Curso de IA para CX com Chatbots e Analytics

Aula 1 • O que a IA Significa para a CX

Define IA, aprendizado de máquina e PLN em termos de negócios simples. Conecta essas definições a resultados mensuráveis de CX, como satisfação e retenção.

Aula 2 • O Panorama da Tecnologia de CX

Mapeia o ecossistema de ferramentas de CX, incluindo chatbots, plataformas de análise e CRMs. Ajuda os alunos a posicionar a IA dentro das stacks de tecnologia existentes.

Aula 3 • Jornada do Cliente e Pontos de Contato com IA

Analisa a jornada completa do cliente para identificar onde a IA agrega mais valor. Fundamenta os capítulos seguintes em padrões reais de interação.

Aula 1 • Fundamentos de Compreensão de Linguagem Natural

Explica como os mecanismos de NLU analisam a entrada do usuário para extrair significado. Fornece a base técnica necessária para treinar e ajustar bots de forma eficaz.

Aula 2 • Design de Fluxo de Conversa

Ensina o design de diálogos estruturados usando intenções, entidades e árvores de conversa. Impacta diretamente a qualidade das interações dos usuários construídas nos capítulos posteriores.

Aula 3 • Tipos de Chatbots e Seus Usos

Diferencia chatbots baseados em regras, baseados em recuperação e generativos por capacidade e caso de uso. Estabelece a base para decisões de arquitetura em seções posteriores.

Aula 4 • Arquitetura e Integração de Bots

Abrange arquitetura de backend, conexões de API e opções de implantação em canais. Prepara os alunos para planejar implementações de chatbot tecnicamente sólidas.

Aula 1 • Conectando a Fontes de Dados Ao Vivo

Mostra como puxar dados em tempo real de APIs e bancos de dados para as respostas do bot. Permite respostas dinâmicas e personalizadas em vez de texto estático.

Aula 2 • Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

Orienta os alunos na seleção da plataforma, configuração da conta e setup do workspace. Remove barreiras técnicas para que a construção prática possa começar imediatamente.

Aula 3 • Construindo Fluxos de Diálogo na Prática

Traduz a teoria do design de conversação em fluxos configurados dentro de uma plataforma ativa. Os alunos veem como as decisões de design se manifestam no comportamento real do bot.

Aula 4 • Criando Intenções e Dados de Treinamento

Demonstra como escrever frases de treinamento, rotular entidades e construir uma biblioteca robusta de intenções. Dados de treinamento de qualidade determinam diretamente a precisão do bot.

Aula 1 • Implantação Multicanal

Explica como publicar bots na web, mobile, aplicativos de mensagens e canais de voz. Garante uma CX consistente independentemente do canal que o cliente usa.

Aula 2 • Design de Handoff Humano e Escalonamento

Projeta transições perfeitas do bot para o agente humano quando necessário. Protege a satisfação do cliente durante interações complexas ou sensíveis.

Aula 3 • Monitorando a Saúde e o Uptime do Bot

Configura dashboards e alertas para rastrear disponibilidade do bot, tempo de resposta e taxas de erro. Permite a resolução proativa de problemas antes que os clientes sejam impactados.

Aula 4 • Fluxos de Trabalho de Melhoria Contínua

Estabelece ciclos de feedback usando logs de conversa e avaliações de usuários para retreinar e refinar bots. Mantém o desempenho do bot melhorando após o lançamento.

Aula 1 • Limpeza e Preparação de Dados

Ensina deduplicação, normalização e tratamento de valores ausentes em conjuntos de dados de CX. Dados limpos são um pré-requisito para análises confiáveis e treinamento de modelos.

Aula 2 • Métricas e KPIs Principais de CX

Define CSAT, NPS, CES, taxa de resolução no primeiro contato e outros indicadores-chave de CX. Dá aos alunos um vocabulário de medição compartilhado usado em todos os capítulos de análise.

Aula 3 • Visualizando Dados de CX de Forma Eficaz

Aborda seleção de gráficos, layout de dashboard e storytelling com dados para públicos de CX. Transforma números brutos em decisões nas quais os stakeholders podem agir.

Aula 4 • Segmentação e Análise de Coorte

Aplica segmentação por comportamento, dados demográficos e estágio do ciclo de vida aos dados de CX. Revela quais grupos de clientes precisam de experiências ou intervenções diferentes.

Aula 1 • Previsão do Valor do Tempo de Vida do Cliente

Aplica modelos de regressão e probabilísticos para prever o valor de longo prazo do cliente. Ajuda a priorizar o investimento em CX para os segmentos de clientes de maior valor.

Aula 2 • Modelagem de Tópicos e Extração de Temas

Usa PLN não supervisionado para descobrir temas recorrentes em grandes volumes de texto de clientes. Revela pontos de dor ocultos sem exigir a rotulagem manual de cada registro.

Aula 3 • Análise e Alertas em Tempo Real

Implementa pipelines de dados em streaming e alertas baseados em limites para monitoramento ao vivo de CX. Permite que as equipes respondam a problemas emergentes em minutos, não em dias.

Aula 4 • Análise de Sentimento em Feedback de Clientes

Treina e aplica classificadores de sentimento em avaliações, surveys e transcrições de chat. Converte texto não estruturado em sinais emocionais quantificados para equipes de CX.

Aula 1 • Estratégia e Frameworks de Personalização

Define níveis de maturidade de personalização, desde modelos baseados em regras até modelos totalmente adaptativos orientados por IA. Alinha a ambição de personalização com os dados e a tecnologia disponíveis.

Aula 2 • Conversas Personalizadas com Chatbots

Integra dados de perfil do cliente no diálogo do chatbot para criar respostas sensíveis ao contexto. Constrói habilidades de construção de bots de capítulos anteriores com uma camada de personalização.

Aula 3 • Fundamentos de Mecanismos de Recomendação

Explica abordagens de filtragem colaborativa, baseada em conteúdo e híbrida de recomendação. Dá aos alunos o conhecimento para selecionar e configurar o mecanismo certo.

Aula 4 • Conteúdo Dinâmico e Mensagens Adaptativas

Configura blocos de conteúdo orientados por IA que mudam com base no perfil e comportamento do usuário. Aumenta o engajamento mostrando a mensagem mais relevante para cada cliente.

Aula 1 • Avaliação e Mitigação de Riscos de IA

Apresenta frameworks de pontuação de risco para modelos de IA usados em CX, incluindo análise de modos de falha. Prepara as equipes para identificar e mitigar riscos antes que eles afetem os clientes.

Aula 2 • Construindo um Framework de Governança de IA

Orienta os alunos na criação de políticas, papéis e ciclos de revisão para IA em CX. Produz uma estrutura de governança reutilizável aplicável a qualquer organização.

Aula 3 • Comunicando o Uso de IA aos Clientes

Projeta divulgações voltadas para o cliente e declarações de identidade do bot que constroem, em vez de corroer, a confiança. Equilibra transparência com uma experiência do cliente perfeita.

Aula 4 • Ética da IA em Interações com Clientes

Examina obrigações de viés, justiça e transparência quando a IA toma ou influencia decisões de CX. Estabelece a base ética para todo o trabalho de governança neste capítulo.