Se trabalha no apoio ao cliente, conhece a rotina diária. É um ciclo constante das mesmas perguntas: "Onde está a minha encomenda?", "Como faço uma devolução?" e "Posso obter isto noutro tamanho?". Responder às mesmas coisas repetidamente é suficiente para esgotar até o agente de apoio mais dedicado.
Durante anos, dependemos de macros tradicionais para nos safarmos. Eram definitivamente melhores do que escrever cada resposta do zero, mas sejamos realistas, não são uma solução perfeita. São rígidas, ficam desatualizadas e não têm qualquer compreensão do que um cliente realmente precisa no momento. Os seus agentes ainda têm de fazer o trabalho pesado de encontrar os detalhes da encomenda e colá-los num modelo genérico.
Está na altura de algo melhor. Estamos a ir além dos trechos de texto estáticos e a entrar no mundo dos modelos de macro de IA dinâmicos e inteligentes para reembolsos, trocas e problemas de envio. Não são apenas respostas pré-escritas; são fluxos de trabalho inteligentes que utilizam dados em tempo real para dar aos clientes respostas completas, personalizadas e imediatas.
O que são modelos de macro de IA para reembolsos, trocas e problemas de envio?
Vamos garantir que estamos todos em sintonia. Uma macro tradicional, ou uma resposta predefinida, é apenas um bloco de texto guardado. Digita um atalho e aparece um parágrafo. Eram uma boa forma de poupar tempo antigamente.
Os modelos de macro de IA são o próximo passo nessa evolução. Em vez de apenas armazenar texto, são um conjunto de instruções para uma IA que consegue compreender o contexto e tomar medidas.
Uma macro alimentada por IA pode:
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Descobrir o que o cliente quer. Sabe que "enviar de volta" provavelmente significa uma devolução, o que é diferente de "trocar por outro tamanho."
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Conectar-se às suas outras ferramentas. Pode comunicar com a sua loja Shopify, helpdesk e transportadoras para obter dados atualizados, como o estado das encomendas, números de seguimento e níveis de stock de produtos.
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Tornar a resposta pessoal. Utiliza o nome do cliente, os detalhes da encomenda e o problema específico para escrever uma resposta que parece ter sido escrita por um humano especialmente para eles.
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Fazer coisas a sério. Vai além de simplesmente responder. Pode etiquetar um ticket para um reembolso, atualizar as informações de contacto de um cliente ou até mesmo fechar a conversa se o problema for resolvido.
A verdadeira mudança é de um atalho de texto simples para um fluxo de trabalho automatizado e inteligente.
Limitações das macros estáticas vs. modelos de macro de IA
Quando está a lidar com as perguntas mais frequentes (e sensíveis) sobre encomendas e dinheiro, os modelos estáticos à moda antiga não só ficam aquém, como podem proporcionar uma experiência ao cliente bastante má.
Como os modelos de macro de IA resolvem problemas de reembolsos e trocas
As macros estáticas não fazem ideia do que se está a passar. Um modelo genérico não consegue dizer se um item está dentro do prazo de devolução de 30 dias ou se foi uma compra em venda final. O agente de apoio tem de parar o que está a fazer, mudar de separador, procurar a encomenda e depois tentar encontrar a resposta certa para enviar. É uma confusão manual e desajeitada.
Também não conseguem aceder a dados em tempo real. Um cliente quer trocar uma camisa por um tamanho diferente? Uma macro estática não tem como verificar o seu inventário para ver se esse tamanho está sequer disponível. Isto dá início a uma frustrante troca de e-mails que poderia ter sido resolvida num único contacto. Tudo parece impessoal. Simplesmente enviar a um cliente um link para a sua página de política de devoluções coloca todo o trabalho nas mãos dele e faz com que o seu apoio pareça robótico.
Como os modelos de macro de IA resolvem dores de cabeça com envios
As questões de envio são sobre especificidades, mas as macros estáticas são sobre generalidades. Para cada ticket "Onde está a minha encomenda?" (WISMO), os agentes têm de encontrar, copiar e colar manualmente os números de seguimento e os detalhes da encomenda no modelo. É lento, aborrecido e uma receita perfeita para cometer erros.
Uma única macro também não consegue distinguir entre uma encomenda que está "em processamento", "em trânsito" ou "atrasada". Dá uma resposta única que não ajuda o cliente com o seu problema específico. E, além disso, uma macro estática é passiva. Não pode etiquetar automaticamente um ticket como "Problema de Envio" ou escalar um caso em que uma encomenda está claramente perdida. Fica ali, a deixar o verdadeiro trabalho para os seus agentes.
Como a IA cria fluxos de trabalho inteligentes com modelos de macro
Então, como é que uma IA pega numa simples pergunta de um cliente e a transforma numa resposta completa e automatizada? Resume-se a três coisas chave que transformam modelos básicos em algo muito mais poderoso.
Reunir conhecimento para modelos precisos
Uma IA é tão inteligente quanto a informação a que tem acesso. As ferramentas de IA modernas são construídas para se conectarem a todo o seu conhecimento, não apenas a um único centro de ajuda, muitas vezes desatualizado. Esta é uma das maiores diferenças entre um chatbot simples e um agente de IA verdadeiramente integrado.
Por exemplo, ferramentas como a eesel AI podem aprender com segurança de todo o seu histórico de apoio imediatamente. Ela lê tickets passados, artigos do centro de ajuda e até as suas notas internas em locais como o Google Docs ou o Confluence. Isto significa que, desde o primeiro dia, a IA adquire a voz, as políticas e as soluções comuns da sua marca sem que tenha de lhe ensinar nada manualmente.
Usar dados em tempo real para personalizar modelos
É aqui que as macros de IA realmente se destacam. Elas usam integrações para realizar "ações", como procurar informações de outros sistemas da sua empresa no momento.
Digamos que um cliente envia um e-mail a pedir uma devolução. Em vez de apenas responder com um link para a sua política, uma IA pode verificar instantaneamente a sua loja Shopify, encontrar a data da encomenda e ver se está dentro do seu prazo de devolução de 30 dias. Em seguida, responde com um claro "Sim, é elegível" ou "Parece que esta encomenda está um pouco fora do nosso prazo de devolução", completamente adaptado a essa encomenda específica.
Com um motor de fluxo de trabalho flexível, como o da eesel AI, pode decidir exatamente que ações a IA pode tomar, desde simples pesquisas de dados a tarefas mais complexas nos seus próprios sistemas internos.
Automatizar mais do que apenas a resposta
As melhores plataformas de IA não se limitam a redigir respostas para os seus agentes; elas automatizam as tarefas tediosas que rodeiam um ticket. O objetivo é tirar o trabalho administrativo da sua equipa.
Por exemplo, depois de identificar um pedido de reembolso, uma IA pode automaticamente:
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Etiquetar o ticket com "Pedido de Reembolso".
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Alterar o estado do ticket para "Pendente".
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Atribuir o ticket à pessoa certa na equipa financeira.
Isto é uma parte central do que produtos como o eesel AI Triage fazem. Ele trata de toda a organização dos tickets automaticamente, para que os seus agentes se possam focar completamente no cliente. Este tipo de automação detalhada e baseada em fluxos de trabalho é algo que muitas vezes não encontrará na IA nativa dos helpdesks, onde as regras podem ser surpreendentemente rígidas.
Exemplos do mundo real de modelos de macro de IA
Para tornar isto mais real, vamos parar de pensar nisto como texto estático e começar a enquadrá-los como "Fluxos de Trabalho de IA". Eis como a lógica funciona nos bastidores para os pedidos mais comuns de e-commerce.
Um fluxo de trabalho de IA para um pedido de reembolso
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Começa quando: Uma mensagem de um cliente menciona algo como "reembolso", "devolução" ou "enviar de volta".
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A lógica e ações da IA:
- Primeiro, a IA encontra o número da encomenda na mensagem ou no perfil do cliente.
- Ação: Faz uma pesquisa rápida dos detalhes da encomenda no Shopify.
- Verifica se a data da encomenda está dentro da sua política de devolução de 30 dias.
- Verifica também se algum item está marcado como "venda final".
- Se for elegível: A IA escreve uma resposta a confirmar que podem fazer uma devolução, indica o valor exato a ser reembolsado e inclui um link direto para o seu portal de devoluções. Em seguida, etiqueta automaticamente o ticket como "Reembolso_Aprovado".
- Se não for elegível: Escreve uma resposta educada e empática a explicar o motivo (por exemplo, "parece que esta encomenda está um pouco fora do nosso prazo de devolução de 30 dias") e etiqueta o ticket como "Reembolso_Negado".
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Uma resposta de exemplo: "Olá Joana, verifiquei a sua encomenda #54321 e está tudo pronto para um reembolso total de 49,99 €. Pode iniciar a sua devolução aqui mesmo: [Link]. Etiquetei isto para a nossa equipa processar assim que recebermos o item de volta."
Recurso 1: [Fluxo de Trabalho] , Um fluxo de trabalho de IA para um pedido de reembolso Título Alt: Um diagrama mermaid a mostrar modelos de macro de IA para reembolsos, trocas e problemas de envio.
Texto Alt: Um diagrama de fluxo de trabalho de modelos de macro de IA para reembolsos, trocas e problemas de envio.
Um fluxo de trabalho de IA para um pedido de troca
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Começa quando: A mensagem inclui palavras como "troca", "trocar" ou "tamanho diferente".
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A lógica e ações da IA:
- A IA identifica o produto original e o novo que o cliente quer.
- Ação: Conecta-se ao Shopify para verificar o inventário em tempo real do novo item.
- Se estiver em stock: Redige uma resposta a confirmar que o item está disponível e explica claramente os próximos passos para a troca. O ticket é automaticamente etiquetado como "Troca_Aprovada".
- Se estiver esgotado: Redige uma resposta a pedir desculpa, menciona quando poderá haver reposição de stock (se souber) e oferece uma alternativa como crédito de loja ou um reembolso total. O ticket é etiquetado como "Troca_Sem_Stock".
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Uma resposta de exemplo: "Olá Marcos, obrigado por entrar em contacto! A T-shirt Clássica em tamanho Grande está atualmente em stock. Para iniciar a troca da sua encomenda #67890, basta seguir as instruções em [Link]. Enviaremos a nova assim que recebermos a sua original."
Um fluxo de trabalho de IA para um ticket de estado de envio (WISMO)
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Começa quando: O cliente pergunta "onde está a minha encomenda", "seguimento" ou "já foi enviado?".
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A lógica e ações da IA:
- A IA encontra instantaneamente o número de encomenda correto.
- Ação: Procura a informação de seguimento em tempo real diretamente no Shopify ou na sua transportadora.
- Lê o estado do seguimento para ver se está "em processamento", "em_trânsito", "entregue" ou "atrasado".
- Redige uma resposta com o estado atual e específico e inclui um link de seguimento direto.
- Como a pergunta foi totalmente respondida, a IA pode fechar automaticamente o ticket, diminuindo instantaneamente a sua lista de pendentes.
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Uma resposta de exemplo: "Olá Sara, a sua encomenda #11223 está atualmente em trânsito com a UPS e deverá chegar na terça-feira, 28 de outubro. Pode seguir o progresso em tempo real aqui mesmo: [Link de Seguimento]."
Uma pequena dica: Com uma ferramenta como a eesel AI, pode usar o seu modo de simulação para testar estes fluxos de trabalho de IA em milhares dos seus tickets passados. Isto mostra-lhe exatamente quantos tickets poderiam ser automatizados e permite-lhe ajustar a lógica da IA antes de ela interagir com um cliente real. O objetivo é implementá-la com confiança.
Como escolher a plataforma certa para modelos de macro de IA
O poder destes fluxos de trabalho de IA depende realmente da plataforma que escolher. Nem todas as ferramentas de IA são iguais, e focar-se em alguns pontos chave pode poupar-lhe muitas dores de cabeça.
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Configuração e integração Uma dor de cabeça comum com ferramentas de IA, especialmente as integradas em helpdesks como o Gorgias, é que exigem uma configuração complicada com programadores ou forçam-no a mover toda a sua equipa para a plataforma deles. Pode ser um projeto enorme e disruptivo. Em contraste, a eesel AI foi construída para ser self-service. Pode conectar o seu helpdesk existente, seja o Zendesk ou o Freshdesk, com apenas um clique. Pode estar a funcionar em minutos, não em meses, sem nunca ter de falar com um vendedor.
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Personalização e controlo Algumas plataformas de IA são uma "caixa negra". Recebe o que recebe, sem ter uma palavra a dizer sobre o tom, a personalidade da IA ou as ações específicas que ela pode tomar. Isto pode levar a respostas que não correspondem à marca ou que não são úteis. Com a eesel AI, está no controlo. Ela oferece-lhe um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável. Um simples editor de prompts permite-lhe definir a persona da IA, e pode criar ações personalizadas para qualquer situação, dando-lhe total controlo sobre o que é automatizado e como.
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Preços Tenha cuidado com as plataformas que cobram por resolução. Esse modelo parece atrativo à primeira vista, mas penaliza-o por ter sucesso. Quanto mais tickets a sua IA automatiza, maior será a sua fatura. Cria custos imprevisíveis que podem ficar fora de controlo à medida que cresce. A eesel AI oferece preços transparentes e previsíveis com base nos níveis de funcionalidades e nas necessidades da sua equipa. Sabe exatamente qual será a sua fatura todos os meses, sem surpresas. Pode até começar com um plano mensal flexível e cancelar a qualquer momento, dando-lhe a liberdade de crescer sem ser penalizado por isso.
Usar modelos de macro de IA para resoluções automatizadas
O apoio ao cliente está a deixar para trás a era das macros de copiar e colar. O objetivo já não é apenas poupar alguns toques no teclado; é automatizar resoluções inteiras do início ao fim.
Os modelos de macro de IA para reembolsos, trocas e problemas de envio visam construir fluxos de trabalho inteligentes e baseados em dados que resolvem os problemas dos clientes no momento. O objetivo não é apenas responder mais rápido; é fornecer soluções instantâneas, precisas e personalizadas que libertam a sua equipa para lidar com as conversas complicadas e de alto valor onde são mais necessárias.
A ferramenta de IA certa não torna as coisas apenas mais eficientes. Cria uma experiência genuinamente melhor tanto para os seus clientes como para a sua equipa de apoio.
Pronto para automatizar o apoio com modelos de macro de IA?
Com a eesel AI, pode começar a funcionar em minutos, não em meses. Conecte o seu helpdesk e as suas fontes de conhecimento para construir um agente de IA poderoso que resolve tickets instantaneamente.
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Perguntas frequentes
Os modelos de macro de IA são fluxos de trabalho inteligentes que compreendem o contexto, conectam-se a dados em tempo real e tomam medidas que vão além de simplesmente responder. Ao contrário das macros estáticas, que são apenas blocos de texto guardados, os modelos de macro de IA podem personalizar respostas e automatizar tarefas com base em informações em tempo real.
Com plataformas como a eesel AI, a implementação pode ser muito rápida, demorando muitas vezes minutos em vez de meses. Pode conectar o seu helpdesk e fontes de conhecimento existentes rapidamente, sem envolvimento extensivo de programadores ou a migração de toda a sua equipa.
Sim, os modelos de macro de IA eficazes são projetados para integrar-se perfeitamente com os seus sistemas atuais. Eles podem conectar-se a plataformas de e-commerce como o Shopify, helpdesks como o Zendesk ou o Freshdesk, e fontes de conhecimento como o Google Docs ou o Confluence para aceder a dados em tempo real.
Pelo contrário, os modelos de macro de IA visam tornar as interações mais pessoais, utilizando dados em tempo real para fornecer respostas personalizadas. Eles libertam os agentes para se concentrarem em casos complexos, garantindo que os clientes recebem tanto respostas automatizadas imediatas e precisas como empatia humana quando necessário.
Os modelos de macro de IA são construídos com lógica para avaliar a elegibilidade com base em políticas e stock. Se um pedido for complexo ou estiver fora dos parâmetros padrão, a IA pode etiquetar automaticamente o ticket e escalá-lo para um agente humano, garantindo que nenhum pedido fique por resolver.
Normalmente, tem um controlo significativo, especialmente com plataformas avançadas. Pode definir a persona da IA, personalizar o seu tom e criar ações específicas que ela pode tomar, garantindo que as suas interações estão alinhadas com a sua marca e políticas.
Sim, plataformas como a eesel AI oferecem um modo de simulação. Isto permite-lhe testar os seus fluxos de trabalho de IA em milhares de tickets passados para ver exatamente como eles se comportariam e fazer ajustes antes de serem ativados para clientes reais.
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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.
