Ao transformar-se no seu próprio caso de agente inteligente, a Buzzmonitor comprovou, na prática, uma verdade que se aplica a qualquer marca: lançar é apenas o começo. Melhorar a actuação de um chatbot exige uma análise constante dos dados, inteligência para interpretar padrões e estratégia para ajustar rotas.
Neste artigo, mostramos como esta combinação transformou o atendimento da Buzzmonitor, com Inteligência Artificial e automação aplicadas de forma concreta e real.
Introdução
Já alguma vez teve a sensação de que o seu chatbot não está a entregar todo o potencial que poderia?
Na Buzzmonitor, esta questão também surgiu. Com uma operação que combina atendimento humano e assistente virtual para dar suporte aos clientes da plataforma, a equipa queria perceber se o agente inteligente conhecido como Tami, o nosso mascote estava realmente a ser eficaz.
Mais do que automatizar respostas, o objectivo era identificar gargalos, compreender o comportamento dos clientes, perceber porque é que tantos utilizadores ainda optavam pelo atendimento humano e melhorar a actuação do chatbot.
O desafio real
Com uma operação de atendimento robusta e já integrada na própria plataforma, o desafio da Buzzmonitor não era técnico, mas estratégico.
A equipa procurava respostas para questões como: onde estavam os pontos de fricção? Que mensagens geravam confusão? O que levava um cliente a preferir o atendimento humano?
A necessidade era clara: obter visibilidade e precisão para compreender, com base nos próprios dados, como melhorar continuamente o desempenho do agente inteligente.
A solução aplicada com a Buzzmonitor
O Tami foi criado em 2024 com uma missão bem definida: retirar os CS da linha da frente das dúvidas mais simples, permitindo-lhes focar-se em questões mais estratégicas e agilizar o acesso dos clientes às respostas de que necessitam. A ideia era oferecer uma experiência automatizada de qualidade, enquanto os especialistas da equipa actuavam directamente na geração de valor para os clientes.
O agente inteligente Tami foi implementado no WhatsApp, um canal fundamental para o suporte aos clientes. A partir daí, todas as interacções passaram a ser monitorizadas, categorizadas e analisadas com o apoio de recursos como análise de sentimento com IA, triggers automáticos, AI Insights e Buzz Pills. Com isso, relatórios personalizados e dashboards dinâmicos revelaram padrões que ajudaram a refinar o comportamento do agente.
Dois recortes específicos revelaram-se decisivos:
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Mensagens com sentimento negativo evidenciaram insatisfações recorrentes e ajudaram a reescrever partes do fluxo do Tami;
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Conversas que transitaram para atendimento humano permitiram identificar temas que poderiam ser automatizados com maior precisão.
Com base nisso, mais de 30 tópicos foram mapeados para a criação e optimização de respostas, permitindo que o agente passasse a actuar de forma mais clara, empática e eficiente.
Resultados alcançados
Durante o período de análise, foram registadas 4.122 mensagens recebidas. Destas, 2.932 mensagens (72%) foram tratadas por humanos e 1.190 mensagens (28%) resolvidas automaticamente pelo Tami.
Este dado reforça o papel complementar do agente no atendimento, mas também aponta para um objectivo claro: inverter esta proporção.
Com os insights fornecidos pelos relatórios de IA e de atendimento da Buzzmonitor, a equipa trabalha agora para que, até ao final de 2025, pelo menos 2.000 mensagens (48% do volume total recebido) possam ser resolvidas de forma automatizada, sem comprometer a qualidade do suporte.
Assim, cada área da equipa passou a actuar com ainda mais foco e inteligência orientada por dados:
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A equipa de Customer Success passou a dispor de mais tempo para análises e estratégias personalizadas, reforçando uma actuação verdadeiramente proactiva e consultiva junto dos clientes;
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O Suporte conseguiu direccionar esforços para pedidos específicos e fora do padrão, oferecendo um atendimento mais personalizado, incluindo tutoriais em vídeo com passo a passo adaptado;
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A equipa de Onboarding passou a ter maior visibilidade sobre os temas que geram mais dúvidas, trazendo maior precisão na estruturação de formações e conteúdos educativos.
Esta redistribuição inteligente do trabalho elevou o nível de entrega de todas as áreas envolvidas. Com as melhorias previstas com base em dados, a tendência é que a eficácia das equipas continue a crescer.
A análise revelou ainda picos de volume por horário e dia da semana, bem como os temas mais mencionados. Isto permitiu ajustar os tempos de resposta do Tami, priorizar assuntos de maior procura e evitar ruídos causados por termos ambíguos.
Lições aprendidas e próximos passos
A experiência da Buzzmonitor demonstra que implementar um agente inteligente é apenas o ponto de partida. O verdadeiro diferencial está em acompanhar o seu desempenho, adaptar conteúdos, refinar fluxos e personalizar respostas com base em dados reais.
Foi esta combinação entre tecnologia, análise e estratégia que transformou o Tami numa peça-chave do atendimento da Buzzmonitor.
Agora, com objectivos claros e uma evolução contínua, o foco está em ampliar a autonomia do agente sem comprometer a excelência, provando que, com a análise certa, um agente inteligente pode ser tão eficiente quanto um atendente humano em diversos cenários.
O caso do Tami demonstra, na prática, que a Buzzmonitor não é apenas uma plataforma de monitorização, mas um verdadeiro ecossistema para evoluir continuamente a experiência do cliente através da inteligência de dados e da automação.
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