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Plataforma de atendimento ao candidato ISMART

Centralização do serviço de atendimento ao cliente em uma única plataforma.
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Sobre a plataforma

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Nosso projeto é focado na otimização do atendimento aos candidatos do Ismart. Nosso objetivo é reduzir o tempo de atendimento individualizado, mantendo a personalização necessária para atender um público com variados níveis de conhecimento tecnológico.

Funcionalidades:

  • Interface Unificada: Desenvolvemos uma plataforma em que um colaborador pode receber e responder dúvidas provenientes de email e WhatsApp em uma única interface.

  • Chatbot Personalizado: Implementamos um chatbot com conhecimentos sobre o processo seletivo do Ismart, disponível no ambiente web do cliente e no WhatsApp da Ismart. O cliente pode optar falar com um atendente real se a sua dúvida não for resolvida.

  • Classificação Automática de Dúvidas: Para evitar questionários sobre o assunto da dúvida para o cliente, desenvolvendo uma rede neural que classifica textos vetorizados para determinar o assunto da dúvida tratada pelo colaborador após o atendimento. Isso permite uma análise mais precisa sobre atendimentos passados.

  • Sistema de Feedback do Candidato: Após a dúvida se dar como resolvida, o candidato responderá um formulário sobre a satisfação com o atendimento recebido.

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Construído com:

  • Django
  • Openai
  • Tensorflow
  • Keras
  • Langchain
  • Streamlit
  • Twilio

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Como utilizar?

Para rodar o projeto de forma local em seu computador, siga os seguintes passos

Pré-requisitos

Para rodar o projeto, é necessário ter a versão mais recente do Python instalada em sua máquina, assim como os requerimentos do projeto. Para instalar os requerimentos:

Clone o repositório

git clone https://github.com/insper-classroom/sprint-session-ismart-esmeralda

Instale os requerimentos

    pip install -r requirements.txt

Instalação

  1. Crie suas chaves secretas do Twilio e da OpenAI.

  2. Crie uma pasta no diretório do projeto chamada ".env"

  3. Dentro da pasta .env, coloque as suas chaves secretas

    OPENAI_API_KEY = <ENTER YOUR API KEY>
    TWILIO_SID = <ENTER YOUR TWILIO SID>
    TWILIO_AUTH = <ENTER YOUR TWILIO AUTH>

Iniciando o chatbot

Para executar o chatbot, é necessário iniciar um servidor separado do servidor principal do site. Siga os passos abaixo:

  1. Abra a pasta chatbot em uma nova janela do seu editor de código.
  2. No terminal integrado do seu editor de código, execute o seguinte comando:
    streamlit run streamlit_app.py

Iniciando o servidor

Para iniciar o servidor da aplicação, execute o seguinte comando no terminal integrado da aplicação principal:

    python manage.py runserver

Utilizando a aplicação

Para criar um usuário com permissões de colaborador, execute no terminal o comando:

    python manage.py createsuperuser

E forneça as credenciais desejadas para esse usuário. Esse usuário criado terá todas as permissões de colaborador dentro do sistema.

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Informações Importantes

  • Na versão Gratuita do Twillio é preciso que o usuário mande uma mensagem pré-definida para o número do colaborador antes de enviar qualquer dúvida. Essa mensagem é gerada aleatoriamente de conta para conta, e é uma limitação da versão gratuita do Twilio. No nosso caso, antes de mandar algo, o usuário deve mandar a seguinte mensagem para o número:
join century-anyway
  • Nossa aplicação utiliza dois servidores. Para permitir que o Twilio envie requisições quando o número recebe uma mensagem, é necessário que os servidores estejam acessíveis externamente. Como servidores locais não podem receber requisições externas, utilizamos um sistema de encaminhamento de porta (port forwarding) para expor o servidor local e permitir que ele receba requisições do Twilio.

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Histórias de usuário implementadas

Nível Básico

  • 1. Eu, COMO colaborador da iSMART, quero efetuar login PARA ver o painel inicial com as dúvidas.
  • 2. Eu COMO usuário quero recuperar a senha do sistema PARA conseguir acessar o mesmo.
  • 3. Eu, COMO colaborador da iSMART, quero visualizar na tela de atendimento aos usuários, as dúvidas por plataforma (Whats, email e site), por usuário e por tema, PARA responder às dúvidas dos alunos.
  • 4. Eu COMO colaborador preciso ver quantos usuários estão na fila, PARA saber se devo acionar outro colaborador para auxiliar nas respostas.
  • 5. Eu COMO aluno(a) quero acessar uma área de atendimento PARA sanar dúvidas sobre o iSMART via what’s direto.
  • 6. Eu COMO cliente quero saber o tempo médio de resposta, PARA saber quanto tempo levarei para sanar todas as dúvidas.

Nível Proficiente

  • 7. Eu COMO colaborador do iSmart, quero ver o nível de satisfação dos usuários PARA entender a avaliação de atendimento.
  • 8. Eu, COMO colaborador da iSMART, quero ver as dúvidas que vêm por WhatsApp, email e canal de atendimento do site e que estas estejam todas integradas à plataforma, mas que eu saiba por qual canal veio aquela dúvida, PARA que seja possível responder em um único lugar.
  • 9. Eu, COMO cliente, gostaria de gerar um relatório com análises prévias das dúvidas sobre o processo seletivo PARA conseguir prever quais as dúvidas terão a chance de ser mais frequentes no próximo vestibular.

Nível Avançado

  • 10. Eu COMO cliente quero disponibilizar um BOT de atendimento automatizado, com respostas para as perguntas mais frequentes elaboradas a partir da base de respostas anteriores, PARA que o usuário seja atendido de forma mais rápida.
  • 11. Eu COMO cliente quero conseguir ajustar quais serão as perguntas com resposta automatizada para cada etapa do processo seletivo, PARA reduzir o esforço de ter um atendente humano.

Próximos passos

  • Adicionar funcionalidades ao chatbot
  • Integrar outras plataformas, como Instagram à plataforma do colaborador
  • Sugerir respostas rápidas para o colaborador, por meio de uma IA, que aprende por meio do estilo de escrita e resposta de cada colaborador.

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Contato

Gustavo Victor Valente Braga e Souza - LinkedIn - gustavovvbs@al.insper.edu.br

João Pedro Miguel - LinkedIn

Bruno Oberhuber - LinkedIn

Raphael Lafer - LinkedIn

Matheus Vicco - LinkedIn

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About

sprint-session-ismart-esmeralda created by GitHub Classroom

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