Design de Chatbots: Tudo o que Você Precisa para Criar Bots Melhores em 2025

Quando eu era criança, passava horas projetando cidades de Lego: lojinhas, ruas sinuosas e aqueles minifiguras sempre sorridentes. Na época, achava que bastava um balde de peças. Mas a verdade é que até Lego precisa de pensamento em design.

No fim das contas, esse mesmo instinto de infância é a base do que faço hoje: criar chatbots de IA.

Com experiência em UI/UX e agora atuando como pesquisador de IA na Botpress — a plataforma por trás de centenas de milhares de chatbots implantados, incluindo vários premiados — vi de perto que tecnologia sozinha não basta.

O que diferencia os grandes chatbots é o design de chatbot.

Neste artigo, compartilho o roteiro comprovado que usei para criar chatbots que realmente funcionam. Vou mostrar como o design transforma bots básicos em excelentes, o que faz as conversas fluírem e como criar chatbots que as pessoas gostam de usar.

O que é design de chatbot?

Design de chatbot é o ponto de encontro entre experiência do usuário (UX), interface do usuário (UI) e tecnologias de IA como IA conversacional, criando chatbots de IA e assistentes de IA eficientes.

O objetivo do design de chatbot é tornar as conversas mais naturais, para que o usuário consiga o que precisa sem se sentir perdido.

Por que o design de chatbot é importante?

O design de chatbot é importante porque cada interação com o chatbot molda a percepção do usuário sobre seu produto.

Se a experiência for confusa, o usuário desiste. Pior: sai com uma impressão negativa da sua marca. Por outro lado, quando o design funciona, o cliente volta.

E isso é mais relevante do que nunca, já que 67% das pessoas usaram um chatbot para suporte ao cliente no último ano.

Na Botpress, ajudamos o VR Bank a criar um chatbot de IA para lidar com fluxos complexos de hipoteca e aposentadoria — ambos processos altamente regulados e historicamente manuais.

Combinando expertise em UX, conhecimento do assunto e compreensão avançada de linguagem natural, criamos um chatbot que guia usuários em decisões financeiras delicadas e envia dados direto para o CRM.

Com esse chatbot, ajudamos o VR Bank a economizar mais de €530.000 por ano.

É isso que um bom design de chatbot faz. Torna as interações úteis e impacta diretamente os resultados da organização.

Qual a diferença entre design de UI e design de UX em chatbots?

O design de UI do chatbot é sobre o que o usuário vê, enquanto o design de UX é sobre como o usuário se sente durante a interação.

UI (interface do usuário) inclui a janela de chat, botões, cores, ícones e balões de mensagem.

Resumindo: UI faz o chatbot parecer bonito.

UX (experiência do usuário) é sobre toda a jornada do usuário. Envolve o quão claro o bot se comunica e como ele ajuda o usuário a ir do ponto A ao Z. UX também inclui como o bot lida com erros.

Resumindo: UX torna o chatbot fácil e agradável de usar.

Boas Práticas de Design de UX para Chatbots

A forma como os usuários interagem com seu bot pode determinar se eles conseguem ajuda ou desistem completamente.

As práticas a seguir são as que vi fazerem mais diferença em implantações reais de bots. Elas são práticas essenciais para a implementação de chatbots.

Integre-se à Jornada do Usuário

O maior erro que vejo em implantações de chatbots é tratar o bot como um recurso extra.

Chatbots só geram valor quando estão integrados à jornada do usuário, guiando as pessoas para onde elas já querem ir.

Um exemplo perfeito (e delicioso) disso é o Fromeo, um chatbot que criamos para Les Producteurs de lait du Québec.

O Fromeo fica em destaque na página inicial do Fromages d’ici, atuando como um “mordomo digital de queijos” que convida os usuários para uma experiência que eles nem sabiam que precisavam.

A missão do Fromeo? Ajudar as pessoas a navegar por centenas de queijos do Quebec, oferecendo recomendações personalizadas por meio de uma conversa. Em vez de obrigar o usuário a navegar por infinitas categorias, o Fromeo oferece uma experiência simples: “O que você está com vontade hoje?”.

Esse é um exemplo clássico de como integrar um chatbot ao fluxo do usuário. Transforma uma navegação passiva em uma jornada interativa e de alto valor.

Defina Expectativas Claras desde o Início

A Ruby Labs usou essa abordagem ao expandir o suporte em seis aplicativos por assinatura.

Quando o usuário abre o chatbot de suporte, ele vê imediatamente quatro opções simples:

• Cancelar minha conta
• Dúvidas sobre cobrança
• Resolver um problema técnico
• Fazer uma pergunta geral

Esses botões guiam os usuários para resultados bem-sucedidos, mostrando logo de cara as necessidades mais comuns.

Não se trata de tecnologia sofisticada. Trata-se de mostrar às pessoas, de forma clara, com o que o bot pode ajudar.

Isso foi fundamental para que a Ruby Labs automatizasse mais de 4 milhões de atendimentos de suporte por mês, com uma taxa de resolução de 98%.

Também é importante ser transparente sobre o que o chatbot não pode fazer. Se ele não resolve reembolsos ou questões detalhadas de conta, avise logo no início.

Crie um Fluxo Conversacional Natural

Um dos motivos de eu usar tanto o ChatGPT é que as conversas parecem naturais.

O ChatGPT faz pausas e responde de um jeito que lembra um bate-papo real. Esse ritmo facilita absorver informações e manter o interesse, principalmente em perguntas complexas.

É isso que um bom fluxo conversacional proporciona e é assim que faço os chatbots soarem mais humanos.

Algumas dicas e truques que uso ao criar o fluxo conversacional:

• Manter as respostas curtas e objetivas
• Adicionar pequenas pausas entre as mensagens para que o usuário tenha tempo de processar o que está vendo

Como Estruturar o Design de UX de um Chatbot

1. Mergulhe na Pesquisa de Usuário e Descoberta de Intenções

Antes de desenhar um fluxo ou escrever qualquer mensagem, você precisa saber para quem está criando. Não em termos vagos de persona—usuários reais, objetivos reais, dificuldades reais.

É aqui que a maioria dos bots falha: são criados com base em suposições, não em evidências.

Comece respondendo a três perguntas fundamentais:

• Quem são os usuários típicos? (ex: novos visitantes, clientes recorrentes, funcionários?)
• Quais são seus objetivos? (ex: obter ajuda, fazer uma compra, rastrear algo, cancelar uma assinatura?)
• O que mais os frustra na experiência atual?

Você não vai encontrar essas respostas em um brainstorm. Converse com equipes como suporte, vendas e produto para entender onde os usuários mais têm dificuldades.

Depois, analise chamados de suporte, históricos de chat ou buscas no centro de ajuda para identificar padrões.

Com essa pesquisa, você cria um mapa de intenções: uma lista do que seu bot precisa resolver e como os usuários costumam pedir essas soluções.

2. Defina um Propósito Claro para seu Chatbot

Seu chatbot não precisa fazer tudo. Ele só precisa fazer uma coisa muito bem.

Antes de escrever qualquer mensagem, identifique o caso de uso de maior impacto — algo que os usuários realmente precisam e que sua equipe pode automatizar com confiança.

Procure um processo que esteja no ponto ideal:

• Alta frequência
• Irrita os usuários
• Segue um padrão previsível

Por exemplo, no e-commerce, normalmente é rastreamento de pedidos ou busca de produtos: ambos são frequentes, estruturados e de baixo risco para automação.

Depois de definir seu foco, escreva uma missão de uma linha para o bot. Algo como: “Ajudar usuários a cancelar a conta sem intervenção de agentes em menos de dois minutos.”

Agora, defina o sucesso numericamente. Você busca 80% de automação? Reduzir o tempo médio de atendimento? Menos escalonamentos?

3. Desenhe a Jornada Completa do Chat

Planeje toda a jornada do usuário antes de escrever qualquer mensagem. Isso é a base da experiência do usuário com chatbots.

Como Mapear a Jornada de um Chatbot como um Profissional

Este é o processo que sigo em todo projeto, seja para suporte ao cliente, onboarding ou captação de leads:

1. Onde o usuário encontra o bot? Página inicial? Central de ajuda? Página de checkout?
2. Como o bot vai entender o que o usuário quer? (palavras-chave, botões, entradas do usuário)
3. O que acontece após cada intenção? Esboce todas as variações
4. Quando e como o fluxo termina? Ele escala, conclui uma tarefa ou retorna dados?
5. O que acontece se algo der errado?

Exemplo de Jornada: Bot de Rastreamento de Pedidos

Aqui está um fluxo básico como referência:

1. [Mensagem de boas-vindas]: “Olá 👋 Quer rastrear um pedido, verificar o status da entrega ou fazer uma pergunta?”
   → Respostas rápidas: “Rastrear meu pedido”, “Informações de entrega”, “Falar com o suporte”‍
2. [Usuário seleciona ‘Rastrear meu pedido’]
3. [Bot pede o número do pedido]: “Claro! Você pode informar o número do seu pedido?”‍
4. [Verificar banco de dados]
   → Se encontrado: “Seu pedido está a caminho e deve chegar até as 16:00 de hoje.”
   → Se não encontrado: “Hmm, não consegui localizar esse número. Quer tentar novamente ou entrar em contato com o suporte?”‍
5. [Ação do usuário]
   → Tentar novamente ou encaminhar para um agente‍
6. [Fim da conversa]: “Fico feliz em ajudar. Precisa de mais alguma coisa antes de sair?”

4. Escreva e Teste Diálogos de Exemplo

Depois de mapear o fluxo do seu chatbot, é hora de focar nos detalhes que mais importam: as palavras que o bot realmente vai dizer.

Aqui está a regra que sempre sigo: se você não consegue escrever uma conversa realista para uma intenção, ainda não está pronto para construí-la.

Comece roteirizando de 3 a 5 diálogos de exemplo para seus principais casos de uso: cenários reais e específicos baseados na sua pesquisa com usuários. Eles devem refletir a linguagem que as pessoas realmente usam, não um texto corporativo genérico.

Por exemplo:

• Um usuário que acabou de ser cobrado em dobro e está frustrado.
• Alguém tentando redefinir a senha, mas não recebe o e-mail.
• Um usuário de primeira viagem que não sabe como cancelar o teste gratuito.

Escreva a interação completa, incluindo casos extremos e desvios inesperados. Se alguém der uma resposta incompleta ou fugir do roteiro, como o bot reage?

Mantenha as mensagens curtas e objetivas. Divida explicações em etapas lógicas e use quebras de linha para facilitar a leitura.

Depois de escrever, simule os diálogos com sua equipe ou, melhor ainda, com usuários reais.

Leia em voz alta.

Ao analisar os registros de usuários interagindo com o bot, veja onde as pessoas hesitam, interpretam errado ou fazem perguntas que seu roteiro não previu. Isso é, sem dúvida, o melhor jeito de melhorar os fluxos.

5. Construa Seu Chatbot

Agora que o fluxo e o conteúdo estão prontos, é hora de construir seu chatbot de IA.

Você vai precisar de:

• Mensagem de boas-vindas
• Intenções principais (FAQ, ajuda com conta, consulta de pedidos etc.)
• Lógica de encaminhamento para suporte
• Tratamento de tentativas e falhas

Sua equipe também deve decidir como o bot vai armazenar dados como números de pedidos ou preferências do usuário. Ele vai precisar chamar APIs para buscar informações de entrega ou disponibilidade em agenda? Deve lembrar interações anteriores?

Integre com ferramentas como Calendly ou Google Agenda para agendamento, Zendesk para suporte, e Stripe ou Shopify para transações. APIs personalizadas podem ajudar a conectar com seus sistemas internos.

6. Teste e Aprimore Continuamente

Depois que o bot estiver no ar, você vai descobrir rápido o que funciona e o que não funciona.

E para isso, podemos dizer: obrigado, análises de chatbot.

Nada supera dados reais de usuários reais para melhorar seu bot.

Algumas Métricas-Chave para Monitorar Após o Lançamento:

• Intenções mais comuns
• Nós com maior taxa de abandono
• Frases repetidas que acionam respostas de fallback
• Tempo por sessão / taxas de sucesso

Dica de especialista: Crie um "Registro de Melhorias do Bot".

Recomendo revisar esse registro a cada duas semanas. Acompanhe as atualizações e o impacto delas. Re-treine o reconhecimento de intenções conforme surgirem novos padrões.

Melhores Ferramentas para Design de UX de Chatbot

Ferramentas de Planejamento e Mapeamento

Elas ajudam a esboçar a lógica do chatbot antes de escrever qualquer código. São ideais para visualizar fluxos e identificar casos extremos.

Lucidchart

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Como alguém que cria chatbots por diversão (e trabalha em uma empresa de IA), essa é de longe uma das minhas ferramentas favoritas para planejar conversas.

É ótima para criar árvores de conversação detalhadas, caminhos de fallback e lógica de decisão.

Gosto especialmente de usar essa ferramenta quando trabalho com engenheiros ou equipes de suporte, porque tudo é muito visual e fácil de alinhar.

Bônus: a colaboração em tempo real é perfeita para trabalho assíncrono em equipe.

Miro

Costumo começar workshops de design de chatbot no Miro. É ótimo para jogar ideias brutas como intenções e exemplos de frases em um espaço visual.

Se o Lucidchart é onde formalizo as coisas, o Miro é onde acontece o pensamento criativo bagunçado. Também é ótimo para brainstorms iniciais em equipe ou para registrar insights de usuários após pesquisas.

Whimsical

É minha escolha quando quero rascunhar rapidamente uma conversa ou desenhar um fluxo simples de funcionalidade.

É perfeito quando estou trabalhando sozinho ou preciso mostrar um conceito para alguém sem precisar configurar uma ferramenta complexa.

Também é ótimo para manter tudo limpo e em alto nível, sem entrar em detalhes logo de cara.

Ferramentas de Teste e Pesquisa

Nenhuma estratégia de chatbot está completa sem testar interações reais de usuários. Essas ferramentas ajudam a validar o design da conversa e coletar feedback antes do lançamento.

PlaybookUX

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Já usei o PlaybookUX para rodar testes não moderados em protótipos de chatbot, e sempre recebo um feedback valioso.

Você recebe reações dos usuários e vê como navegam, tudo sem precisar agendar entrevistas.

É especialmente útil para identificar pontos onde os usuários interpretam mal o bot ou tomam caminhos inesperados no fluxo.

Maze

Gosto de usar o Maze para testes rápidos de validação.

Quando você só quer saber: Esse fluxo fez sentido?

Lookback

O Lookback permite entrevistas ao vivo e gravações de tela para você observar reações em tempo real e problemas de usabilidade.

Pessoalmente, já percebi pequenos problemas de tempo ou frases confusas só de ver um usuário hesitar por três segundos no meio da conversa.

Plataformas de Chatbot com IA

Essas são plataformas completas usadas na implementação do chatbot para realmente construir e publicar experiências conversacionais. Geralmente incluem ferramentas para lógica, integrações e processamento de linguagem natural.

Botpress

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Eu faço tudo no Botpress: ele equilibra perfeitamente a flexibilidade para desenvolvedores e o uso sem código.

O Botpress oferece uma plataforma completa para criar IA conversacional com suporte a NLU, RAG e fluxos personalizados.

O construtor visual é intuitivo para designers, e a plataforma permite testes e depuração em tempo real.

E é uma ótima opção para equipes que querem ir do conceito à produção com o mínimo de código.

O melhor de tudo? É grátis!

Rasa

Como alguém que não vem da área técnica, posso dizer que o Rasa exige mais conhecimento de engenharia. Já usei o Rasa para bots mais personalizados e pesados em machine learning, quando precisei de controle total sobre os modelos de intenção.

Mas se sua equipe tem experiência com Python e precisa construir algo além da lógica de arrastar e soltar, o Rasa é extremamente poderoso.

Dialogflow

O Dialogflow é ótimo para bots simples ou quando sua stack já está bem integrada ao Google Cloud.

Já usei para criar um bot de suporte de TI por voz que se conectava ao Google Agenda e Sheets.

Não é tão flexível para fluxos avançados ou lógicas personalizadas, mas funciona muito bem se suas necessidades forem simples.

Ferramentas de Análise e Otimização

Depois que seu chatbot estiver no ar, você vai precisar de informações sobre seu desempenho. Ferramentas de análise monitoram o comportamento dos usuários, sucesso das conversas, pontos de abandono e muito mais.

Botpress (integrado)

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Outro ponto do Botpress que eu gosto é a aba de análises integrada.

É muito fácil depurar fluxos no contexto e ver o que os usuários digitaram antes do bot se confundir.

Dashbot

Se você gerencia vários bots ou quer um painel dedicado para engajamento e desempenho, o Dashbot é uma ótima opção.

Ele oferece insights estruturados sobre retenção de usuários e acionadores de fallback, por exemplo.

Google Analytics (eventos personalizados)

Recomendo muito o Google Analytics para equipes de marketing que querem ver como o bot impacta conversões, taxas de rejeição ou engajamento geral da página.

Não é feito especificamente para chatbots, mas é excelente para uma análise mais ampla do funil.

Desenvolva Chatbots Mais Inteligentes

O design do chatbot é a base de toda experiência de chatbot de qualidade.

O Botpress é uma plataforma de agentes de IA que oferece a todos as ferramentas para criar e implantar agentes inteligentes com diálogo natural.

Com ferramentas de design integradas, modelos reutilizáveis e um poderoso motor de NLU, o Botpress facilita a criação de bots que não só funcionam, mas também parecem humanos.

Comece a construir hoje. É grátis.

Perguntas frequentes

Quanto tempo leva para criar e lançar um chatbot?

Projetar e lançar um chatbot funcional pode levar de algumas horas a várias semanas, dependendo da complexidade. Bots simples de FAQ podem entrar no ar em 2 a 3 horas, enquanto bots mais avançados que lidam com tarefas complexas podem levar alguns dias ou mais para garantir qualidade e confiabilidade.

Preciso saber programar para criar um chatbot?

Não é obrigatório saber programar para criar um chatbot, graças aos construtores visuais e ferramentas no-code oferecidas por plataformas como o Botpress (ou Dialogflow). No entanto, integrações complexas ou recursos especializados geralmente se beneficiam do suporte de desenvolvedores para ampliar as capacidades do bot.

Um chatbot pode lidar com vários idiomas ou dialetos no mesmo bot?

Um chatbot pode lidar com vários idiomas ou dialetos no mesmo bot se for projetado usando modelos de compreensão de linguagem natural (NLU) multilíngues e suportar dados de treinamento específicos para cada idioma. Muitas plataformas modernas de chatbot já oferecem recursos multilíngues integrados, mas ainda é necessário planejar bem as traduções e testar nuances de linguagem, contexto cultural e expectativas dos usuários em diferentes regiões.

Como posso medir se o design do meu chatbot foi bem-sucedido após o lançamento?

O sucesso do design do chatbot é medido após o lançamento com métricas como taxa de conclusão de tarefas, índice de satisfação dos usuários, taxa de fallback e tempo médio de resolução. Registros de conversas e feedback dos usuários ajudam a identificar pontos de atrito e a eficácia geral.

Quais erros comuns devo evitar ao criar conversas de chatbot?

Erros comuns no design de chatbots incluem usar linguagem robótica ou excessivamente formal, não deixar claro o que o bot pode fazer, criar fluxos rígidos que ignoram entradas inesperadas e não ter mensagens de fallback eficazes. Testar com usuários reais ajuda a garantir conversas naturais e interações úteis e fluidas.