Automatizámos a Enbiente com IA

Uma empresa que recomenda automação aos clientes e não a usa em casa tem um problema de credibilidade antes de ter um problema de eficiência.

A Enbiente decidiu resolver os dois ao mesmo tempo: tirar das pessoas a triagem, a papelada e os emails de sempre, para sobrar tempo para o que é interessante e criativo. Para lá das ferramentas de IA do dia a dia, construímos automações e fluxos de trabalho à medida da operação.

O desafio

Como muitas PME, a Enbiente tinha processos que funcionavam, mas à custa de horas repetitivas: separar o correio que entra, recolher dados de potenciais clientes para orçamentar, fechar a assiduidade ao fim do mês, criar produtos no ERP, procurar oportunidades nos dados dos clientes. Trabalho necessário, mas que consome as pessoas e não escala. A Enbiente queria duas coisas ao mesmo tempo: ser mais eficiente e estar na linha da frente da tecnologia, a mesma que ajuda os seus clientes a adotar.

Porque começámos por nós

Ser o próprio cliente muda o que se aprende. Não há um briefing a dizer onde dói: há um fecho de mês, um comercial a queixar-se do mesmo separador aberto pela terceira vez, um email que ficou sem resposta. E não há a quem entregar o que corre mal.

Quase todos estes fluxos passaram aqui por uma versão que não servia antes de chegar à que está a correr. É a diferença entre saber que uma automação de orçamentos é possível e saber onde é que ela parte ao terceiro mês.

O que construímos

Desenhámos um conjunto de automações com IA, cada uma a atacar um ponto concreto onde se perdia tempo: da triagem do correio que entra ao atendimento das perguntas mais frequentes, à criação de propostas, ao fecho da assiduidade, à gestão do catálogo no Odoo, à limpeza e ao enriquecimento das fichas de contacto, e à deteção de oportunidades nos dados dos clientes:

O que cada uma faz

Triagem de emails e documentos. Lê o correio que entra, percebe do que se trata e encaminha, em vez de deixar tudo na mesma caixa à espera de alguém que a abra.

Chatbot de atendimento. Responde às perguntas que se repetem, a qualquer hora, e passa à equipa o que sai do que sabe responder com confiança.

Recolha de dados e orçamentos. Conduz a conversa por email que falta para orçamentar, junta o que o cliente respondeu e rascunha a proposta com esses dados.

Relatório mensal de assiduidade. Fecha o mês a partir dos registos, em vez de alguém os somar à mão no primeiro dia do mês seguinte.

Criação guiada de produtos. Cria produtos no ERP com o catálogo à frente, para o mesmo artigo não entrar duas vezes com dois nomes.

Limpeza de contactos. Encontra o mesmo cliente registado duas vezes e propõe a junção das fichas, assinalando também o que foi criado por engano.

Enriquecimento de contactos. Pega numa ficha com pouco mais do que um nome e preenche-a com o que é público sobre aquela empresa.

Upsell a partir de dados. Lê o que os sistemas do cliente já dizem e assinala onde há uma melhoria que vale a pena propor.

O que continua a ser das pessoas

Nenhum destes fluxos decide sozinho o que importa. A proposta é rascunhada, não enviada: quem assina lê antes. A limpeza marca duplicados e propõe a junção, mas não apaga, porque juntar dois clientes que afinal eram dois é pior do que ter uma ficha a mais. O enriquecimento preenche o que está vazio e assinala quando o que encontra discorda do que lá estava, em vez de escrever por cima. O chatbot responde ao que sabe e entrega o resto.

A régua é sempre a mesma: a automação fica com o trabalho repetido e reversível, as pessoas ficam com o que exige julgamento e com o que é difícil de desfazer.

O que medimos

Instrumentámos o nosso próprio CRM para perceber o que tinha mudado, e a resposta honesta é que não foi a velocidade.

Esperávamos encontrar respostas mais rápidas. O que encontrámos foi que já eram rápidas: antes de existir qualquer automação, metade dos orçamentos saía na primeira hora depois de o contacto entrar, e a mediana ficava em pouco mais de uma hora. Depois dos fluxos, a mediana é uma hora. Não havia ali atraso para tirar.

O número que parecia melhor não resistiu a ser verificado. O tempo médio até fechar um negócio tinha descido bastante depois das automações, mas apenas porque os negócios que entraram a seguir ainda não tinham tido tempo de demorar: os lentos ainda não estavam na média. Medido pela data em que o negócio fecha, e não pela data em que o contacto entrou, não tinha descido nada.

Publicamos isto porque é o que encontrámos, e porque uma automação que se vende com um número que não aguenta ser reconferido daqui a seis meses não é um bom negócio para ninguém. O que mudou não foi o relógio: foi quem faz o trabalho até ao relógio parar.

O resultado

As pessoas da Enbiente deixaram de gastar horas em trabalho repetitivo e passaram a dedicá-las ao que exige cabeça e mão humana. A recolha automática de dados deixa a empresa falar com mais potenciais clientes sem crescer a equipa; a base de dados do ERP mantém-se limpa; as oportunidades que estavam escondidas nos dados chegam ao cliente como recomendações úteis. E, tão importante como a eficiência: a Enbiente passou a viver por dentro a IA e a automação que propõe aos seus clientes.