Receita de ponta a ponta e agentes de AI
Executivo de receita com mais de 15 anos em vendas. Montou múltiplas operações do zero olhando o funil de ponta a ponta: mídia, marketing, CRM, vendas, pós-venda e dados. Hoje coloca agentes de AI para qualificar, vender e gerar inteligência.
Sobre
Em 2011, começou como assistente de vendas numa loja de móveis planejados em Curitiba e chegou a gerente de vendas, com time, negociação final e treinamento. Passou por web analytics e abriu um negócio próprio antes de entrar na Fluency.
Em 2018, foi a sexta pessoa a entrar na Fluency Academy e ficou sete anos. Passou por atendimento, gerência de vendas, head de B2C e head de inside sales, e montou o comercial do zero a 280 pessoas. Parte do time que formou ocupa hoje cadeiras de diretoria em outras empresas.
Como head de B2C, criou um formato de venda que fez mais de R$15 milhões no primeiro ano, sem canibalizar os formatos existentes, e levou essa estrutura a R$200 milhões por ano. Abriu a operação da América Latina, com HQ no México e P&L próprio. Ficou dono da receita de ponta a ponta: mídia de performance, funil, vendas, pós-venda e dados de aquisição.
Como diretor de AI e inteligência de receita, liderou o Projeto Nina, um dos primeiros grandes cases de AI aplicada a vendas no Brasil. Depois de duas tentativas que não deram certo, acertou na terceira: agentes passaram a fazer o trabalho de mais de 100 vendedores, a operação foi de mais de 200 pessoas para menos de 50 com a receita crescendo, e os agentes geraram R$40M+ nos primeiros 10 meses.
Em 2025, implementou projetos de AI em marketing, CRM e vendas, entre eles os cases da Cogna e da Exame, e em seguida assumiu como diretor de receita da Exame | Saint Paul. Reconstruiu a estrutura de receita B2C e B2B, com governança de ofertas, comissionamento, rituais de gestão e reporting semanal ao C-level.
Hoje, é diretor de implementação de AI na Khal, onde implementa AI em grandes enterprises, nas maiores empresas de cada segmento, como Hapvida, Vivo e Cogna, entre outras. Também criou o Omnihack, um CRM para times de vendas com agentes no WhatsApp.
Fluency Academy
R$40M+
gerados por agentes nos primeiros 10 meses
As duas primeiras tentativas falharam. Na terceira, passou meses replicando, conversa por conversa, o que os melhores vendedores faziam, e viu que o modelo nunca tinha sido o problema. Redesenhou o processo antes de plugar a tecnologia. Os agentes passaram a fazer o trabalho de mais de 100 vendedores, e a operação foi de mais de 200 pessoas para menos de 50.
Cogna Educação
POC → renovação
prova de conceito entregue no prazo
O maior grupo de educação do Brasil queria um agente de AI conversando com candidatos no funil de matrícula, integrado aos sistemas reais da operação. Desenhou o agente a partir do processo, dos dados e das integrações, montou os ambientes, construiu a primeira versão e trabalhou lado a lado com o time interno de martech.
Exame | Saint Paul
R$2MM
vendidos com AI, de ponta a ponta, num produto high ticket
Venda inteira no WhatsApp, da abertura ao link de pagamento, com funil em seis etapas e quatro bases de conhecimento: produto, preço, administrativo e objeções. Integrado ao Salesforce. Selecionado entre os 30 provedores de WhatsApp Business no programa de aceleração da Meta.
Khal
Hapvida · Vivo · Cogna
as maiores operações de saúde, telecom e educação
Agentes de AI que atendem e vendem dentro de operações enterprise, integrados aos sistemas reais da empresa: CRM, cotação, pagamento e central de atendimento. Cada projeto começa com discovery com o C-level, tem engenheiros dedicados às integrações e meta de receita acompanhada junto com o cliente.
Mídia, marketing, CRM, vendas e pós-venda desenhados como um funil só, medido etapa por etapa, com ofertas, metas, comissionamento e rituais de gestão.
Agentes que qualificam, vendem e atendem, integrados aos sistemas reais e acompanhados conversa por conversa até bater a meta.
Query, painel e atribuição feitos por quem usa. Cada etapa do funil tem número, e cada decisão parte dele.
Seis princípios aplicados nas operações desenhadas e nos agentes colocados para vender.
Mídia, marketing, CRM, vendas e pós-venda respondem pelo mesmo número. Uma conversão baixa em vendas pode ter nascido na qualidade do lead que a mídia entregou.
Tem discurso, processo e esforço. Entra no mesmo painel do time, com meta, régua e diagnóstico, e não num painel separado de uptime.
O Nina só funcionou depois que o processo foi redesenhado. Antes disso, trocar de modelo não mudava o resultado.
Perda entre etapas só é alarme fora da faixa normal. O diagnóstico responde o quê, por quê e como corrigir, o gap vira reais antes de entrar na lista de prioridades, e a ação só fecha depois de nova medição.
Debounce, régua de terceiro, reprocessamento e cadastro explicam boa parte dos problemas atribuídos ao agente. Essas causas são medidas antes de mexer no prompt.
O ciclo é ensinar, acompanhar, responsabilizar e cobrar, com feedback quinzenal e PDI trimestral. Ninguém é cobrado pelo que não foi ensinado nem acompanhado.
Na Khal, conduz o discovery com o C-level, lidera os engenheiros que entregam as integrações e responde pela qualidade da implantação e pelo resultado de receita. Escreveu o método de implementação da casa. O modelo é por sucesso: cada projeto precisa se pagar.
CRM para times de vendas com agentes no WhatsApp. Um agente qualifica o lead seguindo o método de vendas, etapa por etapa.
omnihack.aiTrês pilares: funil, times e pessoas. Cinco rituais com hora marcada, da daily de liderança de 30 minutos à semanal do time de 1 hora. Escrito na Exame e adaptado em outras empresas.
Agentes que leem o grupo do time, mandam o resumo do dia com os números e avisam quando uma etapa sai do padrão.
Advisor emInfuzion / SBM RegenerativaGrowth Leaders AcademyTeraCogna
Agenda fechada
No momento, a agenda para novas consultorias e mentorias está fechada.
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