{"id":5832,"date":"2019-03-22T10:26:08","date_gmt":"2019-03-22T13:26:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/?p=5832"},"modified":"2023-07-15T23:15:31","modified_gmt":"2023-07-16T02:15:31","slug":"arquitetura-de-conversas-no-whatsapp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/whatsapp\/arquitetura-de-conversas-no-whatsapp\/","title":{"rendered":"Arquitetura de conversas no WhatsApp: como validar possibilidades de respostas?"},"content":{"rendered":"\n<p>Como designers de chatbots, visamos sempre a conversa mais verdadeira, informativa e clara aos usu\u00e1rios. Mas por mais que o bot tenha personalidade e um tom de voz coerente, sabemos que ainda n\u00e3o conseguimos compreender todas as infinitas possibilidades de assuntos que os usu\u00e1rios possam trazer em suas mensagens.<br>\nJ\u00e1 falamos aqui dos <a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/whatsapp\/design-de-conversas-chatbot-whatsapp\/\">desafios de projetar conversas simples e que entreguem valor no WhatsApp<\/a>, mas al\u00e9m da forma de dispor op\u00e7\u00f5es, existe tamb\u00e9m a necessidade de uma arquitetura pensada para compreender inputs inesperados na conversa, e \u00e9 isto que tentarei compartilhar neste texto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Desafios de conversas no WhatsApp<\/h2>\n\n\n\n<p>Quando algu\u00e9m te cumprimenta com \u201cbom dia!\u201d, voc\u00ea automaticamente, ap\u00f3s anos de aprendizados e intera\u00e7\u00f5es de sauda\u00e7\u00e3o, sabe que o mais coerente \u00e9 saudar a pessoa de volta com outro \u201cbom dia\u201d.<br>\nNesse sentido, \u00e9 esperado que um usu\u00e1rio entre em contato com um chatbot do BLiP Chat hospedado em um site, por exemplo, e comece a conversa com uma sauda\u00e7\u00e3o.<br>\nNeste ponto, uma conversa se inicia, e amanh\u00e3, se esta pessoa retorna \u00e0 p\u00e1gina, ela saudar\u00e1 novamente e iniciar\u00e1 outra conversa. Esta \u00e9 a simplicidade de sempre fechar todos os contextos abertos em uma conversa e reinici\u00e1-los ao recarregar as p\u00e1ginas.<br>\nNo WhatsApp, encontramos uma situa\u00e7\u00e3o distinta para chatbots e comum nas intera\u00e7\u00f5es humanas: <strong>as conversas nunca s\u00e3o terminadas<\/strong>. N\u00e3o existe F5 e, muitas vezes, n\u00e3o fica claro pro usu\u00e1rio como voltar ao t\u00f3pico anterior ou reiniciar uma conversa.<br>\nAssim, faz-se necess\u00e1rio que esteja intr\u00ednseco na arquitetura do chatbot no WhatsApp todas as possibilidades de intera\u00e7\u00e3o em uma conversa.<br>\nEnt\u00e3o, o que \u00e9 esta arquitetura de conversas no WhatsApp e como ela transforma a forma como meus bots interagem com as mais variadas pessoas que falam dos mais distintos assuntos?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Arquitetura de conversas no WhatsApp<\/h2>\n\n\n\n<p>Ao falar de arquitetura, estou falando de uma estrutura planejada para <strong>validar todas as poss\u00edveis respostas<\/strong> que uma pessoa comum poderia dizer a qualquer momento em uma conversa.<br>\nPor exemplo, imagine uma conversa com um assistente virtual que faz reservas em restaurantes. No meio da reserva, a pessoa desiste, vai conversar com os amigos e decide comer em casa. Se ela retorna uma semana depois para saber qual o card\u00e1pio do dia, existem in\u00fameras formas de retornar \u00e0 conversa, e algumas delas seriam:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>a pessoa que cancela: este usu\u00e1rio percebe que parou a conversa no meio, quer cancelar o que estava dizendo e recome\u00e7ar a intera\u00e7\u00e3o;<\/li><li>a pessoa que sa\u00fada: este usu\u00e1rio retorna com \u201cboa noite\u201d, \u201col\u00e1\u201d ou qualquer outra sauda\u00e7\u00e3o, \u00e0 fim de iniciar uma conversa;<\/li><li>a pessoa que s\u00f3 fala o que quer: este usu\u00e1rio simplesmente joga sua pr\u00f3xima d\u00favida ou solicita\u00e7\u00e3o, no caso \u201cqual o card\u00e1pio de hoje?\u201d;<\/li><li>a pessoa que quer recome\u00e7ar: alguns usu\u00e1rio tentam dizer \u201cin\u00edcio\u201d ou \u201crecome\u00e7ar\u201d para reiniciar uma conversa;<\/li><li>a pessoa que quer falar com um humano: muitas vezes, o usu\u00e1rio quer a resposta diretamente de um humano, e nesta tentativa, pede o telefone do restaurante ou pede para falar com um atendente;<\/li><li>a pessoa que colocou o celular desbloqueado no bolso: E claro, sempre existem usu\u00e1rios que vem ao assistente virtual de reservas em restaurantes pra tentar comprar um carro.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Estes s\u00e3o apenas alguns dos cen\u00e1rios que poderiam ser validados em cada input que o usu\u00e1rio envia ao bot, e tamb\u00e9m oportunidades de entregar a resposta mais coerente para cada um dos casos citados.<br>\nIlustrando tudo o que citei at\u00e9 aqui, uma valida\u00e7\u00e3o arquitetural de conversa no WhatsApp nada mais \u00e9 do que <strong>uma cascata de vari\u00e1veis que verifica cada uma destas possibilidades antes de dar uma resposta<\/strong>, que pode ser uma resposta compreendida ou uma exce\u00e7\u00e3o.<br>\nVisualmente, a valida\u00e7\u00e3o ficaria mais ou menos como a imagem \u00e0 esquerda, mesmo que, na intera\u00e7\u00e3o com o usu\u00e1rio, ele veja apenas a resposta referente ao que foi solicitado, visualizando a imagem ao lado:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter wp-image-5850 size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"533\" src=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/53779440_330477047599246_5745330885176066048_n-1024x533.png\" alt=\"arquitetura de conversas no whatsapp\" class=\"wp-image-5850\" title=\"-\" srcset=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/53779440_330477047599246_5745330885176066048_n-1024x533.png 1024w, https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/53779440_330477047599246_5745330885176066048_n-300x156.png 300w, https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/53779440_330477047599246_5745330885176066048_n-768x400.png 768w, https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/53779440_330477047599246_5745330885176066048_n-380x198.png 380w, https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/53779440_330477047599246_5745330885176066048_n-800x416.png 800w, https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/53779440_330477047599246_5745330885176066048_n-1160x604.png 1160w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Desenho da arquitetura de acordo com os exemplos dos usu\u00e1rios + exemplo de intera\u00e7\u00e3o<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">A partir disso, quais possibilidades estas valida\u00e7\u00f5es me trazem?<\/h2>\n\n\n\n<p>A miss\u00e3o de uma boa UX de intera\u00e7\u00f5es conversacionais inteligentes n\u00e3o \u00e9 ensinar as pessoas a se comunicarem com o rob\u00f4, mas sim fazer com que o bot converse de forma cada vez mais humana.<br>\nAssim, uma arquitetura b\u00e1sica de valida\u00e7\u00f5es de tudo que o seu chatbot consegue conversar sobre \u00e9 uma das ferramentas para tornar esta<strong> intera\u00e7\u00e3o humanizada<\/strong>, compreendendo as sauda\u00e7\u00f5es, despedidas, as perguntas contidas na base de intelig\u00eancia artificial e direcionando o usu\u00e1rio a todas as funcionalidades dispon\u00edveis no bot a qualquer momento do fluxo de conversa.<br>\nFoi transformador poder ver na evolu\u00e7\u00e3o dos nossos bots cen\u00e1rios simples como \u201cbom dia\u201d serem sempre compreendidos e respondidos de acordo, al\u00e9m do direcionamento correto para funcionalidades e respostas de FAQ \u2014 onde, antes, s\u00f3 haviam exce\u00e7\u00f5es de \u201cdesculpe, n\u00e3o compreendi, tente novamente\u201d.<br>\nA arquitetura de conversas no WhatsApp vai al\u00e9m de oferecer op\u00e7\u00f5es; ela engloba o racioc\u00ednio atemporal das intera\u00e7\u00f5es humanas, no qual, \u00e0s vezes, entendemos o que nossos colegas dizem independentemente de quanto tempo estamos sem nos falar, e outras vezes n\u00e3o compreendemos e aguardamos uma contextualiza\u00e7\u00e3o para continuar uma conversa.<br>\nAqui na Take, estamos sempre buscando solu\u00e7\u00f5es e metodologias para aprimorar nossos servi\u00e7os. Espero que voc\u00ea tenha gostado desse conte\u00fado e continue acompanhando nossas novidades aqui no blog. <a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/assinar-newsletter\/\">Assine nossa newsletter<\/a> para receb\u00ea-las gratuitamente por e-mail!<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Leia mais:<\/h3>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/institucional\/business-origami-evolucao-do-blip\/\">Como o Business Origami ajudou no direcionamento da evolu\u00e7\u00e3o do BLiP?<\/a><\/span><\/h3>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/designers\/treinamento-de-conversation-ux-design-no-google\/\">Treinamento de Conversation UX Design no Google: como foi e o que aprendi<\/a><\/span><\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Como designers de chatbots, visamos sempre a conversa mais verdadeira, informativa e clara aos usu\u00e1rios. Mas por mais que o bot tenha personalidade e um tom de voz coerente, sabemos que ainda n\u00e3o conseguimos compreender todas as infinitas possibilidades de assuntos que os usu\u00e1rios possam trazer em suas mensagens. J\u00e1 falamos aqui dos desafios de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":520,"featured_media":5834,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[331],"tags":[252],"class_list":["post-5832","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-whatsapp","tag-whatsapp"],"lang":"pt","translations":{"pt":5832},"pll_sync_post":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5832","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/520"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5832"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5832\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5834"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5832"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5832"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blip.ai\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5832"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}