Automatize a marcação de tickets no Zendesk com IA: Um guia prático

Imagine passar horas marcando manualmente tickets do Zendesk com etiquetas como "problema-de-faturamento" ou "solicitação-de-recurso", em vez de focar em ajudar os clientes. Embora a marcação manual seja uma parte comum da jornada de suporte, o tempo da sua equipe é valioso. Pesquisas mostram que as equipes de suporte podem gastar até 20% do seu tempo na organização e classificação de tickets, incluindo o trabalho de marcação manual.

A boa notícia?

A classificação de tickets impulsionada por IA está revolucionando a forma como as equipes de suporte lidam com a marcação de tickets (tagging). Soluções modernas de IA, como o eesel AI, podem trabalhar em conjunto com o Zendesk para analisar automaticamente o conteúdo do ticket, entender o contexto e aplicar tags precisas de forma consistente em todo o seu fluxo de trabalho. Neste guia prático, mostraremos como configurar a marcação de tickets por IA no Zendesk, compartilharemos melhores práticas comprovadas e ajudaremos você a fazer uma transição suave para a classificação automatizada.

Aproveitando ao máximo a marcação de tickets no Zendesk

O Zendesk é uma plataforma poderosa, e otimizar seu processo de marcação pode impactar significativamente a eficiência da sua equipe de suporte e a qualidade dos dados. Cada vez mais, os clientes esperam um tempo de resposta mais rápido em 2026. Vamos explorar como as soluções baseadas em IA podem ajudá-lo a maximizar seu investimento no Zendesk.

Aumentando a eficiência da marcação manual

Agentes de suporte que gerenciam altos volumes de tickets podem achar que bibliotecas extensas de tags exigem foco extra para manter a consistência. Quando as equipes gastam tempo organizando tags, isso se acumula ao longo de um mês. Ao agilizar esse processo, as equipes podem garantir uma melhor qualidade de dados para seus relatórios.

De acordo com uma pesquisa recente do Zendesk, as equipes frequentemente buscam maneiras de manter a consistência das tags entre os agentes para evitar a desordem no sistema causada por tags com erros ortográficos ou duplicadas. Uma alta qualidade de marcação permite uma análise de tendências significativa e garante que seu ambiente Zendesk permaneça limpo e acionável.

Expandindo a automação nativa do Zendesk

As ferramentas de automação nativas do Zendesk oferecem uma base sólida para a gestão de tickets, usando uma correspondência confiável de palavras-chave para lidar com tarefas comuns. Esses sistemas são excelentes para corresponder frases exatas e seguir uma lógica específica para manter os fluxos de trabalho em movimento. Para aprimorar isso ainda mais, muitas equipes buscam maneiras de adicionar uma compreensão contextual mais profunda à sua automação.

O eesel AI complementa esses recursos por meio da classificação inteligente de tickets alimentada por processamento de linguagem natural (PLN ou NLP). Trabalhando dentro do ecossistema Zendesk, nosso sistema aprende com seus dados históricos de tickets para reconhecer padrões e variações na forma como os clientes expressam problemas semelhantes, garantindo uma marcação consistentemente precisa que captura a verdadeira intenção do cliente.

Classificação de tickets por IA

A classificação moderna de tickets por IA representa um avanço transformador na automação de tickets do Zendesk. Vamos explorar como essa tecnologia funciona e entrega resultados para as equipes de suporte.

Como a marcação por IA realmente funciona

A marcação de tickets por IA utiliza processamento de linguagem natural sofisticado para compreender verdadeiramente o conteúdo do ticket. De acordo com a pesquisa da SentiSum, sistemas baseados em aprendizado de máquina (machine learning) alcançam alta precisão na classificação de tickets ao complementar os sistemas existentes baseados em regras.

O eesel AI desenvolveu um sistema avançado que processa a linguagem natural nos tickets dos clientes, analisando o contexto e a intenção. O sistema aprende continuamente com os dados históricos para melhorar a precisão, lidando com variações de linguagem e erros de digitação com facilidade. Isso significa que quanto mais informações ele tiver, melhor a IA se tornará na marcação de tickets. O mais importante é que ela pode identificar múltiplas tags relevantes em um único ticket ao entender todo o contexto da conversa, assim como um humano faria, mas em velocidades muito superiores.

Recursos avançados de marcação por IA

Equipes de suporte modernas precisam de uma classificação de tickets por IA sofisticada que vá além da automação básica. Sistemas avançados de marcação por IA podem lidar com fluxos de trabalho complexos enquanto se integram perfeitamente à sua configuração atual do Zendesk.

Ao implementar a marcação por IA no Zendesk, o sistema primeiro identifica o idioma do ticket recebido e o encaminha adequadamente. Por exemplo, o eesel AI pode detectar automaticamente vários idiomas, manter classificações de tags separadas para cada um e preservar o contexto crítico entre as traduções. Isso garante uma classificação consistente, independentemente do idioma do cliente.

Vamos examinar como a IA avançada complementa as abordagens de automação padrão:

Recurso	Automação Padrão	IA Avançada
Suporte a Idiomas	Suporte confiável a idiomas principais	Detecção e roteamento automático para múltiplos idiomas
Capacidade de Aprendizado	Regras fixas para tratamento consistente	Melhoria contínua a partir de padrões de tratamento de tickets
Compreensão de Contexto	Correspondência precisa de palavras-chave	Processamento de linguagem natural com percepção de contexto
Opções de Integração	Funções nativas do Zendesk	Suporte completo a API e automação de fluxo de trabalho personalizada

Além do tratamento de idiomas, os sistemas modernos de IA podem se adaptar à terminologia específica do setor, aplicar lógica de classificação específica da marca e até ajustar padrões de marcação para variações sazonais. Através de conexões via API e gatilhos de webhooks, esses sistemas se integram profundamente às suas ferramentas internas, mantendo a sincronização bidirecional de dados.

Esse nível de sofisticação permite que as equipes de suporte automatizem cenários complexos de classificação de tickets enquanto confiam no Zendesk como sua fonte primária de verdade. Somado a isso, a marcação de tickets por IA contribui para o objetivo final de agilizar o atendimento, resultando em clientes mais satisfeitos.

Melhores práticas para implementar a marcação por IA

A adoção bem-sucedida da marcação de tickets por IA requer planejamento cuidadoso e uma abordagem estruturada. Vamos explorar os elementos-chave que prepararão sua equipe para o sucesso com a marcação automatizada no Zendesk.

Construindo sua estrutura de tags

Uma hierarquia de tags bem desenhada forma a base de uma classificação de tickets eficaz. Pesquisas mostram que estruturas de marcação organizadas melhoram significativamente a eficiência do suporte e a qualidade dos dados para análise (analytics).

Comece definindo suas categorias principais que se alinham aos fluxos de trabalho essenciais no Zendesk. Elas devem incluir a classificação do problema (bugs, solicitações de recursos, dúvidas de faturamento), níveis de prioridade para indicar urgência, áreas de produtos ou serviços relevantes, segmentos de clientes para atendimento personalizado e rastreamento do status de resolução.

Aqui está um guia prático para estruturar suas tags:

Categoria	Exemplos de Tags	Propósito	Melhores Práticas
Tipo de Problema	bug, feature-request, question	Categorizar a natureza do ticket	Use prefixos claros e consistentes (ex: 'tipo-bug')
Prioridade	p1-urgente, p2-alta, p3-normal	Definir níveis de urgência	Limite a 3-4 níveis para evitar confusão
Produto	app-movel, plataforma-web, api	Identificar áreas afetadas	Siga exatamente as convenções de nomes do produto
Status	aguardando-cliente, em-andamento	Acompanhar a fase da resolução	Mantenha as tags de status alinhadas às etapas do fluxo

Garantindo uma adoção bem-sucedida

A implementação da marcação por IA funciona melhor quando sua equipe está envolvida desde o início e a configuração é monitorada regularmente. Ferramentas como o eesel AI ajudam a simplificar o processo, funcionando dentro do seu ambiente Zendesk estabelecido para tornar a transição suave.

Desenvolver materiais de treinamento abrangentes é fundamental para a adoção da equipe. Foque na criação de documentação clara da sua hierarquia de tags com exemplos de uso específicos, fluxos de trabalho detalhados mostrando como a marcação por IA se integra ao Zendesk e guias para lidar com casos excepcionais. Complemente isso com um processo robusto de monitoramento de qualidade para garantir a aplicação consistente.

Defina uma estrutura clara para monitorar a precisão das tags através de:

1. Auditorias semanais regulares de tags para identificar padrões e problemas.
2. Metas de precisão específicas (busque mais de 95% de consistência).
3. Revisões mensais com a equipe para coletar feedback e otimizar as regras.
4. Processos estruturados para sugerir e implementar melhorias.

Dica profissional: Comece com uma equipe piloto para testar sua estrutura de marcação e coletar feedback antes de expandir para toda a organização de suporte. Isso permite refinar processos e resolver desafios precocemente sem interromper as operações.

Medindo o ROI e o impacto

De acordo com a pesquisa da Freshworks, a implementação da classificação de tickets baseada em IA pode reduzir significativamente os erros de marcação manual. Essa melhoria na precisão se traduz em uma marcação consistente entre equipes e períodos de tempo, garantindo que seus relatórios do Zendesk sejam o mais confiáveis possível.

O impacto vai além da precisão, resultando em economia de tempo significativa e melhor qualidade de dados. As equipes de suporte podem reduzir drasticamente o tempo gasto em tarefas manuais de marcação, permitindo que os agentes foquem em interações complexas com os clientes. Além disso, a classificação impulsionada por IA fornece insights mais granulares sobre tendências de tickets e problemas emergentes, permitindo um melhor planejamento de capacidade e acompanhamento de desempenho dentro do Zendesk.

Conclusão e próximos passos

A marcação de tickets moderna por IA oferece uma precisão de classificação impressionante, ao mesmo tempo em que otimiza a carga de trabalho dos agentes. Ao construir sobre a plataforma madura e confiável do Zendesk, as equipes podem economizar de 15 a 20 horas por agente mensalmente através da classificação automatizada em 2026.

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