A gestão da experiência do hóspede é um pilar fundamental para o sucesso no setor hoteleiro. Desde grandes redes até pousadas e empreendimentos autônomos, coletar e, principalmente, analisar os feedbacks dos clientes pode ser um divisor de águas. No entanto, o volume e a variedade desses comentários, muitas vezes espalhados por diversas plataformas, tornam essa tarefa um desafio considerável. E se a IA pudesse não apenas simplificar, mas também automatizar essa análise, revelando insights preciosos para aprimorar serviços e instalações? Foi exatamente esse o tema de uma recente demonstração prática, explorando como a IA pode ser uma aliada poderosa para hotéis e hospedarias.
Tradicionalmente, a análise de feedbacks envolve a leitura manual de comentários, a tabulação de notas e um esforço subjetivo para identificar padrões. Esse processo, além de demorado, está sujeito a vieses e pode não capturar nuances importantes escondidas nos dados. Seja através de formulários próprios, plataformas de reserva ou avaliações públicas no Google, cada feedback é uma mina de ouro de informações. O desafio é como garimpar esses dados de forma eficiente e transformá-los em ações concretas.
A demonstração apresentada na live focou em criar um agente de IA capaz de ler uma planilha com feedbacks de hóspedes, identificar pontos de melhoria, gerar relatórios e, em um segundo momento, automatizar todo esse processo para que a análise ocorra dinamicamente à medida que novos feedbacks são recebidos.
A plataforma utilizada para esta demonstração foi a Tess, especificamente seu módulo "AI Studio", que permite a criação de agentes de IA personalizados. A ideia central é treinar um agente para atuar como um especialista em hotelaria, capaz de interpretar os sentimentos e as sugestões dos hóspedes.
Criação do Agente e Escolha do Modelo: O primeiro passo no AI Studio é criar um novo agente. Foi destacado que, para este tipo de tarefa, um agente de "Chat" é preferível a um de "Texto" puro, pois permite uma interação mais dinâmica e a possibilidade de refinar os resultados em tempo real, solicitando ajustes ou aprofundamentos à IA. A plataforma oferece diversos modelos de linguagem (LLMs), e para este caso, a flexibilidade de escolher o mais adequado ou permitir que a IA selecione foi mantida.
A Arte do Prompt: Definindo a Personalidade e os Objetivos da IA: O "prompt" é o coração do treinamento do agente. Ele define quem a IA deve ser (persona), o que ela deve fazer (objetivo), como deve apresentar os resultados (output) e quais regras seguir.
Persona: "Assuma que você é um profissional experiente do setor de hotelaria, com experiência em grandes hotéis e capacidade de analisar avaliações e identificar pontos de melhoria."
Objetivo: "Sua função é analisar todas as avaliações e feedbacks de hóspedes e, com isso, gerar insights e um relatório completo com pontos de melhoria." (Posteriormente, esse objetivo será vinculado à planilha de dados).
Output (Formato da Resposta): "A resposta deve ser em formato de texto, conter tópicos quando necessário e um resumo ao final. Listar também o número total de avaliações em cada nível de satisfação."
Regras: "Jamais invente informações. Só traga os nomes dos avaliadores quando solicitado."
Integrando com o Google Sheets: O Poder dos AI Steps: Para que a IA analise os feedbacks, ela precisa acessá-los. Em vez de subir um arquivo fixo na base de conhecimento, foi utilizado um "AI Step" (Etapa de IA) para integração com o Google Sheets.
Configuração do Step:
Categoria: App Integration.
Aplicativo: Google Sheets.
Tipo de Etapa: Get Values (para extrair/ler dados).
Nome da Etapa: Algo descritivo, como "Leitura da Planilha".
URL do Google Sheets: O link da planilha contendo os feedbacks. Uma dica importante: a planilha deve estar com permissão de "qualquer pessoa com o link pode editar", mesmo que a IA vá apenas ler os dados.
Data Range (Intervalo de Dados): Especifica quais células analisar (ex: Página1!A1:E70). É recomendável deixar uma margem (como E70, mesmo que os dados só vão até E51) para acomodar novos feedbacks sem precisar reconfigurar o agente constantemente.
Output Format: Text output, para que os dados sejam processados como texto pela IA.
Conectando o Prompt ao Step: Após configurar o step que lê a planilha, é crucial informar à IA, dentro do prompt, onde encontrar os dados. Isso é feito referenciando o nome do step. No exemplo, a seção "Objetivo" do prompt foi ajustada para: "Sua função é analisar todas as avaliações e feedbacks de hóspedes (provenientes da Leitura da Planilha) e com isso gerar..."
Testando e Iterando: Com o agente salvo, o teste inicial foi simples: enviar um comando como "Gere análise". A IA processou a planilha e retornou um relatório detalhado, identificando problemas comuns (serviço de quarto, água quente, Wi-Fi, limpeza) com percentuais, uma avaliação geral por estrelas e um resumo com sugestões. A beleza do agente de chat é a capacidade de aprofundar. Foi demonstrado como perguntar sobre segmentos específicos, como "Traga uma visão que contenha insights sobre o número de hóspedes por reserva. Famílias costumam avaliar melhor ou pior?". A IA conseguiu cruzar os dados e fornecer análises mais granulares, como a média de avaliação para hóspedes sozinhos versus famílias.
Ter um agente que analisa sob demanda é útil, mas automatizar o processo eleva a eficiência a outro nível. A ideia é que, toda vez que um novo feedback for adicionado à planilha do Google Sheets, o agente de IA seja acionado automaticamente para realizar a análise. Isso foi demonstrado utilizando o Zapier, uma plataforma de automação que conecta diferentes aplicativos.
O Gatilho (Trigger): Google Sheets:
No Zapier, cria-se um novo "Zap".
O aplicativo gatilho é o Google Sheets.
O evento é "New or Updated Spreadsheet Row" (Nova linha ou linha atualizada na planilha).
Conecta-se a conta do Google e seleciona-se a planilha e a aba específicas dos feedbacks.
A Ação (Action): Tess AI:
O aplicativo de ação é o Tess AI.
O evento é "Execute an Agent" (Executar um Agente).
Para conectar a Tess ao Zapier, é necessário um token de API, geralmente disponível para usuários de planos Business da plataforma Tess.
Configurando a Ação no Zapier:
Agent ID: Um identificador único do agente criado no AI Studio da Tess (obtido da URL de edição do agente).
Modelo e Criatividade: Podem ser definidos, similar à configuração no AI Studio.
User Prompt: A mensagem que o Zapier enviará ao agente da Tess para iniciar a análise. No exemplo, foi "Gere análise".
Publicando e Testando a Automação: Após publicar o Zap, toda vez que uma nova linha fosse adicionada ou uma existente fosse alterada na planilha de feedbacks, o Zapier detectaria a mudança e acionaria o agente da Tess. O histórico de execuções no AI Team da Tess confirmaria que a automação funcionou, mostrando as análises sendo geradas via API.
Como uma extensão da ideia, foi brevemente demonstrado como o mesmo agente, com pequenas modificações no prompt (objetivo focado em "responder as avaliações de forma empática usando o nome do avaliador") e no comando enviado pelo Zapier ("Gere a resposta apenas para a última avaliação"), poderia ser usado para gerar rascunhos de respostas para os feedbacks recebidos, agilizando ainda mais a comunicação com os hóspedes.
Ao longo da demonstração, algumas dicas valiosas foram compartilhadas:
Qualidade do Prompt: Um prompt detalhado e bem estruturado é fundamental para obter resultados precisos e úteis da IA.
Flexibilidade do Chat AI: Agentes de IA no formato de chat permitem uma interação e refinamento dos resultados que os agentes de texto puro não oferecem.
Permissões do Google Sheets: Mesmo para leitura de dados, a planilha no Google Sheets precisa estar com permissão de edição para "qualquer pessoa com o link" quando integrada via steps na Tess.
AI University: A plataforma Tess oferece um recurso chamado AI University, uma formação sobre Inteligência Artificial em um contexto geral, não apenas sobre a ferramenta em si, que pode ser muito útil para aprofundar conhecimentos.
Planos e Recursos: A automação via Zapier, por depender da API da Tess, geralmente requer um plano Business na plataforma Tess. No entanto, a demonstração no Zapier utilizou a conta gratuita do Zapier.
A aplicação da Inteligência Artificial na análise de feedbacks de hóspedes, como demonstrado, oferece uma série de vantagens significativas para o setor hoteleiro. Ela permite:
Agilidade: Transformar horas de análise manual em processos que podem ser executados em segundos, e até automaticamente.
Insights Profundos: Descobrir tendências, problemas recorrentes e pontos fortes que poderiam passar despercebidos em análises manuais.
Tomada de Decisão Baseada em Dados: Fundamentar melhorias em serviços, infraestrutura e atendimento com base em evidências concretas extraídas dos feedbacks.
Melhoria da Experiência do Hóspede: Ao entender e agir rapidamente sobre as preocupações e sugestões dos clientes, os hotéis podem aprimorar continuamente a satisfação e fidelizar seus hóspedes.
A tecnologia de IA está cada vez mais acessível e, com ferramentas como a Tess e plataformas de automação como o Zapier, mesmo operações hoteleiras menores podem começar a colher os frutos dessa revolução, transformando simples comentários em uma poderosa fonte de inteligência para o negócio.
