Um guia estratégico para configurar e enviar uma pesquisa CSAT quando uma conversa é encerrada | eesel AI

Todos sabemos que o feedback do cliente vale ouro, mas, sejamos honestos, pedi-lo da forma errada pode sair pela culatra. Uma pesquisa de Satisfação do Cliente (CSAT) mal cronometrada ou descontextualizada pode parecer apenas mais um lixo na caixa de entrada do cliente. Essa é a última coisa que você quer logo depois de ter resolvido o problema dele.

O problema é que muitas equipas de suporte ainda estão presas ao uso de regras manuais e desajeitadas para enviar essas pesquisas. Esta abordagem simplesmente não tem contexto suficiente para ser inteligente, o que muitas vezes leva as pessoas a ignorarem as suas pesquisas ou a darem um feedback de baixa qualidade.

Este guia irá orientá-lo através das formas antigas de configurar e enviar uma pesquisa CSAT quando uma conversa é fechada. Vamos analisar os seus pontos fracos e, em seguida, olhar para uma forma muito mais inteligente, alimentada por IA, de obter feedback que realmente o ajuda a melhorar as coisas para os seus clientes.

O que é uma pesquisa CSAT pós-conversa?

A Satisfação do Cliente (CSAT) é, na verdade, uma forma direta de medir o quão satisfeito um cliente está com uma única e recente interação com a sua equipa. É aquela pergunta rápida "Como nos saímos?" que você recebe depois que um chat ou ticket de suporte por e-mail é fechado.

O momento logo após o fim de uma conversa é a altura perfeita para pedir feedback. Toda a experiência ainda está fresca na mente do cliente, então é mais provável que você obtenha uma resposta honesta e detalhada. Este feedback é super valioso por algumas razões:

• Verificar o desempenho: Dá-lhe uma visão clara de como os agentes individuais e toda a equipa estão a desempenhar.

• Encontrar as lacunas: Uma série de pontuações baixas pode apontar para um artigo de ajuda em falta na sua base de conhecimento ou para um passo no seu processo que é simplesmente confuso.

• Detetar tendências: Pode começar a ver problemas ou queixas recorrentes que podem sinalizar um problema maior com o seu produto ou serviço.

As pesquisas CSAT são geralmente mantidas simples: pense numa escala de classificação de 1 a 5, emojis felizes/tristes, ou um polegar para cima/polegar para baixo. O objetivo é tornar o mais indolor possível para o cliente dar-lhe uma resposta rápida.

A forma tradicional de enviar pesquisas CSAT

A maioria das centrais de ajuda, incluindo grandes nomes como Zendesk e Intercom, depende de automação baseada em regras para enviar pesquisas CSAT. Em português claro, isso significa que alguém na sua equipa tem de construir manualmente um fluxo de trabalho que diz ao sistema exatamente quando enviar a pesquisa.

Gatilhos e automações manuais

Normalmente, um gestor de suporte ou administrador tem de mergulhar nas configurações da sua central de ajuda e construir um fluxo de trabalho do zero. Geralmente, resume-se a um comando simples como: "QUANDO o estado de um ticket é alterado para 'Resolvido', ENTÃO enviar o e-mail da pesquisa CSAT."

Parece bastante simples, mas plataformas como Zendesk e Intercom exigem que você clique cuidadosamente em vários passos para configurar as condições, gatilhos e ações corretas. Você tem que especificar os critérios exatos para quando a pesquisa é enviada, o que ela diz e como é entregue. É um trabalho completamente manual que coloca toda a pressão em si para desenhar a lógica.

Problemas com fluxos de trabalho manuais

Este sistema pode enviar a pesquisa, mas não é muito inteligente e tem algumas falhas comuns que podem interferir com a qualidade do seu feedback.

• Não tem ideia do que realmente aconteceu: O sistema não consegue distinguir entre um simples "obrigado" e uma troca de mensagens frustrante de vários dias. Ele simplesmente envia a pesquisa de qualquer maneira, o que pode parecer bastante insensível para um cliente que acabou de passar por uma má experiência.

• Causa fadiga de pesquisa: Enviar uma pesquisa após cada ticket fechado é uma ótima maneira de irritar os seus clientes, especialmente aqueles que entram em contato com frequência. Faça isso vezes suficientes e as suas taxas de resposta vão cair a pique.

• As regras são demasiado rígidas: Quer configurar regras mais detalhadas, como "não enviar uma pesquisa se o cliente recebeu uma no último mês"? Isso muitas vezes requer soluções complicadas ou pode nem ser possível. Você é forçado a uma abordagem de tamanho único que, na verdade, não serve a ninguém.

• Os dados são isolados: A pontuação CSAT muitas vezes acaba por ser apenas um número num painel. Está completamente desligada do porquê por trás da classificação, tornando difícil encontrar ideias úteis para realmente melhorar o seu suporte.

Zendesk vs. Intercom

Vejamos como duas das plataformas mais populares lidam com as suas ferramentas CSAT integradas. Ambas dependem de si para construir e gerir estes fluxos de trabalho manualmente.

Zendesk

A funcionalidade CSAT do Zendesk está centrada no seu motor de "Automações" e "Gatilhos". Para fazê-la funcionar, tem de estabelecer condições específicas, como "Ticket > Categoria de estado | Alterado para | Resolvido". Embora a sua nova funcionalidade CSAT permita adicionar mais perguntas, ainda funciona com o mesmo sistema rígido de gatilhos. A funcionalidade básica está disponível na maioria dos planos, mas se quiser personalização e relatórios mais avançados, terá de fazer upgrade para níveis mais caros como o Suite Growth (115$/agente/mês) e o Professional (149$/agente/mês). Intercom

O Intercom usa a sua funcionalidade de "Fluxos de Trabalho" para enviar pesquisas CSAT. O processo de configuração leva-o a escolher um gatilho, como "Conversa fechada por um membro da equipa," e depois adicionar passos como "Pedir avaliação da conversa." Oferece alguma lógica de ramificação (por exemplo, se a avaliação for má, pode fazer uma pergunta de seguimento), o que lhe dá um pouco mais de flexibilidade. Mas, no final do dia, cada passo e condição ainda é configurado manualmente. Para ter acesso aos Fluxos de Trabalho e às pesquisas CSAT, precisa do plano Pro, que começa em 39$ por lugar por mês e aumenta a partir daí.

Funcionalidade	Zendesk	Intercom
Método de Configuração	Gatilhos e Automações	Fluxos de Trabalho
Flexibilidade	Moderada (baseada nas propriedades do ticket)	Alta (lógica de ramificação)
Consciência de Contexto	Baixa (depende apenas dos dados do ticket)	Baixa (depende apenas dos dados do ticket)
Modelo de Preços	Incluído na maioria dos planos de Suporte	Requer planos de nível superior

Uma abordagem mais inteligente e baseada em IA para pesquisas CSAT

Então, qual é a alternativa? É aqui que a IA começa a parecer bastante interessante. Oferece uma forma de tornar todo o processo de feedback mais inteligente, contextual e, bem, útil.

Indo além dos gatilhos rígidos com IA

Em vez de depender apenas de um simples gatilho de "ticket fechado", um agente de IA pode analisar o conteúdo e o sentimento de toda a conversa antes de decidir o que fazer a seguir.

Por exemplo, uma IA pode distinguir entre um genuíno "Muito obrigado, isso resolveu!" e um sarcástico "Claro, tanto faz." Ela saberia enviar uma pesquisa apenas no primeiro cenário, ajudando-o a evitar aqueles seguimentos embaraçosos com clientes que já estão irritados.

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI brilha. Ela treina com todos os seus tickets passados para compreender profundamente as suas conversas específicas com clientes e a voz da sua marca. Isso permite que ela tome este tipo de decisões inteligentes por conta própria, para que você não precise de construir dezenas de regras complexas de "se-então".

Automatizando todo o ciclo de feedback

Um sistema verdadeiramente inteligente não se limita a enviar uma pesquisa; ele realmente fecha o ciclo do feedback que recebe. Um fluxo de trabalho alimentado por IA pode analisar o que o cliente diz e tomar um próximo passo significativo.

Imagine isto: uma conversa é fechada e a IA lê o sentimento. Se for positivo, envia uma pesquisa CSAT. Se for negativo, pode automaticamente passar o ticket para um gestor e etiquetá-lo para revisão. Quando um cliente deixa um feedback positivo na pesquisa, a IA pode etiquetá-lo como 'Cliente Feliz'. Mas se o feedback for mau, a IA pode analisar o comentário para descobrir a causa raiz, sinalizar uma potencial lacuna na sua base de conhecimento e até mesmo redigir um novo artigo de ajuda para evitar que o mesmo problema aconteça novamente.

Um diagrama de fluxo de trabalho ilustrando como a eesel AI automatiza o processo de suporte ao cliente e feedback, desde a análise do ticket até à resolução.

Isto é exatamente o que a eesel AI foi construída para fazer. Ela transforma o feedback de um número estático num sistema ativo e automatizado que o ajuda a melhorar ao longo do tempo.

Como a eesel AI simplifica as pesquisas CSAT

Pense nas configurações complicadas e de vários passos de outras ferramentas e compare-as com a abordagem mais direta da eesel AI.

• Comece em minutos: Com integrações de centrais de ajuda de um clique, pode configurar tudo sozinho sem ter de passar por chamadas de vendas ou demonstrações obrigatórias. Também não precisa de abandonar as suas ferramentas atuais; a eesel integra-se diretamente.

• Você está no comando: O editor de prompts fácil de usar permite que você defina exatamente como quer que a IA lide com os seguimentos pós-conversa. Pode personalizar o seu tom, persona e as ações específicas que ela toma, dando-lhe controlo total sobre o processo.

• Teste sem qualquer risco: A eesel AI tem um modo de simulação poderoso que lhe permite testar os seus fluxos de trabalho de feedback em milhares dos seus tickets passados reais. Pode ver exatamente como a IA se teria comportado e obter previsões precisas sobre as taxas de resposta antes de a ativar para clientes reais. Isto elimina as suposições e o medo de irritar os utilizadores com um fluxo de trabalho mal configurado.

Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, mostrando como os utilizadores podem testar fluxos de trabalho de feedback em tickets passados antes da ativação.

Melhores práticas para pesquisas CSAT

Quer continue a usar um sistema tradicional ou esteja a mudar para um alimentado por IA, aqui ficam alguns bons hábitos a adotar para a sua estratégia de CSAT.

Escolhendo o momento certo para o máximo impacto

Enviar a pesquisa logo após fechar um ticket é geralmente o caminho a seguir, uma vez que a interação está fresca. Mas para questões mais complicadas ou sensíveis, esperar uma ou duas horas pode dar ao cliente a oportunidade de se acalmar e deixar um feedback mais ponderado. Uma ferramenta avançada como a eesel AI pode até aprender o melhor momento com base no tipo de conversa.

Perguntando mais do que “Como nos saímos?”

A sua pesquisa CSAT deve ter sempre uma pergunta opcional de resposta aberta, como "Gostaria de partilhar mais alguma coisa?" Isto é especialmente importante para avaliações negativas porque lhe dá a história por trás da pontuação baixa. Enquanto plataformas como o Intercom permitem que faça isto com ramificação manual, um agente de IA pode fazer dinamicamente uma pergunta mais relevante com base no que foi realmente discutido.

Agindo com base no feedback

Recolher feedback é uma perda de tempo se não agir com base nele. Crie o hábito regular de rever as suas pontuações CSAT e, mais importante, os comentários que as acompanham. É aí que as verdadeiras pérolas estão escondidas. Ferramentas como a eesel AI facilitam este processo, olhando para além das pontuações para apontar lacunas de conhecimento e tendências, dando-lhe uma lista de tarefas clara sobre o que corrigir a seguir.

Comece a entender os seus clientes

Configurar e enviar manualmente uma pesquisa CSAT quando uma conversa é fechada é um ponto de partida decente, mas é limitado por regras inflexíveis e uma séria falta de contexto. Trata todas as conversas com os clientes como se fossem iguais, e todos sabemos que isso simplesmente não é verdade.

Uma abordagem orientada por IA transforma o feedback de um simples número num ciclo inteligente e automatizado que o ajuda a melhorar continuamente. Permite que as equipas de suporte deixem de se preocupar com configurações manuais e comecem a focar-se no que os seus clientes estão realmente a dizer. Ao compreender o contexto de cada conversa, pode pedir feedback de uma forma muito mais inteligente e transformar essas informações em mudanças reais e significativas.

Pronto para construir um ciclo de feedback mais inteligente? Veja como a eesel AI pode automatizar e melhorar o seu processo de CSAT com uma simulação sem riscos nos seus próprios tickets.