Como criar um chatbot de marcação de consultas [2025]

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Marcar uma reunião não se trata apenas de escolher um horário - trata-se de garantir que o cliente aparece. As pessoas não se limitam a marcar; perguntam sobre localizações, preços, descontos, horário de funcionamento e se a visita vale o seu tempo.

Para as empresas com várias cadeias de distribuição, o tratamento destes pedidos de informação em vários locais pode ser avassalador. As chamadas e os e-mails acumulam-se, os clientes desistem e as marcações perdidas significam perda de receitas.

A solução? Construir um chatbot com IA que não só automatiza o agendamento, mas também fornece respostas instantâneas e precisas - diretamente no WhatsApp.

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Antes de nos debruçarmos sobre a construção, vamos dar um passo atrás.

O objetivo deste chatbot é simples: ajudar os clientes a marcar consultas com confiança - e reduzir as idas e vindas com que a sua equipa lida todos os dias. Mas a marcação de consultas não é apenas uma questão de escolher um horário. Os clientes querem saber coisas como:

• Qual é o local mais próximo?
• Há algum desconto em vigor?
• A que horas abre o ginásio aos fins-de-semana?
• Posso remarcar se surgir algum imprevisto?

Um bom bot de reservas não se limita a tratar do agendamento - também responde a estas questões. E quando se entrega tudo isto numa única conversa WhatsApp , mais pessoas concretizam as suas reservas.

Para criar o seu chatbot, vai precisar de:

• Calendly (Plano Standard) - Necessário para acesso à API. Pode começar com a avaliação gratuita de 14 dias.
• Conta Meta Business - Gratuita e necessária para a integração WhatsApp .
• ContaBotpress - de criação gratuita e utilizada para criar e gerir a lógica do chatbot.

Pode configurá-las antecipadamente ou seguir o guia passo a passo.

Etapa 1: Definir o objetivo do Bot

Antes de abrir qualquer ferramenta, dedique um minuto a esboçar o que o seu bot precisa de fazer - isto poupa tempo mais tarde, quando estiver a ligar Calendly, a carregar informações ou a ligar fluxos de trabalho.

Pergunte a si próprio:

• Quem é o seu público? Visitantes do ginásio pela primeira vez? Membros que estão a tentar remarcar?
• Em que é que o bot deve ajudar? Marcação de consultas, resposta a perguntas frequentes, partilha de locais?
• Que tipo de entradas deve tratar? Respostas rápidas como "Marcar uma aula" - ou linguagem natural como "Quero visitar a baixa da cidade este fim de semana"?
• Deverá oferecer transferência? Se alguém estiver confuso, o bot vai chamar um humano ou tentar guiá-lo de volta?

Fazer este esboço agora ajuda-o a conceber fluxos mais limpos - e a evitar reconstruções quando começar a colocar em camadas bases de conhecimento ou accionadores lógicos.

Dica profissional: comece com pouco. Um bot de reservas para um único local que responda a 5-10 perguntas-chave é muito mais valioso (e pode ser lançado) do que um bot com engenharia excessiva que tenta fazer tudo.

Passo 2: Adicionar base de conhecimentos

Uma base de conhecimentos é uma coleção de informações que o seu chatbot pode utilizar para responder a perguntas - como uma biblioteca de referência para a sua empresa.

Em vez de codificar todas as respostas, pode carregar documentos ou tabelas que o bot pode pesquisar quando os utilizadores fazem perguntas sobre preços, serviços ou horários de funcionamento.

Pode pensar nisso como o conteúdo que alimenta o cérebro do seu chatbot.

Carregar informações comerciais estáticas

Comece por carregar um documento simples e estruturado que abranja as perguntas mais comuns que os clientes fazem. Pode ser um PDF, um documento do Word ou uma folha de cálculo - certifique-se apenas de que está organizado de forma clara.

O documento deve incluir:

• Localização e endereços das sucursais
• Serviços disponíveis em cada local
• Preços, descontos e opções de adesão
• Horário de funcionamento e contactos

Cada tópico deve ter a sua secção clara, para que o chatbot possa encontrar e devolver facilmente as respostas relevantes.

Dica: Utilize cabeçalhos e marcadores no seu documento para que o bot e a sua equipa consigam ler o documento.

Pode carregar este documento na secção Base de dados de conhecimento:

1. No seu projeto, abra o menu do lado esquerdo.
2. Clique em Base de dados de conhecimento.
3. Selecione Carregar documento e adicione o seu ficheiro.

Dê um nome claro ao documento (por exemplo, Detalhes da sucursal - março de 2025) para que possa referenciá-lo mais tarde em fluxos de trabalho ou consultas.

Uma vez carregado, o chatbot pode começar imediatamente a utilizar o documento para responder às perguntas do utilizador - não é necessária qualquer formação ou codificação adicional.

Utilização de tabelas para informações dinâmicas

Para coisas como eventos futuros, ofertas sazonais ou horários rotativos, é melhor utilizar uma tabela em vez de carregar um documento estático. As tabelas permitem-lhe atualizar apenas uma linha sem tocar no resto dos seus dados, o que torna a sua manutenção mais rápida.

Eis como criar uma tabela na sua base de conhecimentos:

1. Vá para a secção Base de dados de conhecimento no menu do lado esquerdo.
2. Clique em Criar novo e selecione Tabela.
3. Dê um nome à sua mesa (por exemplo, Calendário de eventos).
4. Adicione colunas para os tipos de informação que pretende que o chatbot recupere, por exemplo:
   
   • nome do evento
   • data
   • localização
   • preço
   • descrição
5. Comece a adicionar linhas para cada evento ou item que pretende que o bot faça referência.

Uma vez guardada a tabela, pode utilizá-la para dar respostas dinâmicas. Por exemplo, quando um utilizador pergunta "Que eventos vão acontecer no próximo fim de semana?", o bot pode obter a linha relevante e dar-lhe uma resposta direta.

Otimização de custos com FAQs em cache

Um dos maiores desafios com os bots alimentados por IA é o custo - especialmente se o bot for para o LLM sempre que alguém faz uma pergunta comum.

A base de conhecimentos ajuda a reduzir este problema, armazenando automaticamente em cache as respostas às perguntas mais frequentes. Isto significa que se cinco pessoas perguntarem "Qual é o horário do ginásio ao fim de semana?", a plataforma só consulta a sua base de conhecimentos ou LLM uma vez - e reutiliza essa resposta instantaneamente da próxima vez.

Não precisa de configurar nada. O armazenamento em cache é ativado automaticamente se:

• A resposta vem de um conteúdo estruturado (um documento, uma tabela ou uma FAQ)
• O bot está ligado a um gasoduto LLM ou RAG
• O utilizador permanece no mesmo tópico de discussão

Isto mantém o seu bot rápido - e reduz a utilização de tokens sem comprometer a experiência.

Passo 3: Adicionar integração com Calendly

Para que o seu chatbot possa agendar compromissos, é necessário ligar Calendly ao Botpress. Isto permite que o bot aceda aos intervalos de tempo disponíveis e gere ligações de reserva para os utilizadores.

Instalar a integração Calendly

Comece pelo painel de controlo do seu projeto:

1. Ir para o Hub no menu do lado esquerdo.
2. Procurar por Calendly e clique em Instalar.
3. Uma vez instalado, abra as definições de integração do Calendly a partir do seu projeto.

Gerar e adicionar a sua chave API Calendly

Em seguida, é necessário gerar uma chave de API pessoal do Calendly e adicioná-la ao fluxo de trabalho:

1. Inicie sessão na sua conta Calendly .
2. Clique em Integrações e aplicações no menu do lado esquerdo.
3. Desloque-se para baixo até API & Webhooks e clique em Obter um token agora.
4. Dê um nome ao token (por exemplo, Acesso) e conclua a autenticação de dois factores, se solicitado.
5. Copie a chave API - não poderá voltar a visualizá-la mais tarde.
6. Regresse ao Botpress e cole a chave nas definições de integraçãoCalendly .
7. Clique em Guardar para finalizar a ligação.

Uma vez ligado, o seu chatbot será capaz de obter dados de disponibilidade e gerar ligações de agendamento com base na localização ou nas preferências do utilizador.

Etapa 4: Criar fluxo de trabalho do Chatbot

Agora que Calendly está ligado, é altura de construir a lógica do chatbot - ou aquilo a que Botpress chama um fluxo de trabalho. É aqui que se decide como vai decorrer a conversa: o que o bot deve dizer, que informações deve recolher e como deve responder com base nas escolhas do utilizador.

Pense nisso como se estivesse a criar um fluxograma para um assistente de receção. Se alguém entra e diz: "Quero marcar uma sessão experimental no ginásio da baixa", o assistente deve:

1. Perguntar qual o local
2. Puxe o horário correto
3. Partilhar uma ligação para o livro
4. Confirmar a marcação
5. Responder a quaisquer perguntas complementares

O seu chatbot tem de fazer exatamente isso - mas na plataforma da sua escolha.

1. Capturar a seleção de ramo do utilizador

Uma vez que a sua empresa tem provavelmente várias localizações, o bot precisa de saber qual a filial que o utilizador pretende antes de mostrar a disponibilidade.

1. Adicione um nó de escolha única para pedir ao utilizador que escolha uma localização.
2. Criar uma variável (por exemplo, workflow.branch) para armazenar a sua seleção.
3. Utilizá-lo-á mais tarde para enviar a ligação correta Calendly com base no ramo escolhido.

Desta forma, garante-se que todas as ligações e respostas de programação são adaptadas ao ramo correto.

2. Utilizar o fluxo de trabalho de eventos Calendly

O Hub também fornece um fluxo de trabalho pré-construído que se liga diretamente à sua configuração Calendly .

1. Na secção Fluxos de trabalho, procure o Fluxo de trabalho de eventosCalendly .
2. Clique em Clonar para criar a sua versão editável.
3. Personalize o fluxo, se necessário - já está configurado para gerar uma ligação de reserva associada à sessão do utilizador utilizando o conversationId.

Ao passar o ID da conversa, o chatbot gera uma ligação de reserva única que pode ser rastreada até aos utilizadores individuais. Este fluxo de trabalho pré-construído poupa tempo e garante que a sua lógica de agendamento já está corretamente ligada.

3. Configurar o acionador de eventos Calendly

Quando uma ligação de reserva é enviada, pretende que o chatbot detecte quando o utilizador agendou a sua marcação.

1. Clique com o botão direito do rato no fluxo de trabalho e adicione um nó de acionador de eventosCalendly .
2. In the settings, pass the conversation ID using:
   {{event.payload.conversation.id}}
3. Isto permite que o chatbot ouça a reserva específica do utilizador.
4. Quando acionado, o bot pode enviar automaticamente uma mensagem de confirmação.

Isto faz com que o bot pareça inteligente e reativo - e garante que os utilizadores sabem que a sua marcação foi feita.

4. Tratamento das informações comerciais e das perguntas frequentes

Nem toda a gente vai diretamente para a reserva. Alguns utilizadores podem perguntar primeiro sobre preços, horários ou serviços. Pode resolver este problema ligando a sua base de conhecimentos.

1. Adicionar um nó autónomo que está ligado à base de conhecimentos.
2. Ativar a pesquisa de conhecimentos para que o bot possa obter respostas de documentos ou tabelas carregados.
3. Utilize este nó como alternativa quando os utilizadores fazem perguntas gerais.

Desta forma, o seu bot continua a ser útil, mesmo para os utilizadores que ainda não estão prontos para reservar.

Etapa 5: Implantação do Chatbot

Com o chatbot totalmente construído, o passo final é implantá-lo no canal de sua escolha. Para este exemplo, vamos escolher WhatsApp para que os utilizadores possam interagir diretamente com ele. Isto permite uma marcação de consultas sem problemas e respostas instantâneas a perguntas comuns - tudo numa aplicação de mensagens familiar.

Eis como ligar o seu chatbot ao WhatsApp:

1. Aceda a Início no menu do lado esquerdo.
2. Clique em Autorizar WhatsApp e ligue-o à sua Conta Meta Business.
3. Siga os passos apresentados no ecrã para concluir a configuração.

Uma vez ligado, o seu chatbot estará ativo no WhatsApp - pronto para gerir conversas reais com os seus clientes.

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