Agente de IA para Automação de Processos de Retenção

02 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que automatiza processos de retenção, incluindo envio de notificações personalizadas e acompanhamento de clientes em risco de cancelamento.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, e demais requisitos funcionais para um agente de IA que automatiza processos de retenção. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar o acompanhamento de clientes em risco de cancelamento, garantindo notificações personalizadas e ações de retenção baseadas em dados e análises preditivas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As empresas enfrentam desafios significativos no gerenciamento de processos de retenção de clientes, especialmente em identificar e agir proativamente sobre os clientes em risco de cancelamento. Os problemas específicos incluem:

  • Falta de eficiência nos processos de retenção, resultando em perda de clientes.
  • Dificuldade em personalizar comunicações para clientes em risco.
  • Integração ineficaz com sistemas de CRM, levando a uma visão incompleta das interações do cliente.
  • Necessidade de proposição de ações específicas de retenção baseadas em dados analíticos.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Aumentar a eficiência e eficácia das ações de retenção de clientes.
  • Proporcionar um acompanhamento proativo de clientes em risco de cancelamento.
  • Melhorar a personalização das notificações enviadas aos clientes.
  • Integrar de forma eficaz com sistemas de CRM para uma visão completa do cliente.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para automação de processos de retenção utiliza dados analíticos para identificar clientes em risco de cancelamento, enviar notificações personalizadas e propor ações de retenção. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na retenção de clientes.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a identificação de clientes em risco e termina com a definição de um plano de acompanhamento automatizado.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Execução de Chamada à API (CRM - Dados de Risco e Perfil) (RF 1) Obter dados necessários de personalização e risco de churn do cliente via API do CRM.
Agente de Segmentação e Preparação de Parâmetros de Notificação (RF 2) Transformar dados brutos do CRM em parâmetros operacionais para notificação.
Agente de Geração de Notificações Personalizadas (RF 3) Redigir a notificação personalizada conforme parâmetros definidos.
Agente de Acompanhamento de Clientes em Risco (RF 4) Definir plano de acompanhamento automatizado com base em métricas de risco e comportamento.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Execução de Chamada à API (CRM - Dados de Risco e Perfil)

1.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do CRM para obter dados necessários de personalização e risco de churn do cliente.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload pronto contendo: identificador único do cliente (id_cliente), campos a recuperar (ex.: perfil, histórico_de_interações, produtos_contratados, score_risco, motivos_risco, preferências_canal, consentimentos, valor_vida_cliente, status_fatura, uso_recente), parâmetros de paginação/timeout quando aplicável.

# 2. Objetivo
Executar a chamada à API do CRM com o payload recebido e retornar a resposta sem transformações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Executar a chamada ao endpoint cadastrado do CRM.
- Tratamento de erro, autenticação e reintentos devem ser configurados na camada de orquestração da plataforma.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Objeto com os dados brutos retornados pelo CRM: {perfil, histórico_de_interações, produtos, score_risco, motivos_risco, preferências_canal, consentimentos, valor_vida_cliente, status_fatura, uso_recente, últimas_reclamações, data_aniversário_relacionamento}. 
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de um payload via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um payload estruturado contendo identificador único do cliente e campos a recuperar.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON com os dados brutos retornados pelo CRM.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "perfil": "string",
      "histórico_de_interações": "string",
      "produtos": "array",
      "score_risco": "float",
      "motivos_risco": "array",
      "preferências_canal": "array",
      "consentimentos": "array",
      "valor_vida_cliente": "float",
      "status_fatura": "string",
      "uso_recente": "string",
      "últimas_reclamações": "array",
      "data_aniversário_relacionamento": "string"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de API)
  • Temperatura: Não se aplica

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Executa chamada à API do CRM.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Segmentação e Preparação de Parâmetros de Notificação (RF 2).

RF 2. Agente de Segmentação e Preparação de Parâmetros de Notificação

2.1 Tarefa do Agente

Transformar dados brutos do CRM em parâmetros operacionais para notificação: segmento, oferta elegível, canal, timing e limites.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados do CRM retornados pelo agente anterior e contexto do negócio (políticas de oferta, janelas de envio, limites de frequência).

# 2. Objetivo
Transformar esses dados em um payload estruturado de notificação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular gravidade_risco a partir de score_risco: alto (>=0.75), médio (0.5–0.74), baixo (<0.5).
- Registrar motivo_principal_risco priorizando o mais recente ou de maior impacto.
- Seleção de canal: usar preferências_canal se consentimento vigente; caso não haja consentimento, não utilizar o canal.
- Respeitar quiet hours: não enviar entre 22:00–08:00 do fuso local do cliente; se janela cair nesse período, postergar para o primeiro slot útil.
- Limite de frequência: máximo 2 tentativas em 7 dias e 1 por dia.
- Oferta_sugerida: mapear conforme motivo_principal_risco.
- Definir objetivo_notificação: 'recuperar_pagamento', 'reduzir_insatisfação', 'reengajar_uso', 'prevenir_cancelamento'.
- Definir variáveis_template: incluir nome_preferido, produto_principal, benefício_relevante, próximo_melhor_passo, link_ação, prazo_oferta.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "segmento": "string",
  "gravidade_risco": "string",
  "motivo_principal_risco": "string",
  "objetivo_notificação": "string",
  "oferta_sugerida": "string",
  "canal_prioritário": "string",
  "canal_backup": "string",
  "janela_envio": "string",
  "respeitar_quiet_hours": "boolean",
  "limite_frequência_restante": "int",
  "variáveis_template": "object",
  "indicadores_sensibilidade": "object",
  "idioma/tom": "string",
  "id_cliente": "string"
} 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input os dados do CRM retornados pelo agente anterior e contexto do negócio.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um payload estruturado de notificação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "segmento": "string",
      "gravidade_risco": "string",
      "motivo_principal_risco": "string",
      "objetivo_notificação": "string",
      "oferta_sugerida": "string",
      "canal_prioritário": "string",
      "canal_backup": "string",
      "janela_envio": "string",
      "respeitar_quiet_hours": "boolean",
      "limite_frequência_restante": "int",
      "variáveis_template": "object",
      "indicadores_sensibilidade": "object",
      "idioma/tom": "string",
      "id_cliente": "string"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.500 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Notificações Personalizadas (RF 3).

RF 3. Agente de Geração de Notificações Personalizadas

3.1 Tarefa do Agente

Redigir a notificação personalizada conforme parâmetros definidos, produzindo variações e mensagem final pronta para envio.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload estruturado de notificação com segmento, oferta_sugerida, canal(es), variáveis_template, limites e janelas de envio.

# 2. Objetivo
Redigir a notificação personalizada conforme parâmetros definidos, produzindo variações e mensagem final pronta para envio.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Personalização nominal: usar primeiro nome se disponível; evitar dados sensíveis.
- Clareza de benefício: em até 2 frases iniciais, explicitar benefício central alinhado ao motivo_principal_risco.
- CTA único e explícito, com verbo de ação e prazo quando existir.
- A/B testing: gerar 2 variações por canal principal com estratégias distintas.
- Respeitar limites de caracteres: SMS/WhatsApp <= 500 caracteres; push <= 120; assunto de email <= 60.
- Evitar contradições: se canal_prioritário == 'bloqueado' ou limite_frequência_restante == 0, retornar somente metadados com motivo_bloqueio.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "conteúdos": {
    "email": {"assunto": "string", "preheader": "string", "corpo_html": "string", "corpo_texto": "string"},
    "sms/whatsapp": {"mensagem_curta": "string"},
    "push": {"título": "string", "corpo": "string"},
    "script_chamada": {"abertura": "string", "sondagem": "string", "proposta": "string", "contorno": "string", "fechamento": "string"}
  },
  "metadados": {"CTA": "string", "link_ação": "string", "prazo": "string", "janela_envio": "string", "tags_AB": "array", "linguagem_tom": "string", "flags_compliance": "array"}
} 
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o payload estruturado de notificação gerado pelo agente anterior.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os conteúdos prontos por canal e os metadados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "conteúdos": {
        "email": {"assunto": "string", "preheader": "string", "corpo_html": "string", "corpo_texto": "string"},
        "sms/whatsapp": {"mensagem_curta": "string"},
        "push": {"título": "string", "corpo": "string"},
        "script_chamada": {"abertura": "string", "sondagem": "string", "proposta": "string", "contorno": "string", "fechamento": "string"}
      },
      "metadados": {"CTA": "string", "link_ação": "string", "prazo": "string", "janela_envio": "string", "tags_AB": "array", "linguagem_tom": "string", "flags_compliance": "array"}
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

3.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Acompanhamento de Clientes em Risco (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Acompanhamento de Clientes em Risco (RF 4).

RF 4. Agente de Acompanhamento de Clientes em Risco

4.1 Tarefa do Agente

Definir plano de acompanhamento automatizado com base em métricas de risco e comportamento, propondo próximas melhores ações de retenção.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo conteúdos/metadados da notificação enviada ou bloqueada, dados de interação mais recentes (se aberturas/cliques disponíveis), e dados do CRM relevantes (score_risco, motivos_risco, status_fatura, uso_recente, valor_vida_cliente).

# 2. Objetivo
Definir plano de acompanhamento automatizado com base em métricas de risco e comportamento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Cadência base por gravidade: alto -> D0 notificação principal, D2 follow-up curto canal secundário, D5 contato humano se sem interação; médio -> D0, D4, D9; baixo -> D0, D7.
- Critérios de parada: interromper cadência ao detectar aceite da oferta, pagamento regularizado, ou mensagem de opt-out.
- NBAs orientados por motivo: preço -> upgrade com desconto/parcelamento; atendimento -> ticket prioritário + pesquisa CSAT; uso baixo -> trilha de onboarding e benefício de uso.
- Canal adaptativo: se canal principal não gerou engajamento após 2 tentativas, alternar para canal_backup se consentido.
- Escalação humana: acionar tarefa para time de retenção quando gravidade_risco == alto e sem resposta até D5.
- Métricas a monitorar no plano: taxa_abertura, taxa_clique, resposta, aceite_oferta, regularização_pagamento.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "cadência": [{"dia_relativo": "int", "ação": "string", "canal": "string", "condição_disparo": "string"}],
  "critérios_de_parada": "array",
  "próximos_melhores_passos": "array",
  "tarefas_para_time_humano": "array",
  "condições_para_escalação": "array",
  "métricas_a_monitorar": "array",
  "data_revisão_plano": "string"
} 
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input conteúdos/metadados da notificação enviada ou bloqueada, dados de interação mais recentes, e dados do CRM relevantes.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON com o plano de acompanhamento.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "cadência": [{"dia_relativo": "int", "ação": "string", "canal": "string", "condição_disparo": "string"}],
      "critérios_de_parada": "array",
      "próximos_melhores_passos": "array",
      "tarefas_para_time_humano": "array",
      "condições_para_escalação": "array",
      "métricas_a_monitorar": "array",
      "data_revisão_plano": "string"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

4.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O plano de acompanhamento gerado deve ser registrado no sistema de CRM.

© 2025 prototipe.ai. Todos os direitos reservados.