# Geração de leads Este é um modelo curto para geração de leads: seus clientes recebem um teste gratuito se fornecerem seus dados. Um fluxo fácil de adaptar a qualquer chatbot! {% hint style="info" %} Certifique-se de sempre [atualize o NLP](https://docs.chatlayer.ai/understanding-users/natural-language-processing-nlp#updating-the-nlp) após carregar um modelo! {% endhint %} ## Fluxo: Geração de Leads Os blocos de Geração de Leads têm seu próprio fluxo. Blocos mais gerais, como Introdução e Despedida, estão no fluxo Geral. Os dados do usuário são solicitados por meio de blocos de validação de entrada e mantidos nas variáveis `{userName}`, `{userEmail}` e `{userPhoneNumber}`. No bloco de Agradecimento, os usuários têm a oportunidade de alterar seus dados caso tenham cometido um erro. O bloco chamado \[API Call] é um espaço reservado para o bloco de Ação onde você implementaria sua chamada de API para armazenar os dados do seu cliente. {% hint style="info" %} Existem várias maneiras de você armazenar os dados do cliente. Algumas formas de fazer isso podem ser usando [Airtable](https://docs.chatlayer.ai/integrations/app-integrations/airtable-app-integration) ou criando seu próprio [integração customizada de API](https://docs.chatlayer.ai/integrations/custom-back-end-integrations). {% endhint %} Certifique-se de adaptar o fluxo aos dados do usuário que você precisa e de dar aos seus clientes a oportunidade de modificar esses dados. Boas construções de bot! --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.chatlayer.ai/chatlayer-documentation-pt-br/comece-rapidamente/bot-templates/lead-generation.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.