Um chatbot conectado a uma IA poderosa (LLM — Large Language Model) não serve apenas para responder perguntas. Ele entende contexto, conversa de forma natural e toma decisões automáticas. Pode ser integrado a ferramentas, sites ou WhatsApp, atendendo clientes, qualificando leads, marcando reuniões, vendendo produtos ou até automatizando tarefas repetitivas no seu negócio.
Ideal para empresas que querem atender melhor, vender mais e trabalhar menos.
✅ Atendimento ao cliente personalizado
Responde dúvidas frequentes, explica produtos ou serviços e até trata objeções com naturalidade.
✅ Qualificação de leads no WhatsApp
Coleta informações dos interessados, entende o perfil do cliente e envia os dados prontos para sua equipe (ou já marca uma reunião automaticamente).
✅ Fechamento de vendas com integração
Conecta com sistemas de pagamento, estoque ou CRMs para fechar a venda direto no chat.
✅ Agendamento automático
Faz reservas, marca reuniões e envia lembretes — tudo sem intervenção humana.
✅ Suporte técnico inteligente
Orienta o usuário com base no problema que ele relata, acessando bases de conhecimento, FAQs e tutoriais.
✅ Rotinas internas e comandos automatizados
Pode ser usado internamente por sua equipe para consultar dados, preencher relatórios ou acionar tarefas em sistemas conectados.
🛍️ Loja online: “Olá! Posso te ajudar a escolher o melhor tênis pro seu estilo? Me diga onde você costuma usar…” → mostra produtos, recomenda e envia link direto pro checkout.
🏥 Clínica: “Você prefere atendimento presencial ou online? Qual o melhor horário?” → coleta dados, agenda no calendário e envia confirmação.
📚 Infoproduto: “Quer descobrir se esse curso é pra você? Responda 3 perguntas rápidas.” → qualifica o lead, envia vídeo de venda ou direciona pro suporte.
🏢 Negócio local: “Podemos te atender agora! Antes, me conta: qual serviço você está procurando?” → envia orçamento, marca visita ou conecta com vendedor humano.
Aqui estão algumas das automações personalizadas que desenvolvemos para diferentes negócios. Cada projeto foi pensado para resolver problemas reais e otimizar processos com inteligência artificial.
Cliente: “Alpha Solutions” (Nome Fictício) – Uma consultoria de marketing digital de
médio porte.
Desafio: A Alpha Solutions recebia muitos contatos pelo formulário do site, mas a
equipe de vendas perdia tempo qualificando leads manualmente e agendando
reuniões iniciais. Muitos contatos não eram o perfil ideal ou demoravam a
responder aos e-mails de agendamento, resultando em perda de oportunidades e
baixa eficiência.
Solução Proposta: Implementação de um chatbot no site integrado a um fluxo de
automação no Make.com.
Chatbot:
Aborda o visitante proativamente ou via botão de contato.
Faz perguntas-chave de qualificação (tamanho da empresa, orçamento
para marketing, principal desafio, urgência).
Com base nas respostas, classifica o lead (ex: Quente, Morno, Frio)
Automação Make.com:
Gatilho: Webhook recebendo os dados do lead qualificado pelo chatbot
(Nome, E-mail, Telefone, Respostas de Qualificação, Classificação).
Filtro 1 (Lead Quente): Se a classificação for “Quente”:
Ação 1.1: Adicionar/Atualizar lead no CRM da Alpha Solutions (ex:
Pipedrive, HubSpot) com todas as informações e tag “Lead Quente- Chatbot”.
Ação 1.2: Verificar disponibilidade na agenda do vendedor
designado (ex: Google Calendar, Calendly).
Ação 1.3: Enviar um e-mail personalizado para o lead (via Gmail/
Outlook) com um link direto para agendar a reunião na agenda do
vendedor (usando a disponibilidade encontrada).
Ação 1.4: Enviar notificação interna para a equipe de vendas (ex:
Slack, Microsoft Teams) informando sobre o novo lead quente e o
e-mail de agendamento enviado.
Filtro 2 (Lead Morno): Se a classificação for “Morno”:
Ação 2.1: Adicionar/Atualizar lead no CRM com tag “Lead Morno Chatbot”.
Ação 2.2: Adicionar o lead a uma sequência de nutrição por e-mail
(ex: Mailchimp, ActiveCampaign) com conteúdos relevantes sobre
marketing digital.
Ação 2.3: Enviar notificação interna para a equipe de vendas
informando sobre o lead morno para acompanhamento futuro.
Filtro 3 (Lead Frio/Fora do Perfil):
Ação 3.1: Registrar o contato em uma planilha (Google Sheets)
para histórico ou futuras campanhas segmentadas.
Ação 3.2 (Opcional): Enviar um e-mail de agradecimento
educado, talvez indicando outros recursos ou parceiros.
Ferramentas Envolvidas (Exemplos): Plataforma de Chatbot (ex: Landbot, Tidio,
ManyChat), Make.com, CRM (Pipedrive/HubSpot), Ferramenta de Agendamento
(Calendly/Google Calendar), Ferramenta de E-mail Marketing (Mailchimp/
ActiveCampaign), Comunicação Interna (Slack/Teams), Google Sheets.
Cliente: “Bella Moda Online” (Nome Fictício) – Uma loja virtual de roupas e acessórios.
Desafio: A equipe de suporte da Bella Moda estava sobrecarregada com perguntas
repetitivas sobre status de pedidos, trocas e devoluções. Isso gerava alto tempo de
espera para os clientes e custos elevados com atendimento humano para tarefas
simples.
Solução Proposta: Um chatbot no site e nas redes sociais (WhatsApp/Messenger)
integrado via Make.com ao sistema de gestão de pedidos e à transportadora.
Chatbot:
Oferece opções como “Rastrear meu pedido”, “Solicitar troca/
devolução”, “Dúvidas frequentes”.
Para rastreamento, solicita o número do pedido e o e-mail/CPF do
cliente.
Para trocas/devoluções, coleta informações iniciais (motivo, produto,
etc.) e explica o procedimento.
Automação Make.com:
1.Gatilho (Rastreamento): Webhook recebendo o número do pedido e e
mail/CPF do chatbot.
Ação 1.1: Buscar o pedido no banco de dados da loja virtual (ex:
Shopify API, WooCommerce API, ou banco de dados SQL).
Ação 1.2: Validar se o pedido pertence ao e-mail/CPF informado.
Ação 1.3: Se válido, obter o código de rastreio associado ao
pedido.
Ação 1.4: Consultar o status do rastreio diretamente na API da
transportadora (ex: Correios, Melhor Envio) ou em uma plataforma
agregadora (se usada).
Ação 1.5: Retornar o status atualizado do pedido para o chatbot
exibir ao cliente (via Webhook Response).
2.Gatilho (Troca/Devolução): Webhook recebendo os dados da
solicitação do chatbot (número do pedido, motivo, produto, dados do
cliente).
Ação 2.1: Buscar o pedido no sistema da loja para verificar a
elegibilidade (data da compra, política de troca).
Ação 2.2: Se elegível:
Ação 2.2.1: Criar um ticket de suporte no sistema de
atendimento da Bella Moda (ex: Zendesk, Freshdesk) com
todas as informações.
Ação 2.2.2: Enviar um e-mail para o cliente confirmando o
recebimento da solicitação e informando os próximos passos
(geração de código de postagem, etc.).
Ação 2.2.3: Notificar a equipe de logística/suporte no Slack/
Teams sobre a nova solicitação.
Ação 2.3: Se não elegível, retornar a informação ao chatbot para
que ele informe o cliente sobre o motivo
Ferramentas Envolvidas (Exemplos): Plataforma de Chatbot (com integração
WhatsApp/Messenger), Make.com, Plataforma E-commerce (Shopify/
WooCommerce), API da Transportadora/Agregador, Sistema de Atendimento
(Zendesk/Freshdesk), Gmail/Outlook, Slack/Teams.
Cliente: “Innovate Software” (Nome Fictício) – Uma empresa que oferece um software de
gestão de projetos (SaaS).
Desafio: A Innovate Software queria coletar feedback dos usuários logo após
interações importantes (ex: conclusão de um tutorial no app, contato com o
suporte via chat), mas o processo manual era ineficiente e a taxa de resposta baixa.
Além disso, analisar o feedback coletado era demorado.
Solução Proposta: Integração do sistema de suporte/chat e eventos da plataforma
SaaS com um fluxo de automação no Make.com para envio de pesquisas de
satisfação e análise inicial de sentimento
Chatbot/Plataforma:
Após o encerramento de um chat de suporte, o sistema dispara um
evento.
Após o usuário completar um marco na plataforma (ex: finalização do
onboarding), a plataforma dispara outro evento
Automação Make.com:
Gatilho 1 (Fim do Chat de Suporte): Webhook recebendo dados do
chat encerrado (ID do usuário, ID do agente, transcrição do chat
opcional).
Ação 1.1 (Delay): Aguardar um curto período (ex: 15 minutos) para
não enviar a pesquisa imediatamente.
Ação 1.2: Enviar um e-mail ou mensagem in-app (se a plataforma
permitir via API) com um link para uma pesquisa de satisfação
curta (CSAT/NPS) focada no atendimento recebido (ex: via Google
Forms, Typeform, SurveyMonkey).
Ação 1.3: Registrar o envio da pesquisa em uma planilha (Google
Sheets) para controle.
Gatilho 2 (Marco na Plataforma): Webhook recebendo dados do
evento (ID do usuário, marco atingido).
Ação 2.1: Enviar um e-mail/mensagem in-app com link para uma
pesquisa focada na experiência com aquela funcionalidade ou
etapa.
Ação 2.2: Registrar o envio em Google Sheets
Gatilho 3 (Resposta da Pesquisa): Webhook recebendo a resposta da
pesquisa (via Google Forms/Typeform/etc.) – Nota e Comentário (se
houver).
Ação 3.1: Salvar a resposta completa na planilha Google Sheets.
Ação 3.2 (Análise de Sentimento): Se houver comentário, enviar
o texto para uma ferramenta de análise de sentimento (ex: Google
Cloud Natural Language, MonkeyLearn via API).
Ação 3.3: Salvar a classificação do sentimento (Positivo, Negativo,
Neutro) na planilha junto com a resposta.
Ação 3.4 (Alerta para Feedback Negativo): Se a nota for baixa OU
o sentimento for negativo:
Ação 3.4.1: Criar uma tarefa no sistema de gestão de projetos
da equipe de Sucesso do Cliente (ex: Asana, Trello) para
follow-up com o usuário.
Ação 3.4.2: Enviar uma notificação para um canal específico
no Slack/Teams.
Ferramentas Envolvidas (Exemplos): Plataforma SaaS do Cliente (com
capacidade de enviar webhooks), Sistema de Chat/Suporte (ex: Intercom, Zendesk
Chat), Make.com, Ferramenta de Pesquisa (Google Forms/Typeform/
SurveyMonkey), Google Sheets, Ferramenta de Análise de Sentimento (Google
NLP/MonkeyLearn), Ferramenta de Gestão de Tarefas (Asana/Trello), Slack/Teams
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