Sejamos realistas, as expectativas dos clientes estão altíssimas e a sua equipa de suporte está provavelmente a sentir a pressão. Entre o fluxo constante de tickets, a repetição das mesmas respostas e a tentativa de manter um sorriso, é a receita perfeita para o burnout. A forma antiga de fazer as coisas já não é suficiente.
E é aqui que a IA entra em cena. Esqueça as histórias de ficção científica sobre robôs a dominar o mundo. A realidade da IA no atendimento ao cliente é muito mais prática: trata-se de dar superpoderes à sua equipa humana. Ajuda-os a prestar um suporte mais rápido, inteligente e personalizado do que alguma vez conseguiriam sozinhos.
Neste guia, vamos diretos ao assunto para lhe mostrar alguns exemplos práticos de IA no atendimento ao cliente. Vamos analisar como as principais plataformas estão a usar a IA para tudo, desde o autoatendimento ao suporte para agentes. E aqui fica um pequeno segredo: as melhores ferramentas de IA não o obrigam a descartar o seu helpdesk atual. Elas funcionam com as ferramentas que já conhece e adora, tornando todo o processo muito menos doloroso.
O que é a IA no atendimento ao cliente?
Então, do que estamos realmente a falar? Na sua essência, a IA no atendimento ao cliente consiste apenas em usar tecnologia inteligente, como machine learning e processamento de linguagem natural, para ajudar a sua equipa a resolver os problemas dos clientes de forma mais eficaz e rápida.
Vamos desconstruir rapidamente estes termos sem nos tornarmos demasiado técnicos. Como o infográfico abaixo ilustra, estas duas tecnologias trabalham em conjunto para compreender e aprender com as interações dos clientes.
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Machine Learning (ML): Pense nisto como o cérebro da IA. Aprende com todos os seus tickets de suporte e artigos de ajuda anteriores. Tal como um novo membro da equipa melhora com a experiência, a IA torna-se mais inteligente e precisa com o tempo.
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Processamento de Linguagem Natural (PLN): É isto que permite ao computador compreender como os humanos realmente falam (ou escrevem). Descobre o que um cliente realmente quer dizer, mesmo que a sua gramática não seja perfeita ou use gírias.
 analyzes past data to find patterns, and how Natural Language Processing (NLP) interprets human language. The two concepts are shown working together to power AI customer support.)
O objetivo não é apenas automatizar por automatizar. Trata-se de melhorar a vida de todos. Os clientes obtêm respostas rápidas e corretas sempre que precisam. Os seus agentes podem saltar as tarefas aborrecidas e repetitivas e usar a sua capacidade intelectual nos problemas complicados onde um toque humano é essencial.
Componentes-chave vistos nos exemplos modernos de IA no atendimento ao cliente
A maioria das empresas utiliza a IA para melhorar o seu suporte em três áreas principais. Vejamos alguns exemplos reais para cada uma.
1. IA para autoatendimento do cliente e desvio de tickets
Isto resume-se a dar aos clientes o poder de se ajudarem a si próprios. Ao responder instantaneamente a perguntas comuns, pode aliviar a carga dos seus agentes e desviar uma tonelada de tickets antes que cheguem à fila de espera.
Exemplo 1: Agentes de IA e chatbots
Pense neles como a sua equipa digital da linha da frente. Estão disponíveis 24/7, prontos para dar respostas instantâneas sobre o estado de encomendas, políticas de devolução ou questões de faturação. Pode encontrá-los em websites, em aplicações ou até mesmo a tratar de e-mails.
Por exemplo, alguns agentes de IA líderes do setor conseguem tratar de até 57% das perguntas comuns por conta própria através de chat, e-mail e redes sociais. Já no Freshdesk, o seu Agente de IA Freddy vem com "Fluxos de Trabalho Agênticos" para setores específicos como o e-commerce, podendo gerir todo um processo, como a devolução de um produto, do início ao fim.
Exemplo 2: Bases de conhecimento alimentadas por IA
A IA também está a tornar os centros de ajuda muito mais inteligentes. Em vez de obrigar os clientes a percorrer páginas de artigos, a IA pode adivinhar o que procuram e apresentar a informação mais relevante no topo. A Base de Conhecimento alimentada por IA da Zendesk é um ótimo exemplo disto. Também sinaliza pesquisas sem sucesso aos seus gestores de suporte, apontando lacunas no seu conteúdo para que possa melhorar o seu centro de ajuda ao longo do tempo.
A desvantagem de algumas destas ferramentas
Embora estas plataformas sejam poderosas, algumas delas têm uma surpresa desagradável: preços imprevisíveis. Algumas ferramentas, por exemplo, cobram 0,99 $ por cada vez que o seu agente de IA resolve um problema. Isso pode parecer que está a ser penalizado por ter sucesso. Outros, como o Freshdesk, usam "pacotes de sessão" confusos que dificultam a orçamentação dos seus custos.
É aqui que uma solução como o Chatbot de IA da eesel entra com uma abordagem diferente. Foi concebido para ter preços previsíveis e controlo total. Pode configurá-lo em minutos, apontá-lo para as suas fontes de conhecimento existentes (como o seu centro de ajuda ou até um catálogo do Shopify), e funciona com um plano claro baseado na utilização, sem taxas ocultas por resolução. Obtém os benefícios da automação sem o susto na fatura.
2. Assistência e produtividade do agente
Nesta função, a IA é mais como um copiloto para os seus agentes humanos. Ajuda-os a responder a tickets de forma mais rápida, precisa e sempre com a voz da sua marca. Trata-se de facilitar o trabalho da sua equipa, não de a substituir.
Exemplo 3: Respostas e resumos elaborados por IA
Esta funcionalidade é uma enorme poupança de tempo. Quando um ticket chega, a IA pode lê-lo e redigir uma resposta completa e pertinente. O seu agente só precisa de dar uma vista de olhos rápida, talvez ajustar uma ou duas palavras, e carregar em enviar. Também pode criar resumos de conversas longas e confusas, o que é super útil para se pôr a par ou passar um ticket para outra equipa.
O Agentforce da Salesforce tem uma funcionalidade chamada Service Replies que faz exatamente isso, gerando respostas a partir de casos passados e da sua base de conhecimento. Na mesma linha, outras soluções de assistência dão aos agentes ferramentas para reformular respostas, alterar o tom ou resumir chats com um único clique.
Exemplo 4: Acesso ao conhecimento em tempo real
Em vez de forçar os agentes a saltar entre separadores à procura do artigo de ajuda certo, a IA pode apresentar informações relevantes exatamente quando precisam. O Copilot da Zendesk oferece este tipo de ajuda proativa, sugerindo artigos da base de conhecimento e macros relacionadas com a conversa. Tudo o que o agente precisa está na ponta dos seus dedos.
O problema dos ecossistemas fechados
A principal desvantagem destas ferramentas de IA nativas é que podem ser caras e tendem a criar silos de informação. O add-on Salesforce Agentforce for Service custa uns exorbitantes 125 $ por utilizador por mês, e o Zendesk Copilot custar-lhe-á mais 50 $ por agente por mês. Pior ainda, muitas vezes não conseguem aceder a toda a informação útil que se esconde fora da sua própria plataforma, em locais como o seu Confluence, Google Docs ou Slack.
O Copilot de IA da eesel foi construído de forma diferente para resolver ambos os problemas. É agnóstico em relação à plataforma, por isso integra-se diretamente no helpdesk que já está a usar, seja Zendesk ou Freshdesk. Mais importante, liga-se a mais de 100 fontes para redigir as suas respostas, recorrendo também aos seus wikis internos e ferramentas de chat. Desta forma, evita ficar preso a um único fornecedor e pode aproveitar todo o conhecimento da sua empresa, não apenas uma pequena parte.
3. IA para operações de back-end e triagem
Este é o trabalho de bastidores que a IA pode automatizar para manter as suas operações de suporte a funcionar sem problemas. Trata-se de ordenar, etiquetar e encaminhar tickets para garantir que chegam ao sítio certo, imediatamente.
Exemplo 5: Encaminhamento e triagem automatizados de tickets
Em vez de uma pessoa ler e atribuir manualmente cada ticket, a IA pode fazê-lo num instante. Analisa o ticket, compreende o que o cliente precisa (é uma questão de faturação? Um relatório de bug?) e envia-o automaticamente para o agente ou equipa certa.
A Triagem Inteligente da Zendesk consegue identificar a intenção, o sentimento e o idioma de um ticket para o encaminhar. O Kustomer vai um pouco mais longe com o Encaminhamento Baseado em Competências, que associa clientes a agentes com competências específicas, como serem fluentes em espanhol ou conhecerem um determinado produto a fundo.
Exemplo 6: Análise de sentimento e insights proativos
A IA também consegue perceber o humor de um cliente. Estão frustrados? Confusos? Felizes? Isto ajuda as equipas a priorizar clientes zangados antes que a situação piore. Numa escala maior, a IA pode detetar tendências, como um fluxo súbito de tickets sobre uma nova funcionalidade, e alertar os gestores para que possam resolver o problema de forma proativa.
O Freddy AI Insights da Freshdesk é um bom exemplo aqui. Mantém um olho nas métricas-chave e envia alertas sobre atividades invulgares, como uma queda nas pontuações de satisfação do cliente ou um aumento de tickets sobre um determinado tópico. Se chegar um ticket urgente e negativo, pode ir diretamente para um membro sénior da equipa. Uma simples questão de faturação pode ir para as finanças. O objetivo é que as pessoas certas analisem o problema certo, rapidamente.
Porque é que a configuração pode ser uma dor de cabeça
O problema é que construir estes fluxos de trabalho inteligentes pode tornar-se complicado, rapidamente. Tanto o Zendesk como o Freshdesk exigem que os administradores construam e giram uma teia complexa de regras e gatilhos. O construtor de fluxos de trabalho do Kustomer é mais visual, mas ainda pode tornar-se bastante técnico se quiser fazer algo avançado (developer.kustomer.com).
A Triagem de IA da eesel oferece uma opção poderosa, mas muito mais simples. Foi concebida para ser completamente self-service, permitindo que os líderes de suporte configurem regras para etiquetar, encaminhar e fechar tickets sem necessidade de escrever qualquer código.
A melhor parte? Tem uma funcionalidade de simulação que lhe permite testar as suas regras em tickets passados. Pode ver exatamente como funcionarão e qual será o seu impacto antes de as ativar.
Uma comparação detalhada das plataformas de atendimento ao cliente com IA
A escolha da ferramenta certa depende do orçamento da sua equipa, do software que já utiliza e do que precisa que a IA faça. Aqui está uma rápida comparação lado a lado dos principais intervenientes.
| Funcionalidade | Zendesk AI | Salesforce Agentforce | Freshdesk Freddy AI | eesel AI |
|---|---|---|---|---|
| Principais Funcionalidades | Agentes de IA, Copilot, Triagem Inteligente, Base de Conhecimento com IA. | Service Replies, Resumos, Classificação de Casos, IA de Voz. | Agente de IA Freddy, Copilot, Insights, Triagem Automática. | Agente de IA, Copilot de IA, Triagem de IA, Chatbot de IA, Chat Interno. |
| Fontes de Conhecimento | Zendesk, Salesforce, Freshdesk, Web crawler. | Principalmente ecossistema Salesforce (Knowledge, Casos). | Artigos de solução, URLs, Ficheiros (PDF, docx), Perguntas e Respostas personalizadas. | Mais de 100 fontes (Helpdesks, Google Docs, Confluence, Slack, etc.) |
| Modelo de Preços | Add-ons por utilizador.Copilot: 50 $/agente/mês. (link) | Add-ons por utilizador ou baseado na utilização.Agentforce for Service: 125 $/utilizador/mês. (link) | Plano por utilizador + add-ons.Agente de IA: Pacotes de sessão (100 $/100 sessões). (link) | **Planos transparentes baseados na utilização.**A partir de 299 $/mês. Sem taxas por resolução. (link) |
| Configuração e Flexibilidade | Integrado, mas pode ter uma configuração complexa. | Preso ao ecossistema Salesforce. | Integrado, mas requer configuração para cada funcionalidade. | Agnóstico em relação à plataforma, configuração self-service em minutos. Integra-se no seu helpdesk existente. |
Exemplos de IA no atendimento ao cliente e os seus próximos passos
Como estes exemplos de IA no atendimento ao cliente mostram, a tecnologia realmente brilha quando está a ajudar a sua equipa, e não apenas a livrar-se de tickets. O sucesso resume-se realmente a três coisas: dar aos clientes uma forma fácil de se ajudarem a si próprios, dar aos agentes ferramentas poderosas para fazerem melhor o seu trabalho e garantir que tudo nos bastidores funciona sem problemas.
A melhor maneira de começar é encontrar uma tarefa repetitiva e de alto volume no seu fluxo de trabalho e pensar em como a IA poderia ajudar. A ferramenta certa deve tornar isto fácil, acessível e sem riscos para experimentar.
Curioso para ver como a IA se comportaria na sua configuração real, sem se inscrever num projeto longo e dispendioso? Inicie um teste gratuito de 7 dias da eesel e realize uma simulação nos seus tickets passados. Pode prever a sua taxa de automação e ROI em apenas alguns minutos.
Perguntas frequentes
A IA aumenta a eficiência ao automatizar tarefas repetitivas como responder a perguntas comuns e triar tickets, libertando os agentes humanos. Também fornece aos agentes conhecimento em tempo real e respostas pré-redigidas, permitindo-lhes resolver problemas complexos mais rapidamente. Isto, em última análise, reduz os tempos de resposta e aumenta a produtividade geral dos agentes.
Para os clientes, a IA oferece suporte instantâneo 24/7 e interações mais personalizadas através de acesso rápido a informações relevantes. Para os agentes, reduz o burnout ao lidar com tarefas monótonas, permite-lhes focar em problemas desafiadores e aumenta a satisfação no trabalho com melhores ferramentas.
Com certeza. Embora algumas soluções empresariais possam ser dispendiosas, existem opções de IA flexíveis e baseadas na utilização, como a eesel, concebidas para serem acessíveis a empresas de todos os tamanhos. Estas soluções focam-se em preços previsíveis sem taxas ocultas por resolução, tornando a IA mais amiga do orçamento.
O blogue enfatiza que o papel da IA é capacitar os agentes humanos, e não substituí-los. A IA lida com tarefas repetitivas e atua como um copiloto, permitindo que os agentes se concentrem em interações com clientes complexas, empáticas e estratégicas, onde o toque humano é essencial.
Muitas soluções de IA modernas, especialmente aquelas concebidas para serem agnóstico em relação à plataforma, podem ser configuradas em minutos, ligando-se ao seu helpdesk e fontes de conhecimento existentes. Frequentemente, pode ver um impacto mensurável no desvio de tickets e na produtividade dos agentes em poucas semanas após a implementação.
A IA aprende com os seus dados de suporte existentes, incluindo tickets passados, artigos de ajuda, wikis internas e registos de chat. Utiliza esta informação para compreender perguntas comuns, a intenção do cliente e a base de conhecimento específica da sua empresa para fornecer respostas e assistência precisas.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
