Um guia para a automação do Freshdesk para atribuir por habilidades e idioma juntos

Tentar gerir uma fila de suporte global pode parecer um malabarismo constante. Encaminhar o ticket certo para o agente certo, com base tanto nas suas competências técnicas como no idioma, é fundamental para manter tudo a funcionar sem problemas e os seus clientes satisfeitos. Embora uma plataforma como o Freshdesk tenha ferramentas para isso, provavelmente já descobriu que fazer com que o encaminhamento complexo e multicamadas funcione pode ser uma dor de cabeça.

Este guia irá orientá-lo sobre como configurar a automação nativa do Freshdesk para atribuir tickets por competências e idioma em conjunto. Mas, mais importante, vamos aprofundar os motivos pelos quais esta abordagem baseada em regras tem os seus limites e mostrar-lhe uma forma mais flexível e orientada por IA para realmente colocar o encaminhamento dos seus tickets em piloto automático.

O que é a atribuição baseada em competências no Freshdesk?

No fundo, a atribuição de tickets baseada em competências é a funcionalidade integrada do Freshdesk para encaminhar tickets para agentes com conhecimentos específicos. O objetivo é ser um avanço em relação ao clássico método round-robin ou simplesmente entregar os tickets a quem tiver a menor carga de trabalho. O objetivo é simples: associar o problema à pessoa que o pode resolver melhor.

No Freshdesk, uma "competência" é, na verdade, apenas uma etiqueta que cria e atribui aos seus agentes. Por exemplo, pode criar competências para "Questões de Faturação", "Reembolsos" ou "Suporte Técnico de Nível 2". Em seguida, cria regras de automação que aplicam estas etiquetas de competência aos tickets recebidos com base no assunto.

Então, onde é que o idioma entra em jogo? É aqui que as coisas se tornam um pouco complicadas. O Freshdesk não tem propriamente uma categoria separada para o idioma; é apenas mais uma "competência" que tem de criar por si próprio. Acabaria por criar competências para "Espanhol", "Francês" e "Alemão" e colocá-las ao lado das suas competências técnicas. O verdadeiro desafio, como verá em breve, é fazer com que o sistema combine estas competências sem criar uma confusão de regras.

Como configurar a atribuição nativa baseada em competências e idioma

A configuração da atribuição baseada em competências do próprio Freshdesk é um processo de várias etapas. Funciona, na sua maior parte, mas é bom compreender o trabalho manual envolvido para perceber onde as coisas podem começar a correr mal.

Definir competências e regras de competências

Primeiro, precisa de ir ao painel de administração do Freshdesk e criar manualmente cada competência que pretende usar para o encaminhamento. Isso significa uma para "Francês", outra para "Reembolsos", outra para "Resolução de Problemas de API", e assim por diante, para cada uma delas.

Uma captura de ecrã do painel de tickets do Freshdesk, onde os agentes gerem os pedidos de suporte ao cliente.

Assim que as suas competências estiverem no sistema, tem de criar "Regras de Competência" para as associar aos tickets à medida que chegam. Estas regras verificam as propriedades de um ticket e aplicam a competência correta. Por exemplo, pode criar uma regra que diz: "Se o Idioma do Solicitante for Francês, adicionar a competência 'Francês'". Precisará de uma regra separada para cada condição que queira abranger. Se suportar cinco idiomas e tiver dez tipos de problemas comuns, pode ver como o trabalho administrativo começa a acumular-se.

Atribuir competências e proficiência aos agentes

Depois de criar as competências, a próxima tarefa é atribuí-las manualmente ao perfil de cada agente. Terá de percorrer a sua lista de equipa, um por um, editando cada agente para adicionar as competências que possuem, como "Espanhol" e "Questões de Faturação". O Freshdesk também permite classificar estas competências por proficiência, o que supostamente ajuda o seu motor de encaminhamento a decidir quem recebe o quê.

Todo este processo é manual e requer atenção constante. Quando um agente adquire uma nova competência, é lançado um novo produto ou contrata alguém novo, uma pessoa tem de se lembrar de ir ao Freshdesk e atualizar todos os perfis. Se se esquecerem, os tickets começam a ir para as pessoas erradas e todo o sistema começa a falhar.

Usar o Omniroute para atribuição

O Omniroute é o motor que executa o passo final: atribuir o ticket. Assim que um ticket é etiquetado com competências como "Francês" e "Faturação", o Omniroute procura um agente disponível que tenha ambas as competências atribuídas.

Pode usar alguns métodos aqui, como round-robin (partilhando os tickets de forma equitativa entre os agentes qualificados) ou balanceamento de carga (entregando os tickets ao agente qualificado com a menor carga de trabalho). Para o que estamos a falar, o que importa é a lógica baseada em competências, que simplesmente tenta encontrar a melhor correspondência. Parece bastante simples, mas é neste processo rígido e passo a passo que se começam a sentir as limitações.

As limitações da automação baseada em regras

Embora o método nativo consiga lidar com o encaminhamento básico, não demora muito para que as falhas apareçam, especialmente quando precisa de escalar ou lidar com situações mais complexas e do mundo real. Aqui estão algumas das dores de cabeça mais comuns que as equipas enfrentam.

É rígido e não capta as nuances

Os sistemas baseados em regras são a preto e branco. Um ticket ou corresponde perfeitamente a uma regra, ou não. Eles não conseguem perceber a intenção ou a urgência por trás do que um cliente está a dizer. Um cliente que escreve em francês sobre uma mensagem de "pagamento falhou" precisa de um especialista em faturação que fale francês, mas as regras do Freshdesk apenas veem uma palavra-chave e uma etiqueta de idioma. Não têm o contexto para saber que este problema é muito mais urgente do que uma simples pergunta de "como fazer".

É aqui que as ferramentas de IA modernas realmente fazem a diferença. Em vez de apenas seguirem regras estritas, plataformas como a eesel AI aprendem com os seus milhares de tickets passados. Elas entendem as subtilezas da linguagem e da intenção do cliente, garantindo que um ticket sobre uma "facture" (fatura) de um cliente francês chegue ao agente de faturação certo, mesmo que nunca tenha escrito uma regra para essa palavra exata.

Manutenção elevada e sobrecarga administrativa

O esforço manual necessário para manter um sistema baseado em regras a funcionar é um grande fardo. Cada nova funcionalidade de produto, reclamação comum de cliente ou idioma que adiciona significa que um administrador tem de iniciar sessão e criar um novo conjunto de competências e regras. É uma abordagem que simplesmente não escala com um negócio em crescimento.

E depois há a tarefa de manter as competências dos agentes atualizadas. Se um agente termina a formação para um novo produto, alguém tem de se lembrar de ir atualizar o seu perfil no Freshdesk. Se não o fizer, esse agente não receberá os tickets certos e a sua automação torna-se menos eficaz. Todo o sistema depende de pessoas a fazerem as coisas de forma perfeita e consistente.

Dificuldade em lidar com lógica complexa e combinada

Isto leva-nos de volta ao principal desafio da automação do Freshdesk para atribuir por competências e idioma em conjunto. Pode criar regras para lógica combinada, mas a complexidade aumenta rapidamente. O que acontece quando precisa de encaminhar tickets com base na competência, idioma e prioridade do cliente (como um cliente VIP)? Ou talvez com base no produto específico sobre o qual estão a perguntar? Acaba por ter de criar uma regra única para cada combinação possível, o que leva a uma teia massiva e frágil de lógica que é fácil de quebrar.

Um sistema alimentado por IA como o Agente de IA da eesel lida com esta complexidade por si. Consegue analisar o conteúdo de um ticket, o histórico do cliente e o idioma, tudo de uma vez. Em seguida, toma uma decisão de encaminhamento inteligente com base em padrões que aprendeu com os seus dados, e não num conjunto de regras frágeis e codificadas manualmente.

Uma abordagem mais inteligente: encaminhamento orientado por IA com a eesel AI

Em vez de construir uma máquina complicada de regras que precisa de ajustes constantes, e se pudesse simplesmente ligar um cérebro inteligente que já entende como a sua equipa de suporte funciona? Essa é a ideia por trás do uso de IA para automação de tickets.

Aprenda com o seu histórico, não apenas com as suas regras

Uma das maiores diferenças com a eesel AI é que ela se conecta diretamente à sua conta do Freshdesk e aprende com todas as suas resoluções de tickets passadas. Analisa anos de conversas para ver que agentes resolveram que tipos de problemas, para que clientes e em que idiomas.

Isto significa que pode começar a funcionar em minutos, em vez de semanas a construir regras meticulosamente. A eesel AI desenvolve a sua própria compreensão profunda das "competências" da sua equipa com base no desempenho real, não apenas nas etiquetas que atribui num painel de administração. Descobre quem são os seus verdadeiros especialistas para cada tópico.

Vá além da atribuição com ações de IA personalizadas

Um sistema inteligente deve fazer mais do que apenas ser um polícia de trânsito para os seus tickets. O motor de fluxo de trabalho da eesel AI não se limita a atribuir tickets; prepara-os para a resolução. Pode criar ações personalizadas e sem código para:

• Etiquetar tickets com categorias úteis como "Urgente", "Consulta-Faturação" ou "Pedido-Funcionalidade".

• Fazer a triagem de tickets enviando automaticamente um problema de alta prioridade para um gestor ou equipa específica.

• Elaborar uma resposta inicial para o agente com um Copiloto de IA, dando-lhe um avanço.

Isto transforma o encaminhamento de uma simples tarefa de organização num processo completo de triagem e preparação, poupando tempo aos seus agentes em cada ticket.

Uma imagem do Copiloto de IA da eesel a redigir uma resposta a uma consulta sobre a política de reembolsos no Freshdesk, mostrando a assistência alimentada por IA.

Simule e implemente com confiança

Talvez a maior dor de cabeça com a automação nativa do Freshdesk seja a adivinhação. Constrói as suas regras, liga o interruptor e cruza os dedos para que funcionem como espera num ambiente real. A eesel AI oferece-lhe uma forma totalmente diferente e sem riscos de o fazer com o seu modo de simulação.

Antes de automatizar um único ticket, pode executar a IA sobre milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro e separado. Verá exatamente como os teria etiquetado, triado e atribuído, juntamente com uma previsão sólida da sua taxa de automação e poupança de tempo. Isto permite-lhe ajustar a IA e implementá-la com confiança, sabendo exatamente como irá funcionar.

Explicação dos preços da IA do Freshdesk

Para usar a automação nativa e a IA do Freshdesk, precisará de estar no plano certo, e isso muitas vezes significa pagar por extras. Aqui está uma visão rápida de como funciona.

Plano	Preço (por agente/mês, faturação anual)	Principais Funcionalidades de IA e Automação
Growth	15 $	Sistema Básico de Tickets, Regras de Automação
Pro	49 $	Sistema Avançado de Tickets e Encaminhamento, 5000 Colaboradores
Enterprise	79 $	Atribuição Baseada em Competências, Registos de Auditoria
Extra Freddy AI Copilot	+29 $ (para Pro/Enterprise)	Assistência de IA para agentes, geração de respostas
Extra Freddy AI Agent	100 $ / 1000 sessões	Bots e automação para clientes

Os preços do Freshdesk são por agente, e as suas funcionalidades de IA mais avançadas são vendidas como extras separados e caros. O "Freddy AI Agent", que é o que lida com a automação, tem um preço por "sessão", o que pode tornar as suas faturas imprevisíveis se o volume de tickets aumentar subitamente.

Isto contrasta fortemente com os preços da eesel AI, que são concebidos para serem previsíveis. Os planos baseiam-se num número transparente de interações de IA mensais, e todos os produtos principais, o Agente de IA, o Copiloto de IA e a Triagem por IA, estão incluídos num único pacote. Obtém uma automação poderosa de ponta a ponta sem se preocupar com taxas surpresa.

Pare de criar regras, comece a treinar inteligência

Fazer com que a automação nativa do Freshdesk atribua por competências e idioma em conjunto é definitivamente exequível. Mas é uma abordagem rígida e de alta manutenção que tem dificuldade em acompanhar a complexidade do suporte no mundo real. O tempo que a sua equipa passa a criar e a corrigir centenas de regras é tempo que poderia estar a dedicar a ajudar os clientes.

A forma moderna de resolver isto é adicionar uma plataforma de IA dedicada como a eesel AI. Ela substitui um sistema frágil de regras por um motor flexível e inteligente que aprende com os seus dados, dá-lhe controlo total sobre os seus fluxos de trabalho e pode estar a funcionar em minutos. Em vez de dizer a uma máquina o que fazer passo a passo, pode treinar uma inteligência para entender o que precisa de ser feito.

Pronto para ir além da criação manual de regras?

Comece o seu Teste Gratuito com a eesel AI