Interações personalizadas com clientes podem fazer toda a diferença entre uma compra única e um cliente fiel. Imagine ter um bot no WhatsApp que não só responde às dúvidas dos clientes, mas lembra detalhes importantes sobre eles, suas preferências, problemas passados e informações pessoais que compartilharam. Esse nível de personalização antes era possível apenas com equipes dedicadas de atendimento ao cliente, mas agora pequenas empresas podem alcançá-lo por meio de automação com Wassenger e n8n.

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Por que a Memória do Cliente Importa em IA Conversacional

Chatbots padrão tratam cada conversa como se fosse o primeiro contato com um cliente. Isso cria experiências frustrantes onde os clientes têm que se repetir constantemente:

“Já te disse meu número do pedido ontem.” “Discutimos esse problema na semana passada.” “Já mencionei que sou alérgico a amendoim nas últimas três vezes que pedi!”

Um bot com memória muda tudo. Ele cria conversas naturais e fluídas que se baseiam em interações anteriores, fazendo com que os clientes se sintam realmente compreendidos e valorizados.

Benefícios de um Bot no WhatsApp com Memória para Pequenas Empresas

• Aumento da satisfação do cliente: Clientes se sentem compreendidos quando não precisam se repetir
• Taxas de conversão mais altas: Recomendações personalizadas com base em preferências lembradas
• Redução da carga de suporte: O bot lida com follow-ups rotineiros com consciência de contexto
• Fidelização aprimorada: Experiências personalizadas criam conexões emocionais mais fortes
• Melhor coleta de dados: Recolha informações dos clientes naturalmente através da conversa
• Transferências sem atrito: Quando agentes humanos precisarem intervir, eles terão o histórico completo da conversa

Como o Bot com Memória Funciona

Esta solução combina várias tecnologias poderosas:

1. Wassenger: Fornece conectividade instantânea com o WhatsApp sem o processo de aprovação WABA da Meta
2. n8n: Orquestra o fluxo de trabalho entre todos os componentes
3. Google Gemini: Alimenta as capacidades de conversação com IA
4. Supabase: Armazena as memórias dos clientes em um banco de dados estruturado

Quando um cliente envia uma mensagem para o seu negócio no WhatsApp, o bot:

1. Recupera quaisquer memórias anteriores sobre esse cliente
2. Processa a nova mensagem com o contexto de interações passadas
3. Identifica e extrai novas informações importantes compartilhadas pelo cliente
4. Armazena essas novas “memórias” para referência futura
5. Responde de forma natural sem dizer explicitamente ao cliente que está lembrando dos detalhes

A mágica acontece porque o bot não responde apenas à mensagem atual; ele tem acesso ao histórico completo da conversa e aos fatos importantes que o cliente compartilhou ao longo do tempo.

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O que Você Vai Precisar

• Uma conta Wassenger (teste grátis de 7 dias disponível, sem cartão de crédito)
• Uma conta n8n (self-hosted). Uma versão em nuvem será lançada em breve dentro do app Wassenger
• Uma conta Supabase (plano gratuito disponível)
• Uma conta Gemini para capacidades de IA (ou outro provedor de serviço de IA)

Configurando Seu Bot no WhatsApp com Memória

Passo 1: Crie Sua Conta Wassenger

Inscreva-se em uma conta Wassenger para obter acesso instantâneo à API do WhatsApp sem o processo de aprovação WABA da Meta. Wassenger oferece várias vantagens para esse tipo de bot:

• Ativação instantânea: Comece a construir seu bot com memória imediatamente
• Sem restrições de templates: Permite conversas naturais sem templates pré-aprovados
• Suporte a mídia rica: Troca de imagens, documentos e outros tipos de mídia
• Sistema avançado de webhooks: Integração fluída com n8n

Passo 2: Instale o Node Oficial da Wassenger no n8n

1. No n8n, vá em Settings > Community Nodes
2. Busque por “n8n-nodes-wassenger” e instale-o
3. Adicione sua chave da Wassenger API ao n8n

Passo 3: Importe o Workflow do Memory Bot

Importe o seguinte JSON de workflow na sua instância n8n:

{
  "name": "Bot that remembers you",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "promptType": "define",
        "text": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].text.body }}",
        "options": {
          "systemMessage": "=# ROLE\nYou are a friendly AI assistant.\nYou are currently talking to a user over WhatsApp.\n\n# RULES\nWhen the user sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.\n\nIf so, use the **Save Memory** tool to store this information.\nDO NOT inform the user that you are saving this information.\n\nSimply continue the conversation as normal.\n\n# Tools\n## Save Memory\nUse this tool to **store any important facts** shared by the user.\nSummarize the information clearly and pass it to this tool.\n\n# Memories\nThese are the **last stored facts** collected from the user(including date/time).\n\n{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}\n\n!! IMPORTANT !!\nTake these stored facts into account when replying.\nIf a fact was already stored, do not repeat asking for it.\n\nRespond naturally and conversationally.\n"
        }
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "typeVersion": 1.8,
      "position": [320, 0],
      "id": "d4cfc832-72db-49bd-affe-816c6de18334",
      "name": "AI Agent"
    },
    {
      "parameters": {
        "tableId": "ConversationMemory",
        "fieldsUi": {
          "fieldValues": [
            {
              "fieldId": "message",
              "fieldValue": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Field_Value', ``, 'string') }}"
            },
            {
              "fieldId": "sender",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].from }}"
            },
            {
              "fieldId": "recipient",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.metadata.display_phone_number }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabaseTool",
      "typeVersion": 1,
      "position": [540, 220],
      "id": "741638b6-ae0e-4e87-b4b9-a189ff19bd1e",
      "name": "Save Message"
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "getAll",
        "tableId": "ConversationMemory",
        "returnAll": true,
        "filters": {
          "conditions": [
            {
              "keyName": "sender",
              "condition": "eq",
              "keyValue": "={{ $json.messages[0].from }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabase",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-60, 0],
      "id": "250183ba-d05f-46ee-a4a0-31f0f5b34752",
      "name": "Get Memory"
    },
    {
      "parameters": {
        "aggregate": "aggregateAllItemData",
        "destinationFieldName": "ConversationMemories",
        "include": "specifiedFields",
        "fieldsToInclude": "message, created_at ",
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.aggregate",
      "typeVersion": 1,
      "position": [140, 0],
      "id": "7cf53530-001e-4002-9d45-d033ceb2b643",
      "name": "Aggregate"
    },
    {
      "parameters": {
        "events": ["message:in:new"]
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassengerTrigger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-280, 0],
      "id": "9184e768-5870-48b5-98e1-fca844a6664f",
      "name": "Wassenger Trigger",
      "webhookId": "08226e65-d279-4280-b200-e6aa6ed109aa"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassenger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [660, 0],
      "id": "879b67a5-4c24-4e70-8209-b3155fd3bb20",
      "name": "Wassenger"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "typeVersion": 1,
      "position": [280, 220],
      "id": "ba0f6ca2-32aa-41b1-b4e3-d97d8667d3b9",
      "name": "Google Gemini Chat Model"
    }
  ],
  "connections": {
    "Save Message": {
      "ai_tool": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_tool",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Get Memory": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Aggregate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Aggregate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Wassenger Trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Get Memory",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "AI Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Wassenger",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Passo 4: Configure o Supabase para Armazenamento de Memória

1. Crie um novo projeto no Supabase
2. Crie uma tabela chamada “ConversationMemory” com estas colunas:

• id (auto-gerado)
• message (text) Armazena a informação importante extraída pela IA
• sender (text) O número de telefone do cliente
• recipient (text) Seu número comercial do WhatsApp
• created_at (timestamp com timezone, default: now()) Quando a memória foi criada

3. Adicione suas credenciais do Supabase ao n8n

Então, adicione as novas credenciais

Vá para o Supabase

Vá em Data API > Copie a Project URL

Então copie a chave da API

E cole-a no n8n

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Passo 5: Configure os Nós do Workflow

1. Wassenger Trigger: Configure com o ID do seu dispositivo Wassenger
2. Get Memory: Conecte ao seu banco de dados Supabase e à tabela ConversationMemory
3. Aggregate: Garante que todas as memórias estejam corretamente formatadas para a IA
4. AI Agent: Usa o Google Gemini para processar mensagens com contexto de memória
5. Save Message: Armazena novas informações importantes no Supabase
6. Wassenger: Envia a resposta da IA de volta ao cliente

Passo 6: Personalize a Mensagem de Sistema do AI Agent

A mensagem de sistema no nó AI Agent é o que faz a mágica da memória acontecer. Ela instrui a IA a:

1. Extrair informações importantes das mensagens dos clientes
2. Salvar essas informações usando a ferramenta Save Memory
3. Referenciar memórias ao responder
4. Nunca informar explicitamente aos clientes que está lembrando das informações deles

Você pode personalizar essa mensagem de sistema para focar em tipos específicos de informações relevantes para o seu negócio:

# ROLE

You are a friendly AI assistant for [Your Business Name].
You are currently talking to a customer over WhatsApp.

# RULES

When the customer sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.
Important information to remember includes:

- Product preferences
- Sizing information
- Delivery preferences
- Past issues or complaints
- Special occasions(birthdays, anniversaries)
- Dietary restrictions
- Contact information
  If so, use the **Save Memory** tool to store this information.
  DO NOT inform the customer that you are saving this information.
  Simply continue the conversation as normal.

# Tools

## Save Memory

Use this tool to **store any important facts** shared by the customer.
Summarize the information clearly and pass it to this tool.

# Memories

These are the **last stored facts** collected from the customer(including date/time).
{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}
!! IMPORTANT !!
Take these stored facts into account when replying.
If a fact was already stored, do not repeat asking for it.
Respond naturally and conversationally.

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Como o Bot com Memória Melhora a Experiência do Cliente

Cenário de Exemplo: Uma Loja de Roupas

Dia 1: Primeira Interação

Cliente: “Oi, vocês têm o vestido de verão azul no tamanho M?”

Bot: “Olá! Sim, temos o vestido de verão azul no tamanho M. Gostaria que eu envie um link para comprar, ou prefere ver outras cores disponíveis?”

Por trás das cenas: O bot salva “Cliente interessado em vestido de verão azul no tamanho M”

Dia 14: Interação de Follow-up

Cliente: “Oi, estou procurando uma jaqueta para combinar com um look”

Bot: “Olá de novo! Ficarei feliz em ajudar a encontrar uma jaqueta para combinar. Você está procurando algo para combinar com o vestido de verão azul que perguntou antes, ou é para um look diferente?”

O cliente se sente lembrado e valorizado, sem o bot dizer explicitamente que está usando informações armazenadas

Cenário de Exemplo: Um Restaurante

Primeira Interação

Cliente: “Oi, gostaria de fazer uma reserva para sábado. Aliás, sou alérgico a frutos do mar.”

Bot: “Olá! Posso ajudar com a reserva para sábado. Qual horário prefere e quantas pessoas serão?”

Por trás das cenas: O bot salva “Cliente tem alergia a frutos do mar”

Um Mês Depois

Cliente: “Oi, gostaria de pedir o seu prato especial do fim de semana para entrega”

Bot: “Olá! Nosso especial do fim de semana desta semana é paella de frutos do mar. No entanto, percebo que você mencionou alergia a frutos do mar anteriormente. Prefere ver nossos especiais sem frutos do mar em vez disso?”

O cliente se sente protegido e bem atendido, aumentando a lealdade e a confiança

Recursos Avançados Possíveis Somente com Wassenger

Ao contrário de outros provedores da API do WhatsApp, Wassenger permite várias capacidades avançadas para bots com memória:

1. Conversas naturais sem templates: Crie respostas dinâmicas e personalizadas sem ficar limitado a templates pré-aprovados
2. Respostas com mídia rica: Inclua imagens, documentos, vídeos e outros tipos de mídia nas respostas automatizadas
3. Implementação instantânea: Inicie seu bot com memória imediatamente sem esperar pelo processo de aprovação WABA da Meta
4. Integração sem atrito: Use o node oficial da Wassenger para n8n para facilitar a configuração e manutenção

Boas Práticas para Bots com Memória

1. Seja seletivo sobre o que memorizar: Nem toda informação precisa ser armazenada. Foque em detalhes úteis para interações futuras.
2. Respeite a privacidade: Armazene apenas informações voluntariamente compartilhadas pelos clientes e garanta que o armazenamento de dados esteja em conformidade com as regulações aplicáveis.
3. Use memórias de forma natural: O bot deve incorporar memórias de maneira conversacional, sem repetir fatos armazenados de forma robótica.
4. Revise e limpe memórias regularmente: Estabeleça um processo para revisar periodicamente as memórias armazenadas e remover informações desatualizadas ou irrelevantes.
5. Tenha planos de contingência para lacunas de memória: O bot deve lidar graciosamente com situações onde não possui memórias relevantes.
6. Combine com suporte humano: Para questões complexas, assegure que o bot possa transferir para um agente humano junto com o contexto de memória relevante.

Aprimorando Seu Bot com Memória

Depois que o bot básico com memória estiver funcionando, considere esses aprimoramentos:

• Categorias de Memória: Modifique a tabela do Supabase para incluir uma coluna “category”, permitindo organizar memórias por tipo (ex.: preferências, informações de contato, problemas, etc.).
• Expiração de Memória: Adicione uma coluna “valid_until” para definir datas de expiração para certos tipos de memórias que podem ficar desatualizadas.
• Pontuação de Confiança: Adicione uma coluna “confidence” (1–10) para indicar quão certa a IA está sobre uma memória específica, ajudando a priorizar informações mais confiáveis.
• Memória Multicanal: Estenda o sistema para funcionar em múltiplos canais (email, redes sociais) adicionando uma coluna “channel” na tabela de memórias.
• Contato Proativo: Crie workflows adicionais que utilizem memórias armazenadas para disparar mensagens proativas, como felicitações de aniversário e notificações de reposição de produtos que o cliente gosta.

Por que Wassenger Supera Outras Soluções de API do WhatsApp para Bots com Memória

• Sem atrasos de aprovação: Comece a construir seu bot com memória imediatamente sem esperar pelo processo de aprovação WABA da Meta
• Sem restrições de templates: Crie respostas naturais e conversacionais sem as limitações de templates pré-aprovados
• Interações mais ricas: Inclua imagens, documentos, vídeos e outras mídias nas suas respostas automatizadas
• Configuração mais fácil: O node oficial para n8n elimina etapas de configuração complexas
• Mais acessível: Wassenger costuma ser mais econômico que provedores baseados em WABA

Pronto para Transformar Suas Conversas com Clientes?

Com Wassenger, n8n e Google Gemini, sua pequena empresa pode criar um bot no WhatsApp que realmente lembra dos seus clientes, fortalecendo relacionamentos, aumentando a satisfação e impulsionando a lealdade por meio de interações personalizadas.

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