Um guia prático sobre como usar a IA do Freshdesk para classificar perguntas de faturamento vs. técnicas

Cada minuto que a sua equipa passa a tentar descobrir se um ticket é sobre "faturação" ou algo "técnico" é um minuto que um cliente está simplesmente... à espera. Todos já vimos isto acontecer. Uma pergunta simples é passada entre departamentos como uma batata quente, e quase conseguimos sentir a paciência do cliente a esgotar-se do outro lado.

Encaminhar o ticket de forma errada não é apenas um pouco ineficiente; é a receita para uma má experiência do cliente e um desperdício do valioso tempo da sua equipa.

A boa notícia é que ferramentas como o Freshdesk têm alguma IA incorporada que se destina a ajudar a automatizar exatamente este tipo de triagem. Se a configurar corretamente, pode definitivamente ajudar a arrumar a confusão.

Este guia irá orientá-lo pelos passos para pôr a IA do próprio Freshdesk a trabalhar para si. Mas também seremos honestos sobre os problemas comuns que provavelmente encontrará e mostraremos uma forma muito melhor de fazer isto em minutos, não em horas.

O que vai precisar

Antes de começarmos, vamos certificar-nos de que tem tudo o que precisa para realmente usar as funcionalidades nativas de IA do Freshdesk para a triagem de tickets. Estas ferramentas não estão disponíveis em todos os planos, por isso é melhor verificar primeiro.

Eis a sua lista de verificação:

• Uma conta Freshdesk no plano Pro ou Enterprise. É importante saber que estas funcionalidades não estão incluídas nos planos Free ou Growth, por isso precisará de estar num dos níveis superiores.

• O add-on Freddy AI Copilot. Este é um custo mensal extra, geralmente cerca de 29 $ por agente, que pagará para além da sua subscrição normal.

• Acesso de administrador à sua conta Freshdesk. Vai precisar disto para entrar e configurar as regras e automações.

• Uma ideia muito clara do que conta como uma questão de "faturação" vs. uma questão "técnica" para a sua empresa. Parece simples, mas ficaria surpreendido com a frequência com que essas linhas se podem tornar difusas.

Como usar a IA do Freshdesk para classificar questões de faturação vs. técnicas: Um guia passo a passo

Ok, assim que confirmar que tem o plano e as permissões certas, pode começar a construir a sua automação. Veja como o fazer dentro do Freshdesk.

Passo 1: Conheça as ferramentas de IA do Freshdesk

A automação do Freshdesk resume-se a duas funcionalidades principais na sua suite de IA Freddy: Auto Triage e o Email AI Agent.

O Auto Triage deve aprender com as ações passadas da sua equipa. Em teoria, observa como categoriza, prioriza e encaminha os tickets e, em seguida, começa a sugerir esses campos para novos tickets recebidos.

O Email AI Agent foca-se mais em gerar respostas automáticas a e-mails. A sua capacidade de classificar um ticket corretamente, no entanto, depende inteiramente das regras que constrói e da qualidade dos seus artigos da base de conhecimento.

Ambas são ferramentas decentes, mas precisam de muita configuração manual e cuidadosa para lidar com algo tão subtil como distinguir um problema de faturação de um problema técnico.

Passo 2: Configure regras de tickets

É aqui que tem de arregaçar as mangas. Essencialmente, precisa de ensinar ao Freshdesk o que procurar, criando regras com base em palavras-chave específicas.

1. Vá para Administrador > Fluxos de Trabalho > Automações.

2. Clique no separador Criação de Tickets e configure uma nova regra.

3. Agora, crie condições que procurem por palavras-chave no assunto ou na descrição do ticket. Por exemplo:

   • Para Faturação: "Se 'Assunto' ou 'Descrição' contiver 'fatura', 'pagamento', 'reembolso', 'subscrição', 'cobrança' -> Definir 'Tipo' como 'Faturação'."

   • Para Técnico: "Se 'Assunto' ou 'Descrição' contiver 'erro', 'bug', 'API', 'não funciona', 'problema de login' -> Definir 'Tipo' como 'Técnico'."

Provavelmente já consegue ver o problema aqui. O que acontece quando um cliente escreve: "O meu pagamento falhou devido a um erro de API?" Uma regra simples de palavras-chave fica confusa. Vê tanto "pagamento" como "erro de API" e basicamente tem de adivinhar, o que pode levar ao mesmo encaminhamento incorreto que estava a tentar corrigir.

Passo 3: Utilize a base de conhecimento

Depois de um ticket ser classificado, pode querer que o Email AI Agent envie uma resposta inicial. Este pode ser um toque simpático para informar os clientes de que recebeu a mensagem deles e talvez até resolver o problema de imediato.

Para que isto funcione, precisa de uma base de conhecimento impecável com artigos claramente etiquetados para tópicos de "faturação" e "técnicos". O agente de IA analisa estes artigos para encontrar algo relevante e redige uma resposta.

Mas aqui está o senão: todo este sistema é tão inteligente quanto a sua base de conhecimento. Se os seus artigos de ajuda estiverem desatualizados, incompletos ou simplesmente confusos, a IA enviará respostas inúteis ou incorretas. Isso não é apenas mau para a imagem; pode tornar uma situação frustrante ainda pior para o cliente.

Passo 4: Ajuste as suas regras

Configurar estas regras não é uma tarefa única. Terá de aceder regularmente ao seu Freshdesk Analytics para ver quantos tickets estão a ser enviados para o local errado e tentar perceber porquê.

À medida que a sua empresa evolui, receberá perguntas sobre novos produtos, funcionalidades e problemas. Isso significa que ficará constantemente a atualizar as suas regras de automação apenas para se manter a par. Esta manutenção contínua é um sorvedouro de tempo oculto que acompanha os sistemas baseados em regras.

Uma forma mais rápida do que usar a IA do Freshdesk para classificar questões de faturação vs. técnicas

O método do Freshdesk pode levá-lo a parte do caminho, mas como vimos, é frequentemente rígido, demorado de configurar e pode falhar facilmente. Vamos analisar uma abordagem mais moderna, construída com IA real e que evita estas dores de cabeça.

Um diagrama de fluxo de trabalho que mostra como a eesel AI se integra com helpdesks para automatizar a classificação de tickets.

Erro #1: Confiar em palavras-chave

Um ticket sobre uma "cobrança de subscrição falhada" pode ser uma questão de faturação simples ou um bug desagradável no seu processador de pagamentos. Um sistema baseado apenas em palavras-chave simplesmente não consegue ver a diferença. Ele deteta "subscrição" e "cobrança" e classifica-o imediatamente como faturação, mesmo que a equipa de faturação não tenha como corrigir o erro técnico que causa o problema.

Uma forma melhor: Em vez de lutar com regras de palavras-chave frágeis, uma IA mais inteligente pode aprender com o poder cerebral coletivo da sua equipa. Por exemplo, a eesel AI conecta-se diretamente à sua integração com o Freshdesk e analisa todo o seu histórico de tickets. Não procura apenas palavras-chave; compreende o contexto completo de milhares de conversas passadas. Ao ver como a sua equipa lidou com problemas semelhantes antes, classifica novos tickets com um nível de precisão que parece humano, desde o início.

Uma captura de ecrã que mostra como a eesel AI analisa o histórico de tickets passados para melhorar a precisão da classificação.

Erro #2: Lançar e esperar pelo melhor

Imagine isto: ativa uma nova regra de automação no Freshdesk. Mas um pequeno erro na sua lógica faz com que envie silenciosamente centenas de tickets para a equipa errada durante o fim de semana. Na segunda-feira de manhã, está a lidar com uma montanha de clientes zangados e um enorme trabalho de limpeza. Com as ferramentas nativas, não há uma forma segura de ver o que as suas regras farão antes de serem ativadas.

Uma forma melhor: Nunca deveria ter de automatizar às cegas. Com o poderoso modo de simulação da eesel AI, pode testar a sua configuração em milhares dos seus próprios tickets históricos num ambiente seguro. Antes que um único ticket em tempo real seja tocado, recebe um relatório claro que mostra exatamente como a IA teria etiquetado, triado e respondido. Isto permite-lhe ajustar a lógica com confiança e ativar sabendo exatamente o que vai acontecer.

Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que permite aos utilizadores testar a sua configuração de automação em segurança.

Dica Pro: Reúna todo o seu conhecimento

Mas sejamos realistas, as respostas de que a sua equipa precisa raramente estão todas num só lugar. Informações críticas para resolver problemas difíceis vivem muitas vezes noutro sítio:

• Técnico: Documentos de engenharia no Confluence ou guias passo a passo no Google Docs.

• Faturação: Documentos de políticas ou notas específicas de clientes que definitivamente não estão armazenadas no helpdesk.

Uma forma melhor: A automação de IA genuinamente útil precisa de acesso a todo o conhecimento da sua empresa, não importa onde esteja. A eesel AI conecta todas essas fontes dispersas. Pode ligar-se a mais de 100 plataformas, por isso, quando classifica um ticket, está a usar a imagem completa. Isto não só torna a classificação mais precisa, como também permite que a IA extraia a informação certa para resolver o ticket completamente, muitas vezes sem que um agente se envolva.

Um infográfico que mostra como a eesel AI integra conhecimento de múltiplas fontes para melhorar a classificação de tickets.

Ir além das regras básicas da IA do Freshdesk

O Freshdesk oferece algumas ferramentas básicas para a classificação de tickets, mas exigem muita configuração manual, dependem de lógica desajeitada e precisam de supervisão constante. A dependência de palavras-chave, o risco de enviar tickets para a equipa errada e a incapacidade de ver o conhecimento fora do Freshdesk podem abrandar seriamente a sua equipa.

É hora de ultrapassar as regras básicas. Ferramentas modernas como a eesel AI são projetadas para a realidade confusa do suporte ao cliente. Com funcionalidades como aprender com o seu histórico de tickets, simulações sem risco e uma fonte de conhecimento unificada, os produtos AI Triage e AI Agent da eesel AI são construídos para lidar com classificações complexas sem a dor de cabeça. Pode começar em minutos, conectar todos os seus documentos com um clique e, finalmente, automatizar com confiança.

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