# AI Personalization > Ai Personalization — Skill especializada para ai personalization - Skill: `kursku/ai-personalization` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add kursku/ai-personalization` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/kursku/ai-personalization/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - License: MIT - Author: kursku (https://skillmd.com/u/kursku) - Updated: 2026-09-08 - Page: https://skillmd.com/skills/kursku/ai-personalization --- # Ai Personalization Esta skill capacita o Claude a criar e implementar estratégias de personalização de IA para interações de usuários em chatbots e automações, utilizando APIs e fluxos de dados em plataformas como Make, N8N e Zapier. --- ## Keywords `Personalização Dinâmica`, `Segmentação Comportamental`, `Conteúdo Adaptativo`, `Engajamento Contextual`, `Perfil do Usuário`, `Webhook Personalizado`, `API de Personalização`, `Automação N8N`, `Prompts Condicionais`, `Machine Learning (MLOps)`, `Next-Best-Action`, `Retenção de Cliente`. --- ## Quick Start 1. **Configurar Coleta de Dados de Eventos**: Implemente um webhook no seu site ou aplicativo para capturar eventos de comportamento do usuário (ex: `produto_visualizado`, `item_adicionado_carrinho`). 2. **Atualizar Perfil do Usuário em DB/CRM**: Configure um módulo em N8N/Make/Zapier para receber o webhook e atualizar os atributos do perfil do usuário (ex: `preferencia_categoria`, `historico_compras`) em um banco de dados ou CRM. 3. **Criar Prompt Condicional com Atributos**: Desenvolva um prompt para o Claude que utilize variáveis do perfil do usuário para gerar respostas ou recomendações contextualizadas. 4. **Integrar Automação com Claude**: No N8N/Make, configure um módulo para chamar a API do Claude, passando os atributos do usuário como parte do prompt, e utilize a resposta para enviar uma mensagem personalizada (ex: e-mail, SMS, mensagem de chatbot). --- ## Core Workflows ### Workflow 1: Personalização de Respostas em Chatbot Baseada em Histórico de Navegação Este workflow detalha como usar o histórico de navegação de um usuário para personalizar as interações de um chatbot, oferecendo conteúdo ou produtos altamente relevantes. **Passos detalhados:** 1. **Captura de Eventos de Navegação**: * **Ferramenta**: JavaScript no frontend do site + Webhook. * **Exemplo de JavaScript**: ```javascript document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { // Monitora visualização de produto const productPage = document.querySelector('.product-detail-page'); if (productPage) { const productId = productPage.dataset.productId; const productCategory = productPage.dataset.productCategory; const userId = getUserIdFromCookie(); // Função para obter ID do usuário if (userId && productId) { sendWebhookEvent('product_viewed', { user_id: userId, product_id: productId, category: productCategory, timestamp: new Date().toISOString() }); } } }); function sendWebhookEvent(eventType, payload) { fetch('https://your-n8n-webhook-url.com/webhook/product-events', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ event_type: eventType, data: payload }) }).then(response => console.log('Evento enviado:', response.status)); } ``` 2. **Processamento do Evento e Atualização do Perfil do Usuário**: * **Ferramenta**: N8N (ou Make/Zapier). * **Configuração N8N**: * **Módulo 1: Webhook Trigger**: Configurado para receber `POST` na URL `https://your-n8n-webhook-url.com/webhook/product-events`. * **Módulo 2: Code (JavaScript)**: Para extrair `user_id`, `category` e atualizar uma preferência no perfil. ```javascript const event = $json.data; const userId = event.user_id; const category = event.category; // Lógica para acumular preferências ou registrar a última categoria visitada // Exemplo: Atualizar um campo 'last_viewed_category' e 'category_interest_score' return { json: { user_id: userId, last_viewed_category: category, timestamp: event.timestamp } }; ``` * **Módulo 3: Database/CRM Node**: Conecte a um banco de dados (ex: PostgreSQL, MongoDB) ou CRM (ex: HubSpot, Salesforce) para atualizar o perfil do usuário com `last_viewed_category` e `timestamp`. * **Exemplo de SQL para atualização**: ```sql UPDATE users SET last_viewed_category = '{{ $json.last_viewed_category }}', updated_at = '{{ $json.timestamp }}' WHERE user_id = '{{ $json.user_id }}'; ``` 3. **Geração de Resposta Personalizada pelo Claude**: * **Ferramenta**: API do Claude + N8N. * **Configuração N8N**: * **Módulo 1: Chatbot Trigger**: Quando um usuário inicia uma conversa. * **Módulo 2: Database/CRM Node**: Consulta o perfil do usuário para obter `last_viewed_category` e `historico_compras`. * **Módulo 3: Claude API Node**: Envia um prompt dinâmico. * **Prompt de Exemplo (passado no corpo da requisição da API)**: ``` Você é um assistente de vendas online. Um cliente, {{$node["Database/CRM"].json["user_name"]}}, acabou de visitar a categoria de {{$node["Database/CRM"].json["last_viewed_category"]}}. Ele já comprou {{$node["Database/CRM"].json["historico_compras"]}}. Sugira 2-3 produtos ou artigos dessa categoria que sejam altamente relevantes para ele, considerando o histórico de compras. Mencione um benefício específico para ele. ``` * **Módulo 4: Chatbot Response**: Envia a resposta gerada pelo Claude de volta ao usuário. ### Workflow 2: Segmentação Dinâmica de Campanhas via Automação Make para Reengajamento Este workflow automatiza a segmentação de usuários com base em seu engajamento com e-mails e aciona campanhas de reengajamento personalizadas. **Passos detalhados:** 1. **Monitoramento de Engajamento de E-mail**: * **Ferramenta**: Make (formerly Integromat) + Serviço de E-mail Marketing (ex: Mailchimp, ActiveCampaign). * **Configuração Make**: * **Módulo 1: Webhook Custom**: Configurado para receber eventos de `email_opened` ou `link_clicked` do seu provedor de e-mail marketing. * **Exemplo de Payload de Webhook (ActiveCampaign)**: ```json { "type": "contact_link_clicked", "date_time": "2023-10-27 15:00:00", "contact": { "id": "123", "email": "usuario@email.com" }, "link": { "id": "456", "url": "https://suaempresa.com/ofertas/viagens" } } ``` 2. **Atualização de Atributos de Segmentação**: * **Ferramenta**: Make + CRM/Planilha. * **Configuração Make**: * **Módulo 2: Filter**: Para verificar se o evento é `link_clicked` e a URL contém `/ofertas/viagens`. * **Módulo 3: Google Sheets (ou CRM)**: Adicionar ou atualizar uma tag `interessado_viagem` para o `contact.email` na planilha de segmentos. * **Exemplo de Adicionar Linha/Atualizar Célula**: * `Planilha ID`: `[ID da sua planilha de segmentos]` * `Ação`: `Atualizar uma célula` * `Linha ID`: Pesquisar pelo e-mail do contato * `Coluna`: `Segmentos` * `Valor`: `interessado_viagem` 3. **Disparo de Campanha Personalizada**: * **Ferramenta**: Make + Claude API + Serviço de E-mail Marketing/SMS. * **Configuração Make**: * **Módulo 4: Filter**: Verificar se o usuário foi marcado como `interessado_viagem`. * **Módulo 5: Claude API**: Gerar um conteúdo de e-mail ou SMS específico. * **Prompt de Exemplo**: ``` Você é um especialista em marketing de viagens. Escreva um parágrafo curto (máximo 500 caracteres) para um e-mail de reengajamento para um cliente que demonstrou interesse em "ofertas de viagens". O cliente é {{$node["Google Sheets"].json["contact_name"]}}. Sugira um destino popular para viagens de aventura e um para relaxamento, com um call-to-action para visitar a página de pacotes. ``` * **Módulo 6: SendGrid (ou outro serviço de e-mail)**: Enviar o e-mail com o conteúdo gerado pelo Claude. * **Corpo do E-mail**: `{{$node["Claude API"].json.completion}}` * **Assunto**: `Descubra sua próxima aventura, {{$node["Google Sheets"].json["contact_name"]}}!` --- ## Templates ### Prompt para Recomendação de Conteúdo Personalizado ``` Você é um curador de conteúdo especializado em tecnologia. Um usuário, {nome_usuario}, tem um perfil que indica forte interesse em {categoria_principal_interesse} e {categoria_secundaria_interesse}. O histórico recente mostra que ele visualizou artigos sobre {topico_recente_visualizado}. Recomende 3 artigos ou vídeos recentes que se alinhem perfeitamente com esses interesses e com o tópico recente. Inclua um breve resumo de cada recomendação e o link (placeholder). Exemplo de uso: Input: {nome_usuario: "Ana Clara", categoria_principal_interesse: "Inteligência Artificial", categoria_secundaria_interesse: "Desenvolvimento Web", topico_recente_visualizado: "Novas APIs para LLMs"} Output: Olá, Ana Clara! Que bom te ver por aqui. Com base no seu interesse em Inteligência Artificial e Desenvolvimento Web, e na sua recente pesquisa sobre APIs para LLMs, preparei estas recomendações: 1. **Artigo: "Construindo Aplicações Web com a API do Claude 3 Opus"** * Resumo: Explore um guia prático sobre como integrar o Claude 3 Opus em suas aplicações web, focando em casos de uso de personalização e automação. * Link: [https://blog.tech.com/claude3-opus-web-apps] 2. **Vídeo: "Machine Learning Ops para Modelos de Linguagem em Produção"** * Resumo: Entenda os desafios e melhores práticas para gerenciar e escalar LLMs em ambientes de produção, essencial para desenvolvedores. * Link: [https://youtube.com/mlops-llms] 3. **Artigo: "Personalização Contextual com Embeddings: Além do Básico"** * Resumo: Mergulhe em técnicas avançadas de personalização usando embeddings para criar experiências de usuário ultra-relevantes. * Link: [https://blog.tech.com/embeddings-personalization] ``` ### Webhook para Captura de Intenção de Compra ```json POST /api/purchase_intent_events HTTP/1.1 Content-Type: application/json { "user_id": "usr_98765", "email": "joao.silva@example.com", "event_type": "item_added_to_cart", "product_id": "prod_54321", "product_name": "Fone de Ouvido Bluetooth Premium", "product_category": "Áudio e Fones", "price": 299.90, "quantity": 1, "timestamp": "2023-10-27T14:45:00Z", "session_id": "sess_fghijk", "referrer_url": "https://ecommerce.com/ofertas-do-dia" } ``` --- ## Checklist - [x] Identificar fontes de dados de comportamento do usuário (ex: cliques, visualizações, compras, interações de chatbot). - [x] Definir atributos de personalização (ex: `preferencia_categoria`, `nivel_engajamento`, `historico_compras`, `ultimo_produto_visualizado`). - [x] Mapear eventos de usuário para atualização de perfil em DB/CRM (ex: `product_viewed` -> `last_viewed_category`). - [x] Configurar webhooks para captura de eventos em tempo real, garantindo a baixa latência. - [x] Desenvolver prompts dinâmicos para o Claude que utilizem múltiplos atributos do perfil do usuário para contextualização. - [x] Implementar lógicas condicionais em automações (Make/N8N/Zapier) para ativar fluxos de personalização específicos (ex: se `cart_abandoned`, enviar lembrete). - [x] Monitorar métricas de performance das interações personalizadas (CTR, taxa de conversão, tempo de sessão, redução de churn). - [x] Estabelecer um ciclo de feedback contínuo para otimizar os modelos e prompts de personalização com base nos resultados. - [x] Garantir a conformidade com leis de privacidade de dados (LGPD/GDPR) na coleta, armazenamento e uso de informações personalizadas. - [x] Realizar testes A/B para comparar o desempenho de interações personalizadas versus não personalizadas ou com diferentes abordagens de personalização. --- ## Métricas de Referência | Métrica | Benchmark | Meta | |:---------------------------------------|:------------|:------------| | Taxa de Cliques (CTR) em Mensagens Personalizadas | 15-25% | >20% | | Taxa de Conversão de Vendas (Atribuída à Personalização) | 5-10% | >8% | | Redução na Taxa de Churn por Usuário | 10-20% | <15% | | Aumento do Tempo Médio de Sessão (Site/App) | 15-25% | >20% | | Taxa de Engajamento em Chatbot (Respostas Úteis) | 70-85% | >80% | | Custo por Aquisição (CAC) de Cliente (Otimizado por Personalização) | R$ 50-100 |