Todos já passámos por isto. É uma terça-feira de manhã tranquila e, de repente, a fila de suporte explode. O que parecia ser um dia normal transforma-se numa correria de todos para o convés. A sua equipa está a esgotar-se, os tempos de espera dos clientes estão a aumentar e as pontuações de satisfação estão a sofrer. É stressante, imprevisível e parece totalmente fora do seu controlo.
Durante anos, o melhor que podíamos fazer era abrir uma folha de cálculo, olhar para os números do mês passado e fazer uma suposição informada. Mas isso simplesmente já não funciona. Esses métodos antiquados não conseguem prever o que acontecerá quando uma nova funcionalidade é lançada ou uma campanha de marketing se torna viral. Este guia está aqui para resolver isso. Vamos explicar como a previsão do volume de suporte com IA pode ajudar a sua equipa a sair do modo reativo de apagar fogos e a começar a planear como profissionais.
O que é prever o volume de suporte com IA?
Simplificando, é usar tecnologia inteligente para analisar os seus dados passados e outros acontecimentos empresariais para prever quantos tickets de suporte receberá no futuro. Trata-se de trocar suposições por previsões com as quais pode realmente contar.
Vejamos a forma antiga versus a forma nova:
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A Forma Antiga: Passaria horas no final do mês a exportar dados de tickets para uma folha de cálculo. Tentaria identificar tendências básicas, talvez notasse que as segundas-feiras são sempre sobrecarregadas, e depois usaria a sua intuição para adivinhar como um próximo feriado poderia agitar as coisas. É uma imagem estática do que já aconteceu.
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A Forma Nova: Os modelos de IA ligam-se diretamente ao seu helpdesk e analisam toneladas de dados automaticamente. Eles não olham apenas para o histórico de tickets; verificam a sazonalidade, os roteiros de produtos, as promoções de marketing e até as palavras que os clientes estão a usar nos seus tickets. Isto ajuda-os a identificar padrões que nunca veria por conta própria e a criar previsões que realmente acompanham o seu negócio.
Não se trata de obter um número mágico para a contagem de tickets da próxima semana. Trata-se de compreender por que o seu volume de suporte flutua, para que possa finalmente antecipar-se e tomar decisões mais inteligentes para a sua equipa e clientes.
Porque é que a forma antiga de previsão já não é suficiente
Confiar numa folha de cálculo é melhor do que nada, mas as suas limitações criam verdadeiras dores de cabeça e impedem que a sua equipa trabalhe com a eficiência que poderia ter.
É uma tarefa lenta e manual
Todo o processo é uma perda de tempo. Alguém na sua equipa tem de reservar horas para extrair dados do helpdesk, limpá-los, lutar com tabelas dinâmicas e tentar transformar uma parede de números num plano útil. Esse é o tempo que poderiam estar a dedicar ao coaching de agentes, a melhorar fluxos de trabalho ou simplesmente a falar com os clientes.
É fácil errar
Sejamos honestos, todos somos um pouco tendenciosos. Tendemos a focar-nos demasiado no que acabou de acontecer. Se acabou de sobreviver a uma semana terrível, pode contratar pessoal a mais para a seguinte, levando a que os agentes fiquem sentados sem nada para fazer. Por outro lado, uma semana calma pode levá-lo a contratar pessoal a menos mesmo antes de uma corrida previsível de feriado. Estes sentimentos viscerais, bons ou maus, muitas vezes levam a planos instáveis.
Não consegue acompanhar o seu negócio
Uma folha de cálculo não tem ideia de que uma nova campanha de marketing, detalhada num Google Doc, está prestes a inundá-lo com perguntas sobre uma funcionalidade específica. Não consegue prever as consequências de uma pequena interrupção de serviço ou ligar uma publicação popular de blog a um novo tipo de pergunta do cliente. Quando deteta a tendência por si mesmo, já está a correr atrás do prejuízo.
Não obtém os detalhes de que precisa
Os métodos tradicionais podem dar-lhe uma estimativa diária aproximada de tickets, mas não lhe podem dar os detalhes de que realmente precisa. A sua folha de cálculo consegue dizer-lhe quantos chats versus emails deve esperar? Ou quantos tickets urgentes receberá sobre faturação? Provavelmente não. Sem esse nível de detalhe, não consegue ter os agentes certos com as competências certas nos canais certos quando mais precisa deles.
Como a previsão do volume de suporte com IA muda as regras do jogo para as equipas de suporte
A IA não lhe dá apenas uma suposição ligeiramente melhor; muda completamente a forma como gere a sua equipa de suporte, resolvendo os problemas que vêm com a previsão manual.
Obtenha muito mais precisão ao ligar todos os pontos
A IA é ótima a ver ligações entre coisas que podem parecer não relacionadas. Por exemplo, uma IA pode aprender que um webinar mencionado no espaço Confluence da sua empresa leva consistentemente a um aumento de 20% nos tickets sobre uma determinada funcionalidade.
Isto significa que pode obter previsões incrivelmente fiáveis para feriados, vendas e lançamentos de produtos. Em vez de apenas saber que um período movimentado está a chegar, saberá exatamente que tipo de tickets esperar e porquê.
Agende de forma mais inteligente para reduzir custos e prevenir o burnout
Quando tem previsões horárias e diárias precisas, pode criar horários que fazem sentido. Chega de agentes ociosos durante períodos calmos e de pânicos de última hora durante picos inesperados. Trata-se de ter o número certo de pessoas online na altura certa.
Isto ajuda diretamente a reduzir os custos com horas extraordinárias e garante que está a usar a sua equipa de forma eficaz. Mais importante, dá aos seus agentes um ambiente de trabalho mais previsível e menos stressante, o que é um fator enorme na prevenção do burnout.
Antecipe-se aos problemas para melhorar a experiência do cliente
Quando sabe que um pico está a chegar, pode realmente preparar-se para ele. Isto é mais do que apenas adicionar agentes ao horário. Pode preparar macros para as perguntas que espera, atualizar o seu centro de ajuda com novos artigos, ou até mesmo publicar um "aviso" proativo para os seus clientes.
O resultado é uma experiência melhor para todos. Os clientes obtêm respostas mais rápidas de agentes que estão preparados, o que leva a tempos de espera mais curtos, resoluções mais rápidas e pontuações de satisfação mais altas.
Obstáculos comuns ao prever o volume de suporte com IA
É fácil pensar que qualquer ferramenta de IA resolverá todos os seus problemas, mas nem sempre é o caso. Muitas ferramentas, especialmente as que são apenas complementos para helpdesks existentes, podem criar um novo conjunto de frustrações. É importante escolher uma ferramenta que seja construída para ser simples, clara e que lhe dê o controlo.
O problema da "caixa preta"
Um dos maiores problemas é a IA de "caixa preta". Uma ferramenta pode cuspir uma previsão, mas não lhe dar qualquer explicação sobre como chegou a esse número. Foi por causa do feriado? De um email de marketing recente? Outra coisa qualquer? Sem esse contexto, é difícil para um gestor confiar na previsão e tomar decisões de pessoal com confiança.
Configurações longas e complicadas
O sonho da IA pode morrer rapidamente quando lhe dizem que levará seis meses para começar. Algumas soluções requerem uma equipa de ciência de dados, um projeto enorme para limpar anos de dados antigos e integrações complexas com o seu helpdesk como o Zendesk. Isto torna quase impossível para muitas equipas sequer começarem, o que significa que poderia esperar meses para ver qualquer benefício.
O risco de uma automação que não pode controlar
O que é mais assustador do que uma previsão errada? Uma IA que não pode desligar ou ajustar. Algumas plataformas estão ou ligadas ou desligadas, sem meio-termo. Isto é um risco enorme. É forçado a confiar na IA com todas as suas conversas com clientes desde o primeiro dia, sem forma de a testar ou implementar gradualmente. Se não tiver um bom desempenho, são os seus clientes que pagam o preço.
Uma captura de ecrã da funcionalidade de simulação da eesel AI, que permite às equipas testar previsões com dados históricos antes da implementação, um aspeto fundamental da previsão do volume de suporte com IA.O custo oculto do preço "por ticket"
Tenha atenção ao modelo de preços. Muitos fornecedores de IA cobram por cada ticket que a sua IA resolve. Isto parece justo à primeira vista, mas pode levar a contas imprevisíveis que, na verdade, o penalizam por estar ocupado. Se um bug de produto ou uma ótima campanha de marketing causar um enorme pico de tickets, a sua ferramenta de IA pode lidar com isso perfeitamente, mas receberá uma conta chocante no final do mês. Os seus custos não devem ser um mistério.
Uma captura de ecrã da página de preços transparentes e de taxa fixa da eesel AI, uma consideração fundamental ao prever o volume de suporte com IA para gerir os custos de forma eficaz.Mude a sua equipa de reativa para proativa
A previsão do volume de suporte com IA não é apenas um pequeno ajuste; é uma forma totalmente nova de gerir a sua equipa de serviço ao cliente. Trata-se de sair do ciclo interminável de apagar fogos e fazer suposições. Trata-se de dar à sua equipa os insights de que precisam para planear com antecedência, reduzir o stress e oferecer o tipo de serviço incrível que os seus clientes esperam.
E embora isto possa parecer complicado, a ferramenta certa pode torná-lo surpreendentemente simples, mesmo que não tenha um cientista de dados na sua equipa. Isto não é um conceito de um futuro distante, é uma solução real que está pronta para ser usada hoje.
Com uma solução como a eesel AI, não precisa de uma equipa de especialistas em dados para começar. As suas integrações com um clique com help desks como o Zendesk e bases de conhecimento como o Confluence reúnem todos os seus dados num instante. Adicione a isso ferramentas de simulação transparentes e preços previsíveis de taxa fixa, e pode começar a usar a IA para prever com confiança e ver resultados imediatamente.
Pronto para ver como será o futuro do seu suporte? Simule a eesel AI nos seus tickets históricos gratuitamente.
Perguntas frequentes
Implica usar inteligência artificial para analisar dados históricos e eventos de negócio atuais para prever volumes futuros de tickets de suporte. Isto muda a sua equipa da resolução reativa de problemas para o planeamento proativo, permitindo uma melhor alocação de recursos.
Ao contrário das folhas de cálculo manuais que apenas mostram tendências passadas, os modelos de IA ligam-se a várias fontes de dados, como helpdesks, roadmaps de produtos e campanhas de marketing. Eles descobrem padrões complexos, fornecendo previsões dinâmicas e precisas que acompanham as mudanças do seu negócio.
A IA analisa uma vasta gama de dados, incluindo dados históricos de tickets, sazonalidade, atualizações de produtos, promoções de marketing e até mesmo o sentimento nas interações com os clientes. Esta análise abrangente ajuda a compreender as razões subjacentes às flutuações de volume.
A implementação de IA para previsão leva a previsões significativamente mais precisas, permitindo um agendamento mais inteligente, custos operacionais reduzidos e a prevenção do burnout dos agentes. Também permite a resolução proativa de problemas, melhorando a experiência geral do cliente com resoluções mais rápidas.
Os principais desafios incluem a IA de "caixa preta" sem explicação para as previsões, processos de configuração longos e complicados e riscos de automação onde não pode controlar ou ajustar a IA. Além disso, tenha cuidado com modelos de preços imprevisíveis "por ticket".
Embora algumas soluções possam levar meses para serem configuradas, plataformas transparentes e fáceis de usar são projetadas para uma integração rápida, muitas vezes em minutos. Ferramentas com modos de simulação permitem testar o desempenho em dados históricos, fornecendo insights imediatos e uma previsão clara do ROI antes de entrar em funcionamento.
Sim, ao permitir um dimensionamento preciso da equipa por hora e por dia, a previsão com IA garante que os agentes não fiquem nem ociosos nem sobrecarregados. Isto cria um ambiente de trabalho mais previsível e menos stressante, que é um fator importante na redução do burnout e na melhoria da satisfação geral no trabalho.
