Jun 16, 2021 | 4 minutes
Caso publicado pela Make em 16 de junho de 2021 sobre a Calen.ai e seu chatbot de agendamento. Os números e depoimentos citados correspondem àquele momento; não constituem dados vigentes hoje.
Saiba como a Calen.ai usou o Make para construir um chatbot conversacional que foi reconhecido pelo Google no Build an Agent Contest de 2021.
Software de agendamento de compromissos é um tipo diferente de fera no reino da infraestrutura digital, e descobrir as melhores opções é difícil, para dizer o mínimo.
A primeira coisa a entender sobre agendamentos digitais é que pessoas diferentes passam por canais diferentes para conseguir um.
Algumas vão clicar com prazer em um link do Calendly compartilhado por e-mail e pegar um horário na agenda.
Outras vão apertar o botão "Agendar agora" em uma página do Facebook e seguir a partir daí.
Depois, há aquelas que vão interagir com um chatbot em um site para marcar um compromisso, quando têm a chance.
De qualquer forma, é seguro dizer que oferecer vários pontos de contato é essencial para cobrir todo o espectro do seu público — e é exatamente aqui que o problema começa, já que a qualidade de cada solução pode variar muito.
Sim, o Calendly faz um trabalho excelente em organizar agendamentos por meio do compartilhamento de um link. Mas o que acontece quando você precisa de um chatbot auxiliar para atender públicos mais frios?
A Calen.ai entendeu esse desafio desde o início e assumiu a missão de automatizar todas aquelas conversas de agendamento que consomem tempo todos os dias.
Neste estudo de caso, vamos dar uma olhada na jornada deles e mostrar como usaram o Make para construir uma solução de funil de agendamentos que os fez ser reconhecidos pelo Google no Build an Agent Contest de 2021.
Embarque!
Melhorando os tempos de resposta enquanto economiza recursos
A Calen.ai focou em dois problemas. O primeiro está relacionado aos tempos de resposta. Os clientes esperam receber respostas personalizadas quase imediatamente depois de interagir com o suporte, mas isso é algo que a maioria das empresas simplesmente não consegue resolver. O tempo médio de resposta gira em torno da marca de 12 horas, e 62% das empresas nunca respondem. O segundo problema tem a ver com recursos gastos em conversas repetitivas e tarefas manuais de entrada de dados. Concessionárias de carros, escritórios de advocacia, consultórios médicos e outros negócios que dependem de agendamentos perdem muito tempo com eles. Para a Calen.ai, isso representava uma oportunidade de aliviar as empresas das tarefas repetitivas de agendamento e também da necessidade de mover dados manualmente entre os sistemas envolvidos.
Rumo a agendamentos rápidos e sem atrito
Quanto mais rápido uma empresa responde, maior a chance de um prospect converter. Mesmo quando os prospects encontram a oferta perfeita, existe uma resistência natural a preencher um formulário com seus dados, por exemplo. Eles querem saber mais, ganhar confiança e ser guiados rumo à próxima decisão. A forma tradicional de resolver essa contingência é designar um representante de vendas para lidar com as intricadas interações iniciais. Levando em conta o quanto isso consome tempo e não escala, muitas empresas recorreram a chatbots baseados em scripts, mas estes raramente acertam quando se trata de conversas de verdade. Humanos nem sempre falam de forma linear, e os bots não acompanham o usuário de maneira humana. Levando todos esses fatores em conta, a Calen.ai recorreu à tecnologia de IA conversacional. Ao contrário dos chatbots mais primitivos, essa tecnologia lida com interrupções no fluxo, permitindo uma progressão natural da conversa. Ela também guia os usuários rumo à conversão, exatamente como um bom representante de vendas faria. Isso resolveu os problemas de tempo de resposta e de alocação de recursos, mas o caminho para obter um chatbot conversacional estava pontilhado de obstáculos e becos sem saída.
Quando código personalizado não é a resposta
Inicialmente, a Calen.ai decidiu fazer o que parecia "natural" para eles: programar o caminho até uma solução. Por meses, uma equipe de desenvolvedores trabalhou no projeto, mas o resultado não saiu como esperado. Eles trocaram a equipe e recomeçaram o processo do zero. Infelizmente, o resultado foi o mesmo. Os altos custos de desenvolvimento e a imprevisibilidade do resultado levaram a Calen.ai a começar a procurar estradas menos percorridas. E é aqui que o Make entrou na conversa.
Fale suavemente e carregue uma ótima ferramenta
Depois de uma avaliação cuidadosa, a Calen.ai escolheu o Make para construir todo o seu aplicativo. Em vez de usar o Make para automatizar processos internos, a empresa arriscou construir aplicativos para seus clientes — e funcionou. Com o Make por baixo do capô, cada solicitação de usuário é processada e recebe respostas relevantes, tudo isso enquanto executa tarefas-chave como:
- Obter os dados de contato do usuário (nome, número de telefone)
- Confirmar data e hora dos compromissos
- Agendar os compromissos
https://www.youtube.com/watch?v=9g1h3_xw3tg
Depois do sucesso inicial, eles iteraram seu primeiro chatbot conversacional para funcionar em várias plataformas, incluindo SMS, Facebook Messenger, Telegram e outros aplicativos de mensagem.
O Make conecta vários aplicativos entre si para criar fluxos conversacionais, mas também para mover dados para sistemas relevantes (CRMs), criar compromissos (Google Calendar) e enviar lembretes e notificações ao cliente quando o compromisso está próximo.
Abaixo você pode ver o fluxo que lhes rendeu o reconhecimento do Google. Como dá para ver, é uma integração complexa entre vários aplicativos e, ainda assim, uma solução mais fácil (e mais barata) do que criar e entregar código personalizado.
Como a automação impactou positivamente o negócio da Calen.ai
Apoiada no Make, a Calen.ai desenvolveu soluções de chatbot para mais de 100 empresas em vários setores, incluindo:
- Concessionárias de carros: para automatizar agendamentos de test drive e lidar com até 75% das conversas rotineiras
- Consultórios médicos: para filtrar conversas rotineiras e deixar os casos urgentes passarem
- Clínicas odontológicas: para automatizar campanhas de SMS para mais de 20 clínicas em 5 países
Nas palavras de Irakli Beselidze, fundador da empresa: "Automatizamos conversas. Não usamos o Make para automatizar nossos processos internos, mas sim para construir aplicativos para nossos clientes. Não temos programadores e desenvolvedores em nossa equipe, e isso é uma enorme economia de recursos." Como resultado, os clientes recebem uma solução totalmente personalizada que pode ser expandida e ajustada quando necessário. Isso permite um foco mais profundo em comunicação e marketing, em vez de queimar dinheiro em tarefas que exigem programadores dedicados.
Conclusão
Usando o Make, a Calen.ai consegue fazer o onboarding de clientes rapidamente e entregar uma solução sofisticada para compromissos, agendamento e suporte. Esperamos que este estudo de caso tenha lhe dado uma faísca de inspiração sobre o que é possível. Se você quiser mais histórias inspiradoras que mostram o poder do Make, convidamos você a ler nossos casos de uso em destaque. Depois de começar, será um caminho sem volta rumo a processos e produtos melhores. Boas automações!