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title: "Agente IA nas admissões: 17 matrículas em 2 meses | Skolbot"
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language: "pt"
dateModified: "2026-11-02"
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# 17 matrículas em 2 meses: o piloto Skolbot convence todo o grupo

Atualizado em 2 de novembro de 2026

17 estudantes matriculados em 2 meses com o Agente do Site: um grupo de escolas alarga o Skolbot após um piloto que rendeu mais de 50 vezes o seu custo.

## O caso em resumo

- **17** estudantes matriculados em dois meses
- **> 50×** de ROI, só no 1.º ano
- **3 → 10** escolas, do piloto ao grupo inteiro

## Em resumo

Um grupo de escolas privadas testou o Agente do Site do Skolbot em **3 escolas** para captar mais candidatos e preparar melhor as chamadas.

Em 2 meses, **17 estudantes matricularam-se** depois de uma conversa com o agente.

As receitas de propinas superam **50 vezes o custo** do Skolbot.

O grupo alargou a solução às **suas 10 escolas**.

## Um piloto que mobiliza todo o grupo

O Agente do Site do Skolbot gerou 17 matrículas em dois meses nas escolas-piloto do grupo. Este grupo privado reúne escolas de negócios, de comunicação e de artes aplicadas. Começou por equipar algumas escolas para observar os resultados antes de alargar a implementação.

Num domingo, às 23h, um visitante pergunta ao agente pelo estágio curricular do Bachelor. Na segunda de manhã, o consultor liga-lhe já a saber o curso, o campus, o ano letivo pretendido e a preocupação da família com o custo. Algumas semanas depois, o estudante matricula-se.

## Projetos que escapam ao formulário de contacto

O grupo precisava de captar mais projetos de estudantes e de dar às admissões a informação útil para os converter.

### Perguntas fora de horas

Os candidatos consultam os cursos quando as equipas não estão. A pergunta fica então à espera do dia útil seguinte.

### Um formulário limitado

Uma pergunta sobre o estágio curricular ou as propinas pede uma resposta. O formulário regista um pedido, mas não abre essa conversa.

### Uma chamada por preparar

O consultor precisa de conhecer o projeto e as hesitações do candidato. Sem esse contexto, tem de as descobrir durante a chamada.

## Captar o projeto, preparar a chamada

O Skolbot instalou o Agente do Site nos sites das escolas-piloto e ligou as conversas ao CRM.

### Começar pelas escolas-piloto.

O grupo escolheu um perímetro inicial antes de decidir a implementação geral. As matrículas vindas das conversas com o agente serviram para medir o retorno.

### Responder quando o candidato procura.

O Agente do Site responde a qualquer hora, a partir da base de conhecimento da escola. O visitante pode detalhar o seu projeto ao longo da conversa.

### Passar o contexto às admissões.

O CRM recebe o curso, o campus, o ano letivo pretendido, a motivação e as objeções. O consultor tem também um resumo e o próximo passo.

### Alargar depois dos primeiros resultados.

As receitas do piloto convenceram o grupo a equipar todas as suas escolas. O alargamento assenta nas matrículas observadas.

## Matrículas que desencadeiam o alargamento

Em dois meses, 17 estudantes matricularam-se depois de uma conversa iniciada pelo Agente do Site. As propinas correspondentes representam mais de 50 vezes o custo do Skolbot nesse período. Por isso, o grupo alargou a solução às suas 10 escolas. Este cálculo conta apenas o primeiro ano de propinas: um estudante fica 3 a 5 anos, por isso o retorno real é muito maior.

O agente capta mais 40% de leads do que o formulário de contacto. Grande parte das matrículas vem, assim, de candidatos que a escola podia ter deixado escapar. O contexto enviado para o CRM ajuda depois as admissões a converter melhor estes contactos.

**O que o Skolbot custa, o que rende**

Matrículas dos 2 primeiros meses do piloto, só no 1.º ano de propinas. Um estudante fica 3 a 5 anos: o retorno real é ainda muito maior. Escala relativa, sem valores.

> “O Skolbot tornou-se uma verdadeira alavanca de recrutamento. Os nossos consultores encontram no CRM candidatos já qualificados, com os seus projetos e as suas perguntas. Os resultados do piloto superaram as nossas expectativas e convenceram-nos a implementar a solução nas nossas 10 escolas.”

> Responsável de admissões, grupo de escolas

## Perguntas frequentes

### Que retorno mediu um grupo de escolas com um agente de IA?

Num grupo de escolas equipado com o Skolbot, as propinas dos estudantes matriculados depois de uma conversa com o Agente do Site representaram mais de 50 vezes o custo do Skolbot durante um piloto de 2 meses em 3 escolas. Esse retorno motivou a implementação em todas as escolas do grupo.

### Um agente de IA no site de uma escola gera matrículas?

Sim: num grupo de escolas privadas, o piloto Skolbot resultou em 17 matrículas em dois meses, depois de conversas com o Agente do Site. O agente responde às perguntas, recolhe o projeto e envia o contexto para o CRM. Os consultores retomam depois o contacto com a informação necessária para a chamada.

### Porquê testar um agente de IA em algumas escolas antes de o generalizar?

Um grupo de escolas começou o piloto em 3 escolas para observar as matrículas vindas das conversas com o Skolbot. Os resultados do piloto motivaram depois o alargamento às suas 10 escolas. Este perímetro inicial deu aos responsáveis de admissões uma base concreta para decidir a implementação.

### Que informação deve um chatbot de escola enviar para o CRM de admissões?

O Agente do Site do Skolbot envia o curso procurado, o campus, o ano letivo pretendido, a motivação e as objeções do candidato. O CRM recebe também um resumo e um próximo passo. Assim, o consultor pode preparar a chamada a partir do projeto já expresso.

### Porquê substituir o formulário de contacto por um agente conversacional?

Num grupo de escolas equipado com o Skolbot, o Agente do Site capta mais 40% de leads do que o formulário. O Skolbot responde às perguntas durante a visita e abre a conversa sobre o projeto. As admissões recebem depois um contacto acompanhado do contexto dessa conversa.
