Um guia prático para os segmentos de público Fin do Intercom

Sejamos honestos, o suporte genérico de IA pode ser bastante frustrante. Os clientes esperam conversas que pareçam pessoais, e não como se estivessem a falar com um disco riscado. Para resolver isto, o Fin AI Agent da Intercom tem uma funcionalidade chamada segmentação de público, que foi concebida para o ajudar a fornecer um suporte mais direcionado.

Uma ilustração da interface do Intercom Fin AI Agent, representando um ponto de partida para o suporte personalizado de IA.

Neste guia, vamos analisar o que são realmente os segmentos de público do Fin, como os colocar a funcionar e, mais importante, as grandes limitações que precisa de conhecer. Também vamos analisar uma abordagem mais flexível para a automação com IA que lhe dá o controlo que realmente procura.

O que são os segmentos de público do Intercom Fin?

Em resumo, os segmentos de público do Fin permitem-lhe controlar que utilizadores ou leads podem conversar com o seu Fin AI Agent. Tudo funciona com base em regras e atributos que define dentro do Intercom. Pense nisso como um segurança para a sua IA. Em vez de deixar o Fin falar com todas as pessoas que o contactam, pode criar grupos específicos para ele interagir.

A ideia principal aqui é ajudar as equipas a implementar o seu agente de IA com cuidado. Pode testá-lo primeiro num grupo pequeno e de baixo risco, criar diferentes experiências para os clientes (como utilizadores gratuitos vs. VIPs) e, lentamente, deixá-lo gerir mais conversas à medida que se sentir mais confortável com o seu desempenho.

As regras que cria podem basear-se em todo o tipo de dados, incluindo:

• Detalhes do utilizador, como o seu e-mail, o plano em que se encontram ou a sua localização.

• Informações da empresa, se estiver no espaço B2B.

• O que um utilizador está a fazer no seu site, como a página específica que está a ver.

Pode configurar estes segmentos nos Workflows do Intercom ou diretamente nas páginas de configuração do Fin para chat e e-mail. É um bom primeiro passo para personalizar o suporte com IA, mas, como verá, tem algumas limitações sérias.

Como configurar e usar os segmentos de público do Fin

Começar a usar os segmentos de público do Fin é uma mistura de definição de regras e planeamento de uma implementação lenta e constante. Embora esteja tudo integrado na plataforma Intercom, é um processo manual que requer muita reflexão, especialmente quando se leva em conta os testes e quanto lhe vai custar.

Configurar regras de público

Pode encontrar as definições de público em alguns locais diferentes no seu painel do Intercom. Os locais mais comuns são em Fin AI Agent > Deploy > Chat (ou Email) na secção "Quem verá o Fin", ou dentro das definições de acionador de um Workflow específico.

É aqui que adicionará filtros para criar o seu público. Por exemplo, pode criar uma regra para mostrar o Fin apenas a utilizadores onde o atributo ‘Plano é Gratuito’. Esta é uma forma bastante comum de começar a experimentar com um grupo específico antes de se comprometer totalmente.

Uma estratégia de implementação gradual: Testar com a sua equipa interna

O Intercom sugere que a primeira coisa que deve fazer é ativar o Fin para a sua própria equipa. Pode fazer isto configurando um segmento de público usando um filtro de e-mail, como ‘E-mail contém @asuaempresa.com’. Isto permite que a sua equipa brinque com a IA num ambiente real e detete quaisquer problemas evidentes.

Mas aqui está o grande senão: o Intercom é muito claro ao afirmar que "o Fin será cobrado por resolução," mesmo quando está apenas a testar internamente. Isso significa que começa a pagar no segundo em que o ativa, transformando cada conversa de teste num custo real. É uma forma bastante cara de descobrir onde a sua IA está a falhar.

Isto contrasta enormemente com a forma como as plataformas de IA modernas lidam com os testes. Por exemplo, a eesel AI oferece-lhe um modo de simulação que executa a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets de suporte passados antes de alguma vez falar com uma pessoa real. Obtém uma previsão clara do seu desempenho e poupanças potenciais, tudo sem gastar um cêntimo ou arriscar uma má interação com o cliente.

Implementar para os clientes

Assim que se sentir pronto para avançar para além da sua equipa interna, pode começar a construir segmentos de clientes mais específicos. Aqui estão alguns exemplos práticos de como pode usar as regras do Fin:

• Por nível: Pode visar utilizadores de um plano específico usando um atributo personalizado como ‘Plano é Gratuito’, ou manter a IA afastada de certos grupos com uma regra como ‘Cliente VIP é falso’.

• Por região ou recenticidade: Pode combinar filtros como ‘Visto pela última vez’ e ‘Região’ para criar um segmento de novos utilizadores num país específico.

• Por tipo de utilizador: Também pode separar 'Utilizadores' com sessão iniciada de 'Leads' anónimos e oferecer diferentes experiências de IA a cada um.

• Por comportamento no site: Usando o atributo ‘URL da Página Atual’, pode ativar o Fin apenas em páginas que recebem muito tráfego, como as suas páginas de preços ou de suporte, onde sabe que as pessoas fazem as mesmas perguntas repetidamente.

Embora estas regras lhe deem algum controlo, todas dependem de uma coisa crítica: ter dados personalizados precisos e atualizados no Intercom. Se os seus dados estiverem desorganizados, incompletos ou simplesmente não existirem, a sua capacidade de criar segmentos úteis desaparece praticamente por completo.

Limitações chave dos segmentos de público do Fin (e uma alternativa melhor)

Embora os segmentos baseados em regras sejam um ponto de partida decente, eles têm algumas grandes restrições que podem impedi-lo de construir um sistema de automação verdadeiramente inteligente e escalável. Vamos analisar os principais problemas e ver uma forma mais eficaz de abordar isto.

O desafio da lógica rígida baseada em regras

A segmentação do Fin está limitada aos atributos de utilizador que já definiu. Ele decide se entra numa conversa com base em quem o cliente é (o seu plano, a sua localização), e não em qual é o seu problema real. Se um cliente fiel tiver um problema realmente complexo ou sensível, o Fin pode ainda assim tentar resolvê-lo apenas porque o seu perfil corresponde a uma regra, levando a uma transferência desajeitada e a um cliente frustrado.

É aqui que um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável, como o da eesel AI, realmente se destaca. Em vez de apenas filtrar utilizadores, pode construir uma lógica de automação em torno do conteúdo e da intenção da própria mensagem. Isto permite uma verdadeira automação seletiva. Pode configurá-lo para que a IA lide apenas com perguntas simples e comuns e passe com confiança tudo o resto para um agente humano. Isto dá-lhe um nível de controlo que simplesmente não é possível com atributos básicos de utilizador.

O conhecimento está isolado dentro do Intercom

O Fin funciona melhor com o conhecimento que tem armazenado no seu centro de ajuda do Intercom. Mas se a sua empresa for como a maioria, tem informações importantes espalhadas por todo o tipo de lugares. Se essa informação não estiver no Intercom, a sua IA não a pode usar. Isto cria lacunas de conhecimento e significa que a sua IA só consegue responder a uma pequena fração das perguntas dos clientes.

A eesel AI foi construída para resolver exatamente este problema, reunindo todas as suas fontes de conhecimento com um único clique. Conecta-se ao seu helpdesk, mas também a ferramentas como Confluence, Google Docs e Notion. Melhor ainda, pode treinar com o seu histórico de tickets passados para aprender automaticamente o contexto do seu negócio, soluções comuns e até mesmo a voz da sua marca desde o primeiro dia.

Implementações arriscadas e custos imprevisíveis

A maior dor de cabeça com a "implementação gradual em tempo real" do Intercom é o risco financeiro. Está a pagar por cada resolução (e por cada erro) que a sua IA comete desde o início. Isto torna o orçamento um verdadeiro jogo de adivinhação e força-o a corrigir problemas depois de já terem afetado os seus clientes e os seus resultados.

É aqui que a eesel AI oferece uma abordagem fundamentalmente melhor, construída com base na confiança e na previsibilidade.

• Simulação Sem Riscos: Antes que a sua IA fale com um cliente, a eesel AI permite-lhe testá-la em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro (sandbox). Obtém uma previsão precisa e baseada em dados da sua taxa de resolução e de quanto poderia poupar. Pode ver exatamente como responderá a perguntas reais, ajustar o seu comportamento e lançá-la apenas quando estiver 100% confiante.

• Preços Previsíveis: Ao contrário do dispendioso modelo por resolução do Intercom, a eesel AI tem planos transparentes baseados no volume de interações. Sabe exatamente o que está a pagar a cada mês, para que nunca tenha uma fatura surpresa após uma semana movimentada.

Tabela de comparação: Segmentos de público do Fin vs. eesel AI

Característica	Segmentos de Público do Intercom Fin	eesel AI
Lógica de Automação	Filtra utilizadores por quem são	Compreende qual é o problema
Fontes de Conhecimento	Limitado ao Intercom e aplicações conectadas	Unifica todas as fontes (Helpdesk, Docs, Confluence, tickets passados)
Testes e Implementação	Testes em tempo real com risco de "pagamento conforme o uso"	Simulação gratuita e sem riscos em tickets históricos
Configuração	Configuração manual nos Workflows do Intercom	Radicalmente self-service, ativo em minutos
Modelo de Preços	Por resolução (custos imprevisíveis)	Preço fixo e previsível baseado em interações

Vá além dos segmentos de público básicos do Fin para uma automação inteligente

Então, qual é o veredicto? Os segmentos de público do Intercom Fin dão-lhe uma alavanca básica para controlar quem interage com a sua IA. Para equipas que estão apenas a começar a experimentar o suporte com IA, pode ser uma ferramenta útil para uma segmentação simples e implementações cautelosas.

No entanto, a sua dependência de regras rígidas, conhecimento isolado e um modelo arriscado de "pagar para testar" impede as equipas de alcançar uma automação verdadeiramente inteligente e escalável. Para construir uma operação de suporte de alto nível, precisa de mais do que um simples porteiro. Precisa de um sistema inteligente que compreenda o contexto, aprenda com todos os seus dados dispersos e lhe permita trabalhar com total confiança.

Para equipas que querem controlo total, testes sem riscos e uma IA que aprende com todo o conhecimento da sua empresa, uma solução mais avançada é o único caminho a seguir. A eesel AI é uma plataforma self-service que se integra nas suas ferramentas existentes, oferece-lhe um poderoso motor de simulação para criar confiança e tem preços previsíveis que crescem com o seu sucesso, não com os seus problemas.

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