OpsEscape — Sistema operacional de escape rooms

O contexto

Operador líder de escape rooms da Baixada Santista, com 4 anos de histórico e milhares de clientes únicos. Toda a operação rodava em planilhas + WhatsApp manual: agendamento, lembrete, validação de pagamento, briefing do gamemaster, follow-up. Funcionava — mas com gargalos claros:

• 45% das reservas são same-day — e o site antigo era lento demais para captar essa janela.
• 22% de cancelamento sem nenhum lembrete automático.
• Centenas de clientes recorrentes sem programa de fidelidade nem segmentação.
• Zero analytics sobre o que estava saindo do funil.

A operação queria escalar (segunda unidade, sub-marcas) sem dobrar headcount.

O que construímos

O OpsEscape é um sistema operacional completo para a categoria — não um booking widget:

• Site cinematográfico com fluxo de reserva same-day otimizado (Next.js 15 + Tailwind v4 + Velite/MDX).
• Leo — agente conversacional no WhatsApp com framework de 9 camadas: identidade, AIDA + SPIN + PAS, DISC, 5 personas, biblioteca de objeções, tools (consulta de horário, criação de reserva), handoff humano.
• Gamemaster PWA mobile, com timer realtime via Supabase Realtime — operador inicia a sala de qualquer lugar, sem desktop.
• Pagamento PIX com Claude Vision validando o comprovante automaticamente (confiança 90%+).
• CRM com LTV Score (Bronze / Prata / Ouro / VIP) calculado a partir do histórico real.
• 25 templates WhatsApp versionados, com outbox pattern para garantir entrega e lembretes 48h / 24h / 2h pré-jogo.
• Integração bidirecional com Google Calendar, sincronizando agenda dos gamemasters.
• RLS por sala atribuída no Supabase — cada gamemaster vê só o que precisa.

Stack: Next.js 15, Supabase (Auth + Postgres + Realtime + Edge Functions + RLS), Tailwind v4, Shadcn/ui, Evolution API, Claude Sonnet 4.6 + Claude Vision.

Como rodou

Construído em fases: foundation (site + reservas), automação (Leo + templates), operação (gamemaster + CRM), inteligência (LTV + Vision). O método permitiu testar cada bloco com dados reais antes de plugar o próximo.

Onde está agora

Em implantação — fase 1 (site + reservas + Leo) entrando em operação. Arquitetura projetada para suportar 5.000+ reservas/ano sem refator e múltiplas sub-marcas no mesmo backend.