Chatbot de Vendas · WhatsApp
Do lead frioà conversão.Sem inventar o próximo passo.
O bot classifica o estágio de cada lead a cada mensagem — frio, morno, receptivo, pronto pra fechar — e escolhe a próxima ação pra avançar a conversa. Nada de resposta genérica: cada mensagem tem um objetivo dentro do funil.
Como funciona por dentro
Não é um wrapper de prompt solto. É a mesma arquitetura que já roda em produção nos chatbots que construí — os três mecanismos que sustentam "estruturado, seguro e preciso".
Cluster de lead
Cada lead é classificado num cluster de estado — frio, morno, receptivo, pronto pra fechar — que se atualiza a cada mensagem. O bot sempre sabe o próximo passo certo pra avançar a conversa, sem depender de feeling.
Loop determinístico
Toda mensagem percorre o mesmo pipeline: classificar o estágio, decidir a rota, buscar contexto, responder. O comportamento é auditável e reproduzível — a mesma conversa gera as mesmas decisões hoje e daqui a seis meses.
Banco vetorial (RAG)
As respostas são ancoradas em exemplos reais recuperados por busca semântica, não inventadas do zero pelo modelo a cada mensagem. É isso que segura a precisão quando o lead pergunta algo fora do script.
Resistente a prompt injection por arquitetura
Num chatbot montado sobre um único prompt, qualquer instrução escondida na mensagem do usuário disputa o controle do fluxo — é assim que nascem os casos de bot prometendo desconto que não existe. Aqui, quem decide o fluxo é o pipeline, não o modelo: a mensagem do lead entra como dado a ser classificado, nunca como instrução a ser obedecida. Cada chamada de IA tem escopo fechado e saída estruturada, validada antes do próximo passo.
Treinamento do agente · RAG
Treinado no seu negócio,
não na internet.
Um bot genérico responde com o que o modelo viu na internet. O seu vai responder com o seu catálogo, os seus preços e o jeito que o seu melhor vendedor conduz uma venda.
Você fornece o material
Catálogo, tabela de preços, política de troca, FAQ — e as transcrições das suas melhores vendas. É o seu jeito de vender, documentado.
Vira a memória do agente
Tudo é indexado numa base vetorial própria, buscável por significado. O bot encontra a resposta certa mesmo quando o lead pergunta com outras palavras.
Cada resposta nasce dali
O bot responde com o que existe na sua base — preço certo, condição certa, tom certo. O que não está lá, ele não afirma: encaminha pra um humano.
Mudou o preço, chegou produto novo? Atualiza a base e o bot já responde certo na mensagem seguinte — sem retreinar modelo, sem esperar semanas.
LGPD · Isolamento de dados
Seus dados, numa instância só sua.
Histórico de conversas, base de conhecimento e dados dos seus leads vivem numa infraestrutura dedicada — nada é compartilhado com outros clientes, do banco de dados à camada de IA.
As respostas do bot consultam apenas a sua base, e cada interação fica registrada e auditável. Privacidade alinhada à LGPD por desenho, não por promessa.
Quem constrói
Samuel Mota
Formado pelo MIT Schwarzman College of Computing no programa Data Science and Machine Learning: Making Data-Driven Decisions (IDSS, 2024) — e com 12+ anos construindo sistemas que não podem falhar, do Arsenal da Marinha do Brasil às plataformas de IoT industrial. Hoje sou Especialista em Desenvolvimento de Produto IoT na Unifique Telecomunicações e fundei a Integrai, onde entreguei agentes de IA e automação para dezenas de clientes. É essa base estatística que sustenta o motor de clusters dos meus chatbots — classificação de lead é ciência de dados aplicada, não prompt no improviso.
Vamos conversar?
Me conta o que você vende e eu te mostro como ficaria o cluster de lead pro seu caso.
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