Como posso definir automaticamente uma etiqueta em tickets recebidos? Um guia para 2025

Sejamos realistas: a fila de suporte pode parecer um jogo interminável de "bata na toupeira". Os tickets acumulam-se e parece que cada um deles está marcado como "URGENTE", mesmo quando é apenas uma pergunta sobre uma funcionalidade que foi descontinuada no ano passado. A sua equipa acaba por passar mais tempo a tentar perceber sobre o que é um ticket do que a resolver o problema. É um caminho rápido para o esgotamento dos seus agentes e uma espera frustrante para os seus clientes.

Mas há uma forma de trazer alguma sanidade de volta à fila. Tudo começa com a etiquetagem automática de tickets, que é o primeiro e mais importante passo para levar os tickets certos às pessoas certas, imediatamente.

Este guia irá guiá-lo através das duas principais formas de definir automaticamente uma etiqueta nos tickets recebidos. Começaremos com a abordagem tradicional, baseada em regras, que está integrada na maioria dos helpdesks. Depois, mergulharemos no método mais poderoso e moderno: a etiquetagem impulsionada por IA que realmente entende o que os seus clientes estão a tentar dizer.

A importância da etiquetagem automática de tickets

A etiquetagem automática de tickets é exatamente o que parece: usar software para aplicar rótulos (ou "etiquetas") a novos tickets de suporte com base no seu conteúdo. Pense nisso como um despachante automatizado que lê cada ticket no momento em que chega e o ordena na pilha correta.

Quando acerta nisto, a recompensa é bastante grande:

• Tempos de resolução mais rápidos: Os tickets são enviados instantaneamente para o agente ou departamento que melhor os pode resolver. Isto reduz as transferências manuais que fazem os clientes sentirem-se como se estivessem a ser passados de um lado para o outro.

• Agentes mais felizes e eficazes: A sua equipa pode parar de vasculhar toda a fila e focar-se nos tickets que correspondem à sua especialidade. Chega de engenheiros serem chamados para responder a perguntas de faturação.

• Informações reais e acionáveis: As suas etiquetas tornam-se uma mina de ouro de dados. Vê um aumento súbito nas etiquetas "problema_faturação"? Isso é um sinal claro de que talvez precise de investigar uma atualização recente ou uma alteração de preços.

• Uma melhor experiência do cliente: Quando os clientes recebem uma resposta rápida e precisa da pessoa certa à primeira, sentem-se ouvidos. É tão simples quanto isso.

A abordagem baseada em regras para a etiquetagem automática

A maioria dos helpdesks, incluindo os populares como o Zendesk e o Freshdesk, vêm com funcionalidades de automação integradas. São frequentemente chamadas de "gatilhos" ou "fluxos de trabalho" e são um bom ponto de partida para a etiquetagem básica. Mas, como muitas equipas descobrem, vêm com algumas limitações reais.

Como configurar regras básicas de helpdesk

A ideia é bastante direta: você cria regras "se-isto-então-aquilo". Por exemplo, "SE o assunto de um ticket contiver a palavra 'reembolso', ENTÃO adicione a etiqueta 'pedido_reembolso'".

Com base num cenário comum, como o que um novo administrador do Zendesk no Reddit perguntou, a configuração geralmente parece-se com isto:

1. Escolha o seu gatilho: Um novo ticket é criado.

2. Defina a condição: Você diz ao sistema o que procurar, como uma palavra-chave no assunto ou no corpo (por exemplo, "Ticket: Texto do Comentário > Contém a seguinte string > 'portátil'").

3. Defina a ação: Você diz ao sistema o que fazer, como "Ticket: Adicionar Etiquetas > problema_hardware".

Isto funciona perfeitamente para os casos mais óbvios. Mas o que acontece quando as coisas ficam um pouco mais complicadas?

As limitações de uma abordagem baseada em regras

Embora configurar algumas regras pareça bastante fácil, esta abordagem começa a falhar no mundo real. O apelo de uma funcionalidade integrada "gratuita" muitas vezes esconde o verdadeiro custo da sua manutenção.

• São frágeis e não têm nuances. Uma regra que procura a palavra "portátil" irá ignorar completamente um ticket sobre um "MacBook", um "notebook" ou um simples erro de digitação como "portatil". Irá dar por si a tentar gerir uma lista ridiculamente longa de palavras-chave apenas para cobrir todas as bases.

• Não entendem o contexto. Uma regra simples não consegue distinguir entre "quero comprar um novo portátil" (um potencial cliente) e "o meu novo portátil está avariado" (um problema de suporte crítico). Ambos têm a palavra-chave "portátil", mas a intenção do cliente é completamente diferente. É aqui que as regras manuais realmente falham.

• Tornam-se uma dor de cabeça para manter. À medida que o seu negócio cresce, a sua lista de regras pode facilmente transformar-se numa confusão emaranhada e confusa. Os administradores passam horas a tentar perceber porque é que uma regra não está a funcionar ou, pior, porque está a etiquetar coisas incorretamente. Uma pequena alteração pode causar uma reação em cadeia que não previu.

• Muitas vezes exigem soluções alternativas complexas. Para qualquer coisa além da lógica simples, tem de ser criativo. Uma dica inteligente mas complicada do Zendesk mostra como criar um campo de utilizador personalizado apenas para adicionar uma etiqueta, que depois desbloqueia conteúdo específico do centro de ajuda para esse utilizador. É uma solução inteligente, mas adiciona outra camada de complexidade que a sua equipa tem de construir e gerir.

A abordagem impulsionada por IA para a etiquetagem automática

Isto leva-nos à forma moderna de fazer as coisas: usar IA que entende a linguagem, o contexto e o que o cliente realmente quer, não apenas uma lista de palavras-chave. Esta abordagem é menos sobre dar comandos rígidos ao sistema e mais sobre ter um parceiro inteligente que consegue interpretar o que está a ser dito.

Como a IA e o PLN automatizam a etiquetagem de tickets

A tecnologia por trás desta mudança chama-se Processamento de Linguagem Natural (PLN). Em termos simples, o PLN permite que uma IA leia e entenda o significado e o sentimento por trás da linguagem humana.

Assim, em vez de apenas corresponder à palavra "reembolso", uma IA a usar PLN entende que frases como "quero o meu dinheiro de volta", "isto não foi o que eu pedi" ou "como posso cancelar?" apontam todas para a mesma coisa. Pode então aplicar com precisão a etiqueta "pedido_reembolso" sem que tenha de prever todas as formas possíveis como um cliente pode pedir um. Também consegue detetar a frustração ou a urgência no tom de um cliente, ajudando-o a priorizar os problemas que estão genuinamente em chamas.

Como uma IA aprende com o seu negócio para etiquetar tickets

A melhor IA não vem apenas com um dicionário genérico; ela aprende com o seu negócio específico. É aqui que uma plataforma como a eesel AI entra.

Com integrações de helpdesk de um clique, a IA da eesel treina com base nos seus tickets de suporte passados. Aprende os nomes dos seus produtos, os seus problemas mais comuns e as formas únicas como os seus clientes falam sobre eles. Vê como os seus melhores agentes etiquetaram e resolveram problemas semelhantes antes e usa esse conhecimento para lidar com novos tickets com uma precisão incrível.

Isto significa que a IA não está apenas a adivinhar. Está a tomar decisões informadas com base em milhares de resoluções bem-sucedidas da sua própria equipa. O resultado é uma etiquetagem muito mais fiável do que qualquer conjunto de regras manuais que pudesse construir.

A eesel AI treina com base em tickets passados para aprender a definir automaticamente uma etiqueta em tickets recebidos com alta precisão.

Ir além das etiquetas: IA para a triagem completa de tickets

Um sistema inteligente pode, e deve, tratar de todo o processo de triagem por si.

Reddit

Por exemplo, o produto eesel AI Triage não se limita a etiquetar tickets com precisão. Também dá os passos seguintes para manter as suas filas organizadas e em movimento. Pode:

• Definir a prioridade correta: Consegue distinguir entre uma falha geral do sistema e uma simples pergunta de "como fazer", garantindo que a sua equipa está focada no que é verdadeiramente urgente.

• Encaminhar para a equipa certa: Pode atribuir automaticamente tickets à Engenharia, Faturação ou Suporte de Nível 2 com base no que o cliente está realmente a pedir.

• Fechar duplicados ou spam: Ajuda a manter a fila limpa para que os seus agentes não percam tempo com lixo.

Regras vs. IA: Qual abordagem é melhor?

Quando está a tentar descobrir como definir automaticamente uma etiqueta nos tickets recebidos, ajuda comparar os dois métodos nas áreas que mais importam.

Configuração e manutenção: Cliques vs. caos

Com um sistema baseado em regras, está a lidar com a criação manual de dezenas, ou até centenas, de regras. Isto leva muito tempo e um profundo conhecimento das particularidades do seu helpdesk. E a manutenção é constante; tem de atualizar palavras-chave e lógica sempre que um produto muda ou um novo problema surge. À medida que cresce, tudo se torna mais complicado e frágil.

Um sistema impulsionado por IA como a eesel AI é diferente. Liga o seu helpdesk em poucos minutos e a IA começa a treinar automaticamente com os seus tickets passados. Continua a aprender com novos tickets e com as ações dos seus agentes, por isso adapta-se à medida que o seu negócio muda, com muito pouca supervisão necessária da sua parte. Escala sem as dores de crescimento.

Testes e implementação: Esperança vs. confiança

Esta é uma das maiores diferenças. Com as regras nativas do helpdesk, muitas vezes tem apenas de guardar a sua nova regra e ver o que acontece. Essa é uma forma arriscada de trabalhar num ambiente de suporte ao vivo, onde uma regra má pode atribuir centenas de tickets à pessoa errada ou enviar respostas automáticas confusas aos clientes.

A eesel AI, por outro lado, foi construída com a segurança em mente. Antes de ligar qualquer automação, pode executá-la em modo de simulação em milhares dos seus tickets passados. Isto acontece num ambiente seguro onde pode ver exatamente como a IA teria etiquetado, priorizado e encaminhado cada ticket. Recebe um relatório claro sobre a sua precisão, para que possa fazer ajustes e entrar em produção sentindo-se confiante de que irá funcionar corretamente.

O modo de simulação da eesel AI mostra como a IA teria tratado os tickets passados, respondendo a 'Como posso definir automaticamente uma etiqueta em tickets recebidos?' com confiança antes de entrar em produção.

Preços e valor: Custos ocultos vs. ROI claro

No papel, a automação baseada em regras no seu helpdesk parece "gratuita". Mas o custo real está escondido nas horas que os seus administradores e líderes de suporte qualificados passam a construir, testar e corrigir uma teia emaranhada de regras. Esse é um tempo valioso que poderiam estar a dedicar a projetos que realmente melhoram a experiência do cliente.

Com a eesel AI, o preço é transparente e baseado no que realmente utiliza, sem taxas estranhas que o penalizam por ser eficiente. O valor é claro desde o primeiro dia: poupa imenso tempo de administração, torna os seus agentes mais eficazes e proporciona aos seus clientes uma experiência melhor e mais rápida.

A página de preços da eesel AI mostra um ROI claro para equipas que se perguntam como podem definir automaticamente uma etiqueta em tickets recebidos.

Pare de organizar e comece a resolver

Embora os gatilhos baseados em regras possam ser um bom primeiro passo para equipas muito pequenas com necessidades simples, eles simplesmente não se aguentam à medida que cresce. Para construir uma operação de suporte que seja verdadeiramente eficiente, precisa de ir além da simples correspondência de palavras-chave e adotar um sistema que entenda o contexto.

A etiquetagem e triagem impulsionadas por IA assumem o trabalho repetitivo e mentalmente desgastante de organizar a fila. Isto liberta os seus agentes para se concentrarem no que fazem de melhor: resolver problemas difíceis, construir relações com os clientes e prestar um excelente serviço. O futuro do suporte é automatizado e inteligente, mas o seu objetivo é ser mais centrado no ser humano.

Etiquete automaticamente os tickets recebidos em minutos

Se está pronto para deixar para trás as regras frágeis e dar à sua equipa uma IA que simplesmente funciona, a eesel AI é a forma mais rápida de lá chegar.

Pode ligar o seu helpdesk e começar a treinar a sua própria IA personalizada em minutos, não em meses. Execute uma simulação com os seus próprios dados e veja o retorno potencial por si mesmo, sem chamadas de vendas ou demonstrações obrigatórias.

Experimente a eesel AI gratuitamente