Resumo do Webinar: Como criar um Coach de GTM com IA usando Lovable & ElevenLabs

A maioria das equipes de enablement já rodou algum programa de simulação de vendas. Mas é difícil fazer com que os representantes realmente concluam o processo. E é ainda mais complicado criar algo baseado nas conversas reais que sua equipe está tendo.

O que muitas equipes percebem é que os agentes até cumprem a tarefa, mas não entendem contexto, urgência ou emoção. Quando o cliente percebe isso, a confiança diminui e a qualidade da interação também.Por Trás do Agente: Como a Nana Usa Agentes de IA para Transformar a Experiência do Cliente, Karim Mustafa, Head de Experiência do Cliente na Nana, contou como a empresa implementou agentes de IA em toda a operação de suporte e o que mudou na equipe, nos custos e nos índices de qualidade.

Limitações das simulações de vendas

Remy e Morgan sempre esbarravam nessas limitações nas simulações de vendas:

Um representante que se preocupa com a impressão que passa ao gestor acaba focando mais no ambiente do que na habilidade em si.

A Nana começou em 2016 como pioneira em entrega de supermercado na Arábia Saudita. Em dez anos, virou um super app completo, com lavanderia, lavagem de carros, entrega de comida e mais. Conforme o produto cresceu, o volume de contatos também aumentou. A equipe chegou a ter 54 agentes de suporte em turnos rotativos só para dar conta da demanda.

O ponto de virada foi quando a Nana deixou de usar bots de FAQ e fluxos de chat básicos e passou a ter um agente de IA de verdade, construído com ElevenLabs. O agente atende os clientes diretamente no app da Nana, resolve problemas, responde dúvidas, acompanha pedidos e faz encaminhamentos quando necessário. A qualidade foi imediata e consistente.

O impacto no negócio foi grande:

1. A Nana reduziu em 85% os custos de suporte ao cliente
2. O tempo de resposta caiu para segundos

O ElevenAgents funcionou como agente principal, enquanto o Lovable ficou responsável pela interface.

O agente

Três decisões por trás da persona do comprador

Três escolhas definiram a construção.

Cenário:

Demo 1: O estúdio de simulação do Lovable

Karim contou como mudou a forma de pensar da equipe. Quando surge um novo desafio operacional, a pergunta já não é mais quantas pessoas vão precisar, mas sim em quanto tempo conseguem criar um agente para resolver.

Os membros restantes da equipe de suporte puderam escolher entre turnos fixos ou horários flexíveis, com metas ligadas à IA. Todos escolheram o modelo flexível.

Por que isso importa:

1. Seja multimodal. A Nana percebeu que seus clientes também queriam digitar, não só ligar. Adaptar o canal ao comportamento do cliente facilitou a adoção e acelerou os resultados.
2. Foque na qualidade dos prompts, não só na tecnologia.A IA reflete o quanto você a orienta bem. A equipe do Karim investiu tempo escrevendo prompts que ensinaram o agente a demonstrar empatia e responder de acordo com a marca.
3. Para implantações em árabe, use tashkeel.Adicionar marcações vocálicas ao texto em árabe nos prompts do agente melhora muito a precisão e naturalidade da pronúncia.
4. Realocar agentes humanos para funções estratégicas, não para fora.O melhor uso da equipe é aprimorar a IA, não substituí-la. Dê autonomia para desenhar fluxos e revisar a qualidade.
5. Pense em escala desde o início.Depois que o primeiro agente entra no ar, a mesma plataforma pode ser usada para ligações ativas, fluxos internos, anúncios e casos de uso em outros setores. Hoje, a Nana é referência quando outro time precisa lançar um projeto rápido.
6. Vá direto à fonte. Vários fornecedores avaliados pela Nana revendiam ElevenLabs com preço maior. Usar ElevenLabs diretamente deu acesso aos modelos mais recentes, custos menores e suporte técnico direto.

O que foi mostrado:

InstahelpUm scorecard ao vivo preenchido durante a call e um scorecard completo ao final, ambos configurados em linguagem natural de acordo com a metodologia da empresa