Base histórica
Leads inativos acumulados precisam ser tratados por contexto, perfil, intenção e estágio anterior da jornada.
Uma solução de IA para recuperar leads não convertidos, testar abordagens comerciais e criar um novo motor de conversão conectado ao CRM e ao atendimento.
A oportunidade está em combinar automação, personalização e leitura comercial para entender quem volta, por que volta e qual abordagem converte melhor.
Leads inativos acumulados precisam ser tratados por contexto, perfil, intenção e estágio anterior da jornada.
Cerca de 20 mil leads não convertidos por mês podem alimentar ciclos contínuos de teste e recuperação.
O projeto gera dados para refinar ICPs, mensagens, objeções, régua de contato e critérios de priorização.
Mapeamento da base, funil atual, sistemas, regras comerciais, dados disponíveis e hipóteses de reativação.
Criação dos agentes, fluxos conversacionais, tom de abordagem, prompts, eventos, status e handoffs.
Rodadas controladas com grupos da base para validar mensagens, personalização, régua, timing e conversão.
Conexão com CRM Rubeus, Infobip Chat e estrutura de retorno de status para continuidade no pipeline.
Análise dos dados, clusterização, documentação de comportamento, ICPs e definição da operação recorrente.
Projeção da base inativa recuperada ao longo de 6 meses.
7.000 matrículas recuperadas no período.
Recuperação recorrente dos leads que passam sem conversão todos os meses.
2.000 matrículas recuperadas por mês.
Capacidade equivalente liberada, considerando 70% do time atual.
Equivalente a 42 pessoas absorvidas ou realocadas.
Construção da solução, desenho dos agentes, fluxos, regras, testes iniciais, integrações e arquitetura técnica.
Manutenção, hospedagem, monitoramento, ajustes recorrentes, sustentação do sistema e evolução operacional.
Mensalidade variável conforme volume de mensagens processadas, com faixas progressivas de uso.
Remuneração por resultado atribuído ao agente, conectada a vendas, matrículas ou conversões definidas em contrato.
Investimento inicial composto pela construção, validação e documentação da operação de IA.
Mensalidade de sustentação para manter a operação estável, monitorada e evolutiva após o go-live.
Distribuição do processamento do agente ao longo do dia.
Leitura rápida do mix operacional do dia.
Comparação entre volume ativado e eficiência de resposta.
Frequência de conversão por grupos de perfil.
Curva de maturidade com ganho de eficiência ao longo dos ciclos.
Distribuição estratégica das oportunidades mais promissoras.
Um agente consultor de educação com IA — responde dúvidas, orienta escolhas e conversa de forma natural com qualquer aluno ou interessado.