional, mas esse assistente precisa de informações precisas sobre os produtos e de contexto sobre o que o cliente já considerou. Adicionar outro aplicativo significa criar mais uma integração para manter.

A Loops pretende resolver essa fragmentação com uma única camada subjacente. O anúncio descreve um ciclo no qual dados melhores do catálogo aprimoram a busca, a busca fornece contexto ao assistente de compras e as conversas revelam informações ausentes sobre os produtos, que podem ser acrescentadas por meio do enriquecimento.

Imagine uma pessoa procurando uma roupa para um casamento ao ar livre, dentro de um orçamento. Entender esse pedido exige mais do que identificar a palavra “casamento”. Um sistema útil precisa interpretar a ocasião, o limite de preço, as preferências de estilo e as características dos produtos, e depois manter esse contexto quando a pessoa pergunta sobre o caimento ou outras opções. Esse é o tipo de experiência conectada que a Loops busca oferecer.

As descrições dos produtos da empresa explicam que a Busca com IA interpreta frases completas, ocasiões, orçamentos e restrições. A Loops também afirma que os resultados podem ser classificados de acordo com as metas de receita e margem do varejista. Essa é uma escolha significativa de design do produto: os objetivos comerciais podem influenciar quais itens adequados aparecem primeiro, além da relevância para o pedido.

Os dados do catálogo são a base

Boa parte do trabalho acontece antes de o cliente fazer uma pergunta. Os catálogos de produtos costumam ter descrições inconsistentes e atributos ausentes. Se não houver informações sobre o material, o caimento ou as instruções de cuidado de uma peça, um assistente fluente não poderá responder com confiabilidade a perguntas sobre esses detalhes apenas por parecer confiante.

Segundo a empresa, o recurso de Enriquecimento de Produtos da Loops preenche lacunas na estrutura do catálogo, nas descrições e nos atributos. O anúncio apresenta esse recurso como a base que ajuda tanto a busca quanto o assistente a compreender o inventário. Informações mais bem estruturadas podem facilitar a localização e a comparação de produtos em diferentes interfaces.

Em seguida, o assistente de compras orienta os clientes durante o processo de decisão, com base em informações do catálogo, como estoque, tamanhos e políticas. A Loops descreve a implementação do serviço no site e no aplicativo móvel do varejista, além do WhatsApp. O Assistente de Marketplace responde a perguntas sobre produtos em marketplaces, incluindo a Trendyol, usando o catálogo e a voz da marca do varejista.

A experimentação virtual acrescenta um componente visual a essa jornada. A Loops afirma que os clientes podem usar uma foto para ver como os produtos ficariam neles antes de decidir pela compra. A simulação visual e a orientação sobre o caimento podem ajudar as pessoas a avaliar um item, mas o anúncio não demonstra que qualquer uma das duas garanta o caimento físico ou elimine as devoluções.

O aspecto técnico mais amplo é a orquestração: coordenar recursos especializados em torno de informações compartilhadas. O anúncio não divulga detalhes arquiteturais suficientes para avaliar de forma independente a pilha de modelos da empresa, seus métodos de avaliação ou como todo o contexto dos clientes é mantido entre os canais.

O que revelam os primeiros números de clientes

A Loops informa ter mais de 70 clientes e projetos-piloto, ter atendido a milhões de experiências de compra e apresentar uma taxa de conversão de 64% de projetos-piloto em clientes pagantes. Esses números indicam tração comercial inicial, embora o anúncio não forneça os tamanhos das coortes, os períodos ou os valores dos contratos necessários para avaliá-los com mais detalhes.

O comunicado cita a rede turca de supermercados A101 como usuária da plataforma para navegação pelo catálogo e assistência às compras. Na comparação publicada pela Loops, as sessões que envolveram a plataforma apresentaram uma taxa de conversão em compras observada cerca de 83% maior do que a do segmento de comparação.

Esse resultado exige uma interpretação cuidadosa. A empresa o descreve explicitamente como observacional, e não como uma medição randomizada. Os clientes que optam por interagir com um assistente talvez já tenham uma intenção de compra diferente da daqueles que não o fazem. A comparação é um sinal animador que merece ser investigado, mas não demonstra que a Loops, por si só, tenha causado um aumento de 83% na conversão.

A varejista de moda Mavi é outro exemplo citado: usa a Loops para oferecer busca com IA e assistência às compras relacionadas a estilo, ocasião e caimento. Essas implementações ajudam a ilustrar o papel que a plataforma pretende desempenhar em catálogos distintos, mas ainda deixam em aberto questões sobre o esforço necessário para implementá-la e a possibilidade de obter resultados financeiros consistentes, que serão abordadas em futuras reportagens.

Um ponto de partida no varejo para a IA vertical

A história da origem da empresa reflete o atrito que ela pretende eliminar. Os cofundadores Ari Nazir e İlker Selim Zorluoğlu estavam em Bali quando Zorluoğlu tentou comprar um presente para a filha pequena, entrou em contato com a loja e esperou horas por uma resposta. A venda não se concretizou. Segundo o anúncio, Nazir construiu o primeiro protótipo em um fim de semana.

A Loops vê agora o comércio como a primeira aplicação de uma estratégia mais ampla: desenvolver sistemas de IA profundamente integrados ao conhecimento, às integrações e aos fluxos de trabalho de setores específicos. Os próximos setores previstos são serviços financeiros e energia. A empresa também está desenvolvendo recursos especializados baseados em modelos de linguagem pequenos, para tarefas em que o conhecimento do setor e as restrições de implantação favorecem um modelo mais direcionado.

Essas ambições vão além do produto de varejo atual e devem ser entendidas como planos de desenvolvimento. O teste imediato é saber se a Loops conseguirá transformar sua experiência de compra conectada em implementações confiáveis e repetíveis à medida que sua base de clientes crescer.

O financiamento da rodada seed dá à empresa recursos para realizar esse trabalho. Sua oportunidade está em um problema prático do varejo: ajudar quem compra a passar de uma descrição imprecisa do que deseja a uma compra segura, com informações precisas e assistência útil em todas as etapas.