Chatbot para WhatsApp: o que é e o que ele resolve sozinho é um software que automatiza conversas no mensageiro, respondendo dúvidas frequentes, qualificando leads e executando tarefas como agendamentos sem intervenção humana.
Empresas de diversos portes usam essa automação para reduzir custos operacionais e centralizar a comunicação. O chatbot atua como primeiro nível de atendimento, liberando a equipe humana para casos complexos e decisões que exigem julgamento.
O que é um chatbot para WhatsApp e o que ele resolve sozinho?
Equipes que documentam perfil, problema e requisitos reduzem ambiguidade na escolha de Chatbot para WhatsApp: o que é e o que ele resolve sozinho. Na prática, o chatbot resolve sozinho tarefas como informar horários, preços e status de pedido, além de qualificar leads com perguntas objetivas antes de transferir para um vendedor.
A automação não elimina o atendimento humano, mas reorganiza a operação. O robô absorve o volume repetitivo, e o time humano foca em negociações, suporte técnico avançado e situações sensíveis. Essa divisão reduz o custo por contato e melhora a velocidade de resposta sem sacrificar a qualidade.
O chatbot Omnismart atende WhatsApp e outros canais na mesma plataforma, permitindo que a empresa centralize o histórico e as regras de atendimento. A integração com sistemas como CRM e ERP é o que transforma um robô de respostas prontas em uma ferramenta que resolve problemas de fato.
Quando faz sentido usar um chatbot no WhatsApp e quando não faz?
Um chatbot no WhatsApp resolve sozinho demandas repetitivas e de alto volume, mas não substitui o humano em negociações complexas ou crises de relacionamento. A decisão correta depende do tipo de interação que domina sua operação hoje. Se sua equipe gasta horas respondendo as mesmas perguntas, a automação reduz custo e tempo de resposta; se o atendimento exige julgamento técnico profundo, o robô deve apenas qualificar e transferir.
Chatbot para WhatsApp: o que é e o que ele resolve sozinho é um software que automatiza conversas no mensageiro, respondendo dúvidas frequentes, qualificando leads e executando tarefas como agendamentos e consultas de status, sem intervenção humana. Ele resolve sozinho demandas repetitivas e padronizadas, liberando a equipe para casos que exigem análise, negociação ou empatia.
O ponto central é separar o que é transacional do que é consultivo. Perguntas como "qual o horário de funcionamento" ou "como rastrear meu pedido" têm resposta única e não exigem interpretação. Já uma negociação de contrato B2B ou o suporte a um cliente insatisfeito com um erro crítico demandam contexto, escuta ativa e autoridade para decidir.
Antes de implementar, mapeie as conversas reais da sua equipe por categoria. Conte quantas mensagens são repetitivas e quantas exigem escalonamento humano. Esse levantamento simples evita automatizar o que deveria ser atendido por pessoas e define o escopo real do projeto.
| Cenário de atendimento | Requisitos para funcionar | Limites esperados | Ação recomendada |
|---|---|---|---|
| Alto volume de perguntas repetitivas (FAQ, status, horário) | Base de conhecimento organizada; respostas padronizadas; integração com sistema de pedidos | Não interpreta perguntas ambíguas; erra se a base estiver desatualizada | Implementar chatbot com fluxos de resposta automática e roteamento para humano |
| Atendimento 24/7 para captação de leads | Formulário de qualificação; integração com CRM; respostas rápidas fora do horário comercial | Não substitui vendedor; não negocia desconto ou condições especiais | Usar chatbot para coletar contato e agendar retorno da equipe comercial |
| Negociações complexas (B2B, contratos, prazos personalizados) | Contexto do histórico; autoridade para decidir; capacidade de argumentação | Respostas genéricas prejudicam a confiança; risco de perder negócio por falta de nuance | Manter humano no controle; chatbot apenas coleta informações iniciais |
| Suporte técnico avançado (diagnóstico, configuração, troubleshooting) | Acesso a logs e sistemas; conhecimento técnico especializado; capacidade de testar hipóteses | Falha em problemas não previstos; frustra usuários com respostas circulares | Usar chatbot para triagem e coleta de dados; escalar para técnico especializado |
Equipes que documentam perfil, problema e requisitos reduzem ambiguidade na escolha de Chatbot para WhatsApp. Sem esse mapeamento, o projeto automatiza o fluxo errado e gera retrabalho em vez de economia. A tabela acima serve como ponto de partida para classificar cada tipo de interação da sua operação.
O tempo até valor também varia conforme a complexidade da integração. Um chatbot que responde apenas perguntas frequentes entra no ar em dias, enquanto um que consulta um sistema de pedidos exige alinhamento de API e testes. Defina um primeiro escopo pequeno que gere resultado rápido e use esse aprendizado para os próximos fluxos.
Para operações que já usam URA integrada entre canais, o chatbot no WhatsApp pode seguir a mesma lógica de roteamento e escalonamento. A integração com o processo atual evita criar um silo digital, onde o cliente precisa repetir informações ao passar do robô para o humano.
Quais problemas um chatbot para WhatsApp resolve sozinho?
Um chatbot no WhatsApp resolve sozinho demandas repetitivas, de alto volume e baixa complexidade, como dúvidas frequentes, agendamentos e consulta de status. Ele não substitui o humano em negociações complexas, reclamações graves ou decisões que exigem empatia e julgamento. A automação atua na primeira camada do atendimento, reduzindo a sobrecarga da equipe e o custo por contato.
Chatbot para WhatsApp é um software que automatiza conversas no mensageiro, respondendo dúvidas frequentes, qualificando leads e executando tarefas como agendamentos e consulta de pedidos, sem intervenção humana. Ele resolve sozinho demandas repetitivas e de alto volume, liberando a equipe para casos que exigem análise e negociação.
Os limites da automação são claros: o chatbot não entende sarcasmo, não negocia desconto fora da política e não resolve problemas que exigem acesso a sistemas legados. Equipes que documentam perfil, problema e requisitos reduzem ambiguidade na escolha de Chatbot para WhatsApp. A seguir, os problemas que a automação resolve de fato, com exemplos práticos.
- Agendamento e confirmação de consultas, reuniões e entregas. Um e-commerce pode confirmar a data de entrega de um pedido ou reagendar uma visita técnica. O chatbot integra-se à agenda e bloqueia o horário, enviando lembretes automáticos. Isso reduz faltas e o retrabalho da equipe.
- Qualificação de leads e captura de dados. Uma financeira pode perguntar o tipo de crédito desejado, o valor e o prazo antes de transferir para um especialista. O chatbot coleta as informações, registra no CRM e prioriza o contato. A equipe comercial foca apenas em leads qualificados.
- Geração de segunda via de boletos e consulta de status de pedidos. Uma empresa de logística permite que o cliente informe o código de rastreio e receba a localização atualizada. O chatbot consulta o sistema e responde com o link da segunda via ou o andamento da entrega. Isso elimina chamados repetitivos.
- Abertura de chamados e triagem de solicitações. Uma operadora de internet recebe a solicitação "Meu Wi-Fi caiu" e o chatbot já coleta o número do contrato, o tipo de problema e o melhor horário para contato. O chamado é aberto no sistema e direcionado ao setor correto. A equipe de suporte recebe o caso com contexto completo.
Quando o chatbot não resolve sozinho, ele precisa transferir a conversa com contexto. Por exemplo, um cliente que insiste em cancelar o serviço após uma negativa de desconto deve ser direcionado a um humano com o histórico da conversa. Configurar uma URA que migra o atendimento entre canais é um passo essencial para essa transição. A automação resolve o problema inicial, mas a transferência inteligente preserva a experiência do cliente.
O critério para saber quando a automação resolve sozinha é simples: a tarefa é repetitiva, tem resposta padronizada e não exige julgamento. Se a resposta varia conforme o contexto, a negociação ou a emoção do cliente, o chatbot deve transferir. Monitorar e avaliar a qualidade das respostas do agente de IA ajuda a identificar quais fluxos podem ser ampliados e quais precisam de revisão.
Um chatbot para WhatsApp resolve sozinho quando o problema é de informação, agendamento ou triagem, e não quando exige negociação, análise de exceções ou atendimento emocional. A automação cobre a primeira camada de atendimento, reduzindo a sobrecarga da equipe e o custo operacional. O próximo passo é mapear as perguntas mais frequentes do seu negócio e testar quais fluxos podem ser automatizados sem perder qualidade.
Como escolher um chatbot para WhatsApp: critérios práticos
Um chatbot para WhatsApp resolve sozinho demandas repetitivas quando o processo é mapeado, o sistema integra com CRM/ERP e os relatórios mostram gargalos reais. A escolha certa depende de cinco critérios operacionais, não de volume de funcionalidades.
Equipes que documentam processo, integração, configuração, métricas e suporte reduzem retrabalho na automação de atendimento. Ferramentas isoladas geram retrabalho e falta de visão integrada, exatamente o problema que a automação deveria eliminar.
Passo 1: Mapear os processos que serão automatizados
Liste as perguntas frequentes, os horários de pico e os fluxos de atendimento antes de avaliar qualquer software. Um bot bem configurado resolve sozinho dúvidas de horário, status de pedido e agendamento.
Critério: priorize processos com alto volume e baixa complexidade. Trade-off: automatizar um processo mal documentado amplifica erros e gera mais chamados humanos.
Comece com um fluxo de 5 a 10 intenções e valide com a equipe de atendimento antes de expandir.
Passo 2: Avaliar a integração com CRM, ERP e outros sistemas
Um chatbot que não conversa com seu CRM cria retrabalho manual e perde o contexto do cliente. Verifique se a plataforma oferece API aberta, webhooks e conectores nativos para as ferramentas que você já usa.
Critério: a integração deve permitir consultar dados do cliente e registrar interações automaticamente. Trade-off: integrações profundas exigem mais tempo de implantação, mas reduzem trabalho manual no longo prazo.
Plataformas como o Chatbot Omnismart centralizam WhatsApp e outros canais, evitando ferramentas isoladas que fragmentam o histórico do cliente.
Passo 3: Verificar a facilidade de configuração e uso
Teste o editor de fluxo, a gestão de respostas e a publicação de mudanças antes de assinar. Uma interface arrastar-e-soltar permite que analistas de negócio ajustem o bot sem depender de programadores.
Critério: a equipe de operações deve conseguir alterar mensagens e fluxos em minutos. Trade-off: plataformas simples limitam personalizações avançadas, enquanto ferramentas complexas exigem treinamento.
Verifique se a plataforma oferece versão de teste com dados reais, não apenas demonstração guiada.
Passo 4: Analisar relatórios e métricas disponíveis
Sem métricas de resolução automática, tempo de resposta e queda de conversa, você opera no escuro. O relatório deve mostrar onde o bot falha e onde o atendimento humano precisa intervir.
Critério: busque dashboards com taxa de resolução, intenções mais acionadas e horários de pico. Trade-off: métricas detalhadas exigem configuração de eventos e podem sobrecarregar equipes pequenas.
Use os dados para revisar o fluxo mensalmente, não apenas para justificar o investimento inicial.
Passo 5: Considerar o suporte e a escalabilidade
Um chatbot que funciona para 50 conversas diárias pode travar com 500. Avalie o suporte técnico, os canais de atendimento da plataforma e a política de escalabilidade antes de escalar.
Critério: o fornecedor deve oferecer suporte no mesmo idioma e documentação clara de limites de uso. Trade-off: planos com suporte premium custam mais, mas reduzem riscos em operações críticas.
Questione sobre o tempo de resposta do suporte e a existência de SLA para disponibilidade.
Um chatbot para WhatsApp bem escolhido reduz custos operacionais e melhora a experiência do cliente quando os cinco critérios são atendidos. A configuração de URA que migra atendimento entre canais complementa a automação ao direcionar chamadas complexas para humanos.
Para operações que já usam telefonia, o CDR de telefonia ajuda a cruzar dados de chamadas com conversas de WhatsApp, criando visão integrada do atendimento. A avaliação de qualidade das respostas do agente de IA garante que o bot evolua com base em dados reais.
Que riscos precisam ser controlados em Chatbot para WhatsApp?
Os principais erros na implementação são: escopo indefinido, falta de integração, ausência de monitoramento, transferência bloqueada e descumprimento das políticas do WhatsApp. Cada um gera retrabalho, insatisfação do cliente e risco de bloqueio da conta.
- Escopo indefinido: Sem limites claros, o chatbot tenta resolver tudo e falha no essencial. Defina quais perguntas ele responde sozinho e quais encaminha para humano, documentando cada fluxo antes de publicar.
- Integração ignorada: Um chatbot desconectado do CRM ou ERP obriga o atendente a repetir trabalho manual. Integre o bot aos sistemas internos para que ele consulte pedidos, agendamentos e histórico do cliente em tempo real.
- Qualidade sem monitoramento: Respostas erradas viram crise de reputação silenciosa. Monitore as conversas diariamente e ajuste os fluxos com base nos erros reais reportados pela equipe.
- Transferência bloqueada: Impedir a passagem para um humano em casos complexos gera frustração e abandono. Garanta que o bot reconheça limites e transfira a conversa com contexto completo para o atendente.
- Políticas do WhatsApp ignoradas: Mensagens em massa ou conteúdo não autorizado podem derrubar o número da empresa. Respeite as regras de uso do canal e evite envios sem opt-in explícito do usuário.
Equipes que definem escopo, integram sistemas e monitoram respostas reduzem retrabalho e protegem o canal contra bloqueios. Boas práticas incluem testar o bot em ambiente controlado, revisar o histórico de conversas semanalmente e manter um canal direto de feedback com o time de atendimento. Para aprofundar a proteção do canal, veja como recuperar contas banidas em massa e evitar interrupções no atendimento.
Como integrar o chatbot com outras ferramentas de atendimento?
Empresas com operações de atendimento multicanal enfrentam um desafio silencioso e caro: a fragmentação da experiência do cliente. Quando WhatsApp, telefone, e-mail e chat operam em sistemas separados, cada interação gera um registro isolado. O resultado prático são ferramentas isoladas, perda de informações e retrabalho constante, porque o cliente que inicia um contato por mensagem e depois liga precisa repetir tudo do zero. Essa desconexão não apenas irrita o consumidor como também alonga o tempo médio de atendimento e eleva os custos operacionais, já que o agente gasta minutos preciosos reconstruindo um contexto que deveria estar disponível automaticamente.
A integração resolve esse problema ao transformar o chatbot em uma camada inteligente que unifica os canais. Um Chatbot Omnismart (para WhatsApp e outros canais) atua como ponto central de captura e distribuição de dados. Ele registra o motivo do contato, consulta o histórico do cliente no CRM e, se necessário, transfere a conversa para um atendente humano com todas as informações já preenchidas na tela. Isso significa que o agente visualiza o perfil completo, as últimas interações e o sentimento detectado pela IA antes mesmo de digitar a primeira resposta. O cliente, por sua vez, não percebe a troca de canal — ele apenas continua a conversa de onde parou, seja no WhatsApp, no telefone ou no e-mail.
Do ponto de vista operacional, a integração elimina os silos de dados que comprometem a eficiência. Sem ela, o chatbot resolve sozinho apenas demandas isoladas e sem contexto, como consultas simples de pedidos ou agendamentos. Com a integração, ele passa a alimentar e ser alimentado por sistemas como ERP, helpdesk e PABX Virtual, criando um fluxo contínuo de informações. A transcrição de chamadas, a análise de sentimento e a automação de tarefas pós-atendimento se tornam possíveis porque todos os dados convergem para uma única plataforma. Para operações que buscam escalar sem perder qualidade, a integração deixa de ser um diferencial técnico e se torna o alicerce que separa um atendimento ágil e personalizado de um caos operacional com retrabalho e cliente insatisfeito.
O que considerar em segurança e LGPD ao usar chatbot?
Chatbots que coletam dados pessoais no WhatsApp operam sob a Lei Geral de Proteção de Dados e exigem base legal, transparência e medidas técnicas de segurança desde a concepção do fluxo conversacional.
O primeiro ponto crítico é o controle de acesso e permissões. Cada atendente ou administrador deve acessar apenas os dados estritamente necessários para sua função. Um operador de primeiro nível não precisa visualizar históricos financeiros completos. A plataforma precisa permitir a criação de perfis granulares, com registros de login individuais. Sem essa segmentação, qualquer brecha em uma credencial expõe toda a base de conversas e informações dos clientes.
O registro de alterações e auditoria transforma a transparência em prova documental. Toda modificação em fluxos, respostas automáticas ou bases de conhecimento precisa gerar um log imutável. Esse log deve responder três perguntas: quem alterou, quando alterou e o que foi modificado. Em uma fiscalização da Autoridade Nacional de Proteção de Dados, a ausência desses registros inviabiliza a demonstração de conformidade e agrava eventuais sanções.
O consentimento do usuário para coleta de dados não se resolve com um aceite genérico no início da conversa. O chatbot precisa informar, de forma clara e separada, cada finalidade de tratamento. Se o dado será usado para marketing, isso exige um consentimento distinto do uso para atendimento. O titular também precisa ter um comando simples para revogar essa autorização a qualquer momento, sem precisar falar com um humano. A Omnismart implementa essa lógica em seu Chatbot Omnismart (para WhatsApp e outros canais), permitindo que o fluxo capture e registre cada consentimento de forma granular e auditável.
A proteção de informações sensíveis vai além da criptografia em trânsito. Dados de saúde, origem étnica, convicções religiosas ou informações financeiras exigem camadas adicionais de segurança. O ideal é que o chatbot identifique automaticamente esses dados e aplique mascaramento ou bloqueio de armazenamento. Se um cliente digitar um número de cartão de crédito no chat, o sistema deve truncar ou recusar o registro. Essa capacidade reduz o risco de vazamento e a superfície de exposição em caso de acesso indevido ao histórico.
A governança de dados e políticas de retenção definem por quanto tempo as conversas e os dados pessoais permanecem armazenados. Manter logs indefinidamente aumenta o risco e viola o princípio de necessidade da LGPD. A recomendação prática é estabelecer prazos de retenção baseados na finalidade: dados de uma venda concluída podem ser mantidos pelo prazo prescricional legal, enquanto conversas de atendimento sem transação comercial devem ser eliminadas em ciclos mais curtos. O controle de acesso unificado reforça essa governança ao eliminar credenciais compartilhadas que dificultam a rastreabilidade.
Um chatbot para WhatsApp que resolve demandas sozinho também precisa lidar com requisições de titulares. O cliente pode solicitar a exportação de todos os seus dados ou a exclusão completa de seus registros. O fluxo automatizado deve reconhecer esses comandos, validar a identidade do solicitante e executar a ação sem intervenção manual. Esse é um dos pontos onde a automação bem projetada reduz o custo operacional de compliance, eliminando processos manuais que levam horas ou dias.
A integração com sistemas externos introduz riscos indiretos. Se o chatbot consulta um CRM ou ERP para buscar dados do cliente, a segurança da informação depende também desses sistemas. Mecanismos de QA de IA ajudam a validar se as respostas automáticas não estão expondo informações de terceiros ou cruzando bases de forma indevida. Cada integração precisa ser mapeada no inventário de tratamento de dados, com a indicação clara de quais campos trafegam entre os sistemas e qual a base legal para cada um.
Por fim, a escolha do provedor de chatbot determina a responsabilidade solidária sobre a proteção dos dados. O operador da plataforma atua como operador de dados e precisa demonstrar maturidade em segurança. Isso inclui infraestrutura com certificações de datacenter, equipe dedicada a privacy by design e canais formais para resposta a incidentes. Monitorar a qualidade das respostas também é uma prática de segurança: respostas imprecisas sobre prazos, valores ou condições podem gerar passivos regulatórios tão graves quanto um vazamento de dados.
Como a OmniSmart pode ajudar a estruturar seu chatbot no WhatsApp?
A OmniSmart estrutura um chatbot no WhatsApp em cinco etapas: diagnóstico, desenho de jornadas, configuração, treinamento e otimização contínua. O processo elimina custos altos e ineficiência ao centralizar o atendimento em uma única plataforma. Equipes que documentam perfil, problema e requisitos reduzem ambiguidade na escolha de Chatbot para WhatsApp.
- Diagnosticar a operação atual
Mapeie os canais existentes, o volume de chamadas e as dúvidas recorrentes. Identifique quais processos consomem mais tempo da equipe e onde estão os gargalos de resposta. Esse levantamento define o escopo real da automação e evita investimento em fluxos desnecessários. - Desenhar jornadas de atendimento
Defina os fluxos de conversa para cada tipo de demanda, como qualificação de leads, suporte técnico e agendamento. Estabeleça pontos de transferência para atendimento humano quando a negociação exigir intervenção. Documente as respostas padrão e os dados necessários para cada etapa. - Configurar chatbot e integrações
A OmniSmart conecta o chatbot ao WhatsApp e a outros canais, integrando com CRM, ERP e sistemas de telefonia. Centralize as conversas em uma única interface para que a equipe não alterne entre ferramentas. Configure a URA para migrar atendimentos entre canais sem perder o histórico. - Treinar a equipe e monitorar resultados
Capacite os atendentes para gerenciar os fluxos automatizados e intervir nos momentos críticos. Acompanhe métricas de resolução, tempo de resposta e satisfação do cliente diretamente na plataforma. Use os relatórios para identificar falhas nos fluxos e ajustar as respostas do bot. - Otimizar continuamente com base em dados
Revise as conversas reais para detectar perguntas que o chatbot não respondeu corretamente. Atualize os fluxos com base nos padrões identificados e amplie a automação gradualmente. A OmniSmart permite escalar a operação sem aumentar a carga da equipe.
A plataforma também oferece recursos de segurança e conformidade com a LGPD, garantindo que os dados coletados sejam tratados corretamente. Para operações que buscam modernizar o atendimento e reduzir custos operacionais, a OmniSmart entrega uma solução completa, desde a configuração inicial até a otimização contínua. Configurar uma URA que migra o atendimento entre canais é um exemplo prático do que a plataforma suporta.
Perguntas frequentes
O que exatamente um chatbot para WhatsApp consegue resolver sozinho?
Um chatbot para WhatsApp resolve sozinho tarefas repetitivas e padronizadas, como responder dúvidas frequentes, qualificar leads, realizar agendamentos e consultar status de pedidos. Ele atua como primeiro nível de atendimento, liberando a equipe humana para casos complexos. A automação é eficaz quando o volume de mensagens simples supera a capacidade da equipe, reduzindo custos operacionais e tempo de resposta.
Como funciona a automação de conversas de um chatbot no WhatsApp?
O chatbot funciona como um software que automatiza conversas no mensageiro, seguindo fluxos mapeados para responder perguntas frequentes, coletar dados iniciais e executar tarefas como agendamentos, sem intervenção humana. Ele opera na primeira camada do atendimento, qualificando leads e transferindo para humanos apenas quando a interação exige julgamento ou empatia, centralizando a comunicação e reduzindo a sobrecarga da equipe.
Em quais situações práticas um chatbot para WhatsApp é indicado para a minha empresa?
O chatbot é indicado quando sua equipe gasta horas respondendo as mesmas perguntas e o volume de mensagens simples supera a capacidade de resposta. Ele resolve sozinho demandas repetitivas e de alto volume, como dúvidas frequentes, agendamentos e consulta de status. Se o atendimento exige julgamento técnico profundo, o robô deve apenas qualificar e transferir para um humano, evitando sobrecarga e reduzindo custo por contato.
Qual a diferença entre um chatbot para WhatsApp e uma plataforma omnichannel como a OmniSmart?
Um chatbot para WhatsApp resolve sozinho demandas repetitivas, mas uma plataforma omnichannel como a OmniSmart centraliza o atendimento em um único lugar, integrando WhatsApp, telefone, e-mail e chat. Isso elimina a fragmentação da experiência do cliente, evita retrabalho e reduz custos operacionais. A OmniSmart estrutura o chatbot em cinco etapas: diagnóstico, desenho de jornadas, configuração, treinamento e otimização contínua, garantindo visão integrada e eficiência.
Quais riscos de bloqueio ou falhas devo controlar ao implementar um chatbot no WhatsApp?
Os principais riscos são escopo indefinido, falta de integração, ausência de monitoramento, transferência bloqueada e descumprimento das políticas do WhatsApp. Escopo indefinido faz o chatbot tentar resolver tudo e falhar no essencial. A falta de integração com CRM/ERP obriga trabalho manual. Sem monitoramento, erros passam despercebidos. Transferência bloqueada impede escalonamento para humanos. Descumprir políticas do WhatsApp pode levar ao bloqueio da conta.
Quando um chatbot para WhatsApp não faz sentido e deve ser evitado?
Um chatbot não faz sentido quando o atendimento exige julgamento técnico profundo, negociações complexas ou crises de relacionamento que demandam empatia. Nesses casos, o robô deve apenas qualificar e transferir para humanos. Se sua operação é dominada por interações que exigem decisões humanas, a automação pode gerar insatisfação. A decisão correta depende do tipo de interação que domina sua operação hoje, não do volume de mensagens.
