Descubra como criar um chatbot de Dialogflow-WhatsApp usando a interface sem código da Landbot e o gestor de campanhas do WhatsApp para reduzir custos e agilizar processos de comunicação.
A pandemia mundial e a consequente corrida pela digitalização resultaram em um aumento sem precedentes no uso de tecnologias de chatbot, inteligência artificial e algoritmos de “machine learning”, aproximando o futuro dos chatbots da nossa realidade diária mais do que nunca.
Embora, nos últimos anos, mais e mais chatbots tenham surgido, a maioria deles são conversas lineares que seguem um guião, nas quais a linguagem natural dos usuários é limitada ou inexistente. Esses tipos de bots também podem ser poderosos e incrivelmente úteis. No entanto, há momentos — e canais — em que o uso do processamento de linguagem natural (PLN) pode fazer uma diferença positiva na experiência do cliente. Um desses canais é o aplicativo de mensagens mais popular do mundo, o WhatsApp.
Como o WhatsApp tem uma interface bastante limitada quando comparado a outros aplicativos de mensagens, como o Facebook Messenger, a conversa depende em grande parte do texto, em vez de elementos ricos da interface do usuário. Portanto, o WhatsApp é uma tela perfeita para conversas orientadas por PNL.
O problema, no entanto, é que a maioria das empresas, especialmente as menores, ficam longe dos bots de PNL pensando que sua produção é muito cara e demasiado demorada para justificar o investimento. Este artigo mostrará como construir um chatbot usando o software de PNL do Google, o Dialogflow, em combinação com o construtor da Landbot, de forma rápida, eficiente e sem perder a visão geral e o controle.
Então, se você é um programador procurando simplificações e hacks para facilitar seu trabalho, ou uma pessoa com pouco conhecimento de código, este artigo é para você.
O que Você Precisa para Criar um Agente Dialogflow-WhatsApp com a Landbot?
Para construir um bot Dialogflow-WhatsApp, você precisará de:
1) API do WhatsApp Business: Ao contrário do WhatsApp Business App básico, a API para WhatsApp permite enviar notificações em massa — também chamadas de mensagens altamente estruturadas (HSM) — para um número ilimitado de usuários, além de integrar seu canal com chatbot(s). Para ter acesso, primeiro você precisa solicitar a API do WhatsApp diretamente ou por meio de um provedor (recomendado).
2) Conta de Dialogflow: Se você ainda não tem uma, também precisará criar uma conta no “console” do Dialogflow da Google. O serviço é gratuito, a menos que você esteja interessado em recursos mais avançados, como análise de sentimentos.
3) Conta Landbot: Para unir tudo isso, você precisará de uma conta Landbot da qual o construtor visual e o gerente de campanhas do WhatsApp simplificarão as partes da criação do bot que ainda precisam de código, e assim tornando o processo de desenvolvimento mais rápido e eficiente. Portanto, você pode usar a Landbot para configurar rapidamente integrações de terceiros ou realizar cálculos que, de outra forma, exigiriam código. E, melhor ainda, a Landbot permite testar a experiência do usuário final do bot em um canal seguro do WhatsApp à medida que avança, em tempo real:
Como Construir um Chatbot Dialogflow-WhatsApp com a Landbot
Para acompanhar o tutorial, crie ou acesse sua conta gratuita da Landbot.
NOTA: Se o Dialogflow é novidade para você e gostaria de um relato mais detalhado dos fundamentos do uso desse software, confira nosso guia para usar o Dialogflow e sua integração com a Landbot.
1. Crie seu Agente do Dialogflow
Em primeiro lugar, você precisa criar seu agente do Dialogflow. Resumindo, um “agente” do Dialogflow é, essencialmente, o bot que você está construindo. Seus principais componentes de construção são “intents” que ajudam o agente a identificar o que o usuário realmente quer fazer.
Cada intent requer frases de treinamento (todas as diferentes maneiras pelas quais um usuário pode pedir a mesma coisa) e, é claro, as respostas (sempre crie mais variações para manter as conversas repetidas naturais.) Acesse o “Console” do Dialogflow e clique para criar um novo agente.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/6369129325024adde3f5e75c_VJyMc4-gfFuZKWYEygYBMGnIsh5Laxg7oOEqE5WMmP1kVAXhNrGTMNExIagbtDh90WVeqtv4pimoxtJ_NRwYLXSLduhJXVOVCu4Z_h5_ZKIs9MWNd9m5t8y3MrrHRO5583nJD9_4CgEcv4Ivyf-UiUbngbabVVokmQMOk4xPN1vjid7pVA2PQ0F3cyFxWA.png)
Em seguida, crie o nome, e escolha o fuso horário e o idioma do seu agente.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691293288ce5427abd52a7_BDa8DZHPtPxedJda_2uaG8djNpWlZ4U2dDHm5L8gr419OOy0wnvM9se0kEzHqQCXI4AiNhmNWy2dDold4-fxsDD6bHCwRQ2F0gFbxmpMSbB1zoKMiuge-Ro6IRQGhobSoKJ4rg-zPNEFMpBgNHa-nPQqoU4ojW5W1Pw9PwE9rNkXMhaXUhil_SrJ5MLKyg.png)
Quando tudo estiver configurado, vá para a seção de “intents” usando o menu à esquerda e comece a criar as “intents.” Para efeitos deste artigo, criámos um simples agente que permite marcar e cancelar agendamentos, bem como consultar horários de funcionamento.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691293288ce5aa1dbd52a6_LZGqD11itKoVjRbxDMWnqb-b75GgNlST6WXBSgpGxzs_q6o6JKY3b3aZYn4xD7Dh4syGVdtMQMgxazWMphRdy1Kywo2oG7ao4T-pl2vmu3a4EWvhzaHiCihK7VOf3MKaPsE1l3FyxasnB2HzO4nxlSabLfD03ffFhaB35t_TQFWYLq4fezRK7R02gUt3xA.png)
Nessa fase, nós simplesmente nos concentramos em criar o lado conversacional do cumprimento das “intents”, pois lidaremos com o restante (por exemplo, integrações) na Landbot.
2. Crie um Bot na Landbot
Quando estiver no painel da Landbot, basta clicar no botão “Build a Chatbot” no canto superior direito da interface e, quando o pop-up de seleção de canal aparecer, selecione WhatsApp como canal.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691293dcaf937912e595e9_ekhdJKDW2283ZdyIGfDqIKvIN9twQWHaQ8MHIdCgn7FdQ5OZTRoIf6dGWm1-97g5kD0ysd7Vm74G13TvSOhJzE8yaZt5SJP6kGAFb2WJMQkawclfn0pOHSK5aSzdzzoLFPZdq22CU7fUoL15u_7lWsY_tFX7M2eRA8uLdilhXO5zfV20QlCWbfKQD-awcw.png)
Depois disso, você será redirecionado para a biblioteca de modelos, mas não se preocupe com isso. Em vez disso, clique no botão “Start from scratch” (começar do zero):
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691293f2a688df32f77bee_7XBxPUqeBoo9dyg4UqpOvVSWYcUzRAlVD6S7MNLGNQ54_WPQEODxtrvmQj7NPfsJprgp6u9lGqPYqYN5rp2ne8NXgLrWnP-3ZK_e38tRay_6okZn9Y0ljZpKkvtB2pEfUazOe9Fkx5adVu6hs58ErUc_tYXy7s7vmvCVc8uV7mLAtGIqRDX2TKde1_bC3w.png)
Antes de poder acessar a tela, haverá um pop-up de instruções solicitando que você configure seu canal de teste do WhatsApp para poder testar seu bot à medida que o cria:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912941790f7b39c501167_hx0hCbtdDJYJd03jtJ-rbH18fMSesaunvk9wM5VqSD6p8JJ1wecC7zmjyGXPqTsMIDmJoeaGkPdlcy4sxpyCT8wBWEuYwcogi4ojmtPpMvnwyeEQaZ-WZulEbSVEcoHssfJc_2foeSuPyUE2kjse-MapJY0kXG2Za7apE1dzya8uKKR18sD4gxue21MOgw.png)
Se você quiser configurar o canal de teste do WhatsApp mais tarde, basta clicar em "Build a multi-channel bot” (Construir um bot multicanal) para prosseguir para a tela de criação do bot:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912932686f81ed26467ee_bXuKAaxyC_qZogMel3TWIO8aPRwBy5wsbGMZcp2ScGwznsxherYyXTlPH5Cl1VyL9djw6C-1i-AIyriy8v2UJwI05Hsn6sJBJ8o8RheBkiuSktajWVdty1WGo2yqF0JUyuiTe4qUiLomXJOo9mS9cB3PcoYV-OsWlCdFdIB3lbF28Dkpd9LgOa3hbKq_9Q.png)
3. Ajuste o Primeiro Bloco
O construtor da Landbot é frequentemente usado para projetar configurações estruturadas baseadas em regras que não dependem de PNL, mas são incrivelmente flexíveis e poderosas:
NOTA: Se estiver interessado em saber mais sobre bots baseados em regras, visite o guia completo para um bot baseado em regras para WhatsApp!
No entanto, se você deseja contar com “inputs” naturais, precisa fazer alguns ajustes. O mais importante é permitir que o usuário seja o primeiro a falar.
Conforme mostrado na seção anterior, ao entrar no construtor pela primeira vez, existe um bloco de “boas-vindas” pré-definido. Pode deletar ele!
Depois, você verá o seguinte:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294288ce5639abd52aa_jf7wpggCCyj5l6nvBzo9MRydLUUSYA9Pk9pCpd6BQpWFeuo4llBitygfJVIiPSM4zRPfVK5tZOXZ4wjNUnTgNYN-ljIkJ4JKSki3h7oEtRbCOKrECGiGDwtpnEmMJ7cDNmp85JdS6z3f6OJ5RFs_U1lsMampuqKnG6vAw-8SqIhGe7Je8Z627qwdACdoug.png)
Clique no campo e quando o menu rápido aparecer, procure pelo bloco “Set Variable” (definir variável):
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/6369129425024a36ccf5e775_vtsSgCEmm3w6tKQx-7P4BzWu-bBt0aDZB039QmL3ICOXSXuF1faUYdKFNAc5pvB1T8LD-GpczmMyI_J62flEheHhM15hXqMo8kgz6MIzYQByD7TO7jMeogvHNMmnWrebx8LYhO6n1DlCvdEECpIrJLAo0b2WHO5eX1ZMyl3Foby3Pcle5J5zjsjtqiSeSw.png)
Quando o editor de blocos aparecer à esquerda, defina o campo “Create/Select a variable to modify” (Criar/Selecionar uma variável para modificar) como @welcome e “Type the value” (Digite o valor) como ${body}:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294df8f85752a2c2405_H0R_0EgxcRWH3eSFwruT7GZVU7FLQ4xZoAB78GyTouaj6bOF8_-Oqgo8pjdpzMGmcUuiIvg4HXkosSDw_ipo5yg8ZcDq81XoHzppvn62EUyVmyWRLcVcY0UBzp8gKxBhSerj_jH6QQAss1bUTYbTOzNA8QnWD3H7JqdEDeYADz2SB5WNxZljzej5eQvMug.png)
@welcome é a variável que armazena o primeiro “input” do usuário por defeito. Ao definir seu valor para ${body}, estamos dizendo ao bot para reconhecer uma mensagem do usuário no WhatsApp como a primeira mensagem de ativação.
4. Integre o Agente do Dialogflow com a Landbot
Agora é hora de tornar as coisas interessantes e integrar o Dialogflow com o WhatsApp usando a Landbot. Desenhe uma seta no bloco “Set Variable” (definir variável) e selecione “Dialogflow” no menu de recursos:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294d433869f4aacca65_2zn4yg6vcMVuAh-Nl00ZTTEqY5sw42pPjx-wE1gZr2w0kERfEEi4pr3UmNNFj_j0kMrbXtMYqpCggptK29kyNJEtfk31pOI8yd1cBcXTAhQlYIwdu1UT2i96aj7HJQDc5Wj9B50Wc0x6UqXMkmI-KugFdNEN8sfOIVhCzEjI28ugKpT-N7topwN82VUn1Q.png)
Agora, para continuar, você precisa fazer o upload da chave JSON do Google Project do seu agente do Dialogflow. Se você nunca fez isso antes... Volte para o “console” > Abrir “configurações do agente” > Clique no link no campo "Conta de serviço":
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912945089977d10ba8cd3_U2124oy9LJhOm7UvbDfs0OHVrYPGc-NEVmY_8vLp-qDoMs1njpRbPeLY355JgeVAtgVZ4f2VhyPYoPO-YxbjXoPs12E_kxKurIXr4t46c5O5PfjMUo3kC2YKhZ_tHsVv4zNDrzHDA-kG3GLnjrngACbhrt_Bk3YkTdNVLwJRqmfL9DBqVTcgmODGtvMg-A.png)
Você será redirecionado para o Google Cloud Platform. Clique nos três pontos para abrir o menu de opções e selecione “Criar chave”.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294bfbf130130a72a4f_lB2NeUyiZtq7PLUO4lFRagdP1AIYinHCDzwHCBO1KJ_lvWER5PJRs-wFB-Fddz_aUAUJ7OImSbtEyHOoh06Zi8GEd_IDfpCKtjk2gzKcQNzdcBO3OaTdxBDlDOlJXeUSBmgMq5kOO7dc1FWl8j-4kaOijy-PNBtg9h1IKlBOTYvyOe8wS_g69Zk6z2DYUQ.png)
Quando a janela aparecer, selecione JSON e clique em CRIAR.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294df8f85fa9b2c2407_B9PIiNNDsBlGh_aitPdduNU1SgliVPN8y6ra_kfpn7bCejOfKsqQ2mMpBlDQTn18OO-dO4BEuHWW9vgxsVVwvB1Whmr06Rni6Xswmon7wDyCvKbKhAu_zWLV22nLx8F9cTvlpM0-nR20DQY5JYJtNbiymK-uPqkszD2Lk9zO7EJZik1gzbNt3EJcm2XReA.png)
Agora volte para a interface da Landbot e faça o upload do ficheiro! (Se tudo estiver OK, o sinal de visto no canto superior direito ficará roxo.)
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912948abc405b5700d5cb_NT53myAXOQUI5zR15ZtcCC5e0rEErn8abYBmRGm2LOlEbW8_WWjVVNf31zS-AUzA7-ZpO291WG96Ziw2O8KhThGRX9_OfD5omOVA3nisq7FoYB1etewTC8ENrE-rbHhMa4l386_3lyUfWmy8h-Ee2yuhP4A4z-XqKMhDDSUeP3JY-lUsp0R1qP0V90bSOQ.png)
Na segunda etapa, você precisa definir quais dados (“inputs” do usuário) deseja enviar da Landbot para o Dialogflow. Como definimos que nosso “input” de usuário será salvo na variável @welcome, a configuração será a seguinte:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294c6c70b63de60998d_qFsIBL9V34BU6qtkjWoxXxjzQ-ZFUoMiPgC1buIEkBROFSIXPvbGsidTLJ4Jq6GRrncR6RerPjtJzaupd5EJcPrNoi_HMUfsE3rPLSIi69O8DVDfu1roUnfJuskaNydaYea4BVwpPrA-EsBwBXkLMzvMTRHEGqXWL3ra2KI6nbOHMRqLvP0j8tvNx5WWTw.png)
A etapa três vai identificar que tipo de dados você deseja trazer de volta do Dialogflow para a Landbot. Existem dois campos principais para definir:
👉 Variável sob a qual você deseja salvar as respostas do agente definidas no Dialogflow
👉 Entidades que você deseja extrair do Dialogflow para a Landbot (somente se aplicável)
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912942686f8de2d6467f3_5jNQEyVUmWfI-MXkG-PCi0cGFWdyhU66Ow5QKnl0sATwG29QpIXTslenAwBw_i1dRKbg-v2XThEdNUYkUEDbcYR-3YU4Gla4nDmGvbqe7aZjkQc0hr34Llc9TegTUzuX7CA5vHWsO4TOSgVFbxZ5zTEfV4lR4DAMH1ua0X-6Rc_dwyCiGnKU6MXiyeFcoQ.png)
No entanto, você pode ir se aprofundar ainda mais. Ativando a “Configuração avançada” na parte superior do editor de blocos do Dialogflow:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294adefcd845312fc32_epjjd-lXCVK4xpjnlueBiNbdlVOfy2wVWfoWcO3xejwuRw5esJl734xjk5jO7tjCkjeMufRroKzzxUwNaOSXwLZ3y_rmntuzJWZrM_EyVGaL69ViyDBdiPGCUsfgmmEI0OQj6irWBFWdUSxc25HTBQHATc1aH0Y539PjJd5TvD1wzTYP_Z3JOUp2H0tJWQ.png)
Você pode desbloquear e configurar outros dados importantes do Dialogflow, como contexto e resposta de consulta:
👉 A variável de resposta puxa a resposta do agente do Dialogflow para o Landbot.
👉 As entidades ajudam você a transferir informações individuais como data, hora, endereço, nacionalidade, escolha do produto.
👉 Contexto de “outputs”, “payloads” (mais para programadores) e resposta de consulta permitem que você salve, por exemplo, o contexto do Dialogflow ou o nome da “intent” que o agente identificou e usá-los para definir condições e diversificar o fluxo.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691294fc28b735d829b8d3_ysEpvkGXRUvSgbqO9eZRSlTnY8VAw2xUGa4oxujkcvEAuc-3M953FMo74vrBiYP3LPzXH9gnbBQtuOow7Rkda8mRWL3VgvQnYNNCSd3uQTqReD_Rtej4Mv6XqcI9ys9xM0UJJhyIqX0tbQq1a2mGvBcFfdY4iMJzZf-0nzwaiHmO558DJ2ijJ909QNjsjA.png)
5. Entendendo a Integração do Dialogflow
Depois de concluir a configuração, clique em SALVAR. Você notará que o bloco de integração do Dialogflow do chatbot tem três saídas diferentes: verde, amarelo e rosa:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/6369129545bc954aec9d24e6_ByMm_LP0IBdD9UPfueNuwwtQtIXKCFGtU-hIgP5VBzVF3tIhGT9v6vcE-w4iOpzrvSxBfAUGZaCXfuu657_C12Xg16CJXRJkKJ73tNE0JinePv68Kl2LtDfw2hawRKUBY6WzAa3PvYN7bFZucYS89yuGiz_A_HaQ3vFSvRNf9tpfopj5OEXv9x8cuTgMcg.png)
O bot segue a saída verde se os dados de intenção foram identificados corretamente; segue a saída amarela se a intenção foi identificada corretamente, mas para ser cumprida é necessário que o usuário forneça uma ou mais entidades exigidas. Por último, mas não menos importante, o assistente segue a saída rosa quando o agente não consegue identificar a intenção (“fallback”). A integração mais simples do agente do Dialogflow será assim:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912942544be135781d08d_5Fn5cUCb3HR-3VfEO2grwt-dbWtbBBuKgHDnlTwZRJ8VpnjXaW9FeIagW9IgoGE0KEugLChAaSAca9iCIHJeQupSLjR3Y0WB1PUZqrG2brDF0WOwHpIuCAU939trDYjh8-ZJsx-Wok6_bKjwXZEKlJto15NCsVch9gq4uiUyG6Gagp7zR9YFXNKK0QUhkQ.png)
Desenhe uma seta em cada saída, selecione o bloco “Question: Text” (Pergunta: texto) e, em vez de uma pergunta estática, insira a variável que você escolheu para representar as respostas do agente do Dialogflow (por exemplo, @df_response). Salve a resposta do usuário na mesma variável de antes (@welcome), salve as alterações e faça um loop do bloco de volta para o Dialogflow. Faça isso para cada bloco e você está pronto.
Por exemplo, na sequência de reserva abaixo, o bot identifica a intenção corretamente como uma tentativa de fazer uma marcação. No entanto, como ainda falta uma entidade obrigatória, ela passa pela rota amarela. Assim, quando a conversa retorna ao Dialogflow, ela permanece na mesma intenção e solicita a entidade ausente. Somente depois que ambas as entidades são coletadas, o usuário vê a resposta final. Configuração do Dialogflow:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691295d4338653b4acca76_n0Xb4JW1FZcMyGo33QaJXlMQ_kUSNatrxe1t7QbP5WKLoQlCTwxnJaVDh5BUAboSIHHMMPVZYO9TW3bEeDjBTqA6RvRXzlScz-HX1yEwut-INomvKTce23Imeghk0YDSBDIR1_iCF55Ket7C-VkIcyDD-mtbJrWhfLGydgmXb9rvW-kaGf7KdjzrKxxhTQ.png)
Experiência do usuário final:
6. Use o Bloco de Parâmetros do Dialogflow para Operações mais Complexas
Além dos blocos individuais que você pode usar para criar um chatbot de Dialogflow-WhatsApp, a Landbot também oferece “Bricks”. “Bricks” são conjuntos de blocos que você pode salvar e reutilizar quantas vezes quiser. Você pode fazê-los você mesmo ou usar os pré-projetados da biblioteca de bricks da Landbot:
Um dos blocos disponíveis, que é particularmente útil ao trabalhar com o Dialogflow, é o “Dialogflow Params” (parâmetros.) É um bloco de sistema pré-projetado que ajuda você a converter e limpar os dados avançados do Dialogflow, como contexto de saída, “payloads” e resposta de consulta de um conjunto para um formato que você pode aproveitar na Landbot. Ele faz isso usando o recurso “Fórmulas” que permite cálculos e processos semelhantes ao Excel:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912953cb93282241ef6b6_YMFy1sNXv_WESPc5fcYue0py8epjEFaDukk8XQhv-VkKr7kLjAKVY381jHxLtctpd657uZMHpnLFFV1lojBWxwVbuwa4hz7MylLyC7oq_iSREP0BmzGt7vQwyXgTLsCLdTyYgbrkrEa5HLo_4DpgySPnO5uoaRrouCdZH-Ta93OexoFyL63nPhKg8eDCQA.png)
O “brick” contém 5 configurações:
- Matriz de contexto de saída para sequência de contexto de saída
- “Payload” para qualquer parâmetro de “payload” que você estava usando
- Resposta da consulta para nome da intent
- Resposta da consulta para uma pontuação de confiança
- Resposta da consulta para linguagem de código
Como você pode usar esses dados a seu favor?
Por exemplo, queríamos extrair a intent do Dialogflow. Então, excluímos todos os outros blocos do “brick” que não precisávamos e configuramos aquele que converte @query_response para @user_intent:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691295ed4d322e2109ba82_lEZyUoQVJdlJrDHYp8-2-JFYkSeq6DZxFToL6T_QNODXv3tiYuwCyMv00jLNoTnQlpY-fTY5lOLsv0k1ZpKxMPD5qMknk2c7BLbUAmiVuUMqeDVMjY98fDonQTQHIULbgFRMOWpZeW-x02yw0-uEyVJE3Rwf8teTRTUe2Ok18y18gKSzKj66j-atWgap9g.png)
(Certifique-se de criar a variável de saída — o bloco propõe um nome para ela, mas você ainda precisa clicar em "Criar" para ativá-la.) Além disso, verifique se você especificou os dados de saída que deseja converter no bloco de integração do Dialogflow:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691295272847bb64e1b217_38HpWAjzJMqsX1J9bm5LY-ypRkcT-POI6m3bDYOL9L6RImhq8smrXHVbLRpMsB-4K6Lz-zpPrKXau3L5kYvciHWpRNx0jRJbipWiqNtBF61sA0rqpVvx4UuTnQPX8cwob5egtd-a7XzYKzSDIbZ5b96R7PuLpCsYQ0e7Aar0A8ugxW4QgbZrE732_O8izg.png)
Você deve ter notado que o bloco “Dialogflow Params” contém um grande bloco de mensagem.
Como as notas dentro do bloco sugerem, ele existe apenas para fins de solução de problemas e teste. Assim, depois de verificar se a fórmula que você selecionou funciona corretamente, você pode excluí-la. Abaixo você pode ver o bot identificar corretamente “Oi” como sendo “Intent de boas-vindas padrão”:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/6369129545bc9572f49d24eb_guBvtE_4CrVath925oeBw_YnWs1BZVYIyWbWhe_7HwFbUSp6meImTAlMv1t19odOuUaJQWU4WmF58JjsvlvQ9t7oqL2nboccRGeKdtzwGr_Ze_IzaeBdCUpj8X_DrfadbjemxqBe18UexaY3R8MuUQCfmYudHoMdbI8s7Gz4qVJ6kdMOdJ6OrIBy2gLk0A.png)
Saber o nome da “intent” pode ajudá-lo a configurar processos adicionais na Landbot usando a lógica condicional:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912959c53fb2c4934df3c_WN8GZIsz7JvaKnwfnyJTsUMYKbK_kf6Krj9Vwg7i1DLmfbzyT0Q7URz0DO_ujyngTiY-wP6mNALL-k-YtUB-9kIytmVm1Fks-C9RD4nJccCc12dqpsEV1gVGqgP_mo_EkeGAxsYp0bdFeE1COQpQ9cnsDgqVx4AFHOFsWrdq-tOEdNBpEi5VlOz3HyP0Cw.png)
Se a variável @intent_name for igual a “Fazer uma marcação”, você pode desviar o fluxo para passar pelo seu CRM ou outra integração que lhe envie uma notificação do Slack ou uma notificação por e-mail para informá-lo sobre a nova reserva. Por exemplo, decidimos use a “intent” identificada e carregar os dados do compromisso em uma planilha antes de retornar ao Dialogflow:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691295c6c70b701d609990_FbZ_esjyRMu7moZB1guguLQzlYvrjUO4RTgxy8zCJAWPTDgCO0T12MmTZ7uFx5Sa-Zk6mkWmDfvqJ4-sB9UiWSbrDUSlaLdORjvYv76PdECadU-eUwCtimT4MPL1-hORPBV35_hv0zkOqSo6GlmpujT-UpYOQdhQeuatVBuY3SmLemYoNmmbBR9VJlczQA.png)
Veja em ação:
No entanto, há muitas outras maneiras de usar os parâmetros do Dialogflow a seu favor.
Por exemplo, para melhorar:
👉 Experiência do cliente, você pode redirecionar todas as correspondências de “intent” com confiança abaixo de 0,6 para um agente humano.
👉 Coleta de dados, uma vez que um contexto é identificado, você pode alternar para um caminho estruturado baseado em regras até ter o que precisa para minimizar os erros de PNL e apenas o loop de volta para o Dialogflow.
👉 Experiência do usuário adicionando facilmente elementos avançados, como vídeos, imagens e documentos à conversa e dividindo as respostas do bot em várias bolhas — sem código. (Por exemplo, seu agente do Dialogflow reconhece a “intent” como uma solicitação de mais informações sobre sua empresa ou produto. Ele fornece uma resposta, mas como a configuração do seu Landbot também reconhece essa intenção, ele redireciona o usuário para um caminho que contém um vídeo ou áudio personalizados. Uma vez que a “intent” é cumprida, ele volta para a configuração de PNL para continuar a conversa.)
7. Sempre Tem Mais Truques
Quando se trata da Landbot, sempre há mais coisas que você pode fazer pelo seu assistente Dialogflow-WhatsApp. Um bom exemplo é o “brick” “Business Open/Closed” (Negócio aberto/fechado.) Usando um “webhook” que já está configurado, ele pode ajudá-lo a guiar seus clientes fora do horário comercial. Tudo o que você precisa fazer é ajustar os horários de abertura dentro do “webhook” para refletir sua empresa:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912955b5669d0eea4dcf1_wmJn8jHzLcLr3DRhhMitXQy2oXnRc2uoKF9Z7x1XSU-PZ8bZY4G7Fy5ZcHKy6Pz8ev8UoNkH8-39gFeB-W5fPKW479S4NdLZwjrgCWxo2cXVowi2biQFJbTCkTnXwHgc3A_ObEolm_h3ySwzzpIHlJ1xTaEGcm4_vNenLcydM_a7PsHuEVngKWF9U4yWmw.png)
Como pode ver, é fácil você identificar:
- Fuso horário;
- Datas fechadas;
- Horários especiais em datas selecionadas;
- Horário geral de funcionamento.
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912952ff36056553e67ea_fPA_MkPWNeTl_2PRnmbErcw0tfTsIqJEZ9iZ6i_AMehkqCeyplk-xzZyK6rLqfphaW6Wyf0uv6SIqFMKcms37jXtDKivMc8x_Jr2iJnzw8yZkbgejYhKaPfRpJXOnSfVlpv4GiNvhGT7AXBlYmyUro9C6yAEfbQ3wZ7Kx9u2Wt9-PpKv8DdFTrwdjQ2VfQ.png)
Para configurá-lo, conecte a saída “Open” com um bloco “Human Takeover” (sim, é muito fácil!) e crie um caminho alternativo para a saída “Closed”.
Nesse caso, solicitamos que o usuário deixe uma mensagem que será enviada à equipe na forma de uma notificação por e-mail. Se sua empresa estiver aberta, seu agente receberá uma notificação por meio do gerenciador de bate-papo multi-agente centralizado.
Desde que o negócio esteja aberto, do ponto de vista do usuário, o “handoff” será assim:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912955b56697650a4dcf3_q9IbDMEpZKLrHEXJG-MgpqSI72nvHnRikg_Axzo29ogHLdfnhQda6CKLHoW95yeCmcHRskISGmT3QrqvGUxbz69FRP_Dgglxfc7ZuAPmvWOwQOzKnwZavp8ObWo8fBGeCOQnSSwlryRYBhrmTDnNnenPPPvC0w3fRfF4RtlNVGPYohI1Vrj6WFkokvEdIA.png)
Do ponto de vista do agente:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/63691295dcaf93e28be595ec_edTowl-PXvLoofUkh9QnrVgpIC0eStKiAEzmdi2p7oe1QWVTzsI1b87sTGEWAhyBBoeQgmYhUS2RDOI3l-rzgre_zNnaefLYuUCXT3Q57xmv9wjaKktqjyd7hLC4lm8Inz1Q_cY5j4rM1G6euZ5MuNvueDVGFtDE3YNXpQNky6z3kyXI0BfhE_IcETbpIA.png)
No entanto, se o negócio estiver fechado, o bot direciona o usuário por um caminho alternativo pedindo que ele envie uma mensagem/ticket para ser tratado quando o negócio estiver aberto:
![](https://cdn.prod.website-files.com/5e42772e6a8cfd42a9715206/636912953cb932bb581ef6e0_oVujwYdKCLN2lMoX0tmKHLeEZXGZUN9rDAhyZhJL2lXY_SFcW1Qdh8cOtDDk_ImBgAbPl5-l6QHsKMWXAPo0cY4hDyVbgU1-zsHbwnra-m6dZwrSloowudAKI43G77fN0pyGKhVpIJZA8WsDcNMNum-3PQ7neD5Kws0ExqQMNm4-K7OtiTYuBjZpIsaraA.png)
Para Concluir
Honestamente, este artigo poderia continuar porque as possibilidades são infinitas. A Landbot oferece a você uma oportunidade única de personalizar e aprimorar seu assistente de PNL do WhatsApp sem perder muito tempo e adicionar custos ao processo de desenvolvimento. É uma oportunidade de transformar sua estratégia de mensagens do WhatsApp em algo mais.
Os programadores de chatbots e os criadores “no-code” têm muito a ganhar com isso.
Se você quiser experimentar, inscreva-se (de graça — não é necessário cartão de crédito) e experimente todos os recursos num teste gratuito.