Una guía práctica de los flujos de trabajo de Freshdesk para etiquetar tickets automáticamente por intención

Seamos realistas: clasificar y etiquetar manualmente cada nuevo ticket en Freshdesk es un trabajo pesado. Es el tipo de tarea que ralentiza a todo tu equipo, invita a cometer errores y mantiene a tus mejores agentes atrapados en tareas repetitivas en lugar de ayudar realmente a los clientes.

La respuesta obvia es la automatización. Pero hay una pega. Necesitas algo más que una simple detección de palabras clave; necesitas un sistema que entienda lo que tus clientes realmente quieren decir.

Esta guía te explicará cómo configurar flujos de trabajo en Freshdesk para etiquetar tickets por intención automáticamente. Veremos qué puedes hacer con las propias herramientas de Freshdesk, dónde se quedan cortas y cómo un enfoque más inteligente, basado en IA, puede ponerte en marcha en solo unos minutos.

Cómo funcionan las reglas de automatización en Freshdesk

Antes de entrar en los detalles del etiquetado basado en la intención, repasemos rápidamente cómo funciona la automatización en Freshdesk. Todo se basa en una lógica simple de "si ocurre esto, entonces haz aquello". Configuras reglas que activan acciones cuando suceden ciertas cosas. Freshdesk las divide en tres tipos principales:

1. Reglas de creación de tickets: Se activan en el momento en que un nuevo ticket llega a tu bandeja de entrada. Son geniales para la clasificación inicial, como enviar cualquier ticket con la palabra "facturación" en el asunto al equipo de finanzas.

2. Reglas de actualización de tickets: Se activan cada vez que se modifica un ticket. Por ejemplo, podrías usar una para avisar automáticamente a un supervisor si un ticket de alta prioridad recibe una calificación de satisfacción negativa.

3. Reglas basadas en el tiempo (disparadores por hora): Estas reglas escanean tus tickets cada hora y actúan sobre condiciones sensibles al tiempo. Un uso común es cerrar automáticamente un ticket que ha estado marcado como resuelto durante más de 48 horas.

Normalmente, la gente usa estos flujos de trabajo para etiquetar tickets buscando ciertas palabras clave. Es un buen comienzo, pero a menudo no da en el clavo cuando se trata de entender cómo habla la gente en realidad.

Configuración de flujos de trabajo nativos de Freshdesk para el etiquetado automático de tickets

Dentro de Freshdesk, tienes dos opciones principales para automatizar el etiquetado de tickets: el método clásico basado en reglas y la IA integrada, Freddy.

Automatizaciones basadas en reglas: el método de la vieja escuela

La forma más directa de hacerlo es creando una regla de automatización de "Creación de ticket". Puedes encontrarlas yendo a Admin > Flujos de trabajo > Automatizaciones.

Una configuración común podría ser así:

• Condición: Si el asunto o la descripción de un ticket "contiene" la palabra "reembolso".

• Acción: "Añadir etiqueta" "Solicitud de reembolso".

Esto funciona bien para palabras clave obvias y de alta frecuencia. Pero el sistema es rígido. Se le escapará por completo un cliente que diga: "Me gustaría que me devolvieran el dinero" o "este cargo no es correcto". Para capturar todas las variaciones, tendrías que construir una montaña inmanejable de reglas, ¿y quién tiene tiempo para eso?

Subiendo el nivel con Freddy AI

Para sortear los problemas de las reglas básicas, Freshdesk introdujo Freddy AI. Freddy intenta ser un poco más inteligente analizando el contenido del ticket para sugerir o autocompletar campos como la prioridad o el tipo. Esto es un paso adelante, sin duda, ya que intenta comprender el contexto en lugar de solo hacer coincidir palabras.

Pero Freddy tiene un punto ciego. Está entrenado principalmente con los datos que residen dentro de tu cuenta de Freshdesk. No tiene ni idea de la gran cantidad de información que se encuentra en tus otras herramientas, como Confluence, Google Docs, o la wiki interna de tu empresa.

Una captura de pantalla que muestra la IA Freddy de Freshdesk asistiendo a un agente con sugerencias de tickets, una característica clave para configurar flujos de trabajo de Freshdesk para etiquetar tickets por intención automáticamente.

Dónde fallan las herramientas integradas

Mientras que Freshdesk te da un buen punto de partida, muchos equipos de soporte finalmente se topan con un límite cuando intentan construir flujos de trabajo de Freshdesk verdaderamente inteligentes para etiquetar tickets por intención automáticamente.

Tus reglas siempre van por detrás. Las reglas basadas en palabras clave son frágiles. No logran capturar la enorme variedad de formas en que los clientes se expresan. Terminas en un ciclo constante de actualizarlas y ajustarlas, lo cual es un trabajo en sí mismo.

Las cosas se complican a medida que creces. A medida que tu negocio se expande, también lo hace la red de reglas que necesitas mantener. Un vistazo rápido a los foros de la comunidad de Freshworks muestra que incluso los usuarios experimentados encuentran complicado construir automatizaciones para situaciones más matizadas.

La IA solo sabe lo que hay en Freshdesk. La efectividad de Freddy está limitada por los datos que puede ver. No puede aprender de las guías detalladas de solución de problemas en Confluence o de los documentos de políticas en Google Docs, por lo que su comprensión de un problema siempre es incompleta.

Puede que necesites un desarrollador a mano. Para cualquier cosa más avanzada, a menudo tienes que empezar a configurar webhooks con cargas útiles JSON personalizadas. Esto requiere conocimientos técnicos y puede ser un verdadero dolor de cabeza de configurar y solucionar cuando las cosas van mal.

Una mejor manera: usar una capa de IA dedicada

Entonces, si te estás topando con un muro con las herramientas nativas de Freshdesk, ¿cuál es la alternativa? En lugar de intentar meter un clavo cuadrado en un agujero redondo, puedes incorporar una plataforma de IA especializada que se conecta directamente a Freshdesk. Piénsalo como una capa de inteligencia que le da a tu helpdesk actual una mejora considerable.

Precisamente por eso construimos eesel AI. Actúa como un cerebro para tus herramientas de soporte, descifrando la intención del cliente y potenciando automatizaciones que van mucho más allá de lo que Freshdesk puede hacer por sí solo.

Cómo eesel AI mejora los flujos de trabajo de Freshdesk

Al conectarse a Freshdesk, eesel AI cambia las reglas del juego para la gestión de tickets.

• Entiende lo que los clientes realmente quieren decir. En lugar de solo buscar palabras clave, eesel AI aprende de tus tickets pasados para captar la intención real detrás del mensaje de un cliente. Descubre que "devolución de dinero", "cancelar mi suscripción" y "cargo incorrecto" en realidad se refieren a "Problemas de facturación".

• Se conecta a todo el conocimiento de tu empresa. eesel AI lo une todo. No solo mira en Freshdesk; también se conecta a Confluence, Google Docs, Notion y docenas de otros lugares. Esto le da una visión completa necesaria para etiquetar un ticket correctamente e incluso sugerir la respuesta correcta.

• Puedes empezar en minutos. En serio. Olvídate de pasar semanas construyendo reglas. eesel AI tiene una integración de un solo clic con Freshdesk. Puedes estar en funcionamiento en lo que tardas en tomar un café, sin necesidad de llamadas de ventas.

• Pruébalo sin ningún riesgo. Antes de activarlo, eesel AI puede ejecutar una simulación en miles de tus tickets pasados. Esto te muestra exactamente cuántos tickets habría etiquetado y resuelto, para que puedas lanzarlo sabiendo que funcionará.

• Tú tienes el control. Tienes control total sobre lo que maneja la IA. Puedes empezar poco a poco, dejando que gestione solicitudes simples como "estado del pedido", mientras escalas todo lo demás a tu equipo. La IA también puede realizar acciones personalizadas, como actualizar campos de tickets o buscar detalles de pedidos en Shopify.

Un ejemplo de eesel AI redactando una respuesta para una solicitud de reembolso dentro de Freshdesk, mostrando cómo mejora los flujos de trabajo de Freshdesk para etiquetar tickets por intención automáticamente.

Comparativa: herramientas nativas vs. eesel AI

Puede ser útil ver las cosas una al lado de la otra. Aquí tienes un desglose rápido de cómo se comparan las herramientas integradas de Freshdesk con una plataforma de IA dedicada.

Característica	Automatización nativa de Freshdesk	eesel AI
Velocidad de configuración	Puede ser lento; tienes que construir reglas para cada escenario.	Súper rápido; integración con un solo clic y la IA se entrena sola con tus datos.
Reconocimiento de intención	Básico; principalmente basado en palabras clave con ayuda limitada de IA.	Avanzado; aprende los matices y la intención de tus conversaciones pasadas.
Fuentes de conocimiento	Limitado a los datos de Freshdesk (tickets, macros, artículos de ayuda).	Unificado; se conecta a más de 100 fuentes como Confluence, GDocs, Notion, etc.
Flexibilidad	Limitado a una lista fija de acciones (etiquetar, asignar, cambiar estado).	Altamente flexible; puede hacer llamadas a API de otros sistemas para acciones personalizadas.
Pruebas y despliegue	Tienes que probarlo en vivo y esperar lo mejor.	Incluye un potente modo de simulación para probar primero en tickets antiguos.

Precios de Freshdesk para las funciones de automatización

Bien, hablemos del coste. Tener acceso a las funciones de automatización de Freshdesk depende del plan en el que te encuentres. Lo básico está disponible en la mayoría de los planes, pero para las funciones de IA más inteligentes, generalmente necesitarás un plan de nivel superior o un complemento de pago.

Aquí tienes un vistazo rápido a los planes de precios de Freshdesk (facturados anualmente) a finales de 2024:

Plan	Precio (por agente/mes)	Funciones clave de automatización e IA
Growth	15 $	Ticketing básico y reglas de automatización.
Pro	49 $	Ticketing avanzado, informes personalizados y más opciones de automatización.
Enterprise	79 $	Todo lo de Pro, más registros de auditoría, flujos de trabajo de aprobación y enrutamiento basado en habilidades.

Complementos de Freddy AI:

• Freddy AI Copilot: Comienza en 29 $/agente/mes (facturado anualmente) y es necesario para las funciones que asisten a tus agentes.

• Freddy AI Agent: Es para bots de cara al cliente y cuesta 100 $ por cada 1000 sesiones.

Así que, para aprovechar realmente la IA de Freshdesk, necesitas un plan Pro o Enterprise más los complementos de Freddy, lo que puede sumar rápidamente.

Pasa de las reglas a la inteligencia

Mira, automatizar cómo etiquetas los tickets en Freshdesk no es un simple extra; es un gran paso para facilitar la vida de tu equipo de soporte. Los flujos de trabajo de Freshdesk integrados son un buen punto de partida, pero tienen sus límites. Los sistemas basados en reglas son demasiado rígidos para seguir el ritmo de las formas desordenadas e impredecibles en que hablan los clientes reales, y no pueden aprovechar toda la información útil que tu equipo ha almacenado fuera del helpdesk.

Al añadir una capa de IA dedicada como eesel AI, puedes pasar de la simple coincidencia de palabras clave al reconocimiento genuino de la intención. Es un enfoque que unifica tu conocimiento, te permite lanzar automatizaciones precisas en minutos y libera a tu equipo para que se concentre en lo que mejor saben hacer: ayudar a los clientes con los problemas complicados.

Potencia tus flujos de trabajo de Freshdesk hoy mismo

¿Listo para dejar de pelear con reglas engorrosas y ver lo que la verdadera automatización con IA puede hacer? Puedes conectar tu cuenta de Freshdesk a eesel AI con un solo clic y ver inmediatamente cómo habría manejado tus tickets pasados.

Es una forma sin riesgos de entender su impacto y ver cuánto tiempo podrías estar ahorrando.

Prueba eesel AI con tu cuenta de Freshdesk gratis