Um guia para a automação do Freshdesk: Envie o CSAT apenas após a resolução confirmada

Obter feedback dos clientes é uma parte crucial da gestão de uma equipa de suporte sólida. Não pode consertar o que não sabe que está quebrado, e os inquéritos de Satisfação do Cliente (CSAT) são a sua linha direta para descobrir o que está a funcionar e o que não está.

Mas há um detalhe: quando pede feedback é tão importante como o que pergunta.

Enviar um inquérito demasiado cedo, antes de o problema de um cliente estar real e verdadeiramente resolvido, é uma forma infalível de obter resultados estranhos e irritar as pessoas. Todos já passámos por isso, certo? Recebe um e-mail a dizer "Como nos saímos?" momentos depois de ter respondido: "Obrigado, mas isso na verdade não funcionou." Parece que a mão esquerda não sabe o que a direita está a fazer. O mesmo acontece quando o educado "Obrigado!" de um cliente reabre um ticket e atrasa o inquérito ou o cancela por completo.

Este guia vai orientá-lo na configuração de uma automação no Freshdesk para enviar o CSAT apenas após a confirmação da resolução. Abordaremos o método padrão, baseado em regras, dentro do Freshdesk, deparar-nos-emos com as suas limitações e, em seguida, exploraremos uma forma mais inteligente, alimentada por IA, para garantir que está a pedir feedback no momento perfeito.

O que é a automação de CSAT no Freshdesk?

Na sua essência, a automação de CSAT no Freshdesk consiste em configurar regras na sua central de ajuda para enviar automaticamente inquéritos de satisfação após a resolução de um ticket. A ideia é facilitar a recolha de feedback, tirar mais uma tarefa das mãos dos seus agentes e manter um pulso constante sobre a felicidade dos clientes.

Normalmente, funciona com uma configuração simples de "se isto, então aquilo". Uma regra comum é algo como: "Quando o estado de um ticket é alterado para 'Resolvido', aguardar 24 horas e, em seguida, enviar o inquérito CSAT." Esta lógica é puramente baseada em regras, o que significa que segue as instruções à risca, sem compreender qualquer parte da conversa humana que acabou de acontecer.

O Freshdesk tem uma ferramenta chamada "Workflow Automator" que lhe permite construir este tipo de regras. É útil para tarefas básicas, mas, como verá, descobrir se um problema está realmente resolvido muitas vezes requer um pouco mais do que apenas uma atualização de estado.

Uma vista do construtor de fluxos de trabalho sem código do Freshdesk, a ferramenta usada para a automação de CSAT.

Como configurar a automação de CSAT padrão do Freshdesk

Se quer começar com o que já está integrado no Freshdesk, as ferramentas nativas oferecem uma forma direta de automatizar os inquéritos CSAT. É um pouco rígido, mas é um ponto de partida. Veja como funciona tipicamente e onde pode encontrar alguns obstáculos.

O fluxo de trabalho baseado em regras

A configuração mais comum envolve a criação de uma regra no Workflow Automator. A lógica é simples: a automação é acionada quando um agente define o estado de um ticket como "Resolvido". A maioria das equipas adiciona depois um atraso, geralmente de 24 horas, antes de o inquérito ser enviado.

Este atraso destina-se a ser uma margem de segurança. Dá ao cliente uma janela de tempo para responder se o problema não estiver realmente resolvido. Se ele responder, o ticket é reaberto e o relógio da automação de CSAT recomeça.

Parece lógico, mas é aqui que surge o infame problema da "reabertura". Como as pessoas já apontaram na comunidade da Freshworks, um simples "Muito obrigado!" do cliente é suficiente para reabrir um ticket. Isto pode cancelar o inquérito ou adiá-lo sem uma boa razão. Depois, se um agente fechar rapidamente o ticket de novo, o inquérito pode ser enviado antes de o cliente ter a oportunidade de fazer uma pergunta de seguimento real. O sistema não está a confirmar uma resolução; está apenas a reagir a uma mudança de estado e a um temporizador.

Os limites da automação baseada em regras

Toda esta situação mostra as falhas de confiar apenas em regras para entender as conversas com os clientes.

Primeiro, há uma total falta de contexto. Um sistema baseado em regras não consegue perceber a intenção por trás da mensagem de um cliente. Tudo o que uma regra vê é que chegou uma resposta; não consegue distinguir entre "Obrigado, está resolvido!" e "Obrigado, mas e quanto a esta outra coisa?". Esta é a principal razão pela qual o timing dos inquéritos CSAT baseados em regras pode ser tão inconsistente.

Segundo, a lógica é bastante rígida. Algumas equipas tentam criar soluções alternativas, como uma regra que impede que os tickets sejam reabertos após 15 dias. Mas isso é uma solução desajeitada, não uma solução inteligente. E se um cliente tiver uma pergunta de seguimento legítima no 16.º dia? A sua resposta pode perder-se ou reabrir um ticket de há meses, estragando as suas métricas e criando uma confusão para todos.

Em última análise, esta inflexibilidade leva a uma experiência do cliente menos que ideal. Inquéritos mal programados parecem robóticos e insensíveis. Podem irritar os clientes que não estão prontos para dar feedback e estragar os seus dados de CSAT, tornando difícil para a sua equipa confiar nos números.

Embora as regras do Freshdesk sejam boas para tarefas simples e repetitivas, confirmar uma resolução requer um pouco mais de inteligência. É aqui que uma IA que consegue entender o contexto da conversa, como a eesel AI, pode realmente mudar o jogo.

Usar IA para uma melhor automação de CSAT no Freshdesk

Em vez de depender de temporizadores rígidos e mudanças de estado, uma abordagem mais moderna, impulsionada por IA, analisa de facto a conversa para encontrar o momento certo para pedir feedback. É assim que se passa da automação básica para fluxos de trabalho que parecem mais humanos.

Como a IA melhora a automação de CSAT

Ao contrário de uma regra que apenas marca uma caixa, a IA conversacional lê o conteúdo e o sentimento da mensagem de um cliente. Pode ser treinada para identificar as frases que sinalizam que uma conversa está verdadeiramente terminada e que o cliente está satisfeito.

O Agente de IA eesel faz exatamente isso. Conecta-se diretamente com centrais de ajuda como o Freshdesk e começa por aprender com milhares dos seus tickets passados. Não se baseia apenas em modelos de linguagem genéricos; aprende como é uma resolução bem-sucedida para a sua empresa, usando a voz da sua marca.

Isto permite-lhe construir uma automação muito mais sofisticada e eficaz. Com o motor de fluxos de trabalho totalmente personalizável da eesel AI, pode usar um editor de prompts simples para criar uma regra que realmente entende o que se está a passar. Por exemplo, poderia definir um fluxo de trabalho como este:

"Enviar o inquérito CSAT apenas se a última mensagem do cliente for positiva, não tiver perguntas ou palavras como 'mas' ou 'na verdade', e o ticket estiver 'Resolvido' há pelo menos uma hora."

Esta lógica vai diretamente ao cerne do problema: enviar um inquérito apenas depois de uma resolução ser realmente confirmada, não apenas quando um estado é alterado.

Um exemplo de um agente de IA a redigir uma resposta no Freshdesk, mostrando como a IA consegue compreender o contexto da conversa.

eesel AI: Para além dos gatilhos básicos

Este tipo de inteligência abre possibilidades que um automatizador de fluxos de trabalho padrão simplesmente não consegue lidar.

Uma das maiores dores de cabeça com a automação é simplesmente confiar que vai funcionar como esperado. A eesel AI ajuda a resolver isto com o seu modo de simulação. Antes de sequer ativar o seu novo fluxo de trabalho de CSAT, pode testá-lo com milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro. O sistema mostrar-lhe-á exatamente quais tickets teriam recebido um inquérito e quais não teriam, dando-lhe uma previsão real de como irá funcionar. Isto permite-lhe construir com confiança e abandonar as suposições que vêm com a automação tradicional.

Esta abordagem também se encaixa no seu quadro geral de experiência do cliente. Uma IA que consegue identificar um ticket resolvido com sucesso pode fazer mais do que apenas enviar um inquérito. Também pode configurar a eesel AI para redigir automaticamente artigos para a base de conhecimento a partir destas conversas. Isto ajuda-o a construir proativamente o seu centro de ajuda com soluções que sabe que funcionam, o que pode prevenir futuros tickets e melhorar o seu CSAT a longo prazo.

A melhor parte? Não precisa de uma equipa de programadores para fazer nada disto. Enquanto soluções complexas no Freshdesk podem exigir webhooks ou aplicações personalizadas, a eesel AI oferece uma integração com um clique. Pode conectá-la ao Freshdesk e começar a construir estes fluxos de trabalho inteligentes em minutos.

Preços para a automação de CSAT do Freshdesk

Para conseguir executar até a automação básica de CSAT no Freshdesk, precisará de um plano que inclua o "Workflow Automator". Vamos dar uma olhada rápida nos preços do Freshdesk e ver onde estas funcionalidades se enquadram.

Com base nos seus planos atuais, o Workflow Automator para regras baseadas em tempo está disponível em todos os planos pagos. Mas se quiser usar as próprias funcionalidades de IA do Freshdesk, como o "Freddy AI", geralmente precisará de estar num plano superior ou comprá-lo como um add-on. Estes add-ons vêm frequentemente com preços baseados em sessões, o que pode tornar a sua fatura mensal numa montanha-russa.

Aqui está uma visão geral aproximada dos planos:

Plano	Preço (Faturação Anual)	Principais Funcionalidades de Automação/IA
Growth	15 $/agente/mês	Gestão de Tickets, Automação Básica
Pro	49 $/agente/mês	Gestão Avançada de Tickets, Relatórios Personalizados
Pro + AI Copilot	78 $/agente/mês	Inclui Freddy AI Copilot (add-on)
Enterprise	79 $/agente/mês	Atribuições baseadas em competências, Registos de Auditoria

As coisas podem ficar caras rapidamente, especialmente se tiver um mês de suporte movimentado. Isto é um pouco diferente de plataformas construídas para IA desde o início. Por exemplo, os preços da eesel AI são claros e previsíveis. Baseiam-se num número fixo de interações de IA por mês, para que os seus custos não disparem apenas porque a sua equipa teve uma semana produtiva.

Vá além das regras com a automação inteligente de CSAT do Freshdesk

Embora a automação padrão do Freshdesk seja um bom ponto de partida, o seu sistema baseado em regras pode ter dificuldades em perceber quando o problema de um cliente está realmente resolvido. Isto leva frequentemente a inquéritos CSAT mal programados que podem irritar os clientes e dar-lhe feedback em que não pode confiar.

A solução é passar de regras simples para a automação inteligente. Ao usar uma IA que entende o contexto conversacional, o sentimento e a intenção, pode criar fluxos de trabalho que enviam inquéritos no momento exato. Isto não só melhora a qualidade do seu feedback, como também proporciona uma melhor experiência ao cliente, mostrando que está realmente a ouvir.

Pronto para construir uma automação que entende os seus clientes? A eesel AI conecta-se perfeitamente com o Freshdesk para potenciar fluxos de trabalho inteligentes que fazem mais do que apenas seguir regras. Pode até simular um agente de IA nos seus tickets passados e ver a diferença por si mesmo.