DESIGN CONVERSACIONAL
Marty, da Campus Party Nordeste.
Um bot não oficial para ajudar campuseiros da Campus Party Nordeste 2024 a encontrar informações sobre programação, dúvidas gerais e contexto do evento.
contexto
Contexto do projeto.
Marty foi desenvolvido como um chatbot para WhatsApp voltado a responder dúvidas sobre a Campus Party Nordeste 2024, com base em cronograma, FAQ e orientações sobre o evento.
tom de voz
Como Marty deveria soar.
A voz foi definida a partir do material The Four Dimensions of Tone of Voice, da Nielsen Norman Group, e refinada para deixar o bot próximo, leve e útil em qualquer dúvida.
Próximo e fácil de entender
Informal e acessível, criando proximidade com os usuários e evitando uma comunicação engessada.
Leve sem perder utilidade
Referências culturais e elementos de cultura pop ajudam a manter a conversa leve e envolvente.
Com humor na medida
O tom pode ser mais solto e bem-humorado quando fizer sentido, sem perder a confiança da resposta.
Com energia de evento
Respostas animadas e positivas, reforçando a empolgação do evento e mantendo a orientação clara.
design conversacional
Nossa linha do tempo.
O projeto evoluiu a partir do contexto do chatbot até a integração com os serviços necessários para o funcionamento no WhatsApp.
O contexto do chatbot
Definição da necessidade, do canal e do papel do Marty dentro da experiência do evento.
Definição de tom de voz
Construção da personalidade do bot com base em casualidade, diversão, irreverência e entusiasmo.
Configuração do número no WhatsApp Business
Organização do canal de entrada para que o bot pudesse operar dentro do fluxo esperado.
Configuração da infra em cloud
Preparação da base técnica para hospedar e sustentar a operação do assistente.
Integração da API da OpenAI e WhatsApp Cloud API
Conexão entre o modelo de IA e a interface do WhatsApp para viabilizar o fluxo final da conversa.
artefatos de design
O que precisou ser desenhado.
Os artefatos abaixo mostram como o conteúdo foi sendo ampliado ao longo do uso, incorporando novas dúvidas, respostas e temas que não estavam previstos na primeira versão.
Expansão do conteúdo
O conjunto de respostas foi ampliado com informações que passaram a aparecer com mais frequência durante o evento.
Evolução por uso
As interações reais ajudaram a identificar lacunas, ajustar a priorização de temas e refinar o conteúdo disponível.
Base de conhecimento
Estruturação das informações essenciais do evento, incluindo cronograma, FAQ e orientações práticas para o usuário.
aprendizados
O que esse projeto reforçou.
A principal aprendizagem foi que o conteúdo do bot não poderia ficar fechado na FAQ inicial. O uso real trouxe temas novos, ajustou prioridades e mostrou que tom, contexto e síntese precisam caminhar juntos.
Tom de voz também é interface
A forma como o bot responde interfere diretamente na confiança, na clareza e na continuidade da conversa.
IA precisa de direção
O resultado melhora quando há boas instruções, contexto, limites e exemplos de comportamento esperado.
FAQ nunca nasce completa
As perguntas reais revelam lacunas de conteúdo e indicam o que precisa entrar primeiro na base de respostas.
WhatsApp pede síntese
Respostas longas ou muito formais quebram o ritmo. O canal pede clareza e resposta rápida.
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