Ninguém quer ser babá de um chatbot. Quando as perguntas dos clientes vão além das FAQs básicas, as equipes de suporte precisam de uma IA que realmente ajude, não de uma que precise de constante supervisão.
É por isso que agentes de IA começaram a substituir chatbots tradicionais em configurações de suporte sérias. O Fin da Intercom é um exemplo, um agente de IA projetado para realmente entender o que os clientes estão dizendo, buscar a informação correta e agir quando necessário.
Mas se você está procurando algo mais personalizável ou algo que não vá quebrar o banco e não cobre por agente, soluções como o eesel AI oferecem uma alternativa flexível. Ele se conecta a qualquer plataforma com a qual você trabalhe e pode ser treinado para lidar exatamente com o tipo de suporte que sua equipe precisa.
De tickets de e-mail a agentes de IA inteligentes, as ferramentas de suporte ao cliente evoluíram para oferecer ajuda mais rápida, inteligente e personalizada. Intercom Fin e eesel AI representam o mais recente avanço.
Como os agentes de IA do Intercom realmente funcionam
Os agentes de IA são projetados para ir além da simples correspondência de palavras-chave. Quando uma mensagem de cliente chega, o agente primeiro tenta entender a intenção por trás da pergunta. Em seguida, verifica qualquer contexto disponível, como conversas passadas ou dados do usuário, para adaptar sua resposta de forma mais precisa.
Uma vez que tem uma visão completa, o agente pesquisa em fontes conectadas, como artigos do centro de ajuda, tickets de suporte anteriores e documentação interna para encontrar as informações mais relevantes. Se a pergunta for direta, o agente pode resolvê-la imediatamente. Para questões mais complexas, pode acionar ações do sistema ou encaminhar a conversa para um agente humano com todo o contexto incluído.
Esses sistemas se tornam mais eficazes ao longo do tempo porque aprendem com cada interação. À medida que o agente lida com mais consultas, ele identifica quais respostas são bem-sucedidas e ajusta-se de acordo. Este ciclo contínuo de feedback ajuda a melhorar a precisão e a utilidade das respostas futuras. No entanto, sem controle sobre especificamente quais dados ele deve pesquisar, as respostas podem facilmente ser diluídas por respostas anteriores ou informações desatualizadas.
Um olhar sobre como os agentes de IA modernos processam consultas de clientes.
Este fluxo mostra como um agente de IA se move do entendimento da mensagem para resolvê-la ou escalá-la quando necessário.
| Recurso | O que faz | Exemplo real |
|---|---|---|
| Aprendizado de múltiplas fontes | Combina respostas de diferentes sistemas | Obtendo informações de tickets passados, documentos e notas internas |
| Personalização | Usa o histórico do cliente para ajustar respostas | Referindo-se a um pedido de reembolso anterior |
| Manuseio de ações | Faz mais do que responder, ele age | Atualizando informações de cobrança ou cancelando uma assinatura |
| Suporte a idiomas | Funciona em 45 idiomas | Suporte consistente para clientes globais |
| Motor de aprendizado | Capaz de acessar e referenciar respostas em conversas anteriores | Replica a resposta de suporte a uma pergunta sobre bug |
Embora o agente de IA do Intercom geralmente siga este processo, ferramentas como eesel AI usam princípios semelhantes com mais flexibilidade. Você pode conectar múltiplas fontes de conhecimento, configurar diferentes bots para diferentes funções e usar a plataforma em uma variedade de ferramentas além de apenas um único help desk. O eesel AI também pode treinar em tickets passados, mas com a medida de controle adicional de escolher exatamente quais tickets, de quais agentes e de qual intervalo de datas, para garantir as informações mais precisas e atualizadas.
Agentes de IA vs chatbots
Os termos “agente de IA” e “chatbot” são frequentemente usados de forma intercambiável, mas funcionam de maneiras muito diferentes. Compreender a diferença entre os dois ajuda as equipes de suporte a escolher a ferramenta certa para o trabalho.
| Capacidade | Chatbots tradicionais | Agentes de IA |
|---|---|---|
| Compreensão | Baseia-se em palavras-chave e padrões predefinidos | Entende a linguagem natural e o contexto |
| Aprendizado | Segue uma árvore de decisão fixa | Aprende e melhora a partir de interações reais |
| Ações | Só pode responder com respostas predefinidas | Pode acionar ações e conectar-se a sistemas |
| Escalação | Escala com base em regras simples | Transfere com todo o contexto e histórico |
Essas diferenças têm um grande impacto na experiência do cliente. Um chatbot básico pode responder a perguntas comuns sobre preços ou horários de funcionamento. Mas provavelmente falhará quando alguém disser: “Quero cancelar minha assinatura e obter um reembolso do mês passado.” Esse tipo de solicitação tem múltiplas partes e precisa de um sistema que entenda tanto o contexto quanto as ações necessárias.
Agentes de IA são construídos para lidar com essa complexidade. Eles podem reconhecer a intenção, buscar a informação correta e completar os passos necessários, às vezes sem precisar que um humano intervenha.
Algumas ferramentas, como eesel AI, são projetadas para manter todo o histórico da conversa mesmo quando escalando para um humano. Isso ajuda os agentes de suporte a continuarem exatamente de onde a IA parou, sem fazer o cliente se repetir. Também dá às equipes mais controle sobre como e quando as transferências acontecem, com opções para definir regras com base no tópico, sentimento ou complexidade. Ações como reembolsos podem ocorrer dentro da conversa sem precisar que o agente intervenha.
Ao contrário dos chatbots tradicionais, agentes de IA como o eesel AI entendem o contexto, lembram interações passadas e podem até completar ações, como reembolsos, sem a necessidade de transferência para um humano.
Configurando seu agente de IA do Intercom
Começar com um agente de IA requer mais do que apenas apertar um botão. Para que funcione bem, é necessário o ajuste correto e uma compreensão clara do que você deseja que ele faça. Sem configurar o Intercom Fin corretamente, as sugestões do bot se tornarão mais um incômodo do que uma ajuda.
O que você precisa antes de começar
Comece reunindo seus materiais principais. Isso inclui uma assinatura ativa do Intercom com acesso de administrador, base de conhecimento e regras definidas para quando a IA deve escalar para uma pessoa.
Depois de ter isso pronto, conecte suas fontes dentro do Intercom. Isso significa importar artigos do centro de ajuda, carregar documentos internos e sincronizar conversas anteriores com clientes.
Em seguida, configure seus canais de comunicação. Isso pode incluir o widget de chat do seu site, e-mail ou contas de redes sociais. Certifique-se também de implementar os controles de privacidade e segurança adequados para proteger os dados dos clientes.
Conecte suas fontes de conhecimento no Intercom para potencializar agentes de IA.
Treinando seu agente de IA de forma eficaz
Comece carregando todas as suas fontes de dados. Isso inclui conteúdo do centro de ajuda, guias internos e uma amostra de conversas reais com clientes. A Intercom relata que agentes de IA treinados com dados de alta qualidade podem resolver mais de 86% de todos os tickets recebidos imediatamente.
Durante o treinamento, certifique-se de cobrir algumas áreas-chave. Comece com perguntas comuns dos clientes e como as respostas corretas devem ser. Isso ajuda a IA a reconhecer padrões e responder com mais precisão. Em seguida, defina o tom e a voz da sua marca para que a IA fale de uma maneira que pareça natural para sua empresa. Você também deve estabelecer regras claras para quando a IA deve passar a conversa para um humano. E se o seu suporte abranger várias regiões, configure a IA para responder nos idiomas necessários.
Dica profissional: Teste tudo em um ambiente fechado antes de entrar em operação. Isso permite que você identifique pontos fracos nas respostas sem afetar clientes reais.
Treine agentes de IA de intercomunicação com dados de alta qualidade, desde artigos de ajuda até conversas reais, para aumentar as taxas de resolução de tickets e garantir que as respostas correspondam ao tom de voz da sua marca.
Customização e otimização
Depois que o seu agente de IA do Intercom é treinado, o próximo passo é garantir que ele se encaixe na sua marca e nos objetivos de suporte.
Comece ajustando o tom. Seja a voz da sua marca profissional, casual ou algo entre os dois, sua IA deve refletir isso em cada resposta. Isso cria uma experiência consistente para seus clientes.
Em seguida, observe seus fluxos de trabalho. Configure como os tickets são direcionados, como as prioridades são atribuídas e quando as conversas devem ser escaladas para uma pessoa. Essas regras ajudam a IA a lidar com o suporte de uma maneira que corresponda ao modo como sua equipe já trabalha.
Para equipes que precisam de mais controle ou tempos de configuração mais rápidos, ferramentas como eesel AI oferecem mais flexibilidade. Você pode construir diferentes bots para diferentes tarefas, conectar-se a uma gama mais ampla de plataformas e começar a ver resultados em apenas uma a duas semanas.
Ajuste o tom do seu agente de IA do Intercom para corresponder à voz da sua marca.
Métricas chave para monitorar
Uma vez que seu agente de IA esteja em funcionamento, é importante saber se ele está realmente ajudando. Monitorar as métricas corretas oferece uma visão clara do que está funcionando e onde melhorar.
Aqui estão algumas para ficar de olho:
- Taxa de resolução: Veja quantos tickets são resolvidos sem a intervenção humana. Números mais altos significam que sua IA está fazendo bem seu trabalho e economizando tempo da sua equipe.
- Qualidade de resposta: Verifique quão precisas e úteis são as respostas. Você pode revisar os chats diretamente ou usar o feedback dos clientes para avaliar isso.
- Eficiência operacional: Acompanhe a rapidez com que os tickets estão sendo tratados e se sua equipe consegue se concentrar em questões mais complexas. Se sua IA está lidando com as tarefas rotineiras, você deve ver melhorias aqui.
Com o tempo, essas métricas ajudam a ajustar o funcionamento do seu agente de IA. Você pode ajustar o treinamento, atualizar seus fluxos de trabalho ou definir novas regras para melhorar o desempenho e a experiência do cliente.
O painel de análise do Intercom ajuda você a acompanhar o desempenho do seu agente de IA.
Desafios com agentes de IA do Intercom
O agente de IA do Intercom pode ser uma ferramenta poderosa, mas como qualquer sistema, tem seus limites.
Um dos desafios mais comuns é gerenciar solicitações multipartes. Estas frequentemente incluem acompanhamentos ou perguntas em camadas que exigem contexto ou ações além de uma resposta simples. Embora a IA lide bem com muitas dessas situações, algumas ainda precisam de intervenção humana.
Outra área onde as equipes encontram dificuldades é na leitura do tom. Uma mensagem pode parecer educada, mas carregar frustração ou urgência que uma pessoa perceberia mais facilmente do que uma IA.
Personalização também pode ser um obstáculo. Configurar fluxos de trabalho, ajustar regras de escalonamento ou conectar a certos sistemas frequentemente requer tempo extra ou conhecimento técnico, especialmente à medida que as necessidades de suporte evoluem.
A IA não está disponível no plano básico, e cobranças baseadas no uso se aplicam. Para equipes que lidam com um número crescente de tickets, isso pode se tornar uma consideração de custo à medida que os volumes de resolução aumentam.
Agentes de IA como os da Intercom oferecem recursos poderosos, mas com preços baseados no uso e desafios de personalização, alternativas como o eesel AI podem ser mais flexíveis e econômicas para equipes em crescimento.
Como o eesel AI melhora o Intercom
Embora a IA nativa do Intercom ofereça fortes capacidades de automação, algumas equipes podem precisar de mais controle, personalização ou opções de integração. Ferramentas como o eesel AI são desenvolvidas para trabalhar junto com seu help desk e oferecem flexibilidade expandida, especialmente quando se trata de conectar entre plataformas, personalizar fluxos de trabalho e gerenciar custos.
| Recurso | eesel AI | Intercom AI |
|---|---|---|
| Modelo de precificação | Pagamento por interação | Cobrança baseada no número de resoluções |
| Fontes de conhecimento | Busca em múltiplas plataformas e documentos | Principalmente conteúdo hospedado no Intercom |
| Customização do bot | Configuração de múltiplos bots especializados | Configuração de um único bot |
| Tempo de resolução | Processa em tempo real com contexto aprendido | Varia dependendo da configuração e uso |
| Suporte a idiomas | Suporta mais de 100 idiomas | Suporta mais de 45 idiomas |
| Linha do tempo de treinamento | Normalmente pronto em 1 a 2 semanas | Frequentemente leva de 2 a 4 semanas para configurar e treinar |
eesel AI é projetado para se conectar com as ferramentas que sua equipe já usa, como Google Docs, Confluence ou Slack, e busca conteúdo relevante para ajudar a resolver problemas dos clientes mais rapidamente. Ele aprende com tickets históricos para melhorar a precisão ao longo do tempo e mantém o contexto completo da conversa em todas as interações, mesmo quando escalado para um humano.
Você pode criar múltiplos bots individuais para trabalhar separadamente ou criar uma rede de bots para comunicação entre diferentes bots especialistas em produtos ou diferentes departamentos. Deixe os bots tomarem ações, seja lidando com questões técnicas, processando alterações de conta ou gerenciando devoluções. Esta estrutura dá mais flexibilidade às equipes e ajuda a manter a precisão à medida que suas necessidades de suporte crescem.
eesel AI se conecta com ferramentas como Google Docs, Slack e Confluence, permitindo que você construa múltiplos bots ou redes inteiras para lidar com tudo, desde suporte técnico até devoluções, tudo com total contexto e precisão
Comece a construir com as ferramentas de IA certas
Incorporar IA no seu fluxo de trabalho de suporte não se trata de substituir sua equipe, mas sim de dar a eles mais espaço para se concentrarem no que realmente importa. Quer você esteja trabalhando com a IA integrada do Intercom ou explorando ferramentas mais flexíveis como o eesel AI, o mais importante é escolher uma configuração que se adapte à forma como sua equipe trabalha.
Comece com um processo. Uma fila. Um caso de uso. Meça como ele se desempenha, ajuste conforme necessário e construa a partir daí.
Se sua equipe precisa de mais personalização, integrações mais amplas ou um modelo de preços mais previsível, o eesel AI oferece uma maneira de expandir o que a IA pode fazer, sem se prender às limitações da plataforma.
Você pode marcar uma demonstração, iniciar um teste gratuito, ou entrar em contato diretamente pelo hi@eesel.app para saber mais.
Perguntas frequentes
Sim, a IA do Intercom conecta-se com sistemas de CRM como Salesforce e HubSpot, permitindo que as equipes sincronizem registros de clientes e acompanhem conversas de forma contínua. Mais detalhes na biblioteca de integrações do Intercom.
Sim, a IA do Intercom pode acionar mensagens proativas com base no comportamento do cliente (por exemplo, primeiro login, carrinho abandonado). Isso é frequentemente usado para integração e retenção. Saiba mais no guia de suporte proativo do Intercom e nas melhores práticas para engajamento do cliente.
Sim, ao personalizar seus dados de treinamento e fluxos de trabalho, a IA do Intercom pode se especializar em indústrias como SaaS, e-commerce ou fintech. Veja exemplos em casos de estudo do Intercom, e configurações específicas de indústria em avaliações do Intercom no G2.
O Intercom está em conformidade com o GDPR, SOC 2 e outros padrões. Todos os dados são criptografados em trânsito e em repouso. Saiba mais na visão geral de Segurança do Intercom, no hub de conformidade com o GDPR e no Centro de Confiança.
