Imagine passar horas etiquetando manualmente os tickets do Zendesk com rótulos como ‘problema-de-faturamento’ ou ‘solicitação-de-recurso’, em vez de se concentrar em ajudar os clientes. Essa é a realidade que alguns agentes de atendimento ao cliente estão enfrentando. Isso não está longe da realidade, no entanto, pois pesquisas mostram que as equipes de suporte gastam até 20% do seu tempo na organização e classificação de tickets, incluindo o trabalho de etiquetagem manual.
A boa notícia?
A classificação de tickets com tecnologia de IA está revolucionando a forma como as equipes de suporte lidam com a etiquetagem de tickets. Soluções modernas de IA como eesel AI podem analisar automaticamente o conteúdo dos tickets, entender o contexto e aplicar rótulos precisos de forma consistente em todo o seu fluxo de trabalho. Neste guia prático, mostraremos como implementar a etiquetagem de tickets com IA no Zendesk, compartilhar práticas recomendadas comprovadas e ajudá-lo a fazer uma transição suave para a classificação automatizada.
Os desafios da marcação manual no Zendesk
A marcação manual de tickets no Zendesk pode impactar significativamente a eficiência da sua equipe de suporte e a qualidade dos dados. Cada vez mais clientes esperam um tempo de resposta mais rápido, com alguns até afirmando que um tempo de resposta lento os leva a fazer negócios com um concorrente. Vamos explorar por que as abordagens tradicionais muitas vezes falham e como as soluções baseadas em IA podem ajudar.
Limitações da marcação manual
Os agentes de suporte que gerenciam grandes volumes de tickets enfrentam o que chamamos de ‘fadiga de marcação’ ao lidar com extensas bibliotecas de tags. A adição de ter que gastar apenas um pouco mais de tempo organizando tags se acumula ao longo do tempo, levando a uma enorme quantidade de tempo “desperdiçado” ao longo de um mês. Isso leva a sérios problemas de consistência, pois os agentes se apressam na marcação ou a ignoram completamente.
De acordo com uma pesquisa recente do Zendesk, as equipes frequentemente lutam com a aplicação inconsistente de tags entre os agentes, resultando em desordem no sistema devido a tags mal escritas ou duplicadas. Essa baixa qualidade de marcação impede uma análise de tendências significativa e força as equipes a investir um tempo significativo na gestão contínua de tags.
Automação baseada em regras não é suficiente
Embora as ferramentas de automação nativas do Zendesk ofereçam assistência básica, elas dependem de uma correspondência rígida de palavras-chave que perde o contexto importante. Este contexto é crítico, especialmente ao proporcionar aos clientes uma experiência mais simplificada e personalizada. Esses sistemas só conseguem corresponder frases exatas e seguir uma lógica estrita de se/então, exigindo manutenção constante à medida que a linguagem e os problemas evoluem. Por exemplo, uma regra que corresponda a ‘reembolso’ pode marcar incorretamente um ticket onde um cliente escreve “Eu não preciso de um reembolso” porque falta uma verdadeira compreensão da intenção.
eesel AI aborda esses desafios fundamentais por meio de uma classificação inteligente de tickets impulsionada pelo processamento de linguagem natural (NLP). Em vez de uma simples correspondência de palavras-chave, nosso sistema aprende com seus dados históricos de tickets para reconhecer padrões e variações em como os clientes expressam problemas semelhantes, garantindo uma marcação consistentemente precisa que captura a verdadeira intenção do cliente.
Classificação de tickets impulsionada por IA
A moderna classificação de tickets impulsionada por IA representa um avanço transformador na automação de tickets do Zendesk. Vamos explorar como essa tecnologia funciona e entrega resultados para as equipes de suporte.
Como a marcação por IA realmente funciona
Ao contrário da correspondência básica de palavras-chave, a marcação de tickets impulsionada por IA utiliza um sofisticado processamento de linguagem natural para realmente entender o conteúdo do ticket. De acordo com a pesquisa da SentiSum, sistemas baseados em aprendizado de máquina alcançam até 95% de precisão na classificação de tickets, em comparação com 60-70% para sistemas baseados em regras.
eesel AI desenvolveu um sistema avançado que processa a linguagem natural em tickets de clientes analisando o contexto e a intenção muito além da correspondência básica de palavras-chave. O sistema aprende continuamente com dados históricos para melhorar a precisão enquanto lida com variações de linguagem e erros de digitação de forma elegante. Isso significa que quanto mais informações ele tiver, melhor a IA se tornará ao lidar com a marcação de tickets. Mais importante ainda, ele pode identificar várias tags relevantes de um único ticket ao entender o contexto completo da conversa, assim como um humano faria, só que em velocidades muito mais rápidas.
Capacidades avançadas de marcação por IA
As equipes de suporte modernas precisam de uma classificação de tickets sofisticada e impulsionada por IA que vá além da automação básica. Sistemas avançados de marcação por IA podem lidar com fluxos de trabalho complexos enquanto se integrando perfeitamente com sua configuração existente do Zendesk.
Ao implementar a marcação por IA no Zendesk, o sistema primeiro identifica o idioma do ticket recebido e o direciona adequadamente. Por exemplo, a eesel IA pode detectar automaticamente vários idiomas, manter uma classificação de tags separada para cada um e preservar o contexto crítico nas traduções. Isso garante uma classificação consistente, independentemente do idioma do cliente.
Vamos examinar como a IA avançada se compara às abordagens básicas de automação:
| Capacidade | Automação Básica | IA Avançada |
|---|---|---|
| Suporte de Idiomas | Apenas um idioma | Detecção automática e roteamento para múltiplos idiomas |
| Capacidade de Aprendizado | Regras estáticas que requerem atualizações manuais | Melhoria contínua a partir de padrões de manuseio de tickets |
| Compreensão de Contexto | Correspondência simples de palavras-chave | Processamento de linguagem natural com consciência de contexto |
| Opções de Integração | Limitado a funções básicas do Zendesk | Suporte completo a API e automação de fluxo de trabalho personalizado |
Além do manuseio de idiomas, os sistemas de IA modernos podem se adaptar à terminologia específica da indústria, aplicar lógica de classificação específica da marca e até ajustar padrões de etiquetagem para variações sazonais. Através de conexões de API e gatilhos de webhook, esses sistemas se integram profundamente com suas ferramentas internas enquanto mantêm a sincronização bidirecional de dados.
Este nível de sofisticação permite que as equipes de suporte automatizem cenários complexos de classificação de tickets que seriam impossíveis com abordagens tradicionais baseadas em regras. Além disso, a etiquetagem de tickets por IA contribui para o objetivo final de agilizar os tickets dos clientes, resultando em clientes mais satisfeitos.
Melhores práticas para implementar etiquetagem por IA
A implementação bem-sucedida de etiquetagem de tickets com IA requer planejamento cuidadoso e uma abordagem estruturada. Vamos explorar os elementos-chave que prepararão sua equipe para o sucesso com a etiquetagem automatizada do Zendesk.
Construindo sua estrutura de etiquetas
Uma hierarquia de etiquetas bem projetada forma a base para uma classificação eficaz de tickets. Pesquisas mostram que estruturas de etiquetagem organizadas melhoram significativamente a eficiência do suporte e a qualidade dos dados para análises.
Comece definindo suas categorias principais que se alinham com os principais fluxos de trabalho de suporte. Estas devem incluir classificação de problemas (bugs, solicitações de recursos, consultas de faturamento), níveis de prioridade para indicar urgência, áreas ou serviços de produtos relevantes, segmentos de clientes para atendimento personalizado e rastreamento do status de resolução.
Aqui está um guia prático para estruturar suas tags:
| Categoria | Exemplo de Tags | Propósito | Melhores Práticas |
|---|---|---|---|
| Tipo de Problema | bug, solicitação-de-funcionalidade, pergunta | Categorizar a natureza do ticket | Use prefixos claros e consistentes (por exemplo, ‘tipo-bug’) |
| Prioridade | p1-urgente, p2-alta, p3-normal | Definir níveis de urgência | Limite a 3-4 níveis de prioridade para evitar confusão |
| Produto | aplicativo-móvel, plataforma-web, api | Identificar áreas afetadas | Corresponder exatamente às convenções de nomenclatura do produto |
| Status | pendência-cliente, em-progresso | Acompanhar estágio de resolução | Mantenha as tags de status alinhadas com os estágios do fluxo de trabalho |
Garantindo a adoção bem-sucedida
Implementar a marcação por IA requer uma gestão de mudança cuidadosa e monitoramento contínuo. Plataformas modernas como eesel AI fornecem ferramentas integradas para simplificar esse processo, mas o sucesso depende, em última análise, do engajamento da sua equipe.
Desenvolver materiais de treinamento abrangentes é crucial para a adoção pela equipe. Foque em criar documentação clara da hierarquia de suas tags com exemplos específicos de uso, fluxos de trabalho detalhados mostrando como a marcação por IA se integra com o Zendesk, e guias para lidar com casos extremos. Suplemente isso com um processo robusto de monitoramento de qualidade para garantir aplicação consistente.
Estabeleça um quadro claro para monitorar a precisão das tags através de:
- Auditorias semanais regulares de tags para identificar padrões e problemas
- Marcos específicos de precisão (almeje consistência de 95%+)
- Revisões mensais da equipe para coletar feedback e otimizar regras
- Processos estruturados para sugerir e implementar melhorias
Dica profissional: Comece com uma equipe piloto para testar sua estrutura de marcação e coletar feedback antes de implementar em toda a sua organização de suporte. Isso permite que você refine processos e aborde desafios cedo, sem interromper as operações.
Medindo ROI e impacto
De acordo com a pesquisa da Freshworks, a implementação de classificação de tickets baseada em IA reduz erros de marcação manual em até 80%. Esta melhoria na precisão se traduz em marcação consistente entre equipes e períodos de tempo, eliminando variações que surgem de diferentes agentes interpretando tickets de maneira diferente.
O impacto se estende além da precisão para economias de tempo significativas e melhoria na qualidade dos dados. As equipes de suporte podem reduzir significativamente o tempo gasto em tarefas de marcação manual, permitindo que os agentes se concentrem em interações complexas com os clientes. Além disso, a classificação com IA fornece insights mais detalhados sobre tendências de tickets e questões emergentes, permitindo um melhor planejamento de capacidade e acompanhamento de desempenho.
Conclusão e próximos passos
A marcação de tickets moderna com IA oferece até 95% de precisão na classificação enquanto reduz a carga de trabalho dos agentes em 80% em comparação com abordagens manuais ou baseadas em regras. Nossos clientes geralmente economizam de 15 a 20 horas por agente mensalmente através da classificação automatizada.
Pronto para transformar seu fluxo de trabalho de marcação no Zendesk? Agende uma demonstração de 30 minutos para ver como a esel AI pode otimizar suas operações de suporte com classificação inteligente de tickets. Analisaremos seu processo atual e construiremos uma projeção de ROI personalizada adaptada ao seu volume de tickets e tamanho da equipe. Se você é um aprendiz mais prático, aproveite nosso teste gratuito de 7 dias, e veja por si mesmo como a eesel AI pode mudar seu fluxo de trabalho.
