Extração de entidades
Converte notas e ligações em propriedades estruturadas: orçamento, decisor, urgência e concorrente.
Agente de Higiene & Operações de Dados
Agente de Dados
Administração silenciosa e contínua do seu CRM. Extraia entidades, atualize etapas de negócio e mantenha sua base de dados limpa sem fricção nem trabalho manual.
Motor de Inteligência
Stack Tecnológico
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Google Gemini
ClaudeHigiene de dados executando em segundo plano
Diagnóstico
De um CRM desatualizado a dados confiáveis
Resolvemos a causa estrutural do dado sujo antes de construir relatórios ou scoring preditivo.
Situação atual / Problema
- CRM desatualizado pela falta de preenchimento manual de campos pelos vendedores.
- Projeções de vendas (Forecast) imprecisas e dados duplicados.
- Tarefas administrativas que consomem tempo de venda.
Solução Awtana
- Extração automática de dados estruturados a partir de notas ou ligações.
- Correção automática de valores, datas e enriquecimento de fichas de cliente.
- Agente em segundo plano executando atualizações em tempo real.
Roteiro
Fases de trabalho da implantação
Uma implantação gradual e auditável, com critérios verificáveis ao final de cada fase.
- Fase 00
Auditoria de Dados & Regras de Negócio
Diagnóstico da qualidade da base, propriedades críticas, duplicidades e definição de regras de validação.
Dicionário de dados e regras aprovados.
- Fase 01
Configuração de Algoritmos de Extração
Modelagem da extração de entidades a partir de notas, e-mails e transcrições de ligações.
Precisão de extração validada em amostra.
- Fase 02
Conexão Bidirecional com o CRM
Sincronização segura com seu CRM para ler contexto e gravar propriedades, etapas e valores.
Agente gravando em produção com rastreabilidade.
- Fase 03
Monitoramento de Higiene da Base de Dados
Painel de completude, duplicidades detectadas e correções aplicadas, com revisão periódica.
Completude de campos críticos em aumento sustentado.
Funcionalidades
O que o agente executa no seu CRM
Operações contínuas de higiene e enriquecimento, com registro de cada alteração aplicada.
Atualização de etapas
Move negócios de etapa conforme sinais reais da conversa e as regras do pipeline.
Deduplicação e enriquecimento
Detecta registros repetidos, normaliza formatos e completa fichas de empresa e contato.
Forecast confiável
Valores e datas de fechamento corrigidos para que a projeção reflita o pipeline real.
Modelo de Investimento: Setup Fee (Implantação) + Retainer Mensal (Manutenção, tokens e monitoramento).
RESULTADOS E CLIENTES
- 10+
- Anos de experiência
- 300+
- Projetos realizados
- 98%
- Satisfação do cliente
Muito bem acompanhado
“Agradável, assertiva e com grande disposição e flexibilidade para alcançar os objetivos.”
Avaliação Verificada de Parceiro HubSpot
FAQ
Perguntas frequentes
Respostas diretas às dúvidas mais comuns das equipes comerciais e de tecnologia.
O que o Agente de Otimização de Dados executa no CRM?
Extrai informações estruturadas de notas, e-mails e chamadas, atualiza etapas e valores e remove registros duplicados continuamente.
- Extração: orçamento, decisor, urgência e concorrente.
- Atualização: etapa do negócio, data de fechamento e valor.
- Higiene: deduplicação, normalização de formatos e enriquecimento.
As informações compartilhadas com o agente são usadas para treinar modelos?
Não. A operação segue acordos de retenção zero: os dados enviados aos modelos não são armazenados nem utilizados para treinamento.
- APIs empresariais com zero data retention contratual.
- Isolamento de dados por cliente, sem contexto compartilhado entre instâncias.
- Criptografia em trânsito e credenciais gerenciadas em cofre de segredos.
- Opção de mascarar campos sensíveis antes de enviá-los ao modelo.
O agente usa RAG ou fine-tuning para conhecer o negócio?
Utiliza RAG sobre uma base de conhecimento própria da empresa, o que permite atualizar informações sem retreinar o modelo.
- RAG: recupera documentos, políticas e catálogos antes de responder.
- Atualização imediata ao carregar ou modificar um documento-fonte.
- Menos alucinações: cada resposta se baseia em conteúdo verificável.
- O fine-tuning é reservado para ajustes de estilo ou formato.
O agente pode modificar dados sem supervisão?
Não de forma indiscriminada: a empresa define em quais campos ele pode escrever automaticamente e quais exigem aprovação humana.
- Lista de permissões de propriedades nas quais o agente pode escrever.
- Alterações de valor ou etapa acima do limite definido passam por revisão.
- Histórico de auditoria com valor anterior e valor novo.
Com quais CRMs e fontes de dados ele trabalha?
Trabalha de forma nativa com HubSpot e se conecta por API a Salesforce, ERP e transcritores de chamadas.
- HubSpot: leitura e escrita de contatos, empresas e negócios.
- Fontes: e-mails, notas, transcrições do Aircall e reuniões.
- Saída: propriedades estruturadas prontas para relatórios.
Como ele melhora a precisão do forecast comercial?
Corrige valores e datas de fechamento com base nas evidências reais da conversa, eliminando o viés do registro manual.
- Detecção de negócios estagnados sem atividade recente.
- Alerta sobre datas de fechamento vencidas ou pouco realistas.
- Completude de campos críticos monitorada em painel.
Quanto tempo leva a implementação?
Entre 4 e 6 semanas, começando pela auditoria de dados e pelo dicionário de propriedades.
- Semanas 1-2: auditoria de qualidade e regras de validação.
- Semanas 3-4: algoritmos de extração e testes em amostra.
- Semanas 5-6: conexão bidirecional e monitoramento em produção.
Qual é o modelo de investimento e o retorno esperado?
Setup Fee de implantação mais retainer mensal; o retorno é observado em horas administrativas liberadas e na confiabilidade do pipeline.
- Menos tempo dos vendedores dedicado à inserção manual de dados.
- Redução de duplicados e de campos críticos vazios.
- Forecast com desvio mensurável em relação ao fechamento real.