Relatórios via AI Co-Worker

Uma agência com dez clientes não tem tempo para aprender uma ferramenta de BI, montar dez dashboards e mantê-los atualizados. O Chatfuel segue outro caminho: o analista já faz parte da equipe. Faça uma pergunta em linguagem natural ao AI Co-Worker, dentro da empresa de qualquer cliente, e ele responde com os dados reais daquele cliente: as conversas, o pipeline, os agendamentos, os resultados. Todo relatório analítico descrito aqui, a começar pela cadeia completa do investimento em anúncios até as vendas, é obtido exatamente assim.

Pergunte qualquer coisa

O Co-Worker cobre todo o espectro, de "um número, rápido" a "leia cem conversas e me diga o que está errado":

Sem linguagem de consulta, sem filtros para configurar: as frases acima são literalmente a forma de perguntar. Especificamente para a visão de funil, a leitura etapa por etapa está decodificada em Relatório de funil e abandono.

Ele lê as conversas de verdade

O Co-Worker não apenas conta linhas: ele lê as transcrições. Pergunte "por que os negócios falham" e ele estuda as conversas perdidas em comparação com as ganhas, aponta o ponto típico de abandono e lista os padrões de objeção, citando as mensagens reais dos leads, sem parafrasear. Pergunte "o que os clientes mais perguntam" e ele garimpa todo o histórico em busca de perguntas recorrentes, reclamações e oportunidades perdidas. Sentimento, questões em aberto, o que foi combinado com um lead específico: está tudo lá, porque está tudo nas conversas. O guia completo desse tipo de mineração de transcrições está em Análise de conversas.

E ele segue as regras de um analista: nunca inventa um número. Cada valor vem dos dados reais do cliente e, se o dado não existe, ele diz isso em vez de estimar.

Todo relatório termina em uma lista de tarefas

Um gráfico de funil parado ali é só curiosidade. Os relatórios do Co-Worker terminam com o que fazer: um relatório do negócio fecha com as principais recomendações, uma varredura de risco termina com a lista de contatos para resgatar primeiro, um diagnóstico da IA aponta exatamente o conhecimento que vale adicionar à Knowledge Base. Ele mostra e aconselha; as ações em si continuam sendo suas para disparar, que é exatamente como você quer que um analista se comporte perto do funil ao vivo de um cliente. Quando uma recomendação pede uma mudança de configuração, faça de qualquer um dos jeitos: nas automações do cliente em Fuely AI → Automations, ou pedindo ao Co-Worker para aplicá-la.

O fluxo de trabalho da agência

Como cada cliente é uma empresa separada no seu workspace, as mesmas perguntas funcionam de forma idêntica em toda a sua carteira. Uma rotina de segunda-feira que antes era uma manhã de arqueologia em planilhas vira dez minutos de chat: abra a empresa de cada cliente, pergunte "relatório do negócio" e "clientes em risco", colete os números e as tarefas, siga em frente. Mesmas perguntas, todos os clientes, zero configuração por cliente. E quando esses dez minutos precisarem virar uma entrega mensal, Relatórios para o cliente mostra como empacotá-los.

Nota: as respostas são tão boas quanto os dados por trás delas. O Co-Worker reporta o que realmente aconteceu no funil do cliente, então o padrão de qualidade é definido antes. Uma Knowledge Base bem preenchida e campos de qualificação que combinam com o nicho deixam cada resposta mais precisa, das contagens do funil à análise de negócios perdidos.