Agente de IA para Planejamento de Campanhas de Retenção

22 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que analisa dados de clientes e tendências de mercado para planejar e executar campanhas de retenção eficazes.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, busca online e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Planejamento de Campanhas de Retenção", uma solução projetada para analisar dados de clientes e tendências de mercado com o objetivo de planejar e executar campanhas de retenção eficazes. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar dados brutos em insights acionáveis, permitindo a personalização das campanhas para maximizar a retenção de clientes.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

O agente de IA para planejamento de campanhas de retenção foi projetado para abordar dois problemas principais:

  • Ineficiência em campanhas de retenção: Devido à falta de dados acionáveis sobre os clientes, as campanhas muitas vezes não atingem seu potencial máximo.
  • Dificuldade em adaptar campanhas: As mudanças nas tendências de mercado apresentam um desafio constante para ajustar as campanhas de retenção de forma eficaz.

Esses problemas resultam em uma perda significativa de oportunidades de retenção e, consequentemente, em um aumento no churn de clientes.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Aumento na precisão das campanhas de retenção, resultando em uma redução significativa no churn.
  • Maior adaptabilidade das campanhas às tendências de mercado, permitindo uma resposta mais ágil às mudanças.
  • Automatização do processo de análise de dados e planejamento de campanhas, liberando recursos para outras atividades estratégicas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para planejamento de campanhas de retenção analisa dados de clientes e tendências de mercado, aplica regras específicas para identificar segmentos de maior risco e planeja campanhas personalizadas de retenção. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no planejamento de campanhas que maximizam a retenção de clientes.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a análise de dados de clientes e termina com a execução de campanhas de retenção personalizadas.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Análise de Dados de Clientes (RF 1) Calcular métricas de risco de churn por cliente e consolidar segmentos acionáveis para retenção.
Agente de Definição de Parâmetros de Busca de Tendências de Mercado (RF 2) Transformar os segmentos e drivers de churn em consultas e parâmetros de busca estruturados para coleta de tendências de mercado.
Agente de Busca Online (RF 3) Realizar buscas online de tendências com base nos parâmetros fornecidos e retornar resultados brutos.
Agente Analista de Tendências de Mercado (RF 4) Converter resultados de busca em sinais de mercado aplicáveis à retenção, com relevância e ação sugerida.
Agente de Planejamento de Campanhas Personalizadas (RF 5) Desenhar plano tático de campanhas de retenção por segmento, integrando drivers de churn e tendências de mercado.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 6) Enviar o plano de campanhas para a plataforma de automação de marketing especificada, quando solicitado.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Dados de Clientes

1.1 Tarefa do Agente

Calcular métricas de risco de churn por cliente e consolidar segmentos acionáveis para retenção.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um arquivo CSV ou JSON contendo dados dos clientes, incluindo informações como data da última compra, frequência de compras, valor gasto e interações de suporte.

# 2. Objetivo
Calcular métricas de risco de churn por cliente e consolidar segmentos acionáveis para retenção.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular recência em dias como diferença entre data_base (hoje) e data_ultima_compra; se faltar data_ultima_compra, definir recencia_dias=9999 e sinalizar driver faltante.
- Normalizar variáveis em escala 0-100 para cálculo de score: recencia_norm = min(100, recencia_dias/180*100); frequencia_norm = 100 - min(100, frequencia_compra_12m/12*100); valor_norm = 100 - min(100, valor_gasto_12m/valor_gasto_p95*100) usando o percentil 95 do valor_12m como referência; suporte_norm = min(100, interacoes_suporte_90d*25) (0 interações=0, ≥4=100); nps_norm = se existir, 100 - ((nps_90d + 100)/200*100), senão ignorar.
- Score de churn (0-100) = 0.35*recencia_norm + 0.25*frequencia_norm + 0.25*valor_norm + 0.10*suporte_norm + 0.05*nps_norm (se ausente, redistribuir 0.05 proporcionalmente às demais variáveis).
- Classificação: alto (score ≥70), médio (40-69), baixo (<40).
- Identificar top3_drivers por maior contribuição individual ao score dentre: recencia_alta, queda_frequencia, queda_valor, alta_interacao_suporte, nps_baixo, dados_incompletos.
- Tratar outliers: truncar valor_gasto_12m no p99 para o cálculo do p95; forçar não-negatividade em todas as métricas.
- Incluir resumo_por_segmento com percentuais sobre o total de clientes válidos; clientes com dados críticos ausentes entram no segmento de maior risco possível compatível com as regras.
- Não inventar dados: se campo opcional ausente, definir null e não usar como driver.
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de um arquivo CSV ou JSON contendo dados dos clientes via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial consiste em dados estruturados de clientes, incluindo informações como data da última compra, frequência de compras e valor gasto.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo as métricas de risco de churn por cliente e segmentos acionáveis para retenção.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "data_base": "YYYY-MM-DD",
      "metrica_referencia": {
        "janela_recencia_dias": 180,
        "faixas_risco": {
          "alto": ">=70",
          "medio": "40-69",
          "baixo": "<40"
        }
      },
      "resumo_por_segmento": [
        {
          "segmento": "alto",
          "qtd_clientes": 0,
          "percentual_base": 0.0,
          "principais_drivers": ["recencia_alta", "queda_valor"]
        }
      ],
      "clientes": [
        {
          "cliente_id": "string",
          "recencia_dias": 0,
          "frequencia_12m": 0,
          "valor_12m": 0.0,
          "interacoes_suporte_90d": 0,
          "nps_90d": null,
          "score_churn_0_100": 0,
          "segmento_risco": "alto|medio|baixo",
          "top3_drivers": ["string"],
          "canal_preferido": "opcional"
        }
      ]
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de métricas de risco de churn.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Definição de Parâmetros de Busca de Tendências de Mercado (RF 2).

RF 2. Agente de Definição de Parâmetros de Busca de Tendências de Mercado

2.1 Tarefa do Agente

Transformar os segmentos e drivers de churn em consultas e parâmetros de busca estruturados para coleta de tendências de mercado.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo segmentos de clientes e seus principais drivers de churn.

# 2. Objetivo
Transformar os segmentos e drivers de churn em consultas e parâmetros de busca estruturados para coleta de tendências de mercado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada driver dominante (ex.: sensibilidade a preço, recência alta), gerar ao menos 3 variações de query combinando setor + driver + termos de retenção (ex.: "churn", "cancelamento", "promoção").
- Incluir consultas multilíngues conforme idiomas fornecidos; quando idioma en, adicionar equivalentes (churn, retention, loyalty, win-back).
- Listar fontes preferenciais por tipo: notícias (portais), relatórios (consultorias, órgãos), blogs setoriais, fóruns/reviews.
- Definir critérios de filtragem: recência máxima 90 dias, foco em fontes com autoridade mínima média (definição operacional: domínio conhecido do setor ou publicações especializadas), excluir duplicatas por URL.
- Não executar buscas; apenas devolver parâmetros prontos e consistentes com os segmentos e regiões.
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo segmentos de clientes e seus principais drivers de churn.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo consultas e parâmetros de busca estruturados para coleta de tendências de mercado.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "consultas": [
        {
          "query": "string",
          "idioma": "pt|en",
          "regiao": "string",
          "janela_tempo_meses": 6,
          "tipo_fonte": "noticia|relatorio|blog|forum",
          "operadores": ["site:", "intitle:", "filetype:"]
        }
      ],
      "fontes_preferenciais": ["sites/domínios"],
      "palavras_chave_base": ["string"],
      "sinais_interesse": ["queda_buscas", "novos_concorrentes", "sensibilidade_preco"],
      "criterios_filtragem": {
        "recencia_dias_max": 90,
        "autoridade_min": "media"
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

2.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Busca Online (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online (RF 3).

RF 3. Agente de Busca Online

3.1 Tarefa do Agente

Realizar buscas online de tendências com base nos parâmetros fornecidos e retornar resultados brutos.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca estruturados para coleta de tendências de mercado.

# 2. Objetivo
Realizar buscas online de tendências com base nos parâmetros fornecidos e retornar resultados brutos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a busca online usando os parâmetros recebidos e retorna os resultados conforme o expected_output, sem análises adicionais.
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo parâmetros de busca estruturados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo resultados brutos das buscas online realizadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resultados": [
        {
          "titulo": "string",
          "url": "string",
          "resumo": "string",
          "data_publicacao": "YYYY-MM-DD",
          "fonte": "string"
        }
      ],
      "total_encontrados": 0
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 4.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Utiliza ferramenta interna para realizar buscas online.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente Analista de Tendências de Mercado (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Analista de Tendências de Mercado (RF 4).

RF 4. Agente Analista de Tendências de Mercado

4.1 Tarefa do Agente

Converter resultados de busca em sinais de mercado aplicáveis à retenção, com relevância e ação sugerida.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo resultados brutos de buscas online e segmentos de clientes.

# 2. Objetivo
Converter resultados de busca em sinais de mercado aplicáveis à retenção, com relevância e ação sugerida.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Consolidar duplicatas por URL/domínio e data; manter a versão mais recente e com maior clareza do resumo.
- Atribuir relevância considerando: alinhamento ao setor/região (40%), frescor do conteúdo (30%), autoridade da fonte (20%), recorrência do tema nos resultados (10%). Escala 0-100.
- Urgência: se impacto previsto nas próximas 4-8 semanas, urgencia ≥70; se estrutural/gradual, 40-69; se especulativo, <40.
- Mapear cada tendência para 1-3 alavancas práticas de retenção: preço (descontos progressivos, bundles), valor (upgrades/benefícios), experiência (SLA, proatividade), relacionamento (programa fidelidade), comunicação (educação de produto).
- Relacionar tendências a segmentos conforme drivers identificados; se driver = queda_valor, priorizar alavancas de valor e comunicação; se driver = recencia_alta, priorizar relacionamento e experiências.
- Não inventar métricas externas; basear-se apenas nos resultados fornecidos.
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dois artefatos como input: resultados brutos de buscas online e segmentos de clientes.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 15.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo sinais de mercado aplicáveis à retenção, com relevância e ação sugerida.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "tendencias": [
        {
          "tag": "ex.: sensibilidade_preco",
          "descricao": "string",
          "evidencias": [
            {
              "url": "string",
              "fonte": "string"
            }
          ],
          "relevancia_0_100": 0,
          "urgencia_0_100": 0,
          "alavancas_recomendadas": ["desconto_progressivo", "aumento_valor_percebido"]
        }
      ],
      "mapa_tendencia_por_segmento": [
        {
          "segmento": "alto|medio|baixo",
          "tendencias_chave": ["tag1", "tag2"]
        }
      ]
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.500 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Planejamento de Campanhas Personalizadas (RF 5).

RF 5. Agente de Planejamento de Campanhas Personalizadas

5.1 Tarefa do Agente

Desenhar plano tático de campanhas de retenção por segmento, integrando drivers de churn e tendências de mercado.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo segmentos de clientes e sinais de mercado aplicáveis à retenção.

# 2. Objetivo
Desenhar plano tático de campanhas de retenção por segmento, integrando drivers de churn e tendências de mercado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Priorização: alocar prioridade crescente para segmentos alto > médio > baixo; se relevancia média das tendências aplicáveis ao segmento ≥70, elevar a prioridade do segmento em 1 nível no backlog.
- Canal por risco: alto risco → canais diretos e síncronos (whatsapp/sms + email), médio → email/in-app, baixo → comunicações de valor e fidelização de baixa cadência.
- Oferta por driver: recencia_alta → win-back com incentivo progressivo; queda_valor → bundle/upgrade → comunicação de valor; queda_frequencia → lembretes de recompra + recomendação de produto; alta_interacao_suporte → gesto de boa vontade + compromisso de melhoria; nps_baixo → ação de experiência + follow-up 1:1.
- Cadência padrão: D0 disparo inicial; reenvio em D3 se sem abertura/clique; último toque em D7; aplicar frequência máxima 2 mensagens/semana por cliente por canal.
- KPIs mínimos: churn 30 dias pós-campanha, taxa de retenção, CTR, conversão da oferta; incluir grupo controle de 5-10% por tática.
- Elegibilidade: excluir clientes com opt-out, bloqueados ou sem consentimento; respeitar canal_preferido quando disponível.
- Estimativa de impacto: usar regras simples baseadas em risco (alto: 3-7% uplift, médio: 1-3%, baixo: 0.5-1%); documentar hipótese e não apresentar como garantia.
- Output deve estar completo e coerente, sem depender de ferramentas externas para compreensão.
5.3 Configurações do Agente

5.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input segmentos de clientes e sinais de mercado aplicáveis à retenção.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 20.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo o plano tático de campanhas de retenção por segmento.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "plano_campanhas": [
        {
          "segmento": "alto|medio|baixo",
          "objetivo": "reduzir churn em X%",
          "proposta_valor": "string",
          "taticas": [
            {
              "alavanca": "string",
              "oferta": "string",
              "mensagem_base": "string",
              "canal": ["email","sms","whatsapp","in_app"],
              "gatilho": "ex.: 30 dias sem compra",
              "cadencia": "ex.: D0, D3, D7",
              "freq_cap": "máx. 2/semana",
              "criterios_eligibilidade": ["ativo", ">=1 compra"],
              "grupo_controle": "5%"
            }
          ],
          "kpis": ["taxa_cancelamento", "retenção_30d", "CTR", "conversão"],
          "prioridade": 1,
          "estimativa_impacto": {
            "uplift_esperado_%": 0.0,
            "alcance_estimado": 0
          }
        }
      ],
      "diretrizes_compliance": ["respeitar opt-out", "LGPD: finalidade e minimização de dados"],
      "roadmap_execucao": [
        {
          "semana": 1,
          "acoes": ["validação criativa", "configuração público"]
        }
      ]
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 6.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

5.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Execução de Chamada à API (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 6).

RF 6. Agente de Execução de Chamada à API

6.1 Tarefa do Agente

Enviar o plano de campanhas para a plataforma de automação de marketing especificada, quando solicitado.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo o plano de campanhas de retenção a ser enviado para a plataforma de automação de marketing.

# 2. Objetivo
Enviar o plano de campanhas para a plataforma de automação de marketing especificada, quando solicitado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a chamada à API da plataforma informada usando o payload recebido, sem qualquer análise adicional.
6.3 Configurações do Agente

6.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo o plano de campanhas de retenção.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 8.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o status da execução da chamada à API.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "status": "sucesso|falha",
      "protocolo": "string",
      "mensagem": "string"
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 500 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar o JSON recebido para a API externa especificada e retornar o status recebido como resposta.

6.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O status da execução da chamada à API é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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