Guias treinar chatbot IA políticas da loja

Como treinar um chatbot IA nas políticas da loja sem perder controlo

Um bom chatbot precisa de saber que informação pode usar, que decisões não pode tomar e quando deve pedir ajuda humana.

Como treinar um chatbot IA nas políticas da loja Um bom chatbot precisa de saber que informação pode usar, que decisões não pode tomar e quando deve pedir ajuda humana.

Comece pelas perguntas reais

Reúna dúvidas sobre prazos e destinos de envio, devoluções, trocas, danos, cancelamentos, alterações, descontos, cuidados, tamanhos, garantias e estado de encomenda.

Separe informação de decisão

“Prazo de devolução: 30 dias” é informação. “Estou no dia 35; pode abrir exceção?” é decisão humana.

Escreva políticas em linguagem simples

Explique elegibilidade, prazos, exclusões e próximos passos de forma direta.

Diga ao chatbot o que não deve fazer

Não aprovar reembolsos/substituições sem workflow autorizado; não prometer datas desconhecidas; não afirmar alterações não realizadas; não inventar exceções; se a fonte faltar, encaminhar para pessoa.

Adicione exemplos de limites corretos

Pergunta dentro da regra → explique. Pedido fora da regra → acompanhamento humano.

Mantenha informação atualizada

Políticas antigas produzem respostas antigas. Atualize conhecimento quando processos ou produtos mudam.

Reveja o histórico

As conversas revelam lacunas, novas formulações e situações a melhorar.

Como Farnsla se encaixa

Farnsla usa conhecimento e instruções do comerciante. Shopify e Wix têm fluxos ecommerce específicos; acompanhamento preserva contexto e Shopify Cliente Messaging adiciona handoff para apps suportadas.

Modelo seguro: Regra conhecida → IA responde. Informação ausente → IA não adivinha. Decisão empresarial → humano decide.