Extracción de entidades de Zendesk para tickets: Una guía completa de configuración

Cada ticket de soporte contiene información valiosa oculta a simple vista. Números de pedido, nombres de productos, ID de cuenta. Sus agentes dedican valiosos minutos a buscar estos detalles en lugar de resolver problemas. La extracción de entidades cambia esto al detectar y organizar automáticamente los puntos de datos clave en el momento en que llega un ticket.

En esta guía, le guiaremos a través de cómo funciona la extracción de entidades de Zendesk y cómo configurarla para su equipo. Ya sea que esté buscando automatizar el enrutamiento de tickets, sanear datos confidenciales o simplemente ayudar a los agentes a encontrar información más rápido, esta función puede optimizar su flujo de trabajo.

Si está explorando formas de mejorar la automatización de su soporte más allá de las funciones integradas de Zendesk, es posible que también desee ver cómo eesel AI se integra con Zendesk para conectar fuentes de conocimiento más amplias y proporcionar contexto adicional para tickets complejos.

¿Qué es la extracción de entidades de Zendesk?

La extracción de entidades es una función impulsada por IA que identifica automáticamente piezas específicas de información dentro de los mensajes de los clientes. Piense en ello como un resaltador inteligente que escanea los tickets en busca de puntos de datos que le importan a su negocio: nombres de productos, números de pedido, códigos de serie o cualquier campo personalizado que defina. Según la documentación de Zendesk, esta función es parte de su plataforma de experiencia del cliente más amplia impulsada por IA.

Así es como transforma su flujo de trabajo de soporte. Cuando un cliente escribe "Mi pedido ORD-12345 llegó dañado", el sistema detecta "ORD-12345" como una entidad de número de pedido. Luego, completa el campo de ticket correspondiente automáticamente. Los agentes ya no necesitan desplazarse por los mensajes para encontrar esta información. Ya está ahí, resaltada en azul y lista para usar.

Esta función es parte del sistema Intelligent Triage de Zendesk, que se encuentra dentro de su oferta de IA más amplia. Para acceder a él, necesitará el complemento Copilot además de su plan base de Zendesk.

Los beneficios prácticos son inmediatos. Los tickets se enrutan a los equipos correctos sin necesidad de clasificación manual. La información confidencial, como los números de tarjetas de crédito, se puede enmascarar automáticamente. Los agentes dedican menos tiempo a la entrada de datos y más tiempo a ayudar realmente a los clientes. Intelligent Triage también incluye la detección de intenciones y el análisis de sentimientos que funcionan junto con la extracción de entidades para una automatización más completa.

Para los equipos que buscan ir más allá, ofrecemos un enfoque complementario. Si bien Zendesk maneja bien la extracción de entidades estructuradas, nuestra plataforma en eesel AI se conecta a fuentes de conocimiento más amplias más allá de su centro de ayuda (piense en Confluence, Google Docs, Notion) para proporcionar contexto adicional para consultas complejas.

Cómo funciona la extracción de entidades en Zendesk

La base técnica es sencilla. La extracción de entidades vincula patrones de datos específicos a campos de ticket personalizados que ya ha creado en Zendesk. Cuando la IA detecta una coincidencia en un mensaje de cliente, completa automáticamente ese campo.

Zendesk ofrece tres tipos de campos para la coincidencia de entidades:

Los campos desplegables funcionan mejor para datos estandarizados como líneas de productos o categorías de servicios. Usted define los valores aceptables y el sistema hace coincidir las menciones de los clientes con estas opciones.

Los campos de selección múltiple son útiles cuando los clientes pueden hacer referencia a varios elementos en un solo ticket, como varios productos afectados por el mismo problema.

Los campos Regex manejan datos que siguen patrones predecibles, como números de pedido (ORD-#####) o ID de seguimiento. Esto requiere algunos conocimientos técnicos para configurar los patrones de expresión regular. Puede obtener más información sobre cómo añadir entidades en Zendesk en su documentación.

Una vez detectados, los valores de la entidad aparecen resaltados en azul dentro de los tickets. Esta señal visual facilita a los agentes la identificación de información importante de un vistazo. El resaltado aparece en los comentarios públicos, mientras que las notas internas muestran los valores sin el énfasis visual.

Hay algunas restricciones a tener en cuenta. La detección de entidades funciona en palabras separadas por espacios, por lo que "Mondo Phone3" coincidiría mientras que "MondoPhone3" no. La entidad también debe crearse en el mismo idioma que el ticket. Una entidad en inglés no se activará en un ticket en español, incluso si la palabra es idéntica.

La detección de errores ortográficos ayuda a detectar errores menores en palabras de más de cinco letras. La primera letra debe coincidir y el sistema permite hasta dos errores por palabra (letras añadidas, faltantes, mal colocadas o reemplazadas). Esto detecta errores tipográficos comunes sin crear falsos positivos.

Configuración de la extracción de entidades en Zendesk

Antes de sumergirse en la configuración, asegúrese de tener los requisitos previos en su lugar. Necesitará Zendesk Suite Professional o superior, más el complemento Copilot (50 $ por agente al mes). Se requiere acceso al Centro de administración para configurar las entidades.

Paso 1: Crear campos de ticket personalizados

Comience creando los campos que almacenarán los datos de su entidad. Vaya al Centro de administración, luego a Objetos y reglas, Tickets y Campos.

Cree campos que coincidan con el tipo de datos que desea extraer. Por ejemplo, puede crear un campo desplegable llamado "Línea de productos" con valores como "Cámara Modelo A" y "Cámara Modelo B", un campo regex para "Número de pedido" con un patrón de validación o un campo de selección múltiple para "Categorías de problemas". Estos campos se convierten en la base de sus entidades.

Paso 2: Crear entidades en Intelligent Triage

Con sus campos listos, vaya al Centro de administración, luego a IA, Intelligent Triage y Entidad. Haga clic en "Añadir entidad" para iniciar el proceso de creación. Puede consultar la guía de Zendesk sobre cómo añadir entidades para obtener instrucciones detalladas.

Seleccione su tipo de campo (desplegable, selección múltiple o regex) y vincúlelo al campo personalizado que creó. La casilla de verificación "Detectar entidad" está seleccionada de forma predeterminada. Déjela marcada a menos que desee configurar la entidad sin activar la detección todavía.

Después de crear la entidad, haga clic en "Administrar configuración" para configurar los detalles. Para obtener más información sobre cómo administrar y editar entidades, consulte la documentación de Zendesk sobre cómo editar entidades.

Paso 3: Configurar reglas de extracción

Las reglas de extracción determinan cuándo y cómo las entidades completan los campos de ticket. Tiene cuatro opciones en "Actualizar campo de ticket con valores detectados". La opción "No actualizar campos de ticket" significa que los agentes deben completar manualmente el campo haciendo clic en actualizar. "Valores solo en el primer mensaje" completa el campo desde el asunto, el primer comentario o el primer mensaje de la conversación. "Valores solo en mensajes posteriores" actualiza el campo en función de cualquier comentario excepto el primero. "Valores en todos los mensajes" completa y actualiza desde cualquier comentario o mensaje de ticket, que es la configuración predeterminada.

En "Herramientas de agente", puede habilitar "Resaltar valores de entidad en todos los mensajes" para mostrar el resaltado azul que ven los agentes. En "Configuración de detección", "Detectar valores mal escritos" añade tolerancia para errores tipográficos comunes.

Paso 4: Añadir sinónimos para una mejor detección

Los clientes no siempre utilizan la terminología exacta que espera. Los sinónimos ayudan a captar variaciones que significan lo mismo.

Para una entidad "Número de pedido", puede añadir sinónimos como "ID de pedido", "Número de transacción" o "ID de compra". Puede añadir hasta 10 sinónimos por valor de entidad. Cuando aparece cualquier sinónimo, se resalta y se extrae el valor de entidad correspondiente.

Para añadir sinónimos, haga clic en una entidad, luego haga clic en el menú de opciones para un nombre de valor y seleccione "Editar sinónimos". Introduzca sus variaciones y guarde. Consulte la guía de Zendesk sobre cómo editar y administrar entidades para obtener más detalles sobre la configuración de sinónimos.

Paso 5: Habilitar la detección de errores ortográficos (opcional)

La detección de errores ortográficos está disponible para entidades asociadas con campos desplegables y de selección múltiple. Solo funciona si la primera letra coincide con el valor de la entidad y no funciona en patrones de menos de seis letras. Puede obtener más información sobre cómo funciona la detección de errores ortográficos en la documentación de Zendesk.

Esta función es particularmente útil para nombres de productos o términos técnicos que los clientes podrían escribir mal. Solo tenga en cuenta que podría no funcionar bien en idiomas donde un solo cambio de carácter resulta en un significado diferente.

Casos de uso prácticos para la extracción de entidades

Una vez configuradas, las entidades impulsan una gama de posibilidades de automatización. Estas son las aplicaciones más comunes que implementan los equipos de soporte.

Enrutamiento automatizado de tickets

El caso de uso más popular es el enrutamiento de tickets a equipos especializados en función de las entidades detectadas. Si su entidad detecta "Cámara Modelo A" en un ticket, puede crear un disparador que lo asigne automáticamente a su Equipo de soporte de cámaras.

Esto elimina la clasificación manual y garantiza que los clientes lleguen al experto adecuado de inmediato. Para los equipos con múltiples líneas de productos o áreas de conocimiento especializadas, esto solo puede ahorrar horas de trabajo de enrutamiento cada día.

Establecimiento de prioridades

Ciertas entidades indican urgencia. Una mención de "cancelación" podría indicar que un cliente está a punto de abandonar. Una entidad de "violación de seguridad" podría indicar un problema crítico que requiere atención inmediata.

Al crear disparadores que vigilan estas entidades de alta prioridad, puede escalar automáticamente los tickets antes de que un agente los vea. Esto garantiza que sus problemas más críticos reciban atención rápidamente.

Saneamiento y seguridad de datos

La extracción de entidades ayuda a mantener los estándares de seguridad al detectar automáticamente información confidencial. Puede configurar entidades para patrones como números de tarjetas de crédito o números de seguridad social, luego usarlos para activar la redacción o el enmascaramiento automático.

Esto protege los datos del cliente y ayuda con los requisitos de cumplimiento. En lugar de depender de los agentes para detectar y manejar la información confidencial manualmente, el sistema la detecta automáticamente.

Mejora del agente de IA

Para los equipos que utilizan los agentes de IA de Zendesk, las entidades proporcionan un contexto crucial. Cuando un agente de IA detecta una entidad de número de pedido, puede activar búsquedas en el backend para proporcionar el estado del pedido en tiempo real sin escalar a un humano.

Esto mueve las conversaciones de simples preguntas y respuestas a la resolución activa de problemas. La IA puede tomar medidas basadas en los detalles específicos de cada ticket en lugar de ofrecer respuestas genéricas.

Informes y análisis

Debido a que las entidades completan los campos de ticket estándar, se alimentan directamente a sus informes. Puede rastrear qué productos generan la mayor cantidad de solicitudes de soporte, identificar problemas de tendencia por categoría o medir los tiempos de resolución por línea de productos. Las funciones de informes de Zendesk varían según el nivel del plan, con análisis más avanzados disponibles en las suscripciones de nivel superior.

Estos datos ayudan con la planificación de recursos, las mejoras de productos y la identificación de oportunidades de capacitación para su equipo.

Creación de flujos de trabajo con entidades detectadas

Las entidades se vuelven poderosas cuando se combinan con las reglas de negocio de Zendesk. Aquí le mostramos cómo construir flujos de trabajo efectivos en torno a sus datos detectados.

Los disparadores son la herramienta más común para la automatización basada en entidades. Al crear un disparador, puede utilizar la etiqueta de la entidad como condición. Las etiquetas siguen el formato nombre_del_campo__valor, lo que facilita su referencia.

Por ejemplo, un disparador podría tener una condición donde Ticket > Etiquetas contiene al menos una de línea_de_productos__cámara_modelo_a, con una acción para establecer Ticket > Grupo en Equipo de soporte de cámaras. También puede utilizar los valores de los campos personalizados directamente en las condiciones del disparador si lo prefiere.

Las mejores prácticas para los flujos de trabajo de entidades incluyen probar antes de implementar utilizando las pruebas de disparadores de Zendesk o ejecutar un pequeño piloto antes del lanzamiento completo. El orden importa porque Zendesk procesa las coincidencias de entidades en el orden en que las establece, así que coloque las reglas más específicas más arriba que las generales. Comience de forma sencilla comenzando con una o dos entidades de alto impacto en lugar de intentar configurar todo a la vez. Documente su configuración manteniendo notas sobre lo que hace cada entidad y disparador para los futuros miembros del equipo.

Limitaciones y consideraciones

La extracción de entidades es poderosa, pero no está exenta de limitaciones. Comprender esto por adelantado ayuda a establecer expectativas apropiadas. Para obtener una descripción completa de las capacidades y limitaciones de la detección de entidades, consulte la documentación de detección de entidades de Zendesk.

La coincidencia de idiomas es la limitación más importante. Una entidad creada en inglés no se detectará en los tickets en español, incluso si la palabra es la misma. Esto significa que los equipos multilingües deben crear entidades separadas para cada idioma que admitan.

Los problemas de separación de palabras pueden causar detecciones perdidas. El sistema identifica palabras individuales separadas por espacios. "Mondo Phone3" coincidirá mientras que "MondoPhone3" no. Esto afecta principalmente a los idiomas que no utilizan espacios entre palabras.

La configuración de Regex requiere experiencia técnica. Si bien las entidades desplegables y de selección múltiple son sencillas, los patrones regex exigen conocimiento de expresiones regulares. Los equipos sin recursos técnicos pueden necesitar ayuda para configurar entidades basadas en patrones.

El costo es otra consideración. El complemento Copilot cuesta 50 $ por agente al mes además de su plan base de Zendesk. Para los equipos más pequeños, esto podría ser significativo. Los precios de Zendesk comienzan en 115 $ por agente al mes para Suite Professional (el plan mínimo que admite Copilot), lo que eleva el total a 165 $ por agente al mes.

Finalmente, la extracción de entidades se limita a los datos dentro de sus tickets de Zendesk. No puede extraer información de fuentes de conocimiento externas como Confluence o Google Docs. Para los equipos que necesitan conectar bases de conocimiento más amplias, ofrecemos integraciones con más de 100 fuentes en eesel AI, complementando el enfoque estructurado de Zendesk con un contexto más amplio.

Obtener el máximo provecho de la extracción de entidades

Las implementaciones exitosas comparten algunos rasgos comunes. Esto es lo que recomiendan los administradores experimentados.

Comience con entidades de alto impacto. No intente extraer todo a la vez. Elija los dos o tres puntos de datos que le ahorrarían más tiempo a su equipo. Los puntos de partida comunes son los nombres de los productos, los números de pedido o las categorías de problemas que impulsan las decisiones de enrutamiento.

Utilice reglas específicas antes que las generales. Zendesk procesa las entidades en el orden en que las define. Si tiene tanto "Cámara Modelo A Pro" como "Cámara Modelo A" como entidades, coloque la versión "Pro" más específica primero. De lo contrario, todas las menciones de "Cámara Modelo A Pro" podrían etiquetarse como solo "Cámara Modelo A".

La revisión periódica mantiene las entidades precisas. El lenguaje del cliente cambia. Se lanzan nuevos productos. Establezca un recordatorio trimestral para revisar sus entidades, actualizar los sinónimos y añadir nuevos valores según sea necesario.

Combine con otras funciones de Intelligent Triage. La extracción de entidades funciona junto con la detección de intenciones y el análisis de sentimientos. Un ticket con sentimiento negativo + entidad de "cancelación" + etiqueta de cliente "VIP" podría justificar una escalada inmediata. El uso de estas funciones en conjunto crea una automatización más sofisticada.

Considere herramientas complementarias para necesidades más amplias. Si bien Zendesk sobresale en la extracción de entidades estructuradas dentro de los tickets, algunos equipos necesitan extraer contexto de fuentes de conocimiento más amplias. Nuestra plataforma en eesel AI se conecta a centros de ayuda, wikis internos, documentación y tickets anteriores para proporcionar contexto adicional para consultas complejas. También puede probar eesel gratis para ver cómo funciona con su configuración existente.