Um guia prático para a API de Exportação de Dados da Ada: Limitações e alternativas

Se quer melhorar o seu apoio ao cliente, analisar os dados das suas conversas é um dos melhores pontos de partida. Os insights escondidos nesses chats podem ajudá-lo a trabalhar de forma mais inteligente, a descobrir onde os clientes estão a ter dificuldades e, em última análise, a torná-los mais felizes. A maioria das plataformas, incluindo a Ada, oferece uma API de Exportação de Dados para extrair esta informação do seu sistema.

Mas há um porém: obter uma montanha de dados brutos é apenas o primeiro passo. O verdadeiro trabalho é descobrir como dar sentido a tudo isso.

Este guia vai dar-lhe uma visão direta da API de Exportação de Dados da Ada. Vamos abordar o que é, como pode usá-la e, mais importante, as sérias limitações que precisa de conhecer antes de começar. Também vamos analisar uma abordagem diferente que lhe dá os insights de que precisa sem a dor de cabeça de construir um pipeline de dados completo do zero.

O que é a API de Exportação de Dados da Ada?

A API de Exportação de Dados da Ada é basicamente uma ferramenta que permite à sua equipa técnica extrair programaticamente dados de conversas e mensagens do seu chatbot da Ada. Pense nela como um canal digital que lhe permite transferir os seus registos de chat da Ada para as suas próprias bases de dados ou ferramentas de análise.

Uma vista do construtor de chatbots da Ada, que é a fonte dos dados disponíveis através da API de Exportação de Dados da Ada.

De acordo com a própria documentação da Ada, as equipas usam-na normalmente por três razões principais:

• Business intelligence: Pode fornecer os dados a ferramentas como o Tableau ou o Power BI para construir relatórios e dashboards personalizados que acompanham as tendências de apoio.

• Conformidade: Para empresas em setores regulados, é uma forma de criar um arquivo interno de todos os chats com clientes para cumprir as regras de retenção de dados.

• Pedidos de clientes: Permite-lhe extrair o histórico de conversas de um utilizador específico se este solicitar os seus dados, o que é um requisito comum sob leis de privacidade como o RGPD.

Do ponto de vista técnico, é uma API REST padrão que lhe fornece dados em formato JSON. Tem duas partes principais (ou endpoints): uma para obter "Conversas" inteiras e outra para extrair as "Mensagens" individuais dentro delas. Um aviso rápido: o acesso à API nem sempre é garantido. Poderá precisar de verificar o seu plano de subscrição da Ada, pois por vezes pode ser um extra pago.

Como começar a usar a API de Exportação de Dados da Ada

Assumindo que tem acesso, começar é bastante simples. Só precisa de gerar uma chave de API e fazer o seu primeiro pedido. Mas como verá em breve, a configuração não é a parte complicada; são as limitações que podem causar problemas reais mais à frente.

Gerar a sua chave da API de Exportação de Dados da Ada

Primeiro que tudo, precisa de uma chave de API para provar à Ada que tem permissão para pedir dados. Apenas os administradores de conta podem criar uma.

1. Inicie sessão no seu dashboard da Ada e vá a Settings > Integrations > APIs.

2. Clique em New API key. Se nunca criou uma, este botão pode dizer "Get started".

3. Dê à chave um nome que reconhecerá mais tarde, algo como "Chave-Exportacao-Data-Warehouse".

4. Clique em Generate key. A Ada só lhe mostra a chave uma vez, por isso copie-a imediatamente e guarde-a num local seguro, como um gestor de palavras-passe da equipa.

Quando fizer um pedido, incluirá esta chave no cabeçalho, formatada assim: "Authorization: Bearer ".

Compreender as principais restrições e limitações da API de Exportação de Dados da Ada

Ok, agora chegamos à parte importante. Embora a API lhe dê uma forma de aceder aos seus dados, ela vem com algumas grandes condicionantes que podem tornar a análise atempada e útil uma verdadeira dor de cabeça. Antes de atribuir um engenheiro a este projeto, precisa de saber no que se está a meter.

Os dados têm sempre um atraso de 24 a 48 horas

Os novos dados de conversas demoram um a dois dias inteiros para aparecer na API. Isto significa que nunca está a olhar para o que está a acontecer agora. Se um novo bug causar subitamente uma avalanche de tickets de suporte, não verá qualquer evidência disso nas suas exportações de dados durante até 48 horas. Nessa altura, o estrago já está feito. A monitorização em tempo real está completamente fora de questão.

Os limites de taxa vão atrasá-lo

A API limita-o a apenas três pedidos por segundo para cada endpoint. Isto pode parecer suficiente, mas se tiver um grande volume de conversas, tentar exportar tudo torna-se incrivelmente lento. Os seus programadores terão de construir scripts complicados que pausam cuidadosamente entre os pedidos para evitar serem bloqueados, transformando uma simples exportação num processo longo e demorado.

Só pode consultar uma janela de 60 dias de cada vez

Uma única consulta não pode abranger mais do que um período de 60 dias. Quer analisar tendências ao longo do último ano? Terá de fazer pelo menos seis pedidos separados e depois encontrar uma forma de juntar todos esses dados. É mais um passo manual que adiciona complexidade e a possibilidade de erros.

Só pode aceder aos dados dos últimos 12 meses

A API não lhe dará quaisquer dados com mais de um ano. Isto torna impossível a análise a longo prazo, ano a ano. Se está a tentar fazer um planeamento estratégico aprofundado ou cumprir uma auditoria de conformidade plurianual, não terá sorte.

Está limitado a 10.000 registos por pedido

Cada chamada à API, ou "página", só pode devolver um máximo de 10.000 registos. Se tiver milhões de conversas no seu histórico, terá de gerir centenas, se não milhares, de pedidos individuais só para obter um conjunto de dados completo.

Estes não são apenas pequenos obstáculos técnicos. Eles limitam fundamentalmente o que pode fazer. Só o atraso dos dados significa que está sempre a correr atrás do prejuízo, reagindo a problemas muito depois de eles terem começado.

O desafio: Transformar despejos de dados brutos em insights reais

Obter um ficheiro JSON massivo de uma API é uma coisa. Fazer com que ele lhe diga algo útil é outra história completamente diferente. Exportar os dados é apenas o primeiro passo de uma jornada longa e, muitas vezes, cara.

Eis como esse processo geralmente se parece no mundo real:

1. Escrever e manter scripts: Um engenheiro da sua equipa tem de escrever código para gerir a chave da API, fazer as chamadas e gerir cuidadosamente toda a paginação e limites de taxa de que acabámos de falar. Isto também não é uma tarefa única. O script precisará de ser atualizado e mantido sempre que a Ada alterar a sua API.

2. Construir um processo ETL: A seguir, esses dados JSON brutos precisam de ser Extraídos, Transformados num formato limpo e estruturado (como tabelas numa base de dados) e Carregados (em inglês, Loaded) para um data warehouse como o Snowflake ou o BigQuery. Esta é uma competência especializada.

3. Limpar e modelar os dados: Os dados brutos são quase sempre confusos. Um analista de dados tem então de passar tempo a limpá-los e a construir modelos de dados para que possam ser usados para análise.

4. Finalmente, analisar e visualizar: Depois de tudo isso, pode conectar uma ferramenta de BI ao seu warehouse e começar a construir os dashboards que queria desde o início.

E depois de todo esse esforço, pode descobrir que falta aos dados a única coisa de que realmente precisa. Por exemplo, um utilizador num fórum da comunidade Fivetran queixou-se de que informações críticas como a "classificação de resolução automatizada" nem sequer estavam incluídas na sua exportação de dados da Ada. Isto significa que obtém as transcrições do chat, mas não o contexto sobre se o bot realmente resolveu o problema do cliente.

Então, levanta-se a questão: e se pudesse simplesmente saltar tudo isso?

Uma abordagem melhor: De dados atrasados a ação instantânea

Em vez de passar semanas ou meses a pôr de pé um pipeline de dados desajeitado, pode usar uma plataforma que integra a análise e a previsão de que precisa diretamente no seu fluxo de trabalho. Uma ferramenta como a eesel AI liga-se diretamente ao seu helpdesk, seja o Zendesk ou o Freshdesk, e às suas fontes de conhecimento. Dá-lhe os insights de que precisa em minutos, não em meses.

Obtenha insights imediatos com relatórios acionáveis

Enquanto a API de Exportação de Dados da Ada o deixa à espera até 48 horas, o dashboard de análise da eesel AI dá-lhe uma visão em tempo real das suas operações de suporte. Pode acompanhar coisas como taxas de automação e desempenho da assistência ao agente, e identificar tendências no momento em que começam.

Mas fica ainda melhor. A eesel AI não se limita a atirar-lhe gráficos. Analisa automaticamente as conversas onde a IA não conseguiu encontrar uma resposta e identifica lacunas na sua base de conhecimento. Isto dá-lhe uma lista clara e prioritizada de artigos de ajuda para escrever com base no que os seus clientes estão realmente a perguntar. Pode parar de adivinhar que conteúdo criar e começar a escrever artigos que sabe que vão reduzir o seu número de tickets.

Preveja o desempenho com uma simulação poderosa

Olhar para dados passados é útil, mas ser capaz de prever com precisão o desempenho futuro é uma enorme vantagem. O modo de simulação da eesel AI permite-lhe testar o seu agente de IA em milhares dos seus tickets históricos reais num ambiente completamente seguro.

Antes de a IA falar com um cliente real, pode ver exatamente como teria lidado com problemas passados. Isto dá-lhe uma previsão baseada em dados da sua taxa de resolução esperada e potenciais poupanças de custos. É uma forma sem riscos de construir confiança, ajustar as respostas da sua IA e transformar o processo reativo de análise de dados numa estratégia proativa para melhorar.

Pare de exportar, comece a melhorar

A API de Exportação de Dados da Ada é uma ferramenta funcional se tudo o que precisa são registos de conversas em bruto. Mas as suas grandes limitações, como os atrasos nos dados e os limites de taxa, combinadas com a enorme quantidade de trabalho de engenharia necessário para tornar os dados úteis, tornam-na um caminho lento e caro para obter respostas.

Plataformas de IA modernas como a eesel AI oferecem um caminho muito mais inteligente. Ao integrar a análise e a simulação diretamente no seu fluxo de trabalho de suporte, permitem que se concentre na melhoria contínua, não na manipulação manual de dados. Obtém os insights de que precisa instantaneamente, sem toda a sobrecarga.

Pronto para obter respostas dos seus dados de suporte sem a dor de cabeça da engenharia? Experimente a eesel AI gratuitamente e veja como pode começar a melhorar as suas operações de suporte em minutos.