Como configurar a IA da Gorgias para detetar intenção de reembolso vs troca (2025)

Imagine a seguinte situação: surge uma mensagem no seu helpdesk do Gorgias. "Isto não está certo, preciso de devolver." Parece simples, não é? Mas o que é que o cliente quer realmente? O dinheiro de volta ou apenas um tamanho diferente? Adivinhar errado dá início a uma troca de mensagens frustrante que desperdiça o tempo de todos e deixa o cliente insatisfeito.

A IA do Gorgias pode ajudar a automatizar estas respostas, mas não sabe, por magia, a diferença entre um reembolso e uma troca logo de início. É preciso ensiná-la. Vamos explicar exatamente como configurar o seu Agente de IA do Gorgias para distinguir estes dois pedidos comuns. E continue a ler, porque também vamos analisar uma forma mais inteligente de o fazer, que evita muito do trabalho manual.

O que precisa para começar

Muito bem, antes de começarmos, vamos organizar tudo. A configuração não é muito complicada, mas vai precisar de algumas coisas para que funcione sem problemas.

• Primeiro, vai precisar de uma conta Gorgias com a funcionalidade Agente de IA.

• Também vai precisar de acesso de administrador ao Gorgias para poder criar e alterar as regras de IA.

• Tenha a sua política de devoluções e trocas à mão e redigida de forma clara. A sua IA é tão inteligente quanto as regras que lhe der.

• Certifique-se de que o Gorgias está ligado à sua loja de e-commerce (como Shopify, BigCommerce ou Magento) para obter informações sobre as encomendas.

Uma captura de ecrã que mostra as configurações de integração do Gorgias, essenciais para que a IA do Gorgias detete a intenção de reembolso vs. troca a partir do texto da mensagem.

Um guia passo a passo para configurar a IA do Gorgias

O problema com a IA do Gorgias é o seguinte: ela não sabe, por si só, distinguir um reembolso de uma troca. Tem de lhe explicar detalhadamente. Faremos isso utilizando uma funcionalidade chamada Guidance (Orientação), que é basicamente um livro de regras para o seu Agente de IA. Vamos configurá-lo.

Passo 1: Criar uma nova orientação para todos os pedidos relacionados com devoluções

Primeiro, vá à secção do Agente de IA no seu painel do Gorgias e clique em 'Criar Nova Orientação'. Este será o seu manual principal para qualquer ticket que sequer mencione as palavras 'devolução', 'reembolso' ou 'troca'. É o documento mestre que a IA irá verificar sempre que um cliente quiser devolver um item.

Esta imagem mostra as configurações de Orientação no Gorgias, onde pode configurar a IA para detetar a intenção de reembolso vs. troca a partir do texto da mensagem.

Passo 2: Escrever instruções específicas para a intenção de reembolso

Agora, dentro da sua nova Orientação, tem de dizer à IA exatamente o que procurar. Não hesite, seja específico. A IA está basicamente a corresponder palavras-chave e o contexto que lhe dá. Terá de escrever uma instrução clara, listando todas as palavras e frases que indicam 'reembolso'.

Por exemplo, pode escrever algo como isto:

"Se a mensagem do cliente contiver palavras como 'reembolso', 'dinheiro de volta', 'não estou satisfeito', ou 'já não quero', deve identificar a intenção como um pedido de reembolso. Peça desculpa pelo problema e forneça ao cliente um link direto para a nossa página da política de devoluções e explique os próximos passos para reaver o dinheiro."

Passo 3: Adicionar instruções separadas para detetar a intenção de troca

De seguida, fará o mesmo para as trocas, mas numa instrução separada dentro da mesma Orientação. É importante mantê-las distintas para que a IA não se confunda.

As suas instruções para trocas podem ser algo como isto:

"Se a mensagem do cliente mencionar um 'tamanho diferente', 'outra cor', 'item errado', 'trocar' ou 'troca', deve identificar a intenção como um pedido de troca. Pergunte ao cliente qual o tamanho ou cor específicos pelos quais gostaria de trocar e explique o nosso processo de troca."

Passo 4: Definir as ações automatizadas para cada caminho

Ok, a IA já percebeu o que o cliente quer. E agora? Precisa de fazer alguma coisa. No Gorgias, configura 'Ações' para isso](https://www.gorgias.com/ai-agent/support-skills). Para devoluções e trocas, isto geralmente significa enviar uma resposta específica ou marcar o ticket para um humano.

Para um reembolso, pode fazer com que a IA responda automaticamente com um link para o seu portal de devoluções (se usar algo como o Loop Returns) ou simplesmente fornecer a morada de envio.

Para uma troca, a ação pode ser fazer uma pergunta de seguimento como, "Claro, que tamanho precisava em vez deste?" antes de envolver um agente humano para terminar o trabalho.

Só um aviso, este método é bastante rígido. Se um cliente disser algo em que não pensou e que não adicionou à sua lista de palavras-chave, a IA provavelmente ficará bloqueada, e um dos seus agentes humanos terá de intervir de qualquer forma.

Uma vista da configuração da sequência de ações do Gorgias, um passo fundamental ao usar a IA do Gorgias para detetar a intenção de reembolso vs. troca a partir do texto da mensagem.

Passo 5: Testar e implementar a sua nova orientação

Antes de lançar isto para os seus clientes, vai querer testá-lo. O Gorgias tem um 'Modo de Teste' para isso. Pode escrever diferentes mensagens de clientes e ver exatamente como o seu Agente de IA irá responder com base nas regras que acabou de escrever. É uma ótima forma de ver se as suas palavras-chave estão realmente a funcionar.

Experimente alguns cenários diferentes: um simples "Preciso de um reembolso para a encomenda #12345", um óbvio "Posso trocar isto por um tamanho L?", e talvez um mais complicado como "Isto não era o que eu esperava" para ver como lida com a ambiguidade.

Quando estiver satisfeito com os resultados, ative a Orientação. Mas não se limite a configurar e esquecer. Fique atento ao seu desempenho. Provavelmente, terá de voltar e adicionar novas palavras-chave à medida que for vendo as diferentes formas como os clientes reais fazem os seus pedidos.

O desafio: Porque é que a IA baseada em regras falha

Configurar a Orientação no Gorgias é um bom começo, mas provavelmente já reparou que dá muito trabalho manual. Basicamente, está a construir uma lista gigante de palavras-chave do tipo 'se isto, então aquilo'. E, honestamente, essa abordagem tem algumas desvantagens reais.

Falha facilmente

Imagine que um cliente escreve: "Esta camisa é demasiado grande, pode enviar-me o tamanho abaixo?" Ele quer claramente uma troca, mas como não usou a palavra 'troca', a sua IA baseada em palavras-chave pode simplesmente encolher os ombros e optar por uma resposta genérica de reembolso.

É uma dor de cabeça em termos de manutenção

Tem de estar sempre a supervisioná-la. Está sempre à procura de novas frases que os clientes usam, atualizando constantemente a sua Orientação. Torna-se uma tarefa interminável para a sua equipa.

Na verdade, não entende nada

A IA não está a pensar; está apenas a corresponder palavras. Não consegue lidar com nada complexo. E uma mensagem como: "Gostaria de devolver a camisa azul para obter um reembolso, mas posso trocar a vermelha por um tamanho M?" Um sistema de palavras-chave entra completamente em curto-circuito com isso.

Para equipas que querem automatizar mais com menos esforço, é necessária uma abordagem mais inteligente, uma que aprenda com a experiência da sua equipa em vez de apenas seguir um guião.

Uma forma melhor: Usar uma IA que aprende com os seus tickets passados

Então, qual é a alternativa a escrever regras manualmente até os dedos caírem? Usar uma IA que aprende com o trabalho passado da sua equipa. Plataformas como a eesel AI são construídas para fazer exatamente isso, analisando os seus tickets de suporte históricos.

Pense nisto: uma IA que lê os seus últimos 10.000 tickets resolvidos no Gorgias, aprende exatamente como os seus melhores agentes lidaram com milhares de diferentes pedidos de reembolso e troca, e depois simplesmente faz o mesmo. Automaticamente. Essa é a diferença fundamental.

Deixe a IA detetar a intenção a partir dos seus dados, não apenas das suas regras

Com uma ferramenta como a eesel AI, pode livrar-se das intermináveis listas de palavras-chave. A IA treina com os seus tickets passados, por isso capta todas as formas subtis como os seus clientes falam. Sabe que "enviem-me um mais pequeno" é um pedido de troca porque viu os seus agentes tratá-lo dessa forma centenas de vezes. Isto torna-a muito mais precisa e muito menos frágil do que um simples comparador de palavras-chave.

Teste com confiança usando simulações do mundo real

Mas como pode confiar que está pronta para ser lançada? Em vez de testar apenas uma ou duas frases, a eesel AI oferece-lhe um modo de simulação completo. Pode executar a IA em milhares dos seus tickets passados reais num ambiente totalmente seguro. Receberá um relatório claro mostrando como teria respondido, quantos reembolsos vs. trocas acertou, e até quanto tempo e dinheiro poderia poupar. Pode lançá-la sabendo exatamente o que esperar.

Construa fluxos de trabalho flexíveis, não regras rígidas

E sejamos realistas, lidar com uma devolução é mais do que apenas enviar uma resposta. Às vezes, precisa de verificar o stock, gerar um código de desconto ou marcar o ticket para um gestor rever. O motor de fluxo de trabalho na eesel AI permite-lhe construir automações personalizadas de vários passos que se podem ligar às suas outras ferramentas através de uma API. Isto significa que pode construir resoluções que realmente resolvem o problema por completo, não apenas disparam uma resposta pré-definida.

De regras manuais a automação inteligente

Configurar a sua IA do Gorgias para distinguir reembolsos de trocas é um ótimo primeiro passo para a automação. Seguir os passos que descrevemos dará à IA um livro de regras claro, a sua Orientação, para seguir, o que pode definitivamente ajudar a lidar com alguns dos tickets simples e aliviar um pouco o trabalho dos seus agentes.

Mas este método baseado em regras é apenas a ponta do icebergue. O verdadeiro poder vem de uma IA que consegue aprender com o conhecimento coletivo que a sua equipa acumulou ao longo de milhares de tickets. Quando passa de escrever regras manuais para usar uma IA que entende como os seus clientes realmente falam, obtém mais precisão, menos trabalho repetitivo e automações que podem lidar com todo o problema do início ao fim.

Se está curioso para ver o que uma IA treinada com os seus próprios dados poderia fazer pela sua equipa, porque não experimentar a eesel AI e executar uma simulação nos seus tickets do Gorgias?