Cómo utilizar los filtros de la lista de conversaciones de mensajería de Zendesk: Una guía completa

Gestionar las conversaciones con los clientes de forma eficiente comienza con encontrar los tickets correctos rápidamente. Ya sea que estés rastreando escalaciones, monitoreando las cargas de trabajo de los agentes o revisando interacciones pasadas para el control de calidad, los filtros de conversación son la columna vertebral de una operación de soporte organizada.

Pero aquí es donde muchos equipos se confunden. Zendesk ofrece filtros de conversación en dos contextos diferentes: la interfaz de mensajería en vivo que los agentes usan diariamente y el módulo de Control de Calidad (QA, Quality Assurance) que se usa para revisar las conversaciones completadas. Estos filtros tienen diferentes propósitos, y comprender la distinción te ayuda a configurar vistas que realmente coincidan con las necesidades de tu flujo de trabajo.

Esta guía te guía a través de ambos tipos de filtros, explica cómo construir y gestionar filtros personalizados y explora combinaciones prácticas que los equipos de soporte utilizan todos los días. También veremos dónde el filtrado nativo de Zendesk tiene carencias y cómo alternativas como eesel AI abordan la organización de conversaciones de manera diferente.

Comprender los filtros de conversación de mensajería vs. QA de Zendesk

Antes de sumergirnos en los tipos de filtros, vale la pena aclarar los dos contextos diferentes donde aparecen los filtros en Zendesk. La confusión es comprensible. Ambos se llaman conversaciones, pero sirven para propósitos completamente diferentes.

Mensajería de Zendesk se refiere a las conversaciones en vivo y asíncronas que ocurren entre los clientes y los agentes en tiempo real. Estas son las interacciones que tu equipo está manejando activamente a través del espacio de trabajo del agente. Cuando un cliente envía un mensaje a través de un widget web, WhatsApp o Instagram, aparece aquí.

QA de Zendesk es un módulo separado para revisar y calificar las conversaciones completadas. Aquí es donde los gerentes y los entrenadores de calidad evalúan el rendimiento de los agentes, identifican oportunidades de entrenamiento y ejecutan sesiones de calibración. La vista de Conversaciones de QA extrae datos históricos, no interacciones en vivo.

¿Por qué es esto importante para el filtrado? Los tipos de filtros disponibles difieren significativamente entre los dos contextos. En el espacio de trabajo de mensajería en vivo, estás filtrando principalmente por estado, asignado, canal y metadatos básicos para gestionar la carga de trabajo. En QA, tienes acceso a filtros mucho más sofisticados, incluyendo perspectivas basadas en IA como el análisis de sentimiento, la detección de escalaciones y las puntuaciones de categorías de AutoQA.

Si tu equipo está buscando mejores maneras de manejar la clasificación y el enrutamiento de conversaciones sin la complejidad de los filtros manuales, nuestras capacidades de clasificación de IA ofrecen un enfoque alternativo que funciona junto con la configuración de tu help desk existente.

Categorías principales de filtros de conversación en Zendesk

Analicemos lo que está realmente disponible cuando comienzas a construir filtros. Las opciones exactas dependen de tu plan, pero aquí están las principales categorías que encontrarás.

Filtros basados en la fecha

Estos te permiten restringir las conversaciones por período de tiempo. En la vista de mensajería en vivo, puedes filtrar por fecha de creación, última actividad o cuándo se resolvió la conversación. Esto es útil para encontrar conversaciones que se estancaron o identificar patrones en tu volumen semanal.

En QA, el filtrado por fecha se vuelve más granular. Puedes filtrar por fecha de revisión para encontrar conversaciones ya calificadas, fecha de comentario para cuando se dejó la retroalimentación, e incluso fechas de encuestas CSAT (Customer Satisfaction, Satisfacción del Cliente) para correlacionar las puntuaciones de calidad con el tiempo de satisfacción del cliente.

Filtros de estado y asignación

El pan y la mantequilla de la gestión de conversaciones en vivo. Filtra por estado abierto, pendiente, resuelto o en espera. Combina esto con los filtros de asignado para ver exactamente lo que cada agente está manejando, o identifica las conversaciones no asignadas que necesitan enrutamiento.

El filtro de asignado admite la lógica de inclusión y exclusión. Puedes crear una vista que muestre todas las conversaciones abiertas excepto las asignadas a tu equipo de escalación de nivel 2, por ejemplo.

Filtros de canal y metadatos

Separa las conversaciones de mensajería de los canales de correo electrónico, voz o redes sociales. Esto importa porque las interacciones de mensajería tienen diferentes características. A menudo son más cortas, más transaccionales y pueden requerir diferentes expectativas de tiempo de respuesta que los tickets de correo electrónico.

También puedes filtrar por niveles de prioridad, etiquetas y campos personalizados que hayas configurado en tu instancia de Zendesk.

Cómo crear y gestionar filtros personalizados

Construir filtros útiles es sencillo una vez que conoces los pasos. Aquí está el proceso para crear filtros en Zendesk QA (el flujo de trabajo es similar para las vistas de mensajería en vivo).

Paso 1: Accede a la vista Conversaciones

Navega a Control de Calidad en la barra lateral de administración de Zendesk, luego haz clic en Conversaciones. La barra lateral izquierda muestra tus filtros existentes divididos en secciones Públicas y Privadas.

Paso 2: Crea un nuevo filtro

Haz clic para añadir un nuevo filtro. Elegirás entre público (visible para todos los revisores de QA) o privado (solo para ti). Los filtros públicos son ideales para procesos de revisión estandarizados. Los filtros privados funcionan bien para atajos de productividad personal.

Paso 3: Establece las condiciones del filtro

Selecciona tus criterios de filtro de las categorías disponibles. Puedes apilar múltiples condiciones. Por ejemplo: conversaciones creadas en los últimos 7 días, asignadas al grupo de Soporte Premium, con un estado de resuelto y etiquetadas con "solicitud_de_reembolso".

Paso 4: Guarda y organiza

Nombra tu filtro claramente. Algo como "Reembolsos Premium - Últimos 7 días" les dice a otros revisores exactamente lo que están viendo. Puedes reordenar los filtros arrastrándolos en la barra lateral, colocando tus vistas más utilizadas en la parte superior.

Gestión de filtros existentes

Para editar un filtro, haz clic en el menú de opciones junto a él y selecciona Editar. Puedes modificar las condiciones, renombrarlo o cambiar su visibilidad. La opción Duplicar es útil para crear variaciones. Si necesitas un filtro que sea casi idéntico a uno existente, duplícalo y ajusta las condiciones en lugar de construirlo desde cero.

Seguir un proceso de configuración estructurado asegura que los filtros personalizados estén organizados y accesibles para revisiones de control de calidad consistentes. Este enfoque ayuda a los equipos a mantener procesos de revisión estandarizados al tiempo que permite atajos de productividad personal a través de filtros privados.

Combinaciones prácticas de filtros para flujos de trabajo comunes

El verdadero poder de los filtros proviene de combinarlos de forma inteligente. Aquí hay combinaciones que los equipos de soporte realmente usan para mantenerse organizados.

Monitoreo de escalaciones

Crea un filtro para conversaciones abiertas de alta prioridad asignadas a tu grupo de escalación, ordenadas por el tiempo de espera más largo. Esto asegura que los problemas urgentes reciban atención inmediata. Añade una condición para las conversaciones con más de tres respuestas para detectar las que van y vienen sin resolución.

Equilibrio de la carga de trabajo del agente

Construye una vista que muestre todas las conversaciones de mensajería abiertas agrupadas por asignado. Incluye el recuento de conversaciones y las columnas de tiempo de espera promedio. Los gerentes pueden detectar agentes sobrecargados de un vistazo y redistribuir el trabajo en consecuencia.

Prevención de incumplimiento de SLA

Filtra las conversaciones abiertas que se acercan a los umbrales de SLA. Combina el estado (abierto o pendiente), la prioridad (alta o urgente) y las condiciones basadas en el tiempo. Los plazos exactos dependen de tus políticas de SLA, pero detectar estos antes de que se incumplan siempre es mejor que explicarlo después.

Clasificación específica del canal

Separa tu cola de mensajería del correo electrónico. Las conversaciones de mensajería a menudo esperan respuestas más rápidas. Una vista dedicada te permite manejarlas con la urgencia adecuada sin el ruido de los tickets de correo electrónico mezclados.

Cola de seguimiento

Construye un filtro para las conversaciones pendientes donde el cliente no ha respondido en más de 24 horas. Estos a menudo necesitan un registro proactivo o pueden cerrarse si el problema se resolvió solo.

Filtrado avanzado con Zendesk AI y perspectivas destacadas

Los equipos en los planes de nivel superior de Zendesk tienen acceso a filtros basados en IA que van más allá de los metadatos básicos. Estos son particularmente útiles en el contexto de QA.

Filtrado basado en el sentimiento

La IA de Zendesk puede detectar el sentimiento positivo y negativo en las conversaciones. En QA, puedes filtrar las conversaciones con sentimiento negativo para priorizar las revisiones de calidad donde los clientes tuvieron malas experiencias. Esto te ayuda a detectar oportunidades de capacitación que las métricas básicas podrían pasar por alto.

Filtros de categorías de AutoQA

El sistema AutoQA califica automáticamente las conversaciones en categorías predefinidas: saludo, comprensión, empatía, solución ofrecida, cierre y más. Puedes filtrar las conversaciones que obtienen puntuaciones por debajo de los umbrales en categorías específicas. Encontrar todas las conversaciones donde la "solución ofrecida" obtuvo una mala puntuación ayuda a identificar a los agentes que necesitan capacitación para resolver realmente los problemas en lugar de solo responder.

Perspectivas destacadas

Estos patrones detectados por la IA muestran conversaciones interesantes automáticamente:

• Riesgo de abandono: Conversaciones donde los clientes expresaron la intención de irse o cancelar
• Escalada: Conversaciones donde los clientes solicitaron asistencia de nivel superior
• Servicio excepcional: Conversaciones con comentarios de clientes inusualmente positivos
• Aire muerto: Conversaciones con brechas de silencio problemáticas
• Incumplimiento de SLA: Conversaciones que violaron los acuerdos de nivel de servicio

Estos filtros complementan el filtrado manual en lugar de reemplazarlo. Podrías ejecutar un filtro manual para tus clientes Premium, luego, dentro de esos resultados, buscar conversaciones marcadas con riesgo de abandono por la IA.

Limitaciones y consideraciones

El filtrado de Zendesk es poderoso, pero no está exento de limitaciones. Comprender esto te ayuda a establecer expectativas realistas e identificar cuándo necesitas soluciones alternativas.

Carencias en el filtrado basado en grupos

Una frustración común que surgió en los comentarios de la comunidad: el filtrado por grupos de agentes es limitado. El sistema actual requiere seleccionar manualmente a los revisados individuales. Si bien existe "Todos los revisados", no te permite filtrar por equipos o departamentos específicos sin verificar a cada miembro individualmente. Esto crea trabajo adicional para equipos grandes o multifuncionales.

Limitaciones de la API para necesidades avanzadas

Algunos equipos necesitan filtrar por datos no expuestos en la interfaz estándar. La API proporciona acceso adicional, pero ciertos campos como el estado de finalización del chat y los datos de asignación de participación requieren soluciones alternativas o exportaciones de API incrementales en lugar de un simple filtrado.

Rendimiento a escala

Con volúmenes de conversación muy altos, los filtros complejos con múltiples condiciones apiladas pueden ralentizar la interfaz. Si notas retraso, considera simplificar tus filtros o dividirlos en vistas separadas y más enfocadas.

Cuando los filtros se quedan cortos

Los filtros organizan lo que ya está en tu sistema. No categorizan automáticamente las conversaciones entrantes, enrutan los tickets de forma inteligente ni se adaptan según el contenido de la conversación. Para los equipos que necesitan más automatización, aquí es donde entran en escena las alternativas.

Alternativas para el filtrado avanzado de conversaciones

Si el filtrado nativo de Zendesk se siente limitante para tu flujo de trabajo, existen enfoques que cambian el paradigma de "creación manual de filtros" a "organización automática inteligente".

eesel AI aborda el manejo de conversaciones como contratar a un compañero de equipo de IA en lugar de configurar una herramienta. En lugar de construir filtros estáticos, entrenas a eesel en tus tickets pasados, centro de ayuda y documentación. La IA aprende el contexto de tu negocio, el tono y los patrones de problemas comunes, luego maneja la clasificación, el enrutamiento e incluso la redacción de respuestas automáticamente.

La diferencia clave es el movimiento versus la automatización. Los filtros de Zendesk te ayudan a buscar a través de las conversaciones. Las alternativas basadas en IA actúan sobre las conversaciones a medida que llegan, etiquetando, enrutando y escalando en función de los patrones aprendidos en lugar de reglas rígidas.

Para los equipos que ya usan Zendesk, eesel AI se integra directamente con tu configuración existente. No reemplazas tu help desk. Añades una capa de IA que maneja el trabajo repetitivo de clasificación y filtrado, permitiendo que los agentes humanos se centren en problemas complejos que requieren empatía y juicio.

Los precios también difieren significativamente. Zendesk cobra por agente, con funciones avanzadas de IA como complementos. eesel AI cobra por interacción, comenzando en $239 por mes para hasta 1,000 interacciones de IA. Para los equipos con volumen fluctuante o patrones estacionales, este modelo puede ser más predecible que añadir puestos de agente.

Sacar el máximo partido a tus filtros de conversación

Ya sea que te quedes con el filtrado nativo de Zendesk o explores alternativas de IA, se aplican algunas prácticas recomendadas.

Nombra los filtros por su propósito, no por su mecánica. "Escalaciones de alta prioridad" es más útil que "Estado Abierto Y Prioridad Alta Y Grupo Escalación". Tus compañeros de equipo deben entender lo que muestra un filtro sin leer las condiciones.

Revisa y limpia trimestralmente. Los filtros se acumulan con el tiempo. Lo que tenía sentido hace seis meses puede estar obsoleto ahora. Elimina los filtros que nadie usa para reducir el desorden de la barra lateral.

Capacita a tu equipo en la lógica de los filtros. Muchos agentes solo usan las vistas predeterminadas. Una sesión de capacitación de 15 minutos sobre la construcción de filtros personalizados a menudo se traduce en ganancias de productividad.

Mide el impacto. Rastrea si las vistas filtradas realmente ayudan a los tiempos de respuesta. Si tu filtro "Seguimiento urgente" identifica conversaciones que aún esperan horas, el filtro no es el problema. El flujo de trabajo lo es.

Para los equipos listos para ir más allá del filtrado manual por completo, eesel AI ofrece un enfoque diferente. En lugar de construir filtros cada vez más complejos para gestionar el volumen de conversaciones, invitas a un compañero de equipo de IA que aprende tu negocio y maneja el enrutamiento, el etiquetado y las respuestas iniciales automáticamente. La IA aprende de tus mejores agentes y escala su enfoque en cada conversación.