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Inteligência Artificial

Revi capta R$ 8,3 mi para triplicar IA no varejo físico até 2028

Revi levanta R$ 8,3 milhões para escalar agentes de inteligência artificial no varejo físico, focar em clientes enterprise e triplicar faturamento neste ano.

Revi capta R$ 8,3 mi para triplicar IA no varejo físico até 2028

Inteligência Artificial

Startup foca em expansão de IA para o varejo físico e mira crescimento acelerado até 2028.

Leia também: IA descobre 2 mil falhas críticas e pressiona segurança digital

A Revi, plataforma brasileira de inteligência artificial para o varejo fundada por Nicholas Love, Juliana Haddad e Marcelo Miyachi, levantou R$ 8,3 milhões em uma nova rodada de investimento nesta semana, com o objetivo de escalar sua solução para grandes redes físicas, aperfeiçoar seus agentes de IA e ampliar a base de clientes enterprise.

Rodada mira varejo físico e clientes enterprise

A captação foi liderada pela gestora ABSeed e contou com a entrada da GR8 Ventures, além do reforço dos investidores que já estavam no capital da empresa: Veredas Partners, Stamina VC, Verve Capital e Crivo, que fizeram follow-on e aumentaram sua participação.

Com o novo aporte, a Revi quer acelerar a entrada em grandes varejistas com operação física e digital integrada, um segmento em que a complexidade de sistemas e bases de dados costuma travar projetos de personalização e aumento de vendas. A empresa também vai investir no desenvolvimento de novos agentes de IA e no aprimoramento dos modelos já em operação.

Em 2025, a startup faturou R$ 6 milhões e projeta triplicar o número neste ano, chegando a R$ 18 milhões, com meta de alcançar R$ 40 milhões até 2028. Hoje, atende cerca de 500 clientes, entre eles Aura Beauty, Baw Clothing, Grupo Rosset (Cia. Marítima) e Grupo Aste (Kipling Brasil).

IA integra dados e sugere ações de marketing

A Revi desenvolve agentes de inteligência artificial que se conectam a diferentes sistemas usados pelos varejistas — como PDV, ERP e diversas plataformas digitais — para unificar informações dispersas e criar uma visão única do cliente, tanto no online quanto na loja física.

Depois de integrar esses dados, os agentes analisam o comportamento dos consumidores e sugerem otimizações nas ações de marketing e vendas que já estão em curso, além de indicar novas estratégias para aumentar conversão, recompra e fidelização, especialmente em empresas omnichannel.

Nicholas Love explica que a dor principal dos clientes está justamente nessa unificação de informações entre o digital e o físico. “Quando um cliente compra uma camiseta preta no site, por exemplo, e depois vai na loja, a vendedora já deveria saber que a última compra dele foi essa e que ele tem interesse em camisetas pretas – mas na grande maioria das vezes isso ainda não acontece”, diz o fundador.

Segundo ele, a solução não substitui os times de marketing, mas amplia sua capacidade de atuação, permitindo equipes menores e mais eficientes, além de reforçar o trabalho das vendedoras no salão de vendas ao oferecer dados em tempo real para abordagens mais assertivas.

Retorno 34 vezes maior pressiona modelos tradicionais

Um dos atrativos da plataforma é o retorno sobre capital investido (ROIC) reportado pelos clientes. De acordo com Nicholas, o ROIC médio desde a fundação da Revi é de 34 vezes, bem acima das médias de 3 a 5 vezes normalmente observadas em anúncios digitais em grandes plataformas globais.

Na prática, os agentes de IA identificam gargalos e oportunidades escondidas nos dados. No e-commerce, por exemplo, a tecnologia analisa o fluxo de abandono de carrinho e testa diferentes abordagens de recuperação. “No digital, os agentes podem olhar para o fluxo de abandono de compra, por exemplo, e pensar em estratégias para reduzir o abandono. Eles podem ver, por exemplo, que os pares do mesmo segmento que têm uma conversão melhor colocam um follow-up no processo de abandono no segundo dia e não no primeiro”, afirma Nicholas. “É esse tipo de otimização que fazemos, que em escala geram resultados relevantes.”

Esse ganho de eficiência tende a pressionar modelos tradicionais de compra de mídia, já que os varejistas passam a exigir retornos mais próximos dos obtidos com soluções baseadas em dados proprietários e automação.

Entenda o contexto

A Revi nasceu há três anos, após uma primeira tentativa dos fundadores de replicar no Brasil um modelo focado em geração de avaliações de clientes para melhorar o ranqueamento no Google. Nos testes com varejistas de moda, perceberam que a principal dificuldade não era conseguir novas reviews, mas organizar e conectar dados espalhados em vários sistemas.

A partir dessa descoberta, a empresa mudou de rota e passou a priorizar a integração de bases de dados e o uso de inteligência artificial para extrair valor dessas informações, com foco em recompra, programas de fidelização e campanhas de marketing mais precisas.

Hoje, a solução conversa diretamente com o movimento de digitalização do varejo físico e da consolidação de operações omnichannel, em que o mesmo consumidor transita entre site, aplicativo e loja, e espera ser reconhecido em todos os canais.

Rumo a uma “agência de marketing” totalmente automatizada

Com o novo capital, a Revi quer acelerar o desenvolvimento de agentes capazes de tomar decisões cada vez mais autônomas. A visão de longo prazo é transformar o software em uma espécie de agência de marketing automatizada, que entenda metas, orçamento e restrições de cada cliente para executar campanhas quase sem intervenção humana.

“Hoje, já temos vários agentes em operação, mas temos que continuar melhorando o desempenho e construindo novos. O objetivo final é chegar num software que seja 100% operado por agentes. A AI vai entender os grandes objetivos e metas da empresa, e como operar como se fosse um serviço de agência de marketing, fazendo tudo para os clientes”, afirma Nicholas.

Se o plano se confirmar, a startup tende a consolidar sua posição no mercado brasileiro de tecnologia para varejo, impulsionando a digitalização de lojas físicas, mudando a forma como equipes de marketing e vendas trabalham e obrigando concorrentes tradicionais a acelerar sua própria agenda de inovação em inteligência artificial.