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O Smarton Genérico é o mais flexível dos três tipos disponíveis no Atom. Ele se adapta a diferentes necessidades, já que você pode personalizá-lo com prompts e, se desejar, conectá-lo com uma base de conhecimento.

É ideal para:

No Flowbuilder, arraste um Smarton para a tela do seu fluxo.

No menu de configuração, escolha a opção Genérico dentro de Tipo de Smarton.

O prompt é a “instrução” que dirá ao Smarton como ele deve se comportar.

Aqui você pode:

Para configurar o prompt, você deverá acessar “Personalização do Smarton”, como se indica na imagem:

💡Conselho: quanto mais detalhado e contextualizado estiver o prompt, melhor será a resposta do bot.

Uma boa prática é completar estas seções no momento de criar o prompt:

[Personality]

Defina a identidade do bot: nome, nome da empresa, tom de comunicação e traços de personalidade que você quer que ele tenha (formal, próximo, técnico, etc.).

[Task]

Especifique as tarefas concretas das quais o bot estará encarregado.

Por exemplo: assessorar o usuário sobre qual produto é o mais adequado segundo sua necessidade.

[CTA]

Indique como você quer que o bot encerre as conversas.

Por exemplo: finalizar sempre perguntando se o usuário deseja avançar com a compra ou falar com um assessor.

[Format]

Defina diretrizes sobre o formato das respostas, como:

[Restrictions]

Estabeleça os temas sobre os quais o bot não deve responder ou qualquer outra limitação necessária.

[Examples]

Inclua exemplos de respostas esperadas ante certas perguntas.

Isto é especialmente útil para definir saudações, apresentações iniciais ou a forma na qual o bot oferece o menu de opções disponíveis.

Você pode subir e utilizar mais de uma base de conhecimento para que o Smarton possa responder tanto consultas específicas como perguntas gerais da empresa (por exemplo: horários de atendimento, políticas de devolução, meios de pagamento, etc.).

Isto permite separar a informação por tipo e melhorar a qualidade das respostas.

Para aprender mais sobre como gerenciar suas bases de conhecimento, recomendamos que você aprenda mais sobre o Gestor de Recursos.

📌Boa prática:

Separar a informação em distintas bases de conhecimento melhora a compreensão da IA, torna as respostas mais precisas e facilita a manutenção do conteúdo no futuro.

Adicione ramificações segundo o que você quer detectar na conversa.

É importante incluir as palavras ou expressões que os usuários provavelmente utilizarão, já que serão as que determinarão por qual caminho o fluxo continuará.

Por exemplo, se você quer detectar interesse em peças de reposição, você pode configurar a intenção com termos como:

“peças de reposição”, “motores”, “peças”, “janelas”

Desta maneira, quando o usuário mencionar qualquer uma destas palavras durante a conversa, o fluxo se dirigirá automaticamente pela ramificação correspondente.

Você pode configurar quais dados você deseja registrar durante a conversa. É importante ter em mente que o dado só será capturado se o usuário o mencionar de forma explícita durante a interação.

O objetivo deste Smarton não é solicitar informação ao usuário, mas sim detectar e salvar automaticamente dados que surgem de maneira natural na conversa.

Se o campo não existe, você pode criá-lo indicando nome, descrição e tipo de dado.

Classifique o usuário segundo o funil de conversão:

Exemplo:

Defina o que acontece se o usuário não responder.

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