Um guia passo a passo para a automação do Freshdesk para enviar lembretes sobre tickets pendentes

Vamos ser realistas por um segundo: a sua fila de tickets "Pendentes" é provavelmente uma fonte de ansiedade discreta. É aquela lista crescente de tickets à espera de uma resposta do cliente, e cada um é uma pequena tarefa da qual se tem de lembrar de fazer o seguimento. Os seus agentes acabam por encher os seus calendários e listas de tarefas com lembretes manuais que são incrivelmente fáceis de esquecer quando o trabalho aperta.

Automatizar estes seguimentos simplesmente faz sentido. Poupa tempo, ajuda nas suas taxas de resolução e proporciona a cada cliente uma experiência consistente. O Freshdesk tem ferramentas para isso, mas como qualquer pessoa que já tentou usá-las sabe, elas vêm com algumas… peculiaridades.

Este guia vai orientá-lo sobre como configurar uma automação no Freshdesk para enviar lembretes em tickets pendentes. Abordaremos o método padrão e depois veremos uma abordagem mais moderna, alimentada por IA, que faz o trabalho sem dores de cabeça.

Como funcionam os lembretes automáticos para tickets pendentes no Freshdesk?

Configurar um lembrete baseado no tempo no Freshdesk não é tão simples como se poderia esperar. Não é um único botão; em vez disso, depende de duas funcionalidades de automação diferentes a trabalhar em conjunto. Compreender ambas é fundamental.

Primeiro, tem as Regras de automação que são executadas em atualizações de tickets. Estas são as suas regras de reação instantânea. Elas entram em ação quando algo específico acontece, como a mudança do estado de um ticket. Para a nossa configuração de lembretes, o papel delas é secundário. Não conseguem atrasar uma ação, mas são úteis para coisas como mudar automaticamente o estado de um ticket de "Pendente" de volta para "Aberto" no momento em que um cliente responde.

O verdadeiro motor para a nossa tarefa são as Regras de automação que são executadas em gatilhos horários. Pode conhecê-las pelo seu nome antigo, Gatilhos de Tempo ou Regras de Supervisor. Esta funcionalidade analisa todos os seus tickets uma vez por hora, verificando-os contra condições baseadas no tempo que configurou, como "horas desde que está pendente" é superior a 24. Esta é a ferramenta que usaremos para enviar um seguimento após um certo período de tempo ter passado.

Como criar um lembrete automático básico no Freshdesk

Para ter uma sequência de seguimento simples a funcionar, terá de construir pelo menos duas regras separadas de "Gatilho Horário". É menos um fluxo de trabalho único e mais uma coleção de regras individuais que espera que funcionem bem em conjunto.

Vamos percorrer um cenário comum: quer enviar um lembrete após dois dias de silêncio e, em seguida, um aviso final antes de fechar o ticket após sete dias.

Regra 1: O primeiro lembrete após 48 horas

O objetivo aqui é simples: enviar um pequeno lembrete ao cliente após dois dias.

Aqui está a configuração básica:

• Condição: O estado do ticket tem de ser "Pendente" E "Horas desde a resposta do agente" tem de ser superior a 48 E "Horas desde a resposta do agente" tem de ser inferior a 49.

• Ação: A regra irá "Enviar e-mail ao solicitante" com uma mensagem como, "Apenas a verificar se ainda precisa da nossa ajuda com isto."

Provavelmente está a olhar para aquela condição "menor que 49" e a pensar que parece estranho. E tem razão. É uma solução de contorno desajeitada, mas necessária. Sem ela, o gatilho horário veria que o ticket tem mais de 48 horas e enviaria o mesmo e-mail a cada hora até que o cliente finalmente respondesse. Este pequeno truque força a ação a ocorrer numa janela de uma hora, evitando que envie spam aos seus clientes.

Regra 2: O lembrete final e a resolução após 7 dias

Se o primeiro lembrete não resultar, esta segunda regra serve como um último contacto antes de fechar o ciclo.

Eis como a construiria:

• Condição: O estado do ticket ainda é "Pendente" E "Horas desde a resposta do agente" é superior a 168 (ou seja, 7 dias) E "Horas desde a resposta do agente" é inferior a 169.

• Ações: Desta vez, terá duas ações que são executadas uma após a outra:

  1. "Enviar e-mail ao solicitante" com um aviso final, algo como, "Não obtivemos resposta, por isso vamos resolver este ticket por agora. Basta responder se precisar de mais ajuda!"

  2. "Definir estado como Resolvido."

Este sistema de duas regras resolve o problema, mas também revela um problema central: por cada lembrete extra que queira enviar, tem de construir outra regra completamente separada. Quer fazer um seguimento aos 3, 7 e 14 dias? São três regras diferentes que tem de criar, testar e manter o controlo.

Limitações da automação nativa do Freshdesk

Embora o método acima funcione, não é propriamente simples. É um sistema rígido que pode criar mais trabalho oculto do que resolve. Se alguma vez passou tempo nos fóruns da comunidade do Freshdesk, saberá que não é o único a sentir esta frustração.

Aqui estão os maiores problemas que irá encontrar.

As suas automações tornam-se confusas, rapidamente

Um simples lembrete de dois passos precisa de duas automações separadas. Se a sua lógica de suporte for um pouco mais complexa, a sua lista de regras pode rapidamente tornar-se numa teia emaranhada que é um pesadelo para depurar ou atualizar.

O ciclo de lembretes infinito

O facto de precisar de uma solução de contorno "maior que X / menor que Y" para evitar enviar spam aos clientes é um grande sinal de alerta. Não é nada intuitivo e confunde quase toda a gente que tenta configurar isto pela primeira vez. Logicamente, uma condição "maior que 48 horas" deveria ser executada uma vez, não a cada hora para sempre.

Sem agendamento real

O sistema é construído com base no tempo decorrido, não num calendário. Não há uma maneira simples de "adiar isto até terça-feira" ou "lembrar o cliente no dia 15." Esta é uma funcionalidade bastante básica em muitas outras ferramentas, mas a sua ausência no Freshdesk força as equipas a fazer cálculos de tempo desajeitados.

Os agentes são forçados a criar desordem

Para contornar estas limitações, as equipas muitas vezes inventam os seus próprios sistemas. Podem criar etiquetas personalizadas como "lembrete-enviado-1" ou adicionar um campo de caixa de verificação que os agentes têm de marcar manualmente. Isto apenas adiciona mais trabalho e sobrecarrega a interface do ticket com campos que só existem para remendar falhas na lógica de automação.

Uma forma melhor de enviar lembretes: Usar IA

Em vez de lutar com um monte de regras frágeis, e se pudesse simplesmente dizer a uma IA o que queria que acontecesse? Uma IA moderna que se sobrepõe ao seu helpdesk pode lidar com estes fluxos de trabalho com instruções simples em vez de condições confusas.

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI realmente faz a diferença. Ela conecta-se às suas ferramentas existentes e gere fluxos de trabalho com uma flexibilidade que os construtores de regras nativos simplesmente não conseguem oferecer.

Comece a funcionar em minutos, não em horas

Esqueça a construção de uma dúzia de regras e cruzar os dedos para que não entrem em conflito. Com a eesel AI, conecta a sua conta Freshdesk com alguns cliques e está pronto para começar. A plataforma é self-service, por isso pode colocá-la a funcionar sem ter de passar por uma chamada de vendas ou um longo processo de integração.

De regras rígidas a instruções flexíveis

A diferença na configuração é da noite para o dia. Em vez de criar várias regras de "Gatilho Horário" no Freshdesk, dá ao Agente de IA da eesel uma única e simples instrução em linguagem corrente:

"Se um ticket estiver pendente por 3 dias, envie um seguimento amigável. Se ainda não houver resposta após 7 dias, envie uma notificação final e resolva o ticket."

É só isso. A IA trata do tempo, da lógica e da execução sem que precise de construir uma regra separada para cada passo. Ela compreende todo o fluxo de trabalho a partir dessa única instrução.

Uma captura de ecrã que mostra a interface da eesel AI onde os utilizadores podem definir fluxos de trabalho de automação com instruções flexíveis em linguagem simples, ilustrando uma alternativa mais simples às regras rígidas do Freshdesk.

Teste com confiança antes de lançar

Esta pode ser a melhor parte. Com as regras do Freshdesk, guarda-as e espera pelo melhor. O modo de simulação da eesel AI, no entanto, permite-lhe testar o seu agente de IA em milhares dos seus tickets pendentes anteriores. Pode ver exatamente como ele teria lidado com cada cenário, dando-lhe uma previsão clara do seu desempenho e total confiança antes de o ativar para clientes reais.

Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que testa o agente de IA em tickets anteriores para prever o desempenho antes da ativação.

Preços do Freshdesk: O que precisa para lembretes automáticos

Vale a pena lembrar que as funcionalidades de automação mais poderosas do Freshdesk não estão em todos os planos. Para criar gatilhos horários, precisará de estar num dos seus planos de nível superior.

Eis uma rápida análise dos seus preços e do que obtém:

Plano	Preço (Faturação Anual)	Principais Funcionalidades de Automação
Gratuito	0 $	Sistema de Tickets Básico, Base de Conhecimento
Growth	15 $/agente/mês	Inclui algumas capacidades de automação.
Pro	49 $/agente/mês	Automação avançada, objetos personalizados, relatórios personalizados.
Enterprise	79 $/agente/mês	Pacote completo de automação, registos de auditoria, atribuição baseada em competências.

Como pode ver na Página de Preços do Freshdesk, a capacidade de construir o tipo de automações que discutimos está reservada para os planos Pro e Enterprise, o que pode ser um salto de custo bastante grande.

Deixe de perseguir tickets e comece a automatizar de forma inteligente

Configurar uma automação no Freshdesk para enviar lembretes sobre tickets pendentes é exequível, mas força-o a um beco sem saída com soluções de contorno complexas que são uma dor de cabeça para gerir. O sistema é poderoso, mas implacável, e as suas limitações muitas vezes levam a resultados frustrantes.

As ferramentas de IA modernas oferecem uma forma muito mais flexível e fácil de usar para resolver o mesmo problema. Elas trocam regras rígidas e codificadas por instruções simples em linguagem natural que são mais fáceis de construir e muito mais fiáveis.

Pronto para ir além das regras frágeis? Veja como um agente de IA pode gerir de forma inteligente os seus tickets pendentes e aprender com as conversas passadas da sua equipa.

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