Todos já passámos por isso. Um agente de suporte abre um novo ticket no Jira Service Management. À primeira vista, parece bastante simples, uma reposição de palavra-passe, talvez uma pergunta sobre uma funcionalidade. Mas, lendo nas entrelinhas, percebe-se que o cliente está no limite da sua paciência. Ele já tentou o portal de autoatendimento, esperou em linha e este ticket é a sua última tentativa.
Como pode o seu agente detetar a diferença entre uma pergunta de rotina e um cliente que está prestes a abandonar o serviço?
É exatamente aqui que entra a análise de sentimento. É uma ferramenta útil para as equipas de suporte modernas, ajudando a ter uma leitura das emoções dos clientes, a priorizar o trabalho e, em última análise, a prestar um serviço melhor. A Atlassian tem a sua própria versão disto integrada diretamente no Jira Service Management, chamada Atlassian Intelligence Customer Sentiment.
Neste guia, vamos acompanhá-lo por toda a funcionalidade. Falaremos sobre o que faz bem, onde fica um pouco aquém no mundo real e como construir uma estratégia de IA mais inteligente e proativa para toda a sua equipa de suporte.
O que é o Atlassian Intelligence Customer Sentiment?
O Atlassian Intelligence Customer Sentiment é uma funcionalidade dentro do Jira Service Management que tenta automaticamente descobrir como um cliente se está a sentir. Não está a ler mentes, apenas a ler palavras. Utiliza o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para analisar o texto na descrição de um ticket e em quaisquer comentários subsequentes.
Com base no que lê, atribui uma de três etiquetas simples ao ticket: Positivo, Neutro ou Negativo.
A parte interessante é que esta etiqueta não é definitiva. É atualizada em tempo real à medida que a conversa se desenrola. Se um cliente que começou neutro adicionar um comentário frustrado, o sentimento mudará para Negativo, dando aos seus agentes uma visão ao vivo do humor do cliente.
É uma funcionalidade útil, mas há uma condição: só está disponível para equipas nos planos Premium ou Enterprise do Jira Service Management, e um administrador tem de ativar primeiro o Atlassian Intelligence.
O que o Atlassian Intelligence Customer Sentiment faz bem
Ter uma pontuação de sentimento diretamente na sua central de ajuda é uma vantagem definitiva. Dá aos seus agentes contexto imediato onde eles já estão a trabalhar, ajudando-os a tomar melhores decisões sem mudar de ecrã.
Uma forma mais inteligente de organizar os tickets
Uma das vantagens mais práticas é usar o campo de sentimento para organizar as suas filas de suporte. Como "Sentimento" é um campo padrão no Jira, pode usar a Jira Query Language (JQL) para criar filtros personalizados.
Por exemplo, um gestor de suporte poderia criar rapidamente uma fila dedicada para todos os tickets marcados com "Sentimento = "Negativo"". Isto garante que os seus clientes mais insatisfeitos recebem ajuda primeiro, indo além das etiquetas habituais P1 ou P2 que não capturam realmente como alguém se sente. É uma forma simples de antecipar escaladas e mostrar aos seus clientes em risco que está a prestar atenção.
Como ajuda os seus agentes a parecerem mais humanos
Quando um agente vê que um cliente já está chateado, ele pode mudar o seu tom logo na primeira resposta. Em vez de um "Olá" genérico, pode começar com algo mais empático que reconheça a frustração do cliente.
Para um ticket "Negativo", um simples "Lamento muito saber que está a passar por isto" pode fazer uma grande diferença. Por outro lado, se um ticket estiver marcado como "Positivo", um agente pode corresponder a essa energia para construir uma melhor conexão. É um pequeno ajuste que contribui muito para fazer com que o suporte pareça menos robótico.
Um bom primeiro passo para o suporte proativo
Para as equipas que estão a dar os primeiros passos no suporte orientado por dados, esta funcionalidade é um começo sólido. Dá-lhe uma forma integrada de sinalizar clientes em risco sem precisar de uma configuração complicada ou de uma ferramenta de terceiros. Faz com que a sua equipa pense na emoção do cliente como uma métrica real, o que é um ótimo primeiro passo para uma cultura de suporte mais proativo.
Onde o Atlassian Intelligence Customer Sentiment fica aquém
Embora ter uma ferramenta nativa seja conveniente, nem sempre é a solução completa. Assim que começar a usá-la, poderá notar algumas lacunas que podem impedir a sua equipa de construir um sistema de suporte verdadeiramente eficiente e proativo.
Não consegue ver o panorama geral
Uma grande desvantagem com que as pessoas se deparam rapidamente é a falta de relatórios para a funcionalidade de sentimento. Pode ver o sentimento num único ticket, mas não consegue acompanhar facilmente as tendências ao longo do tempo.
Isto deixa os gestores incapazes de responder a perguntas importantes como:
-
Estamos a receber mais tickets negativos este mês do que no mês passado?
-
Qual dos nossos produtos está a causar mais dores de cabeça aos clientes?
-
O sentimento muda dependendo do plano ou da localização do cliente?
Sem respostas a estas perguntas, está apenas a apagar fogos individuais em vez de descobrir o que os está a causar. Pode ver que um cliente está insatisfeito, mas não consegue identificar os padrões que o ajudariam a evitar que outros se sintam da mesma forma.
Só conhece o que está no ticket
O Atlassian Intelligence é bastante inteligente, mas só consegue analisar o que consegue ver. Neste caso, a sua visão está limitada ao texto dentro de um único ticket do Jira. O problema é que a maioria da informação necessária para realmente resolver o problema do cliente não está lá.
Está espalhada por páginas do Confluence, Google Docs, wikis internos e milhares de tickets de suporte antigos. A análise de sentimento pode dizer-lhe que um cliente está irritado com um problema de faturação, mas não pode entregar ao seu agente o guia passo a passo dos seus documentos internos para o resolver. Aponta o sintoma (frustração), mas não ajuda com a cura (o problema real).
É reativo, não preventivo
Por definição, a ferramenta apenas sinaliza um sentimento negativo depois de um cliente já se ter fartado e escrito uma mensagem zangada. Nesse ponto, está a jogar à defesa, a tentar salvar a relação.
Uma estratégia de IA verdadeiramente útil não deve ser apenas sobre gerir a frustração; deve ser sobre impedir que ela aconteça em primeiro lugar. Isso significa dar aos clientes ferramentas de autoatendimento, como um chatbot inteligente, que pode extrair respostas de todo o conhecimento da sua empresa para resolver o problema deles instantaneamente, para que nunca precisem de criar um ticket.
Como construir um sistema de suporte de IA para além do Atlassian Intelligence Customer Sentiment
A boa notícia é que não tem de se contentar com as limitações de uma ferramenta integrada. Ao adicionar uma plataforma de IA dedicada, pode preencher estas lacunas e construir um sistema de suporte que não está apenas a reagir a problemas, mas a preveni-los ativamente.
Reúna todo o seu conhecimento para obter melhores respostas
Primeiro que tudo: derrube esses silos de informação. Uma plataforma como o eesel AI conecta-se a todas as ferramentas em que a sua equipa já confia. Funciona com o Jira Service Management, mas também aprende com o Confluence, Google Docs, Slack, a sua central de ajuda e o seu histórico de tickets passados.
Ao aprender com tudo, a IA obtém uma imagem completa do seu negócio. Este conhecimento unificado pode então alimentar um Agente de IA para lidar com as perguntas da linha da frente ou um Copiloto de IA para dar aos seus agentes humanos respostas instantâneas e corretas. Isto ajuda-os a resolver problemas mais rapidamente, que é a melhor forma de transformar um sentimento negativo num positivo.
Teste e crie relatórios com confiança
Em vez de cruzar os dedos e esperar que a sua IA funcione, deveria poder testá-la. O modo de simulação no eesel AI permite-lhe executar a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro. Pode ver exatamente como teria respondido, obter previsões sólidas sobre quantos tickets pode resolver e encontrar lacunas na sua base de conhecimento antes de alguma vez falar com um cliente.
Depois de entrar em produção, o painel de relatórios dá-lhe as informações que a ferramenta nativa do JSM não tem. Pode acompanhar as taxas de automação, ver o que os seus clientes estão a perguntar e ter uma imagem clara de como melhorar a sua base de conhecimento e o suporte.
Entre em produção em minutos, não em meses
Começar a usar a IA não deveria parecer um projeto massivo. As pessoas nos fóruns da comunidade parecem muitas vezes confusas sobre como sequer ativar a funcionalidade de sentimento da Atlassian. Em contraste, o eesel AI foi concebido para ser completamente autónomo e direto.
Pode conectar a sua central de ajuda com um clique, treinar a IA com o seu conhecimento e lançar um agente funcional em apenas alguns minutos. Sem necessidade de demonstrações obrigatórias ou longas chamadas de vendas. Isto permite que a sua equipa comece pequeno, mostre algumas vitórias rápidas e depois expanda a sua estratégia de IA quando estiver pronta.
Preços para o Atlassian Intelligence Customer Sentiment: JSM vs. eesel AI
Como mencionado, o Atlassian Intelligence Customer Sentiment não faz parte de todos os planos do Jira Service Management. Para o obter, precisa de estar no nível Premium ou Enterprise, o que pode ser um grande salto de preço para algumas equipas.
Aqui está um rápido olhar sobre o que é necessário para obter a funcionalidade da Atlassian:
| Plano Atlassian JSM | Preço (por agente/mês, anual) | Análise de Sentimento Incluída? |
|---|---|---|
| Gratuito | $0 (até 3 agentes) | Não |
| Standard | $22.05 | Não |
| Premium | $49.17 | Sim |
| Enterprise | Contactar Vendas | Sim |
O eesel AI oferece uma forma mais previsível e transparente de orçamentar. Todos os nossos principais produtos, incluindo o Agente de IA, o Copiloto de IA e a Triagem de IA, fazem parte de todos os planos. A grande diferença é que não temos taxas por resolução. O nosso preço baseia-se na capacidade de que precisa, para que não receba uma fatura surpresa após um mês movimentado. Os planos começam em $239 por mês para toda a sua equipa, e pode escolher um plano flexível mês a mês que pode cancelar a qualquer momento.
Passe de detetar emoções para resolver problemas
O Atlassian Intelligence Customer Sentiment é uma funcionalidade agradável de se ter. Dá aos agentes no JSM uma pista básica e em tempo real sobre o humor de um cliente, o que pode ajudar a organizar os tickets e a ser mais empático.
Mas, por si só, é uma ferramenta reativa que não resolve o problema maior. Não tem os relatórios de que precisa para tomar decisões inteligentes, só funciona com a informação no ticket e só lhe diz que alguém está frustrado depois do facto. Uma melhor experiência do cliente não vem apenas de detetar a frustração; vem da resolução da causa raiz de forma rápida e eficiente.
Isto requer uma plataforma dedicada que possa unificar todo o conhecimento da sua empresa, dar-lhe relatórios úteis e ser simples o suficiente para configurar e gerir sem precisar de uma equipa de programadores.
Pronto para ir além do Atlassian Intelligence Customer Sentiment?
Se procura construir um sistema de suporte que realmente previne a frustração, resolve problemas mais rapidamente e lhe dá informações claras, talvez seja altura de olhar para além das funcionalidades integradas. O eesel AI liga-se a ferramentas que já utiliza, como o Jira Service Management, em minutos para criar uma configuração de suporte de IA unificada, poderosa e fácil de gerir.
Experimente o eesel AI gratuitamente ou agende uma demonstração para ver como pode transformar o seu suporte ao cliente.
Perguntas frequentes
O Atlassian Intelligence Customer Sentiment é uma funcionalidade dentro do Jira Service Management que utiliza o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para analisar o texto na descrição e nos comentários de um ticket. Com base nesta análise, atribui uma etiqueta de sentimento: Positivo, Neutro ou Negativo.
As equipas de suporte podem tirar partido do Atlassian Intelligence Customer Sentiment utilizando o seu campo de sentimento com a Jira Query Language (JQL). Isto permite criar filtros personalizados, como uma fila dedicada para todos os tickets marcados como "Negativo", garantindo que os clientes insatisfeitos são atendidos prontamente.
Não, o Atlassian Intelligence Customer Sentiment atualmente não possui funcionalidades de relatório integradas. Embora exiba o sentimento em tickets individuais, não fornece dados agregados ou tendências que possam ajudar os gestores a acompanhar as mudanças nas emoções dos clientes ao longo do tempo ou entre produtos.
Para utilizar o Atlassian Intelligence Customer Sentiment, a sua equipa precisa de estar no plano Premium ou Enterprise do Jira Service Management. Além disso, um administrador precisa de ativar o Atlassian Intelligence na sua instância do Jira.
O Atlassian Intelligence Customer Sentiment é principalmente uma ferramenta reativa. Identifica o sentimento negativo depois de um cliente já ter expressado frustração num ticket, em vez de prevenir proativamente que os problemas escalem ou de fornecer soluções antes mesmo de um ticket ser criado.
Não, o Atlassian Intelligence Customer Sentiment está limitado à análise do texto diretamente dentro do ticket do Jira. Não se integra nem analisa conteúdo de bases de conhecimento ou documentos externos, o que significa que não pode fornecer contexto a partir do conhecimento mais amplo da sua empresa.
