Agente de atendimento ao cliente

Ainda está montando funil, canais e equipe? Veja Começar a usar o Spark CRM. Este guia é para quem vai configurar o Spark na prática — sem jargão desnecessário, mas com clareza sobre o que o produto faz de verdade hoje. O objetivo é você sair daqui com um agente autônomo alinhado ao seu suporte: respostas no tom certo, roteiro em etapas e ações no CRM (etiquetas, funil, encerramento, transferência para humano) funcionando em conjunto. Para a referência técnica completa (comportamentos, SLA, limites), use também Agente autônomo.

​

O que você está montando

O Spark IA Agente é o modo em que a IA responde sozinha ao cliente no WhatsApp, Instagram ou Telegram, usando:

• Instruções suas e um pipeline em etapas (como um script de atendimento).
• Memórias e regras da empresa (políticas, preços, tom).
• Ferramentas que mexem no CRM: etiquetas, atribuição, funil, avanço de etapa, encerramento e handoff para humano.

Ele foi pensado para mensagens instantâneas — texto curto, conversa natural, sem markdown para o cliente.

​

Antes de abrir as telas: organize o CRM

O agente só usa o que já existe na sua organização:

• Etiquetas — para categorizar conversas.
• Funis e etapas — para mover o lead quando fizer sentido.
• Usuários — para atribuir a um operador específico.
• Opcionalmente, Horário de atendimento — necessário se você quiser o modo de SLA fora do horário comercial (sem calendário configurado, esse modo não enxerga “fora do expediente”).

Sem isso cadastrado, o agente até conversa, mas as ações ficam limitadas ao que houver de listas reais no sistema.

​

Passo 1 — Base de conhecimento e regras — Configurações → Spark IA

Abra Configurações → Spark IA e comece pelo que não muda a cada conversa:

1. Memórias — fatos estáveis: política de troca, resumo de planos, horário da loja, links oficiais. Cada uma tem título e texto; você pode ativar ou desativar sem apagar.
2. Regras — o que é obrigatório no atendimento: tom, limites (“não prometer X”), escalação. Elas têm ordem (arraste para priorizar).

Memórias entram como “Conhecimento da empresa” e regras como “Regras de atendimento” no contexto do modelo — o mesmo núcleo que alimenta o Assistente no chat e as Sugestões de resposta quando ligadas.

​

Passo 2 — Ligar o agente e escolher quando ele pode falar — Plataforma → Agente

Vá em Plataforma → Agente e use o interruptor principal para permitir que o agente atue na organização. Em seguida defina o SLA — em que situações a IA pode enviar mensagem automática: O sistema verifica de novo o SLA na hora de gerar a resposta — se alguém do time enviar uma mensagem no meio, o agente pode deixar de atuar naquele ciclo.

​

Passo 3 — Perfil e instruções personalizadas

• Perfil — Hoje o modo ativo de operação é Atendimento (suporte) (resolver dúvidas, pedir contexto, conduzir passo a passo). O perfil Vendas aparece na interface como em breve: ainda não é o modo especializado ativo.
• Instruções personalizadas — Um texto longo (até o limite mostrado na tela) com tom de voz, público, limites comerciais e o que for estratégico. Isso entra na identidade do modelo junto com o nome da empresa e o canal.

​

Passo 4 — Pipeline de atendimento (o script em etapas)

O pipeline é uma sequência de até 10 etapas na interface (cada etapa: título até 100 caracteres e instruções até 2000 caracteres). Você pode:

• Reordenar arrastando — a ordem importa.
• Usar o roteiro sugerido de suporte na própria tela para começar rápido.

Em cada conversa o agente sabe em qual etapa está e só recebe o texto da etapa atual. Quando os objetivos da etapa estão claros, ele pode avançar para a próxima etapa do roteiro e, se fizer sentido, guardar dados no contexto coletado da conversa. Pense em fatias: saudação → diagnóstico → resolução → encerramento, em vez de um único bloco gigante.

​

Passo 5 — Handoff: palavras-chave e controle no chat

Na mesma tela do agente:

• Handoff por palavras-chave — Se a mensagem do cliente contiver um dos termos que você listou (até o tamanho máximo por palavra indicado na tela), o agente para naquele chat e o atendimento fica para o time. Útil para casos sensíveis que você já conhece (“Procon”, “advogado”, etc.).
• No cabeçalho da conversa no chat, o controle do Spark IA permite passar para humano ou devolver o controle ao agente — sem mudar a configuração global.

O agente também pode transferir para humano no próprio diálogo (com motivo e, se quiser, uma mensagem educada ao cliente).

​

Passo 6 — Ações no CRM que o agente pode executar

Além de escrever, o agente pode agir no CRM usando apenas listas que já existem na sua organização (etiquetas, pessoas, etapas de funil — o sistema oferece opções válidas no contexto): Isso é o que mostra o valor da plataforma: conversa e CRM no mesmo fluxo, sem o cliente perceber “sistema à parte”.

​

Como o agente se comporta no dia a dia (o que esperar)

• Só reage a mensagens do cliente (lead) — mensagens internas não disparam o fluxo da mesma forma.
• Agrupamento inteligente: depois de mensagens seguidas, o sistema espera cerca de um minuto sem mensagem nova antes de enfileirar a resposta — para não mandar um “balão” para cada “oi”.
• Áudio: se ainda não houver transcrição, o agente espera a transcrição (ou o resultado do fluxo de áudio) para responder com contexto completo.
• Imagem/vídeo/arquivo sem legenda: o modelo recebe uma nota de que não vê o arquivo; se o cliente já explicou por texto ou áudio, o atendimento segue esse contexto.
• Automações: quando o agente assume o processamento daquela mensagem, os gatilhos de automação ligados a “mensagem recebida” não disparam na mesma mensagem — evitando resposta duplicada ou conflitante.
• Mensagens ao cliente: texto simples, sem markdown; em geral até duas frases por balão; no mesmo turno pode haver até três balões quando o conteúdo pedir mais de uma fatia (comportamento do motor).
• Transparência e idioma: se perguntarem se é humano, a IA deve ser honesta; respostas em português brasileiro, salvo o cliente usar outro idioma.

​

Checklist rápido antes de ir ao ar

• Memórias e regras preenchidas e revisadas.
• SLA escolhido de acordo com a operação (muitas equipes começam com Após aguardar para não competir com quem está online).
• Pipeline com etapas curtas e objetivas; roteiro sugerido aplicado ou adaptado.
• Etiquetas, funis e equipe alinhados ao que o agente deve usar.
• Palavras de handoff testadas com frases reais — ajuste para reduzir falso positivo.
• Se usar Fora do horário, horário de atendimento configurado na organização.

​

Próximos passos na documentação

• Referência detalhada: Agente autônomo.
• Apoio ao operador (não envia mensagem ao cliente): Assistente no chat.
• Contexto de CRM e conversas: CRM baseado em mensagens.