Prompts para e-commerce e atendimento ao cliente: fichas de produto e pós-venda

Um cliente escreve que a luminária dele chegou quebrada. Você cola a mensagem num chatbot, pede uma resposta educada, e a IA promete a ele um reembolso em 48 horas e um vale-compras. O texto é impecável. O problema é que a sua loja nunca ofereceu nem uma coisa nem outra.

No e-commerce, o risco de um prompt mal enquadrado está menos no estilo do que na promessa inventada, aquela que o seu cliente vai jogar de volta em você, por escrito. Tudo o que segue parte, portanto, do mesmo princípio: a IA redige a partir das suas regras e dos seus dados de produto, e ela tem o direito de dizer que não sabe.

A ficha de regras, a preparar antes de tudo

Escreva de uma vez por todas o que o seu atendimento pode dizer. Uma página basta: prazos de envio reais, transportadoras, condições de devolução, quem paga o frete da devolução, o que você faz em caso de encomenda danificada, em que momento um humano deve assumir.

Dois pontos merecem uma verificação séria, porque não dependem só de você. Na França, o consumidor que compra online dispõe em princípio de 14 dias para desistir, com exceções (produtos personalizados, por exemplo), e em geral se beneficia de uma garantia legal de conformidade de dois anos. Sua ficha deve retomar essas regras tal como se aplicam aos seus produtos: apoie-se nas suas CGV (condições gerais de venda), no site da DGCCRF ou num jurista, se tiver dúvida. A IA pode errar em matéria de direito.

Uma vez escrita, essa ficha pode viver nas instruções personalizadas da sua ferramenta, para você não precisar colá-la de novo.

Responder a uma reclamação sem prometer qualquer coisa

Veja o que dá o prompt fraco:

Responda educadamente a este cliente insatisfeito: [MENSAGEM]

E a versão corrigida:

Você redige uma resposta para o atendimento ao cliente da [LOJA].

Regras da loja (única fonte autorizada):
[COLE A FICHA DE REGRAS]

Mensagem do cliente:
[MENSAGEM, SEM NOME, ENDEREÇO NEM NÚMERO DE TELEFONE]

Dados do pedido:
[DATA DO PEDIDO, STATUS DA ENTREGA, PRODUTO]

Redija uma resposta de no máximo 120 palavras:
- comece reconhecendo o problema específico do cliente, sem fórmula pronta
- indique o que vai acontecer em seguida e o que o cliente deve fazer
- use tratamento formal, seja simples, sem pedir desculpas repetidamente

Proibições: não prometa reembolso, nem gesto comercial, nem prazo que não conste nas regras. Se a situação não estiver coberta, escreva “[A TRATAR POR UM HUMANO]” e explique-me o motivo em uma linha, abaixo da mensagem.

A IA agora dispõe de uma fonte única e de uma saída de emergência quando o caso não está previsto. Retire também os dados pessoais antes de colar qualquer coisa e veja o que a ferramenta faz com as conversas: nosso artigo sobre o que não colar num chatbot trata a questão por inteiro. Para o quadro aplicável à sua loja, a referência na França continua sendo a CNIL.

Uma ficha de produto que responde às perguntas de compra

A maioria das fichas geradas enfileira “elegante”, “qualidade superior” e “perfeito para todas as ocasiões”. Uma boa ficha faz outra coisa: tira as dúvidas de quem está hesitando. Pense numa saboaria artesanal ou num vendedor de botas de trilha, o mecanismo é idêntico.

Você redige a ficha de um produto a partir somente destas informações.

Características: [DIMENSÕES, MATERIAIS, COMPOSIÇÃO, CUIDADOS, ORIGEM]
Perguntas e retornos recebidos sobre este produto: [AVALIAÇÕES, PERGUNTAS DE CLIENTES, MOTIVOS DE DEVOLUÇÃO]
Comprador típico: [QUEM, EM QUE SITUAÇÃO]
Preço: [PREÇO]

Estrutura:
1. Uma frase que diga o que é e para quem.
2. Três vantagens, cada uma ligada a uma característica específica.
3. Uma seção “Antes de comprar” que responda com franqueza às dúvidas mais frequentes, inclusive para quem este produto não serve.
4. Uma tabela de características.

Sem superlativos, sem alegações que os dados não comprovem. Liste no final toda informação ausente que ajudaria o comprador a se decidir.

A passagem “para quem este produto não serve” pode parecer contraintuitiva. Ela serve para limitar as devoluções evitáveis: se as suas botas calçam pequeno, é melhor dizer. Atenção às alegações sobre cosméticos, suplementos ou qualquer coisa ligada à saúde: uma frase embelezada pela IA pode ser problemática, releia-as de perto.

Responder a avaliações negativas em público

Uma avaliação negativa serve sobretudo aos futuros clientes que leem a sua resposta. O prompt deve, portanto, visar esses leitores tanto quanto o autor da avaliação.

Aqui está uma avaliação pública deixada em [PLATAFORMA]:
[AVALIAÇÃO]

Fatos verificados do nosso lado: [O QUE ACONTECEU]
O que podemos oferecer: [AÇÃO REAL]

Escreva 2 respostas públicas de no máximo 70 palavras, uma mais sóbria, outra mais calorosa. Mantenha-se factual, não contradiga o cliente sobre o que ele sentiu, não revele nenhuma informação sobre o pedido dele e ofereça um contato privado. Se a avaliação contiver uma acusação grave, não responda sobre o mérito e sinalize-a a mim.

Um limite que não se deve ultrapassar: não peça a uma IA que redija falsas avaliações positivas. A prática é enganosa e pode ser punida, seja qual for a forma como foram escritas.

Fazer cem chamados de pós-venda falarem

Eis um uso menos óbvio: exporte seus últimos chamados, anonimize-os e procure o que se repete. Você obtém melhorias para as fichas de produto e um FAQ baseado em perguntas reais.

Aqui estão [NÚMERO] mensagens de clientes anonimizadas:
[COLE AS MENSAGENS]

1. Agrupe-as em 5 a 8 motivos de contato, com o número de mensagens por motivo e uma citação curta para cada um.
2. Para cada motivo, indique se o problema pode ser resolvido com uma informação a acrescentar (ficha de produto, página de entrega, e-mail de confirmação) ou se se trata de uma falha de organização ou de produto.
3. Redija as 5 perguntas de FAQ correspondentes, formuladas com as palavras dos clientes.

Apresente o item 1 em forma de tabela. Baseie-se unicamente nestas mensagens. Verifique se a soma das mensagens por motivo corresponde ao total e sinalize aquelas que você não conseguiu classificar.

Confira as contagens numa amostra, pois os modelos erram com facilidade ao contar. Se quiser ligar o resultado a uma planilha ou a uma ferramenta de chamados, peça uma saída estruturada, como explica nosso guia sobre JSON.

Antes de automatizar qualquer coisa, passe as suas dez últimas reclamações pelo prompt de resposta e compare com a mensagem que você teria enviado. Se uma única resposta contiver uma promessa ausente da sua ficha, complete a ficha e recomece.