Então, implementou um agente de IA como o Fin da Intercom. Esse é o primeiro passo. Agora vem a parte difícil: descobrir se está realmente a ajudar. Precisa de saber como está a afetar os seus custos, a carga de trabalho da sua equipa e, o mais importante, se os seus clientes estão satisfeitos.
A maioria das plataformas de IA oferece um painel cheio de gráficos e percentagens. À primeira vista, tudo parece bastante impressionante. Mas, muitas vezes, esses dados não contam a história toda, tornando difícil calcular o seu verdadeiro retorno sobre o investimento (ROI) ou ver onde as coisas poderiam ser melhores. Fica a perguntar-se: "Estamos a poupar dinheiro? Os clientes estão a obter o que precisam ou estão apenas a ficar frustrados?"
É para isso que serve este guia. Vamos analisar os Relatórios de IA do Fin de forma direta. Veremos o que as métricas significam, destacaremos os detalhes cruciais que elas omitem e mostraremos como obter uma visão mais completa e honesta do desempenho da sua IA.
O que são os Relatórios de IA do Fin da Intercom?
O Fin da Intercom é um dos agentes de IA mais populares para o atendimento ao cliente. A ideia é simples: ele intervém nas conversas dos clientes para responder automaticamente a perguntas comuns, o que liberta os seus agentes humanos para lidarem com as questões mais complexas.
Para lhe mostrar como está a desempenhar, a Intercom fornece um conjunto de relatórios chamado Relatórios de IA do Fin. É basicamente o boletim de notas da IA. O objetivo destes relatórios é dar aos gestores de suporte uma visão rápida do desempenho do Fin, mostrando como está a afetar as taxas de resolução e como os clientes estão a reagir a ele.
Pode encontrar estes relatórios usando um modelo pré-construído no seu espaço de trabalho da Intercom. Eles centram-se em algumas métricas-chave para lhe dar uma visão geral da eficácia da sua IA. Embora seja um ponto de partida razoável, uma visão rápida nem sempre lhe dá o quadro completo.
As métricas principais nos Relatórios de IA do Fin (e o que realmente significam)
Para tirar algo útil de um relatório, tem de saber o que está a ver. Vamos decompor as partes principais do painel de Relatórios de IA do Fin.
Uma captura de ecrã do painel CSAT da Intercom, que é uma parte fundamental dos Relatórios de IA do Fin.Taxas de resolução e deflexão
Estes são geralmente os primeiros números que todos olham. Parecem medir diretamente se a IA está a fazer o seu trabalho principal.
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Taxa de Resolução: Esta é a percentagem de conversas que o Fin trata por si só, do início ao fim, sem que um humano se envolva. A Intercom acompanha dois tipos: resoluções "assumidas" (onde o cliente simplesmente fica em silêncio depois de obter uma resposta) e resoluções "confirmadas" (onde o cliente clica num botão para dizer que o seu problema está resolvido).
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Taxa de Deflexão: Esta é um pouco mais ampla. Inclui resoluções completas mais qualquer vez que um cliente encontra ajuda sem precisar de conversar. Por exemplo, se o Fin sugerir um artigo de ajuda, o cliente clicar nele e depois sair, isso é contabilizado como uma deflexão.
Experiência do cliente (CX) e pontuações CSAT
A automação só é uma vitória se os seus clientes não a odiarem. É aí que este feedback entra.
A Intercom tem uma Pontuação de Experiência do Cliente (CX) que usa uma simples classificação de 1 a 5. Depois de conversar com o Fin, um cliente pode receber um rápido inquérito CSAT a pedir para avaliar a experiência. Isto dá-lhe feedback direto sobre como as pessoas se sentem ao falar com a sua IA, o que é fundamental para garantir que não está a trocar a lealdade do cliente por um pouco mais de eficiência.
Desempenho do conteúdo e taxas de envolvimento
Estas métricas dão-lhe uma espreitadela aos bastidores do que a sua IA está a fazer.
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Taxa de Envolvimento: Este número mostra-lhe em que percentagem de todas as conversas o Fin participou, mesmo que não tenha resolvido o problema. É um bom indicador da frequência com que a IA está a ser acionada.
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Tabela de Desempenho de Conteúdo: Esta tabela mostra-lhe quais dos seus artigos de ajuda ou documentos de conhecimento o Fin está a usar com mais frequência. Também tenta destacar qual o conteúdo que leva a mais resoluções, ajudando-o a identificar os seus melhores artigos e a encontrar aqueles que podem precisar de uma atualização.
As lacunas ocultas: O que os seus Relatórios de IA do Fin não lhe estão a dizer
Ok, aqui está a parte importante. Embora as métricas acima lhe deem uma visão geral básica, elas omitem algum contexto realmente crítico. Se confiar apenas nelas, poderá ter uma visão distorcida de como a sua IA está realmente a funcionar.
Não consegue prever o desempenho antes de entrar em funcionamento
Um dos maiores obstáculos com o Fin da Intercom é que só obtém dados de desempenho depois de a IA já estar ativa e a falar com os seus clientes. Não há forma de prever de forma fiável a sua taxa de resolução ou calcular o ROI potencial antecipadamente. Pode parecer que está a ligar um interruptor e apenas a esperar pelo melhor.
Este método de "lançar e aprender" é arriscado. Se a IA não tiver um bom desempenho nas primeiras semanas, pode frustrar os clientes e minar a confiança. Imagine se pudesse executar uma simulação completa em milhares dos seus tickets passados para ver exatamente como uma IA se comportaria antes de um único cliente interagir com ela. Essa seria uma forma muito mais segura de começar.
Não sabe porque é que as resoluções falham
A tabela de desempenho de conteúdo nos Relatórios de IA do Fin é uma ótima ideia na teoria, mas tem um ponto cego frustrante. Mostra-lhe que conteúdo a IA usou, mas oferece quase nenhuma informação sobre por que é que uma conversa falhou e teve de ser passada para um humano.
Faltava um passo fundamental no artigo? A informação estava desatualizada? A IA simplesmente entendeu mal a pergunta? O relatório não lhe dirá. Para descobrir, os gestores têm de analisar manualmente as transcrições das conversas, o que é um processo lento para o qual ninguém tem tempo. Isto significa que as mesmas lacunas de conhecimento persistem e o desempenho da sua IA pode atingir um teto.
Dados isolados e incompletos
Esta pode ser a maior lacuna de todas. Os Relatórios de IA do Fin só podem medir o que o Fin sabe, e o Fin só sabe o que guardou dentro da Intercom, como os seus artigos de ajuda.
Mas e todos os outros locais onde a sua equipa guarda informações importantes? A maioria das empresas tem conhecimento espalhado por todo o lado. Os seus guias técnicos aprofundados podem estar no Confluence, os seus manuais de equipa nos Google Docs, e as suas cábulas internas no Notion.
O Fin não consegue ver nada disso. Portanto, os seus relatórios baseiam-se numa pequena e incompleta fração do conhecimento coletivo da sua empresa. Isto não só leva a taxas de resolução mais baixas, mas também significa que os seus relatórios não estão a refletir o verdadeiro estado da sua base de conhecimento.
Para além dos Relatórios de IA do Fin: Uma abordagem melhor aos relatórios de IA com a eesel AI
Estas lacunas não são apenas pequenos incómodos; apontam para uma forma reativa de gerir a IA. Uma abordagem mais eficaz é construída sobre previsão, insights úteis e conhecimento conectado.
Simule antes de automatizar para um ROI previsível
Em vez de lançar e esperar pelo melhor, uma ferramenta como a eesel AI permite-lhe executar testes num poderoso modo de simulação. Pode conectar a eesel AI ao seu helpdesk (incluindo a Intercom) e executá-la em milhares dos seus tickets passados num ambiente totalmente seguro.
Isto dá-lhe uma previsão precisa e baseada em dados da sua potencial taxa de resolução e poupança de custos. Ajuda a eliminar as suposições do lançamento de uma IA, permitindo-lhe construir um caso de negócio com os seus próprios dados antes de entrar em funcionamento.
Obtenha insights acionáveis que melhoram a sua base de conhecimento
Enquanto os relatórios do Fin lhe dizem o que aconteceu, as análises da eesel AI são projetadas para lhe dizer o que fazer a seguir. O painel não lhe mostra apenas as taxas de resolução; ele procura ativamente por lacunas na sua base de conhecimento.
Sinaliza perguntas que a IA não conseguiu responder, mostrando-lhe exatamente onde a sua documentação é insuficiente. Melhor ainda, pode analisar conversas bem-sucedidas tratadas pelos seus agentes humanos e redigir novos artigos para a base de conhecimento com base nas suas respostas. Isto cria um ciclo de feedback que ajuda a sua IA a ficar mais inteligente a cada interação com o cliente.
Unifique todo o seu conhecimento para uma visão completa
A maior mudança é que a eesel AI foi construída para se conectar com todo o seu ecossistema de conhecimento. Pode ligá-la a todos os locais onde a sua equipa guarda informações: Confluence, Google Docs, Notion, Slack e muitos outros.
Ao aprender com todo o conhecimento da sua empresa, a IA pode fornecer respostas muito mais precisas. E, como resultado, os seus relatórios dão-lhe uma visão holística do desempenho da sua IA e da cobertura de conhecimento. Deixa de tentar medir as coisas com uma mão atada às costas.
Comparação de preços: Intercom Fin vs. eesel AI
Custos previsíveis também são um grande problema. O Intercom Fin geralmente cobra $0,99 por resolução, além da sua subscrição regular da Intercom. Este modelo pode levar a faturas difíceis de prever. Se tiver um mês movimentado e a sua IA se sair muito bem, os seus custos aumentam. Pode parecer que está a ser penalizado por automatizar eficazmente.
O modelo de preços da eesel AI funciona de forma diferente. Baseia-se em planos por níveis com um número definido de interações de IA por mês. Não há taxas por resolução, pelo que os seus custos permanecem previsíveis mesmo quando a sua IA trata de mais e mais conversas. Isto permite-lhe escalar a sua automação sem se preocupar com faturas surpresa.
| Característica | Intercom Fin | eesel AI |
|---|---|---|
| Modelo de Preços | Taxa por resolução ($0.99) | Planos por níveis com interações definidas |
| Previsibilidade de Custos | Baixa (aumenta com as resoluções) | Alta (custo fixo mensal/anual) |
| Taxas Ocultas | Potencial para custos elevados com alto volume | Sem taxas por resolução |
Passe das métricas básicas para a inteligência acionável
Painéis padrão como os Relatórios de IA do Fin são um bom ponto de partida. Eles dão-lhe uma verificação básica do pulso da sua IA. Mas muitas vezes carecem do poder preditivo e dos insights profundos e acionáveis necessários para realmente melhorar o seu suporte e tirar o máximo proveito do seu investimento.
O sucesso com a IA não se trata de ter um gráfico sofisticado. Trata-se de ter um sistema que lhe permite testar com confiança, mostra-lhe exatamente onde melhorar e funciona com todo o seu conhecimento do mundo real, espalhado por vários locais. Trata-se de transformar os relatórios de uma olhadela passiva no espelho retrovisor numa ferramenta ativa para melhorar.
Comece com relatórios de IA mais inteligentes
Pronto para ver qual é o seu verdadeiro potencial de automação? Pode ter uma boa ideia nos próximos dez minutos.
Inscreva-se para um teste gratuito da eesel AI e execute uma simulação nos seus tickets passados. Obterá uma previsão de ROI baseada em dados que lhe mostra exatamente o que é possível, tudo antes de a ligar para um único cliente.
Perguntas frequentes
Os Relatórios de IA do Fin fornecem uma visão geral do desempenho da sua IA, acompanhando métricas como taxas de resolução e deflexão, pontuações de experiência do cliente e envolvimento com o conteúdo. Isto dá-lhe uma ideia inicial de como o Fin está a interagir e a resolver as questões dos clientes.
As métricas principais incluem a Taxa de Resolução (quantos problemas o Fin resolve sozinho), a Taxa de Deflexão (quantos clientes encontram ajuda sem interação humana) e a Experiência do Cliente (CX) ou Pontuações CSAT, que refletem a satisfação do cliente com as interações da IA. O Desempenho do Conteúdo e as Taxas de Envolvimento também mostram como a IA usa a sua base de conhecimento.
Infelizmente, os Relatórios de IA do Fin não oferecem uma forma de prever o desempenho antes de entrar em funcionamento. Os dados só ficam disponíveis depois de o agente de IA estar a interagir ativamente com os clientes, o que significa que normalmente tem de lançar e depois aprender com as suas interações ao vivo.
Embora os Relatórios de IA do Fin lhe mostrem que conteúdo a IA usou, geralmente carecem de informações sobre por que é que uma resolução falhou. Para entender a causa raiz das falhas, os gestores muitas vezes precisam de rever manualmente as transcrições das conversas, o que pode ser um processo demorado.
Não, os Relatórios de IA do Fin estão limitados ao conhecimento armazenado diretamente na Intercom, como os seus artigos de ajuda. Se a informação importante da sua empresa estiver espalhada por outras plataformas como Confluence, Google Docs, ou Notion, essas fontes não são incluídas nos dados ou relatórios do Fin.
O Intercom Fin normalmente cobra por resolução, para além da sua subscrição padrão, o que pode tornar os custos imprevisíveis, pois o sucesso da sua IA aumenta diretamente a sua fatura. Este modelo significa que uma maior automação pode por vezes levar a despesas inesperadas.
