Magalu
agent de vente genAI de bout en bout dans une messagerie, du conseil au paiement
Lance en novembre 2025, le WhatsApp da Lu de Magalu fait tenir tout l'achat dans WhatsApp grace a plus de 20 agents IA orchestres ; selon le release de resultats 2T26 de Magalu, le canal depasse 18 millions de conversations, convertit trois fois mieux que la recherche classique de l'app, affiche un NPS de 84, environ 20 % de reachat et plus de 100 millions de reais de ventes cumulees.
L'essentiel
- Magalu vend dans WhatsApp via la Lu, une IA qui conseille, encaisse et suit la commande.
- Plus de 20 agents IA orchestres, co-developpes par Luizalabs avec Meta, Google Cloud et Bain.
- Conversion trois fois superieure a la recherche classique de l'app, environ 20 % de reachat.
- Plus de 100 millions de reais de ventes cumulees, chiffres repris dans le release de resultats 2T26.
Objectif
Ouvrir un canal de vente la ou les clients bresiliens passent deja leur temps, WhatsApp, et y faire tenir tout le parcours d'achat par la Lu, l'influenceuse virtuelle de la marque, pour convertir mieux que l'app et le site.
Le déploiement
Le WhatsApp da Lu est un canal de vente ouvert par Magalu en novembre 2025, d'abord pour un groupe de 1 million de clients actifs, puis pour tous les consommateurs avant la fin de 2025. Le client ecrit a la Lu, le personnage virtuel de la marque, en texte, en vocal ou en envoyant une photo. L'assistante pose des questions de precision (style, budget, usage), propose une selection issue du catalogue en propre (1P) et de celui des quelque 300 000 vendeurs de la marketplace (3P), puis encaisse le paiement dans la conversation, par Pix ou par carte, sans redirection. Le suivi de commande et le service apres-vente passent par le meme fil. D'apres l'etude de cas de Bain, le systeme orchestre plus de 20 agents IA qui se partagent la decouverte produit, la recommandation, l'interpretation des recherches, le service client et la transaction, sur une architecture qui melange modeles proprietaires et modeles tiers. Le developpement est porte par Luizalabs, la division technologie de Magalu, avec Meta, Google Cloud et Bain & Company. Cote WhatsApp, Meta indique que Magalu s'appuie sur les carrousels de cartes, WhatsApp Flows et les paiements dans WhatsApp, et que les messages marketing servent de porte d'entree principale. Dans son release du deuxieme trimestre 2026, Magalu fait du canal le coeur de son nouveau cycle strategique : plus de 18 millions de conversations depuis le lancement, une conversion trois fois superieure a la recherche classique de l'application, un NPS de 84, environ 20 % de reachat chez les clients ayant deja achete, et plus de 100 millions de reais de ventes cumulees atteints en juillet 2026. La base de comparaison du chiffre de conversion change selon la source : la recherche de l'app dans le release, l'application dans l'etude Bain, les canaux de vente existants dans le communique relaye par la presse. A l'echelle du groupe, le canal reste petit : le meme release donne 9,3 milliards de reais de ventes e-commerce sur le seul trimestre, en baisse de 11,9 % sur un an. En 2026, Magalu a ajoute une operation Fete des meres (video personnalisee generee par IA a partir d'un vocal et d'une photo), une premiere campagne TV dediee au canal en juin, et le dispositif a recu un Lion de bronze a Cannes 2026.
Résultats Preuve A
Conversion x3, NPS, reachat d'environ 20 %, 18 millions de conversations et 100 millions de reais de ventes figurent dans le release de resultats 2T26 publie par Magalu sur son site investisseurs ; ils concordent avec l'etude de cas Bain, la customer story WhatsApp Business et le communique relaye par Central do Varejo.
Comment ça fonctionne
Approche-type inféréeLe détail interne n'est pas public. Voici une approche éprouvée qui mène au même résultat - à adapter à votre stack.
La stack en détail
- plateforme WhatsApp Business Platform Carrousels de cartes, WhatsApp Flows pour les fiches produit, paiements dans WhatsApp integres a Pix, messages marketing comme point d'entree.
- infra Google Cloud Partenaire de developpement cite par Bain ; les services utilises ne sont pas detailles publiquement.
- plateforme Systeme multi-agents Luizalabs Plus de 20 agents IA orchestres, modeles proprietaires entraines sur les donnees Magalu et modeles tiers non nommes.
Comment ça tourne, concrètement
Pour les équipes ops-
1Entree dans le canal Marketing
Le client arrive dans la conversation, le plus souvent via un message marketing WhatsApp ou une campagne qui pousse le canal.
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2Comprehension de la demande IA
La Lu interprete un texte, un vocal ou une photo et pose des questions de precision sur le style, le budget et l'usage.
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3Selection et presentation IA
Les agents de recherche et de recommandation puisent dans le catalogue 1P et 3P et affichent une selection en carrousel, avec fiches produit structurees.
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4Paiement dans la conversation Client et plateforme de paiement
Le client paie par Pix ou par carte sans quitter WhatsApp.
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5Suivi et SAV IA, avec l'equipe experience client
La Lu envoie les mises a jour d'expedition et traite les demandes apres-vente dans le meme fil.
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6Mesure Equipe experience client et direction
Magalu suit conversations, conversion, NPS, reachat et ventes cumulees, et les remonte dans sa communication financiere.
Les conversations elles-memes et l'historique d'interactions, qui servent a apprendre les preferences de chaque client, plus le catalogue 1P et 3P. Bain indique que chaque interaction est suivie par des metriques de performance et des controles qualite : sans catalogue a jour (prix, stock, vendeurs), l'agent recommande des produits qu'il ne peut pas vendre.
Comment vos clients perçoivent ce type d'usage
Études sourcéesLes consommateurs n'acceptent pas les chatbots par defaut : 64% prefereraient que les entreprises n'utilisent pas d'IA dans leur service client (Gartner, 2024) et pres d'un utilisateur sur cinq du service client par IA n'en retire aucun benefice (Qualtrics, 2025). L'acceptation se construit sur trois conditions mesurees par Salesforce : savoir qu'on parle a une IA, pouvoir escalader vers un humain, comprendre la logique de l'agent.
Conditions d'acceptation
- Etre informe qu'on parle a une IA et non a un humain (pres de 75% le demandent, Salesforce 2024)
- Un chemin d'escalade clair vers un agent humain (45% plus enclins a utiliser l'agent IA, Salesforce 2024)
- Une logique de l'agent clairement expliquee (44% plus enclins, Salesforce 2024)
Lignes rouges
- Rendre l'humain injoignable : c'est la premiere inquietude des consommateurs sur l'IA dans le service client (Gartner 2024) et 50% craignent que l'IA les coupe du contact humain (Qualtrics 2025)
- Remplacer le service client par l'IA sans alternative : 53% envisageraient de partir chez un concurrent (Gartner 2024)
Sources : Salesforce 2024 · Gartner 2024 · Qualtrics 2025
Voir l'acceptation complète : par pays, par usage, par génération
Comment répliquer
Inférence - non sourcéPrérequis data
- catalogue produit structure et a jour en prix, stock et vendeur, interrogeable en temps reel
- base clients joignable sur WhatsApp avec opt-in pour les messages marketing
- historique d'interactions rattache au client pour memoriser ses preferences
- suivi de commande expose par API pour repondre dans la conversation
Prérequis orga
- un personnage de marque ou une voix deja connue des clients, qui donne une raison d'ecrire au canal
- une equipe produit qui possede le canal de bout en bout, de la conversation au paiement
- un moyen de paiement natif dans la messagerie sur le marche vise
- un dispositif de controle qualite des conversations avant et apres la mise en production
Stack possible
- WhatsApp Business Platform via un fournisseur BSP
- LLM d'un fournisseur cloud, avec orchestration d'agents et outils branches sur le catalogue
- moteur de recherche produit et de recommandation existant expose comme outil aux agents
- solution de paiement integree a la messagerie ou lien de paiement
Le plan, étape par étape
- Étape 1Cartographier le parcours d'achat a faire tenir dans la conversation (recherche, precision du besoin, recommandation, paiement, suivi, SAV) et decider ce qui reste hors canal au depart.Livrable : Perimetre fonctionnel de la premiere version.
- Étape 2Decouper le travail en agents specialises (recherche, recommandation, transaction, service) branches sur le catalogue et les API de commande, plutot qu'un seul modele qui fait tout.Livrable : Architecture d'agents et outils exposes.
- Étape 3Integrer le paiement dans la conversation avec le moyen de paiement local dominant.Livrable : Commande payee de bout en bout sans redirection.
- Étape 4Lancer sur un groupe de clients actifs, suivre conversion, NPS et reachat contre la recherche de l'app, puis ouvrir a tous.Livrable : Lecture comparative et decision d'ouverture.
- Étape 5Pousser le canal par les messages marketing et des operations saisonnieres, et suivre la part de nouveaux utilisateurs qu'elles amenent.Livrable : Calendrier d'activation du canal.
Première étape : Ouvrir le canal a un groupe restreint de clients actifs, sur un perimetre de categories limite, et comparer sa conversion a la recherche de l'app sur ces memes clients.
Sources
- S1 Magazine Luiza - Divulgacao de Resultados 2T26 (release de resultats) Primaire archive à générer
- S2 Magalu e pioneira em compras com inteligencia artificial no WhatsApp (Bain & Company, client results) Officiel intéressé archive à générer
- S3 Magalu ultrapassa R$ 100 milhoes em vendas com canal de compras no WhatsApp (Central do Varejo) Secondaire archive à générer
- S4 Magalu | WhatsApp for Business (success story) Officiel intéressé archive à générer
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