No Chatwoot, você pode usar o Jev para classificar o assunto de uma conversa entre opções definidas por você, como dúvida comercial, problema técnico ou solicitação de cancelamento. O modelo recebe as mensagens selecionadas, responde à pergunta configurada e devolve uma categoria para o workflow.

Você pode usar essa classificação para organizar os atendimentos no Chatwoot. O cliente envia mensagens pelo WhatsApp, pelo email ou pelo chat do site e o histórico fica disponível para os atendentes. Com o n8n conectando o Chatwoot ao Jev, esse histórico pode ser analisado para atribuir tags conforme o assunto da conversa.

As tags permitem que você filtre os atendimentos e encontre conversas sobre o mesmo tema. A automação relaciona cada categoria retornada pelo Jev à label correspondente no Chatwoot, que usa esse nome para as marcações. A responsabilidade pela aplicação dessas respostas continua com você, como desenvolve o artigo sobre o trabalho do desenvolvedor com IA.

Direto ao ponto

Envie ao Jev apenas as mensagens necessárias para classificar o assunto. No n8n, associe a categoria a uma label permitida e preserve as marcações existentes antes de atualizar a conversa no Chatwoot.

Classificando o assunto de uma conversa

Considere um cliente que envia a mensagem: “Troquei de celular e não consigo acessar o aplicativo”. Você pode enviar esse texto ao Jev e perguntar qual categoria descreve melhor a solicitação, oferecendo alternativas como autenticacao, financeiro, comercial e outro.

Nesse exemplo, o problema relatado favorece a categoria autenticacao. O n8n recebe a classificação e pode aplicar a label correspondente à conversa no Chatwoot. Ao filtrar os atendimentos por essa label, você encontra o caso junto de outras solicitações sobre autenticação.

Algumas mensagens dependem do histórico anterior. Se o cliente escrever apenas “continua acontecendo”, recupere as mensagens que explicam o problema antes de chamar o Jev. No n8n, mantenha a sequência que permite relacionar essa resposta à solicitação original.

O rótulo autenticacao permite filtrar o caso. Para encaminhá-lo ao suporte de acesso, configure a atribuição no workflow ou nas automações do Chatwoot. O atendente ainda precisa conferir se o cliente esqueceu a senha, perdeu o segundo fator ou teve a sessão encerrada, pois a primeira mensagem não identifica a causa.

Preparando as mensagens no n8n

A análise precisa receber as mensagens que descrevem o assunto atual do atendimento. No exemplo do cliente que trocou de celular, a primeira mensagem já permite reconhecer uma dificuldade de acesso. Se a conversa continuar, você pode incluir a pergunta do atendente e a resposta do cliente para esclarecer o que aconteceu.

Considere esta sequência:

Cliente: Troquei de celular e não consigo acessar o aplicativo.

Atendente: Você recebe alguma mensagem de erro?

Cliente: O aplicativo solicita um código, mas meu autenticador ficou no celular antigo.

A última resposta esclarece que a dificuldade envolve a autenticação. Ao enviar somente essa mensagem ao Jev, o modelo perde parte da explicação. Preserve a sequência e registre o papel do remetente em cada trecho para que a classificação considere a solicitação inicial e a resposta do atendente.

Um estado preparado para a análise poderia ter este formato:

1
{
2
  "messages": [
3
    {
4
      "sender": "customer",
5
      "text": "Troquei de celular e não consigo acessar o aplicativo."
6
    },
7
    {
8
      "sender": "agent",
9
      "text": "Você recebe alguma mensagem de erro?"
10
    },
11
    {
12
      "sender": "customer",
13
      "text": "O aplicativo solicita um código, mas meu autenticador ficou no celular antigo."
14
    }
15
  ]
16
}

Esse JSON ilustra uma estrutura organizada no n8n. Preencha os campos com as mensagens recuperadas do Chatwoot, mantendo a ordem da conversa e a distinção entre cliente e atendente.

Conserve no workflow os IDs exigidos pela API para atualizar a conversa correta. Eles não precisam acompanhar o texto enviado ao Jev. Retire nome, telefone e email dos campos e dos trechos das mensagens quando essas informações não ajudarem a identificar o assunto.

As labels existentes podem permanecer no n8n durante a análise. A preparação das mensagens e do estado segue a separação mostrada no artigo sobre histórico de leads no Mautic com Jev. Quando o Jev devolver a classificação, o workflow terá essas marcações disponíveis para preparar a atualização sem remover tags que continuam válidas.

Definindo as categorias da conversa

Com as mensagens organizadas, você pode usar uma pergunta do tipo Choice para classificar o assunto. Esse tipo de pergunta recebe uma lista de alternativas e devolve a opção selecionada, acompanhada da distribuição de probabilidades e de uma medida de confiança.

As alternativas devem representar os assuntos que você quer identificar no Chatwoot. Para a dificuldade de autenticação do exemplo, podemos trabalhar com quatro categorias:

1
{
2
  "questions": {
3
    "assunto": {
4
      "type": "choice",
5
      "instructions": "Qual categoria descreve melhor a solicitação atual do cliente? Considere a sequência das mensagens e use outro quando nenhuma categoria corresponder ao assunto.",
6
      "criteria": {
7
        "autenticacao": "Dificuldades para acessar o aplicativo, recuperar senha ou concluir o segundo fator.",
8
        "financeiro": "Dúvidas ou problemas com cobranças, pagamentos, notas fiscais e reembolsos.",
9
        "comercial": "Interesse em preços, planos, contratação ou demonstração do serviço.",
10
        "outro": "Assunto fora das categorias disponíveis ou informação insuficiente para classificar."
11
      }
12
    }
13
  }
14
}

Esse trecho representa o campo questions da chamada ao Jev. As mensagens preparadas no n8n compõem o campo state, permitindo que o modelo avalie a pergunta sobre o histórico recebido.

Na conversa do exemplo, a troca de celular e a dificuldade para obter o código apontam para autenticacao. O modelo classifica o assunto, mas não precisa descobrir como recuperar o acesso. A investigação e as orientações ao cliente continuam no atendimento.

As descrições também ajudam a distinguir categorias próximas. Uma pergunta sobre o preço de um plano pertence a comercial, enquanto uma reclamação sobre cobrança duplicada pertence a financeiro. Se esses assuntos estiverem descritos de forma ambígua, você poderá receber classificações inconsistentes mesmo com uma lista curta.

O Choice seleciona um assunto por pergunta. Para marcar também a urgência, crie uma avaliação separada com opções próprias. Assim, uma conversa pode receber uma label de assunto e outra de prioridade sem combinar categorias, como financeiro-urgente.

Antes de integrar a atualização, confira se os nomes usados nas alternativas correspondem às labels cadastradas no Chatwoot. Essa correspondência permite aplicar a categoria escolhida sem criar variações de grafia para o mesmo assunto.

Aplicando a classificação como label no Chatwoot

Depois de receber a resposta do Jev, o n8n precisa conferir se a categoria corresponde a uma label autorizada para essa automação. No exemplo do cliente que trocou de celular, a classificação autenticacao pode ser aplicada à conversa identificada no início do workflow.

Antes da atualização, consulte as labels atuais. Eu preservaria as marcações de outras finalidades porque a API do Chatwoot substitui a lista associada à conversa, e enviar apenas autenticacao pode apagá-las. Esse comportamento está descrito na documentação do endpoint de labels.

Suponha que o atendimento já tenha a label cliente-ativo. Inclua essa marcação e o novo assunto no corpo da requisição para manter ambas na conversa:

1
{
2
  "labels": [
3
    "cliente-ativo",
4
    "autenticacao"
5
  ]
6
}

No Node HTTP Request do n8n, a atualização usa o método POST neste caminho da sua instalação:

1
/api/v1/accounts/{account_id}/conversations/{conversation_id}/labels

Os IDs selecionam o workspace e a conversa. A autenticação usa o header api_access_token e as permissões do usuário associado ao token. A documentação citada especifica esses campos.

Para futuras classificações, defina quais labels o workflow pode substituir. Se ele administra o assunto atual da conversa, uma nova categoria pode substituir a anterior aplicada pela própria automação. Marcações adicionadas pelo atendente para outras finalidades precisam ser preservadas. Acumular todas as categorias retornadas ao longo do atendimento pode deixar assuntos antigos nos filtros.

Você também pode condicionar a atualização à confiança retornada pelo Jev. Quando o resultado não atender ao limite que você testou, mantenha as marcações e encaminhe a classificação para conferência. A opção outro deve receber um tratamento definido no workflow, como uma revisão pelo atendente.

Depois da chamada, confira a resposta da API e as labels exibidas na conversa. No exemplo, cliente-ativo deve continuar presente, acompanhada de autenticacao.

Testando com conversas já atendidas

Para conferir as classificações, selecione conversas cujo assunto você consiga identificar pelo histórico. Inclua falhas de autenticação, dúvidas comerciais e problemas financeiros, além de mensagens incompletas que exigiram esclarecimentos do atendente.

Na primeira execução, guarde as respostas do Jev sem atualizar as labels. Compare a categoria escolhida com as mensagens enviadas ao modelo. Se usar apenas o início de um atendimento, avalie o resultado considerando as informações disponíveis naquele momento, pois a conversa completa pode revelar detalhes que o modelo ainda não recebeu.

No exemplo da troca de celular, o histórico aponta para uma dificuldade de autenticação. Se o Jev escolher comercial, confira se as mensagens chegaram na ordem correta e se a descrição de autenticacao contempla esse tipo de solicitação. Ajuste uma descrição por vez e repita a análise sobre os mesmos casos para acompanhar o efeito da mudança.

“Quero falar sobre meu plano” pode se referir à contratação, a uma cobrança ou ao uso do serviço. Se a classificação for outro ou não atingir o limite conferido nos testes, configure o n8n para abrir uma tarefa de revisão antes de atualizar a label.

Depois de revisar as classificações, eu testaria a atualização em uma conversa reservada para isso. Adicione uma label que deva ser preservada, execute o fluxo e confira se ela continua presente junto da categoria retornada pelo Jev.

Execute o mesmo caso novamente para verificar se o workflow mantém as labels esperadas. Depois, simule uma mudança de assunto e confira se a categoria anterior é substituída conforme a configuração, preservando as marcações que o atendente adicionou para outras finalidades.

Ao começar a classificar atendimentos reais, acompanhe as correções feitas pelos atendentes. Se dúvidas sobre preço estiverem recebendo financeiro, por exemplo, revise a distinção entre essa categoria e comercial usando as mensagens que produziram a confusão.

Se o atendimento também começa pelo WhatsApp, o artigo sobre custo de um agente de WhatsApp mostra como manter uma etapa humana no fluxo comercial. Para outra integração de mensagens, veja como avaliar a entregabilidade de emails transacionais.

O Plano Martech da Promovaweb aprofunda a construção de automações de marketing e atendimento com essas ferramentas.