No primeiro artigo, «Voice-to-Visit no Proxima Cloud CRM: como a AI transforma voz em dados estruturados no CRM», analisamos a lógica do Voice-to-Visit: da transcrição de voz ao mapeamento com AI das informações para campos estruturados do cartão da visita.
Agora vamos mostrar isso em um cenário específico — uma visita de um representante médico a um médico com a promoção de uma única marca.
Este não é um teste de todos os tipos possíveis de visita. Aqui, mostramos de forma intencional um caso simples e claro: marca, acordo, apresentação, resultado da reunião e próximas ações.
Conteúdo
Análise do relatório Voice-to-Visit do representante médico
Faremos isso intencionalmente não apenas em um tablet, mas também em um telefone, que nos parece a opção mais conveniente no dia a dia. Afinal, o Voice-to-Visit, como ferramenta do aplicativo móvel Proxima Cloud CRM, está disponível para diferentes dispositivos móveis. E, embora para apresentações interativas do Proxima CLM seja mais prático utilizar a versão para tablet, o relatório pode ser ditado simplesmente durante uma xícara de café entre as visitas.
Cenário inicial da fala
O representante médico realiza uma visita.
Durante a reunião, ele:
- promove Alpafix;
- utiliza uma apresentação e materiais promocionais (se disponíveis);
- discute os indicadores atuais e chega a um acordo sobre o plano;
- recebe uma solicitação para levar materiais adicionais;
- registra um resultado positivo da reunião;
- cria um lembrete para a próxima visita.
Após a reunião, em vez de abrir sucessivamente vários blocos do cartão da visita, o colaborador da equipe de campo inicia Fill with voice.
Capturas de tela 1–4. Visita de teste a um médico: o representante médico inicia Fill with voice diretamente pelo cartão da visita.
Fala natural em vez de ler os nomes dos campos
Para o teste, não utilizamos um cenário mecânico no estilo «Brand — Alpafix, Agreement — 39, 30, 10».
Capturas de tela 5–6. Entrada por voz do relatório antes de encerrar a visita ao médico.
A fala soa como uma anotação normal do representante após a reunião:
«Durante a visita ao médico, promovi a marca Alpafix. No início da visita, retomei os resultados do acordo anterior sobre o Alpafix e discuti com o médico o resultado atual da marca.
Conversamos sobre o uso do produto, seus principais benefícios e os argumentos-chave para recomendação.
Para a apresentação, utilizei a Proxima Alpha Brand Campaign.
Durante a visita, também entreguei os materiais promocionais Branded USB Flash Drive e Alpha Clinical Insights.
Em relação ao acordo sobre o Alpafix: potencial — trinta e nove. Plano — trinta. Realizado — dez.
Na próxima visita, preciso verificar se o resultado do Alpafix atingiu vinte prescrições.
A visita foi bem-sucedida. O médico demonstrou interesse no Alpafix, reagiu positivamente às informações apresentadas e fez algumas perguntas adicionais sobre o produto.
O médico também pediu que, na próxima visita, eu leve informações adicionais sobre o Alpafix e materiais com uma descrição mais detalhada do uso do produto.
Na próxima visita, preciso verificar o resultado do Alpafix, discutir a evolução das prescrições e definir os próximos passos para a marca.»
Este é um princípio importante do Voice-to-Visit: o representante farmacêutico não precisa ler a estrutura técnica do CRM. Ele fala de forma natural, mas com especificidade suficiente para que a AI possa determinar o conteúdo.
O que o sistema deve entender a partir de uma única mensagem
A partir dessa fala, o Voice-to-Visit obtém vários fragmentos com significados diferentes:
| Parte da fala | Dados do CRM |
|---|---|
| «promovi a marca Alpafix» | Products → Alpafix |
| «foram utilizados materiais promocionais Branded USB Flash Drive» | Materials → Branded USB Flash Drive |
| «potencial 39» | Agreement → Potential = 39 |
| «plano 30» | Agreement → Target scripts = 30 |
| «realizado… 10» | Agreement → Actual scripts = 10 |
| «A visita foi bem-sucedida» | Call Result |
| «levar informações adicionais sobre Alpafix…» | Reminder |
| «verificar o resultado de Alpafix…» | Reminder |
É justamente aqui que fica clara a diferença entre o speech-to-text convencional e o Voice-to-Visit.
O sistema não recebe apenas um grande bloco de texto. A AI identifica o papel semântico de partes individuais da fala e as distribui pelos blocos correspondentes do cartão da visita.
Agreement em um cartão real do Proxima Cloud CRM
Em nosso exemplo, o funcionamento do Agreement é o que pode ser visto de forma mais clara.
O colaborador de campo disse:
«O potencial é trinta e nove. O plano era de trinta prescrições. O realizado é dez».
Para Alpafix, a estrutura esperada no CRM é:
Potential (per month) — 39.00, Target scripts (per month) — 30.00, Actual scripts (per month) — 10.00
Isso corresponde à lógica de produto Potential / Plan / Actual que o Voice-to-Visit utiliza para Agreement e para os parâmetros correspondentes do acordo, e apenas para a marca que realmente foi promovida, e não para uma marca que apenas estava previamente definida para promoção.
Capturas de tela 7–8. Marcas definidas para promoção antes da visita.
Capturas de tela 9–10. Resultado do Voice-to-Visit para Agreement: Potential = 39, Plan = 30, Actual = 10 são transformados nos indicadores estruturados correspondentes do CRM para o produto promovido.
A apresentação e os materiais para a próxima visita são contextos diferentes
Na fala, há dois eventos diferentes.
O primeiro já aconteceu:
«Foi utilizada uma apresentação… entreguei os materiais promocionais Branded USB Flash Drive…».
Este é o contexto de Materials.
O segundo diz respeito ao futuro:
«pediu que eu levasse informações adicionais sobre Alpafix na próxima visita…».
Este é o contexto de Next Visit Reminder.
Dessa forma, a linguagem natural pode conter várias frases semelhantes em termos de tema, mas com diferentes funções de negócio.
Em um ambiente real do cliente, o nome exato da apresentação ou de outro material deve corresponder a um material disponível para o usuário e à configuração do CRM — então o Voice-to-Visit poderá associar o que foi dito ao objeto correspondente e registrá-lo na visita.
O resultado da visita também não exige um comando especial
A pessoa simplesmente descreve a reunião:
“A consulta correu bem. O médico se mostrou interessado…”.
Em seguida, a AI identifica o conteúdo como o resultado da visita: o LLM analisa o tom e o conteúdo da reunião e os associa a um resultado permitido no ambiente de negócios específico.
Stop — transcrição, depois mapeamento com AI
Após concluir o relatório de voz, o representante médico toca em Stop.
Primeiro, o sistema reconhece a fala e a converte em texto. Depois, a AI analisa a transcrição e gera as alterações sugeridas para o cartão. Em seguida, o usuário passa para a revisão dos resultados.
Capturas de tela 11–12. Após a conclusão do relatório de voz, o sistema inicia a transcrição e o processamento com AI.
Revisão antes de aplicar as alterações
Após o mapeamento com AI, o usuário vê os valores sugeridos.
Para alguns campos, podem ser exibidos níveis High, Medium ou Low confidence — essa é uma avaliação da confiança da AI, e não uma confirmação automática de que a interpretação esteja correta.
O representante médico revisa o resultado e corrige ou adiciona um campo, se necessário. A transcrição permite verificar como o Voice-to-Visit reconheceu a fala natural da pessoa.
Capturas de tela 13–16. O próprio usuário confirma a versão sugerida pelo Voice-to-Visit.
Como resultado — um cartão padrão do CRM, e não um relatório separado de AI
Após a confirmação, as informações passam a fazer parte do cartão de visita padrão do Proxima Cloud CRM.
Ou seja, o usuário continua trabalhando não com uma «anotação separada de AI», mas com os dados comuns dos campos do CRM: Products, Agreement, Materials, Call Result, Reminder.
Eles podem ser visualizados e, se necessário, editados na interface habitual.
Capturas de tela 17–20. Após a confirmação, os resultados do relatório de voz tornam-se dados estruturados do cartão de visita padrão do Proxima Cloud CRM.
Agora a visita pode ser encerrada.
Capturas de tela 21–24. Encerramento da visita após o preenchimento do cartão por meio do assistente de voz Voice-to-Visit do Proxima Cloud CRM.
Por que este cenário é ilustrativo
Em uma única mensagem de voz curta, conseguimos transmitir:
marca → apresentação → três indicadores numéricos de Agreement → resultado da reunião → próximas ações.
Ao mesmo tempo, as frases permaneceram naturais.
É justamente nisso que está o principal valor do Voice-to-Visit: não obrigar a pessoa a falar na linguagem dos campos do CRM, mas ensinar o sistema a interpretar corretamente a linguagem do trabalho real de um representante de uma empresa farmacêutica.
Nas próximas iterações, a equipe continua aprimorando outros tipos de visitas e cenários — incluindo visitas a farmácias, diferentes conjuntos de materiais promocionais, marcas e configurações de Agreement. Como resultado, o mapeamento com AI e as regras de funcionamento da função continuarão sendo aprimorados e ampliados.
Experimente o Voice-to-Visit no seu trabalho
Reduza o tempo gasto no preenchimento rotineiro de relatórios após as visitas.
Se você já usa o Proxima Cloud CRM, peça ao seu administrador que ative o Voice-to-Visit. Experimente a função e compartilhe conosco seus comentários e sugestões.
Se você está procurando um CRM para uma empresa farmacêutica, solicite uma demonstração do Proxima Cloud CRM para ver como as modernas ferramentas de AI funcionam em processos reais de negócio.
