O que nossos clientes dizem
Projetos reais, resultados que podem ser medidos
Relatos de clientes que passaram pelo processo de implementação — com detalhes sobre o que funcionou e o que foi ajustado ao longo do caminho.
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Projetos entregues
4,7
Média de satisfação (de 5)
92%
Clientes com retorno ao serviço
4 anos
Atuando no mercado brasileiro
Depoimentos
O que os clientes relatam
Bruno Menezes
CTO — plataforma de e-books, São Paulo
Nosso catálogo tinha pouco mais de 2.000 títulos e eu duvidava que valeria o investimento. A equipe fez a análise prévia e mostrou que os dados que tínhamos eram suficientes para construir algo funcional. O motor entrou em produção em cinco semanas e já no primeiro mês os usuários passaram mais tempo navegando pelas sugestões do que buscando diretamente.
Abril de 2025
Larissa Vieira
Diretora de Produto — marketplace de artesanato, BH
O processo foi mais trabalhoso do que esperávamos na fase de preparo dos dados — mas a equipe foi transparente sobre isso desde o início. O resultado compensa. As recomendações reduziram visivelmente o abandono de sessão. Teria dado uma estrela a mais se o prazo tivesse sido cumprido à risca, mas o atraso foi comunicado com antecedência e foi pequeno.
Março de 2025
Rodrigo Paiva
Gerente de Dados — distribuidora de insumos, Goiânia
Optamos pelo sistema multi-estratégia porque nosso catálogo está sempre mudando — produtos sazonais, lançamentos frequentes. O ensemble adaptativo faz diferença: as sugestões não ficam estagnadas quando atualizamos o mix. A revisão trimestral do primeiro ano ajudou muito no ajuste fino.
Abril de 2025
Fernanda Salles
Head de Tecnologia — plataforma de cursos online, RJ
A parte que mais me surpreendeu foi a documentação da API. Conseguimos integrar em dois dias sem precisar acionar a Buriti novamente. Nossa equipe de desenvolvimento é pequena e isso foi fundamental. O canal de suporte durante a calibração também foi útil — responderam dúvidas específicas com clareza.
Maio de 2025
Thiago Alves
Fundador — app de receitas regionais, Fortaleza
Tenho um app com catálogo de receitas regionais nordestinas — nicho bem específico. A análise exploratória mostrou que tínhamos dados suficientes, mas com algumas lacunas de interação em determinadas categorias. A equipe ajustou a estratégia para contornar isso e o resultado ficou dentro do esperado. Pretendo expandir para o plano multi-estratégia quando o catálogo crescer.
Março de 2025
Marina Costa
VP de Engenharia — fintech de benefícios, Porto Alegre
Precisávamos de conformidade rigorosa com a LGPD — estamos em setor regulado. A Buriti AI tratou isso como requisito de arquitetura, não como checklist. Tivemos auditoria interna depois da entrega e não identificamos nenhuma fragilidade no modelo de dados adotado. Isso por si só já valia o investimento.
Abril de 2025
Casos de Uso
Como os projetos se desenvolveram
Três situações reais que ilustram o processo — desde o diagnóstico até os resultados observados.
Plataforma de e-books — São Paulo
Motor Catálogo Pequeno · 5 semanasDesafio
Catálogo de 2.200 títulos com seis meses de histórico de compras. Usuários recorrentes navegavam sem encontrar novos títulos relevantes, aumentando o churn pós-assinatura.
Solução
Motor com filtragem colaborativa ajustada para catálogos pequenos, combinada com sinalização baseada em gênero e autor. Janela de calibração de 30 dias com ajuste de pesos por categoria.
Resultados observados
Aumento de 34% no tempo médio de sessão. Redução de 18% na taxa de abandono após o primeiro mês. Crescimento de 22% nas compras de títulos fora da lista de buscas diretas.
Marketplace de artesanato — Belo Horizonte
Multi-Estratégia · 11 semanasDesafio
Catálogo de 18.000 produtos de artesãos diferentes, com comportamento de compra muito variável e dificuldade em recomendar itens de vendedores com menor visibilidade.
Solução
Sistema multi-estratégia com componente de diversidade que balanceou recomendações entre itens populares e de cauda longa. A/B testing implementado para comparar variações de ranking.
Resultados observados
Visibilidade de produtos de cauda longa cresceu 41%. Taxa de conversão nas páginas com recomendações aumentou 27% frente ao controle. Abandono de carrinho reduziu em 15%.
Fintech de benefícios — Porto Alegre
Plataforma Empresarial · 16 semanasDesafio
Organização com três superfícies distintas de personalização — app para RHs, app para colaboradores e e-mail marketing — com requisito rigoroso de conformidade à LGPD por operar em setor regulado.
Solução
Plataforma empresarial com infraestrutura compartilhada e modelos distintos por superfície. Framework de governança com controles de acesso por perfil e logs de auditoria. Dashboard de monitoramento integrado.
Resultados observados
Engajamento com benefícios recomendados cresceu 38% nos primeiros dois meses. A auditoria interna de conformidade não identificou fragilidades. Tempo de resposta das APIs ficou abaixo de 80ms em produção.
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Endereço
Rua 7 de Setembro, 1085Centro, Goiânia - GO
Atendimento
Seg–Sex: 9h às 18hSáb: 9h às 13h
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