Um guia prático: Como usar IA para classificar ou etiquetar tickets de suporte

Sejamos honestos, organizar manualmente uma fila interminável de tickets de suporte é uma enorme perda de tempo. É um trabalho lento e tedioso, praticamente concebido para o erro humano. À medida que a sua empresa cresce e os tickets se acumulam, os seus agentes acabam por passar mais tempo a organizar o trânsito do que a resolver problemas. Em pouco tempo, os tempos de resposta começam a aumentar e a satisfação do cliente diminui.

A boa notícia? Existe uma forma muito mais inteligente de lidar com isto. A classificação de tickets com IA pode automatizar todo o processo de organização, tornando o seu fluxo de trabalho de suporte mais rápido e preciso. Em vez de ficarem soterrados numa caixa de entrada desorganizada, a sua equipa pode dedicar-se diretamente ao trabalho que importa.

Este guia vai explicar tudo o que precisa de saber sobre como usar IA para classificar ou etiquetar tickets de suporte. Vamos falar sobre o que é, a tecnologia por trás, algumas formas de a configurar e uma estrutura simples para começar.

Compreender a classificação de tickets com IA

A classificação de tickets com IA é apenas uma forma sofisticada de dizer que está a usar inteligência artificial para ler, compreender e etiquetar automaticamente os pedidos de suporte recebidos. Isto representa um enorme salto em relação às regras antiquadas baseadas em palavras-chave com as quais pode estar familiarizado. Esses sistemas tradicionais tendem a falhar assim que um cliente usa uma formulação ligeiramente diferente ou não utiliza o termo exato que indicou ao sistema para procurar.

A IA adota uma abordagem mais sofisticada, utilizando duas tecnologias principais: Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Machine Learning (ML). O PLN ajuda o sistema a perceber o significado e a intenção por trás da mensagem de um cliente, enquanto o ML permite que aprenda com os seus tickets de suporte anteriores e se torne mais inteligente com o tempo.

Por exemplo, um cliente pode enviar um e-mail a dizer: "Não consigo entrar na minha conta", e outro pode escrever: "O meu login não está a funcionar." Um filtro básico de palavras-chave poderia facilmente ignorar um destes casos. Um sistema com IA, por outro lado, entende que ambos se referem ao mesmo problema e etiqueta-os como "Problemas de Login".

Em suma, trata-se de descobrir sobre o que é um ticket, quão urgente é e quem na sua equipa o deve tratar, tudo sem que uma pessoa tenha de fazer a organização manual.

A tecnologia por trás da classificação de tickets com IA

Para perceber realmente porque é que a IA é tão útil para gerir tickets, ajuda espreitar por baixo do capô. Não é magia, apenas tecnologia inteligente que se tornou surpreendentemente fácil de usar.

O papel do PLN na classificação de tickets

Pense no Processamento de Linguagem Natural como a parte da IA que realmente lê e compreende a linguagem humana. É o motor que alimenta a classificação moderna de tickets e desempenha algumas funções importantes:

• Identificar a intenção: O PLN descobre o que o cliente está a tentar fazer. Está a pedir um reembolso, a relatar um bug ou apenas a procurar ajuda com uma funcionalidade? A IA vai direta ao assunto para encontrar a verdadeira razão do ticket.

• Analisar o sentimento: É aqui que a IA percebe o tom emocional do cliente. Está frustrado, satisfeito ou simplesmente neutro? Detetar um cliente frustrado precocemente significa que pode priorizar o seu ticket e evitar que um pequeno problema se transforme num grande.

• Extrair entidades: O sistema também pode extrair detalhes importantes do ticket, como nomes de produtos, números de encomenda ou códigos de erro específicos. Isto dá aos agentes o contexto de que precisam para intervir e começar a ajudar imediatamente.

Basicamente, o PLN é como ter um assistente super-rápido que lê todos os tickets, destaca as partes importantes e avisa sobre o estado de espírito do cliente antes mesmo de o abrir.

O papel do ML na classificação de tickets

Enquanto o PLN ajuda a IA a compreender um ticket, o Machine Learning é o que lhe permite agir com base nessa compreensão. O ML é a forma como o sistema de IA aprende a partir de uma grande quantidade de dados para fazer previsões cada vez melhores.

Eis algo importante a ter em conta: os melhores sistemas de IA não usam apenas um modelo genérico e universal. Eles aprendem com os dados da sua própria empresa. Uma IA verdadeiramente eficaz irá ligar-se ao seu helpdesk e aprender com milhares das suas conversas passadas desde o primeiro dia. Isto garante que as suas classificações são adaptadas ao seu negócio, e não ao de outra pessoa.

Isto permite que a IA reconheça os nomes dos seus produtos específicos, os problemas que os seus clientes encontram com mais frequência e até a forma única de comunicação da sua marca. Ao contrário dos sistemas mais antigos, que o obrigam a atualizar manualmente listas intermináveis de palavras-chave, um sistema baseado em ML adapta-se por si só à medida que surgem novos problemas.

Três abordagens para a classificação de tickets com IA

Quando estiver pronto para começar, descobrirá que existem alguns caminhos diferentes que pode seguir. Cada um tem os seus prós e contras, e a escolha certa depende realmente do que a sua equipa precisa em termos de flexibilidade, controlo e orçamento.

Abordagem	Tempo de Configuração	Flexibilidade	Conhecimentos Necessários	Ideal Para
IA Integrada no Help Desk	Baixo	Baixa-Média	Baixos	Equipas totalmente comprometidas com o ecossistema de uma única plataforma.
Plataforma de IA Integrada	Baixo	Elevada	Baixos-Médios	Equipas que procuram flexibilidade, controlo e manter as suas ferramentas existentes.
Solução Própria com APIs de IA	Muito Elevado	Muito Elevada	Elevados (Programadores)	Grandes empresas com equipas dedicadas de IA/ML e necessidades específicas.

1. Usar a IA integrada no help desk

A maioria das grandes plataformas de help desk, como Zendesk ou Intercom, agora têm as suas próprias funcionalidades de IA nativas. Geralmente, são fáceis de ativar e já estão integradas na ferramenta que a sua equipa usa todos os dias.

Mas essa conveniência pode trazer algumas desvantagens sérias:

• Dependência do Fornecedor: Está a vincular toda a sua estratégia de IA a uma única plataforma. Se alguma vez quiser mudar de help desk, terá de começar do zero, perdendo todos os dados e ajustes que a sua IA aprendeu.

• Fontes de Conhecimento Limitadas: Este é um ponto importante. A IA geralmente só consegue aprender com a informação dentro desse help desk específico. Não consegue aceder facilmente ao tesouro de conhecimento que a sua equipa construiu noutros locais como Confluence, Google Docs ou até em conversas antigas do Slack. Isto cria pontos cegos e pode levar a uma etiquetagem menos precisa.

• Menos Controlo: Muitas vezes, tem menos poder de decisão sobre o comportamento da IA. As regras de automação podem ser um pouco rígidas, tornando difícil especificar exatamente quais os tickets que a IA deve tratar e quais devem ir sempre para uma pessoa.

2. Usar uma plataforma de IA integrada

Outra opção, e que está a tornar-se cada vez mais popular, é usar uma plataforma de IA especializada que se liga às ferramentas que já possui. Em vez de o prender a um sistema, estas ferramentas são construídas para ligar todas as suas fontes de conhecimento e funcionar com o help desk que já conhece e usa.

Esta abordagem tem algumas vantagens reais:

• Flexibilidade Total: Pode manter o seu help desk atual e todas as suas outras ferramentas. Não há necessidade de remover e substituir nada ou atrapalhar a forma de trabalhar atual da sua equipa.

• Conhecimento Unificado: A IA pode ser treinada com um conjunto de informações muito maior e mais completo. Pode aprender com tickets passados, o seu centro de ajuda público, páginas internas do Confluence, documentos partilhados do Google Docs e muito mais. Isto dá-lhe uma visão completa para classificações muito mais precisas.

• Controlo e Confiança: As melhores plataformas nesta área oferecem um modo de simulação, o que é incrivelmente útil. Esta funcionalidade permite-lhe testar a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets passados antes de interagir com um cliente real. Pode ver exatamente como teria funcionado, obter previsões sólidas sobre o seu impacto e ajustar o seu comportamento até estar completamente confiante.

Uma plataforma de IA moderna deve permitir-lhe começar em minutos, não em meses, sem ter de falar com um vendedor ou assistir a uma demonstração obrigatória.

3. Construir uma solução personalizada

O terceiro caminho é construir o seu próprio motor de classificação de tickets do zero, usando serviços de IA fundamentais de fornecedores como o Google Cloud AI ou o Microsoft Azure.

Isto oferece uma personalização praticamente ilimitada, o que pode ser necessário para empresas enormes com necessidades muito específicas. No entanto, para quase toda a gente, as desvantagens são enormes:

• Custo e Complexidade Extremamente Elevados: Isto requer uma equipa dedicada de programadores e cientistas de dados caros. Simplesmente não é prático para a maioria das empresas.

• Longo Tempo de Implementação: Construir, treinar e implementar um modelo de IA personalizado é um projeto gigantesco que pode facilmente levar meses, se não anos.

• Manutenção Constante: Uma solução personalizada nunca está realmente "acabada". Fica responsável por todas as atualizações, monitorização e manutenção contínuas necessárias para a manter a funcionar bem.

Uma estrutura de 4 passos para a classificação de tickets com IA

Começar com a classificação de tickets com IA não deve ser um projeto complicado e demorado. Com a ferramenta certa, pode seguir uma estrutura simples para começar rapidamente e ganhar confiança ao longo do caminho.

Passo 1: Unifique as suas fontes de conhecimento

Primeiro que tudo: dê à sua IA o cérebro de que ela precisa para ser útil. Isso significa ligá-la a todos os locais onde o conhecimento da sua equipa reside. Este deve ser um processo simples, de um clique, para o seu help desk (como Zendesk ou Freshdesk), a sua wiki interna (Confluence, Notion) e os seus documentos partilhados (Google Docs). Quanto mais contexto der à IA, mais inteligente ela será desde o início.

Passo 2: Defina as suas regras e objetivos de automação

Em seguida, decida exatamente o que quer que a IA faça. Quer apenas que adicione as etiquetas certas a um ticket? Ou deve também encaminhar o ticket para uma equipa específica, alterar a sua prioridade ou talvez até fechar automaticamente pedidos simples e repetitivos?

Procure uma ferramenta que lhe dê um controlo detalhado. Deve ser capaz de configurar regras precisas que automatizem apenas certos tipos de tickets, como "Questões de Faturação" ou "Reposições de Palavra-passe", enquanto encaminha com segurança tudo o resto para os seus agentes humanos. Isto permite-lhe começar pequeno e expandir à medida que se sentir mais confortável.

Passo 3: Teste e simule com confiança

Definitivamente, não vai querer largar uma nova IA sobre os seus clientes sem a testar primeiro. A melhor forma de o fazer é com um modo de simulação que executa a sua configuração de IA em centenas ou milhares dos seus tickets de suporte passados.

Este é um passo muito importante. Permite-lhe ver como a IA teria etiquetado, encaminhado e respondido a problemas reais de clientes num ambiente completamente seguro. Fornece dados claros sobre a sua precisão potencial e quantos tickets poderia tratar, para que possa fazer os ajustes necessários e depois ativar a funcionalidade com confiança.

Passo 4: Ative, monitorize e itere

Assim que estiver satisfeito com os resultados da simulação, é hora de ativar. Uma forma inteligente de o fazer é implementar a IA gradualmente. Pode começar por ativá-la para apenas um canal de suporte ou para um tipo específico de ticket.

A partir daí, use as análises da sua plataforma de IA para acompanhar o seu desempenho. Um bom sistema fará mais do que apenas dizer-lhe o que a IA fez; também deve apontar potenciais lacunas na sua base de conhecimento e mostrar-lhe tendências nos problemas dos clientes. Pode usar estas informações para melhorar os seus documentos de ajuda e alargar lentamente o âmbito da sua automação.

Deixe de organizar, comece a resolver

Classificar tickets manualmente é uma forma de trabalhar antiquada que sobrecarrega a sua equipa de suporte com tarefas administrativas repetitivas. É um resquício de uma época antes de a IA potente e fácil de usar ser realmente uma opção.

Hoje, a IA oferece uma alternativa muito mais eficiente e escalável. Liberta os seus agentes da tarefa de organizar e encaminhar, permitindo-lhes concentrar a sua energia na resolução de problemas difíceis e em proporcionar uma excelente experiência aos clientes. A melhor forma de avançar é com uma plataforma flexível que funciona com as suas outras ferramentas, que lhe dá o controlo e que lhe permite automatizar com confiança.

A forma mais fácil de classificar tickets de suporte com IA

Criámos a eesel AI para tornar todo este processo o mais simples e eficaz possível. Os nossos produtos AI Triage e AI Agent ligam-se ao seu help desk existente em minutos, sem qualquer configuração complicada.

A eesel AI aprende com todas as suas fontes de conhecimento, não apenas com o que está no seu help desk. Permite-lhe testar tudo num potente modo de simulação antes de entrar em funcionamento e dá-lhe controlo total sobre as suas regras de automação. Funciona com as ferramentas que já utiliza, para que a sua equipa possa voltar a fazer o que faz de melhor: ajudar os clientes.

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