Categorização automática das objeções durante a conversa
Objeções × Motivo de Perda Final
Correlação entre objeção detectada e desfecho do lead
Objeção (IA)
Motivo de Perda (SDR)
Freq.
Impacto
Preço
Sem Budget
28x
Alto
Processo
Não quer falar com robô
18x
Alto
Timing
Momento errado
12x
Médio
Necessidade
Não é o produto certo
9x
Médio
Outro
Sem retorno
7x
Baixo
Tempo & Gargalos
Tempo Médio por Etapa do Funil
Dias médios em cada fase — identifica gargalos
Follow-ups por Lead até Qualificação
Quantos FUPs são necessários antes do lead responder
⚠️ Crítico: 14 conversas com SLA de resposta classificado como "Crítico" pelo analisador de conversa da IA. Ação imediata necessária.
⚠️ Atenção: Taxa de fallback acima da meta nos últimos 7 dias — 34% vs. meta de 20%. Revisar o prompt v2.3.
KPIs da IA
Taxa de Autonomia
66%
Meta: 70%
Taxa de Fallback
34%
Acima da meta (20%)
Taxa de Resposta IA
62%
Meta: 70%
Qualificados pela IA
58
65% do total qualificado
Versão do Prompt Ativa
v2.3
Desde 01/04/2026
Solicitaram Humano
4
Labels: solicitou_atendimento_humano
Temperatura & Sentimento
IA vs. Humano — Conversão por Etapa
Taxa de qualificação e agendamento por tipo de atendimento
Temperatura dos Leads (Análise de Sentimento)
Baseado em 59 conversas com análise completa
🔥
Quente
34
57,6%
🌡️
Morno
16
27,1%
❄️
Frio
9
15,3%
Produtos & Necessidades Detectados pela IA
Produtos Citados nas Conversas
Menções extraídas automaticamente do campo analise_conversa (85 total)
Categorias de Necessidade do Lead
Classificação automática das dores detectadas pela IA (48 total)
Temas de Conversa & Gaps
Temas Abordados nas Conversas
Categorias de assuntos detectados pela IA (105 total)
Principais Gaps de Funcionalidade
Dúvidas que a IA não soube responder — retroalimentar prompt e produto
Gap / Dúvida
Freq.
Impacto
Integração com PMS específico
34x
Alto
Preço / Tabela de planos
28x
Alto
Diária média variável
22x
Médio
Assessoria em Revenue Management
18x
Médio
Pacotes turísticos / agências
14x
Médio
Suporte pós-venda / SLA
11x
Baixo
Qualidade & Versões
Autonomia da IA por Versão de Prompt
Evolução da taxa de autonomia e fallback ao longo das versões
SLA de Resposta SDR (Classificação da IA)
Classificação automática extraída do campo analise_conversa
KPIs de Marketing & ICP
Custo por Lead (CPL)
R$18
↓ 8% vs. mês anterior
Custo por Agendamento
R$156
Meta: R$120
Ticket Médio Estimado
R$4.630
↑ 12% vs. mês anterior
Score Médio do Lead
6,4/10
Meta: 7,0
Dados Completos
15,4%
Muito abaixo do ideal
Leads Reengajados
47
Taxa de recuperação: 18%
Perfil do Lead & Origem
Conversão por Fonte de Aquisição
Volume, qualificação e agendamento por canal
Fonte
Leads
Qualif.
% Qualif.
Agend.
% Agend.
Facebook Ads
405
42
10,4%
16
3,9%
WhatsApp (Orgânico)
198
24
12,1%
10
5,1%
Site / Landing Page
162
15
9,3%
5
3,1%
Calculadora
90
6
6,7%
2
2,2%
Blip (Chatbot)
45
2
4,4%
1
2,2%
Tipo de Estabelecimento
Distribuição por categoria do lead
Cargo do Contato & Perfil Geográfico
Cargo do Contato vs. Conversão
Quem decide: perfil do interlocutor por etapa do funil
Leads por Estado (Top 10)
Concentração geográfica dos leads
Tamanho do Estabelecimento & Diária
Distribuição por Número de Quartos
Tamanho dos estabelecimentos no funil
Faixa de Diária Média (R$)
Distribuição de ticket médio dos estabelecimentos qualificados
Insights Estratégicos
🔥 Temperatura × Conversão
Leads Quentes convertem 4,2x mais
Leads classificados como "Quentes" pela IA têm taxa de agendamento de 18,3%, contra 4,1% dos "Mornos" e 1,2% dos "Frios". O SDR deve priorizar contato imediato com leads quentes.
🛒 Produto × Qualificação
Motor de Reservas lidera interesse
Leads que citam "Motor de Reservas" + "Channel Manager" têm taxa de qualificação 2,3x maior que os que citam apenas "Omnibees" genérico. Campanhas devem focar em produtos específicos.
⏰ Hora × Engajamento
Pico de leads: 13h–14h e 19h–20h
534 leads com hora registrada mostram picos entre 13h–14h (101 leads) e 19h–20h (88 leads). Terça a quinta concentram 63% do volume. O time deve ter cobertura nesses horários.
💰 Diária × Conversão
Diária >R$500 = ICP mais qualificado
Dos 33 leads com diária preenchida, os com diária acima de R$500 têm taxa de qualificação de 78%, contra 31% dos abaixo de R$500. Diária média real: R$1.064 (mediana: R$250).
🏨 Quartos × Pipeline
Sweet Spot: 20–50 quartos
Estabelecimentos com 20–50 quartos representam o maior volume de pipeline qualificado. Abaixo de 10 quartos, a taxa de desqualificação é 3x maior. Acima de 100, o ciclo de venda é mais longo.
📋 Necessidade × Produto
Necessidade de "vendas" → Motor de Reservas
Leads com necessidade classificada como "vendas" citam Motor de Reservas em 72% das vezes. Leads com necessidade de "gestão" citam PMS e Channel Manager. Isso permite personalizar o pitch automaticamente.
Temperatura × Conversão por Etapa
Taxa de Conversão por Temperatura do Lead
Validação da precisão do sentimento da IA
Produtos Citados × Taxa de Qualificação
Quais produtos geram leads mais qualificados
Mapa de Calor: Hora do Dia × Dia da Semana
Volume de Leads por Hora e Dia da Semana
Identifica os melhores horários para cobertura do time — baseado em 534 leads com hora registrada
Perfil ICP: Quartos × Diária
Distribuição de Leads por Faixa de Diária × Quartos
Identifica o "Sweet Spot" do ICP ideal
Source × Temperatura do Lead
Qual canal traz leads mais quentes
Necessidade × Produto Citado
Necessidade Detectada × Produto Mais Citado
Correlação entre dor do cliente e produto de interesse
FUPs Realizados × Taxa de Qualificação
Quantos follow-ups são necessários para qualificar
Campos Existentes no CRM (57 colunas)
Taxa de Preenchimento por Campo
Campos críticos com baixo preenchimento precisam de atenção
Campos por Categoria
Distribuição dos 57 campos por grupo funcional
Campos Extraídos do JSON da IA (analise_conversa)
Novos Campos Recomendados para Adicionar ao CRM
🧠 Score Preditivo: Probabilidades calculadas com base em temperatura da IA, perfil do estabelecimento, source, cargo do contato, número de quartos, diária média e histórico de interação. Dados ilustrativos.
KPIs do Modelo Preditivo
Leads Alta Prob. Qualif.
127
Score ≥70% → prioridade máxima
Leads Alta Prob. Conversão
43
Score ≥65% → acionar SDR sênior
Acurácia do Modelo
78%
Baseado em 89 qualificações reais
Leads em Risco
214
Score <25% → reengajamento
Valor Esperado (Pipeline)
R$538k
Soma ponderada pelo score
Leads Não Pontuados
516
Dados insuficientes para score
Distribuição de Score de Qualificação
Distribuição de Probabilidade de Qualificação
Concentração dos leads por faixa de score (%)
Score de Conversão vs. Qualificação
Relação entre as duas probabilidades por segmento de lead
Fatores que Mais Influenciam o Score
Peso de Cada Variável no Score de Qualificação
Importância relativa de cada sinal para prever qualificação
Score Médio por Fonte de Aquisição
Qual canal traz leads com maior probabilidade preditiva
Top Leads por Score Preditivo (Dados Ilustrativos)
Leads Priorizados pelo Modelo
Ordenados por probabilidade de conversão — ação imediata recomendada
Evolução do Score ao Longo do Funil
Score Médio por Etapa do Funil
Leads com score mais alto avançam mais rápido no funil?
Score de Qualificação por Temperatura da IA
Validação cruzada: temperatura vs. probabilidade preditiva
Visão Geral do Pipeline de Receita
Pipeline Total
R$4,12M
↑ 24% vs. mês anterior
Pipeline Ponderado
R$892k
Ajustado pela prob. de conversão
Receita Fechada (Mês)
R$87k
↑ 9% vs. mês anterior
Receita Prevista (90d)
R$312k
Baseado no score preditivo
Ticket Médio
R$10.875
↑ 12% vs. mês anterior
Ciclo Médio de Venda
18 dias
Meta: 14 dias
Funil de Receita por Etapa
Potencial de Receita em Cada Etapa do Funil
Volume de leads × ticket médio estimado × probabilidade de conversão — dados ilustrativos
MRR por Faixa de Faturamento do Hotel
Resumo por Faixa de Receita Potencial
Faturamento mensal estimado do hotel × taxas de conversão históricas reais → MRR Total Potencial e MRR Provável
Faixa de Faturamento
Total Leads
Won
Lost
Taxa Conv.
MRR Médio Won
MRR Total Won
MRR Total Potencial
MRR Provável
MRR Provável (barra)
MRR Provável por Etapa do Funil × Faixa de Faturamento
MRR Provável por Faixa (R$)
MRR esperado aplicando a taxa de conversão histórica a cada faixa
Taxa de Conversão Histórica por Faixa
Quanto maior o faturamento do hotel, maior a taxa de conversão
MRR Total Potencial vs. MRR Provável por Faixa
Compara o teto de MRR (todos os leads convertidos) com o MRR esperado pelas taxas históricas
MRR Provável por Etapa do Funil
MRR Provável em Cada Etapa — Visão Consolidada
Aplica a taxa de conversão histórica média ponderada sobre os leads em cada etapa do funil
Análise de Receita
Receita Fechada vs. Prevista (Mensal)
Comparação entre receita realizada e projeção preditiva
Pipeline por Etapa (Valor R$)
Distribuição do valor potencial ao longo do funil
Receita por Segmento
Pipeline por Tipo de Estabelecimento
Onde está concentrado o maior potencial de receita
Receita Prevista por Faixa de Score
Quanto vale o pipeline de cada faixa de probabilidade
Velocidade & Ciclo de Venda
Tempo Médio até Fechamento por Fonte
Qual canal fecha mais rápido (dias médios do lead ao won)
Receita Acumulada no Ano
Evolução da receita fechada + projeção até dezembro