# Modo Pos-Construcao: Calibragem Pos-30-Dias

**Trigger:** "rodou 30 dias, quero calibrar"
**Premissa:** Bot rodando 30+ dias com >100 sessoes.

## Diferenca de "auditar-conversa-real"

| | Auditar | Calibragem 30d |
|---|---|---|
| Quando | A qualquer momento se ta convertendo mal | Ciclo planejado |
| Profundidade | Aponta problemas pontuais | Refaz arquitetura se necessario |
| Output | Lista de correcoes | Plano de bot v2 (potencial) |
| Tempo de aplicacao | Imediato | Pode levar 3-5 dias |

## Fluxo

### 1. Coleta DADOS REAIS dos 30 dias

```sql
-- Sessoes
total_sessions, completed, abandoned, completion_rate
-- Tempo medio
avg_duration_seconds
-- Drop-off por bloco
top_5_blocks_drop_off
-- AI block performance
ai_block_avg_turns, ai_block_fallback_rate, intents_distribution
-- Conversao por caminho
caminho_aprovado_count, caminho_em_duvida_count, ...
caminho_aprovado_conversion (% que clicou no redirect)
-- Variaveis
top_dor_principal_words (NLP no input)
top_objecoes_words
```

### 2. Compara com BENCHMARKS do perfil-nicho

```
Bot: mentora-high-ticket
Periodo: ultimos 30 dias

KPI                     | Real    | Bench       | Status
Completion rate         | 32%     | 35-55%      | ⬇️ abaixo
Calls agendadas         | 18%     | 15-30%      | ✅ ok
Show rate              | 67%     | 60-80%      | ✅ ok
AI block max_turns hit | 28%     | <20%        | ⬇️ alto demais
Conversao 'rejeitado' | 4%      | 25-40%      | 🔴 muito baixa
```

### 3. Pergunta a mentorada DADOS QUALITATIVOS

```
Pra calibrar, preciso saber:
1. Das calls que voce fez, quantas % vendeu? (%)
2. Qual o ticket medio fechado?
3. Os leads aprovados que NAO viraram venda — por que?
4. Apareceu objecao nova nos ultimos 30 dias que nao tinha previsto?
5. Tem perfil de lead que aparece muito mas voce nao gosta? (ICP errado?)
```

### 4. Gera plano de calibragem em camadas

#### Camada 1 — Ajustes pontuais
- Correcoes via `iteracao-cirurgica` (textos, prompts, condicoes)
- Aplicar imediato
- Sem mudar arquitetura

#### Camada 2 — Refinamento
- Expandir AI block system_prompt com objecoes novas detectadas
- Adicionar/remover exit_intents
- Ajustar pesos de quiz (se diagnostico)

#### Camada 3 — Reestruturacao
- Refazer um estagio inteiro (ex: estagio de Posicionamento perdeu 47%)
- Mudar framework default (ex: Sandler → Voss)
- Adicionar/remover caminho

#### Camada 4 — Nova arquitetura (raro)
- Override de arquetipo (de vendedora pra qualificador)
- So se KPIs estao MUITO abaixo + qualitativo confirma

### 5. Apresenta plano

```
PLANO DE CALIBRAGEM v2 — Bot {slug}

CAMADA 1 (aplicar agora — 30min):
✅ b008 — dividir em 2 blocos (drop-off 47%)
✅ b015 system_prompt — adicionar regra sobre parcelamento
✅ b023 prompt — reescrever com voz-humana-br

CAMADA 2 (testar 14 dias):
🔄 AI block max_turns 4→6
🔄 Adicionar exit_intent 'parcelamento' em b015
🔄 Quiz: aumentar peso da pergunta sobre faturamento

CAMADA 3 (avaliar em 30 dias):
🤔 Estagio de Posicionamento — testar Halo-Suby (atual: mecanismo simples)
🤔 Caminho rejeitado_redirecionado — refazer copy
🤔 Adicionar 1 historia Brunson antes do CTA

CAMADA 4 (so se camadas 1-3 nao melhorarem):
⚠️ Override pra arquetipo qualificador puro (atual: hibrido)

Aplicar Camada 1 agora? [s/n]
Programar Camada 2 pra testar? [s/n]
```

### 6. Aplicacao + nova versao

- Camada 1 → flow_version v2 imediato
- Camada 2 → flow_version v3 (testar 14 dias)
- Camada 3 → flow_version v4 (testar 30 dias)
- Camada 4 → flow_version v5 (re-build profundo)

### 7. Atualiza docs-pacote completo

- `06-kpis-tracking.md` — KPIs reais vs benchmarks
- `07-auditoria-checklist.md` — calibragem registrada
- `08-roadmap-30dias.md` — proximas acoes datadas

## Tempo investido pela mentorada

- Coleta dados: 0 min (skill faz)
- Responder qualitativo: 15 min
- Confirmar plano: 10 min
- Total: ~25 min por calibragem
- Frequencia: a cada 30-45 dias

## Anti-patterns

- Calibrar com <100 sessoes — sample fraco
- Pular qualitativo — quanti sozinho mente
- Aplicar Camada 4 sem ter testado 1-3
- Nao versionar — perde possibilidade de A/B
- Calibrar varios bots iguais ao mesmo tempo — confunde aprendizado
