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O contexto

A Zeztra é uma fintech B2B que vende infraestrutura financeira para outras empresas: cobrança, pagamentos, conciliação, antecipação de recebíveis, crédito e agentes de IA para o financeiro. O cliente da Zeztra é um atacadista, uma indústria, um escritório de contabilidade, uma imobiliária. Gente que não acorda querendo “orquestração financeira”, mas acorda com boleto atrasado, conciliação em planilha e caixa apertado.

Fui chamado para construir a presença digital. Virou algo maior: a camada inteira que leva a Zeztra do anúncio até a conversa com o comercial.

O que essa camada automatiza é a primeira etapa do atendimento. A conta da taxa indicativa, a nota de maturidade e a qualificação do lead passaram a acontecer na página, antes de qualquer pessoa da Zeztra entrar na conversa. O vendedor entra depois, com tudo o que o visitante já respondeu na tela. E o que a assistente de IA pergunta, em que ordem e o que grava, quem define é o produto, não o modelo.

Foram oito meses e uma família de projetos: site institucional com simuladores, painel de leads, blog, página de evento, apresentação comercial interativa e um conjunto de pesquisas de campanha.

A dor

Vender produto financeiro B2B tem três atritos.

• O vocabulário. O portfólio é técnico. Quem compra fala de dor, não de arquitetura.
• A confiança. Ninguém entrega faturamento e volume de recebíveis para um formulário frio de “fale conosco”.
• O comercial às cegas. Quando o lead chega, chega sem contexto. O vendedor liga e começa do zero: pergunta tudo de novo, calcula depois, responde depois.

A pergunta de produto era: como fazer o visitante sair com algo útil antes de pedir qualquer dado, e fazer o comercial receber esse visitante já entendido?

O estudo

A decisão central foi tratar cada ponto de contato como uma troca. O visitante dá informação e recebe, na hora, um resultado que vale para ele: uma taxa indicativa, uma nota de maturidade, um termômetro de inadimplência. O lead é consequência, não o preço de entrada.

Daí saíram quatro princípios, que viraram regra escrita nos próprios repositórios:

1. Linguagem de quem compra. Nas páginas de campanha é proibido usar nome interno de produto. Nada de sigla, nada de jargão de fintech. Só a dor e o resultado.
2. Nada de número inventado. Todo dado sem fonte fica marcado no código como pendente de confirmação com o time da Zeztra, visível para revisão, em vez de virar texto final.
3. O lead nunca se perde. No site, formulário, simulador, diagnóstico ou conversa caem na mesma base, com a origem e a campanha de onde vieram. Nas pesquisas de campanha, a regra é gravar o lead antes de qualquer outra coisa: se o e-mail de aviso falhar, o lead continua salvo.
4. Um componente, muitas páginas. Uma pesquisa nova nasce de um modelo, não de um layout novo.

A solução

Simuladores que respondem em números

São três simuladores: antecipação de recebíveis, crédito e crédito para quem vende online. Cada um pergunta só o que muda a conta: valor, urgência, faturamento, se já existe proposta concorrente. A taxa indicativa sai de faixas que relacionam o valor pedido ao faturamento. Se a pessoa já recebeu outra proposta, o simulador calcula o deságio dela e diz se dá para buscar condição melhor.

O aviso legal fica em todas as telas. É indicativo, não é oferta. A proposta de verdade continua sendo de uma pessoa. Em produto financeiro, isso é parte do design.

Diagnóstico com resultado imediato

O diagnóstico gratuito tem cinco etapas nomeadas (operação, sistemas, automação, receita e dados). As perguntas descrevem situações reais do financeiro, como “conciliação manual via planilha”, para a pessoa se reconhecer e marcar.

No fim, a nota geral e cinco dimensões num gráfico de radar. A leitura é rápida e o próximo passo está fixo no rodapé.

A assistente que qualifica conversando

Nem todo mundo gosta de formulário. Por isso cada simulador e o diagnóstico têm uma assistente virtual, a Zê, que faz o mesmo percurso em forma de conversa. Ela pergunta uma coisa por vez, oferece respostas em botões e só pede contato no fim.

Por trás, cada página entrega à IA um roteiro numerado de etapas, e ela é instruída a não pular nenhuma. A cada resposta, devolve junto um bloco invisível com os dados coletados até ali. Esse bloco preenche o mesmo lead que o formulário preencheria.

Quando o visitante informa empresa e setor, uma segunda chamada gera um resumo do perfil típico daquele negócio, e a conversa passa a usar esse contexto. No simulador para lojas online, a assistente parte do endereço da loja para sugerir oportunidades.

A decisão que mais pesou aqui foi não deixar a IA improvisar a coleta. Ela conversa com naturalidade, mas o que ela pergunta, em que ordem e o que ela grava é definido pelo produto. O texto base da assistente fica editável no painel, sem precisar de deploy. Quem ajusta o que a Zê diz é o time da Zeztra.

O painel do comercial

Todo lead chega num painel com origem, página, campanha e data. Ao abrir um lead, o comercial vê o que a pessoa respondeu: os valores da simulação, a taxa calculada, a nota do diagnóstico por dimensão, a origem da campanha. Dá para comentar, filtrar e exportar. Cada lead novo também dispara um alerta por e-mail.

O mesmo painel ganhou ferramentas pequenas que o time pedia: gerador de assinatura de e-mail e mockups para redes sociais.

Pesquisas de campanha em escala

Com o site no ar, as campanhas da Zeztra passaram a pedir uma página por tema, cada uma com seu diagnóstico. Construí um motor de pesquisas no formato scorecard. A página apresenta a dor, a pesquisa faz cinco perguntas, o lead é gravado e classificado como quente, morno ou frio, sem ninguém ler resposta por resposta. Hoje são oito pesquisas: inadimplência, recebimento, antecipação, crédito próprio, gestão de fornecedores, autonomia do cliente, maturidade financeira e crédito para atacado.

O que tornou isso sustentável foi o processo. Como o projeto é construído conversando com um agente de IA, escrevi no repositório um time de agentes com papéis definidos: copy, design system, dados, SEO, entrega e QA. Cada tipo de pedido aciona um grupo desses papéis, com checklist próprio. Uma pesquisa nova se limita a quatro arquivos de conteúdo. O layout é sempre o mesmo, a campanha de rastreio é única por pesquisa e o registro de todas fica num catálogo vivo. As páginas saem como arquivos estáticos para o servidor da Zeztra.

Blog, evento e pitch

Em volta disso, três peças de go-to-market:

• Blog com editor próprio, categorias, agendamento de posts, newsletter, comentários e a mesma assistente respondendo dúvidas. Os posts antigos foram migrados de um WordPress.
• Página de evento presencial sobre finanças embarcadas e reforma tributária, com agenda, palestrantes e depois uma página de recap.
• Apresentação comercial como aplicação: 48 slides em React, com navegação por teclado, grade de miniaturas, exportação em PDF e pacotes offline para Mac e Windows. Tem também um modo “abertura”, que roda sozinho em loop. Uma versão dela foi para o pitch num programa de aceleração em IA para finanças.

Stack, em uma linha: React, Vite e Tailwind nas interfaces, TanStack Start no motor de pesquisas, Supabase para banco, autenticação e funções de servidor, e IA via gateway para a assistente e os resumos de perfil. Tudo construído com agentes de IA, com revisão e direção minhas.

O que mudou

O site e as oito pesquisas estão no ar, e os leads de todas as origens caem na mesma base.

O que era feito na mão. O primeiro contato por formulário frio, sem nada em troca, e a ligação do vendedor começando do zero, perguntando tudo de novo.

O que ficou automático. A taxa indicativa e o deságio da proposta concorrente, a nota de maturidade em cinco dimensões, a coleta do lead pela conversa, o resumo do perfil da empresa, a classificação em quente, morno ou frio e o alerta por e-mail a cada lead novo.

Onde a pessoa decide. A taxa é indicativa, nunca oferta: a proposta continua sendo do comercial. O roteiro da assistente é do produto, e o texto base é editado pelo time da Zeztra no painel. Todo número sem fonte fica marcado como pendente até alguém da Zeztra confirmar.

O que eu levo desse projeto

Entregar valor antes de pedir dado muda a conversa. Um simulador que mostra o deságio da proposta do concorrente vale mais que qualquer “fale com um especialista”.

IA boa em funil é IA com trilho. A assistente só ficou confiável quando o roteiro, a ordem e os campos passaram a ser do produto, e a conversa, da IA.

Escala vem de regra escrita, não de esforço. Oito pesquisas com a mesma cara e a mesma qualidade só existem porque as regras (linguagem, número com fonte, componente único, campanha única) estão escritas onde o agente lê.

Go-to-market é produto. Site, deck, blog e evento foram tratados com a mesma disciplina de qualquer software: componentes, dados, versões. Por isso tudo conversa com tudo.