A IA pode assumir a maior parte da caixa de entrada de um grupo de restaurantes: horários, estacionamento, dress code, vales-presente e o primeiro rascunho de cada alteração de reserva, pedido de evento, reclamação de delivery e resposta a avaliação. Duas coisas ficam com pessoas: confirmar qualquer informação sobre alergias e devolver dinheiro. O papel da IA nesses casos é reunir os detalhes e entregar um ticket pronto para agir, não tomar a decisão.
A regra que mais evita dor de cabeça diz respeito aos apps de delivery. No DoorDash, no Uber Eats e no Grubhub, quem reembolsa o cliente é o app, não você, e depois ele pode descontar do seu repasse. O DoorDash diz claramente que os restaurantes não podem reembolsar pedidos do Marketplace. Então a resposta certa da IA a "faltaram as minhas batatas fritas" é apontar o cliente para o app e sinalizar o pedido para que um gerente conteste a cobrança a tempo: 14 dias no DoorDash, 30 dias no Uber Eats e no Grubhub.
Se as mensagens dos seus clientes chegam ao Zendesk ou ao Gorgias, a eesel funciona como um colega de IA no helpdesk, que responde com base nas políticas de cada unidade e rascunha o restante para a sua equipe aprovar. O Cactus Club Cafe, grupo de restaurantes de Vancouver, usa a eesel na sua central de suporte técnico no Zendesk: 750 tickets em um mês, 790 rascunhos para a equipe contra 51 enviados diretamente.
A IA consegue cuidar do atendimento ao cliente de um restaurante?
Sim, e a caixa de entrada de um grupo de restaurantes é mais adequada do que a da maioria. As perguntas se repetem ("vocês abrem no feriado?", "posso levar um bolo?", "têm cadeirão?"), as respostas estão escritas em algum lugar, e o volume dispara justamente nos momentos em que seus gerentes estão mais ocupados: sexta-feira às 18h, a semana antes do Dia dos Namorados, a manhã depois de um sábado com 200 couverts.
Eu sou da equipe de suporte da eesel e trabalho na fila de suporte todos os dias, então já vi o que dá errado quando uma IA responde com confiança demais. A versão restaurante disso é fácil de imaginar: um bot que diz ao cliente que o pesto não tem castanhas porque a descrição do cardápio não mencionava castanhas. Por isso este guia é organizado em torno de permissão, não de funcionalidades. Algumas mensagens a IA pode encerrar sozinha. Outras ela deve apenas rascunhar. Algumas ela nunca deve responder sozinha.
Os clientes de restaurante da eesel costumam querer a mesma coisa. O gerente de suporte técnico do Cactus Club Cafe queria um agente que seguisse exatamente os runbooks escritos da equipe, sem improvisar soluções, e o agente dele no Zendesk lê a política de emergência antes de fazer qualquer coisa. Aquilo é uma central de TI, não uma caixa de entrada de clientes, mas a lógica se aplica: primeiro as regras de bloqueio, depois os documentos, rascunhos por padrão. E quando um grande marketplace de entrega de comida procurou a eesel, a primeira coisa que pediu foram duas bases de conhecimento separadas dentro de uma mesma central de ajuda do Zendesk, uma para clientes e outra para restaurantes. O suporte de restaurantes sempre tem mais de um público, e a IA precisa saber com qual deles está falando.
Quais mensagens de clientes a IA pode responder e quais deve apenas rascunhar?
Classifique cada tipo de mensagem em uma de três faixas antes de ligar qualquer coisa. A faixa define o que a IA tem permissão de fazer, não o quão inteligente ela é.
- A IA responde. Perguntas com uma única resposta certa por unidade: horários, fechamentos em feriados, estacionamento, dress code, taxa de rolha, cadeirões, saldo de vale-presente, como reservar. É a clássica deflexão de FAQ, e costuma ser a maior faixa em volume.
- A IA rascunha, a equipe envia. Tudo o que envolve uma reserva, um orçamento, um pedido de delivery ou uma avaliação pública. A IA faz a leitura e a escrita, uma pessoa clica em enviar. A maioria dos helpdesks chama isso de copiloto ou modo de rascunho.
- Somente pessoas. Confirmações de alergia, qualquer coisa que soe como intoxicação alimentar, reembolsos, cortesias e reclamações sobre um funcionário específico. A IA reconhece a mensagem, reúne os detalhes e escala. Ela não responde.
Escolha uma mensagem abaixo para ver em que faixa ela cai e o que a IA deve e não deve fazer com ela.
Toque em uma mensagem para ver a faixa, o que a IA faz, o que ela nunca deve fazer e quem é dono da etapa final.
Se você levar só uma coisa do classificador: o trabalho da IA nas faixas amarela e vermelha é fazer com que o próximo passo da pessoa leve trinta segundos em vez de dez minutos. Isso ainda é a maior parte do trabalho.
Como a IA deve lidar com alterações de reserva?
O sistema de reservas é a fonte da verdade, não a memória do cliente nem a resposta da IA. Então a regra é simples: a IA nunca diz a um cliente que uma alteração foi feita até que o Resy, o OpenTable ou o SevenRooms diga que foi.
As três plataformas já oferecem aos clientes um caminho de autoatendimento. No Resy, os clientes vão ao perfil, abrem "Upcoming Reservations" e clicam em "Manage Reservation", onde podem alterar ou cancelar a data, o horário ou o número de pessoas. O SevenRooms recomenda e-mails de confirmação com "clear modify/cancel links" pelo mesmo motivo. Enviar esse link é a resposta correta mais rápida que a IA pode dar.
Três detalhes dos próprios termos das plataformas definem o que a IA deve dizer:
- Taxas são uma decisão humana. No Resy, cobrar uma taxa de cancelamento ou de não comparecimento "is not an automated process", e só a equipe com a permissão "Charge cancel fee" pode fazê-lo, segundo o artigo do Resy sobre cobrança de taxas. A IA pode citar a política. Ela não deve prometer isenção nem ameaçar com cobrança.
- O estabelecimento decide sobre os no-shows. Os termos do SevenRooms dizem que a "final determination of a no-show will be made by the Venue at its sole discretion" e adotam por padrão um aviso prévio de 30 minutos quando o estabelecimento não tem política própria.
- Não deixe a IA operar o OpenTable. Os termos de uso do OpenTable proíbem o uso de "automated assistants" para acessar seus serviços, a menos que o OpenTable autorize. Envie ao cliente o link de gerenciamento do próprio OpenTable ou passe o ticket para o balcão dos anfitriões.
Se você usa o Zendesk com o SevenRooms, há uma ponte útil. O app SevenRooms Reservations mostra as reservas futuras e passadas do cliente na barra lateral do ticket, consultadas pelo e-mail. Ele é feito pela Gravity CX, não pelo SevenRooms, é somente leitura (ele "does not create, edit, or cancel any data in SevenRooms") e custa US$ 1,00 por agente por mês após um teste de 7 dias. Somente leitura é exatamente o que você quer aqui: quem responde vê a reserva, e a alteração continua sendo feita no SevenRooms.
Não encontrei um app equivalente do OpenTable ou do Toast nos marketplaces do Zendesk ou do Gorgias, então, nesses casos, a IA trabalha a partir do e-mail de confirmação na conversa e do link de gerenciamento. Se quiser se aprofundar em suporte com muitas reservas, IA no atendimento ao cliente para hotelaria cobre hotéis e espaços com o mesmo problema.
A IA pode responder perguntas sobre alergias com segurança?
Ela pode tratar a mensagem. Não pode dar a resposta. Uma IA que diz "sim, isso não tem castanhas" está chutando sobre a sua cozinha, e nenhuma descrição de cardápio ou ficha técnica diz a ela se o óleo da fritadeira é compartilhado hoje à noite.
As regras dos dois lados do Atlântico apontam na mesma direção. Nos EUA, a FDA lista nove alérgenos principais (leite, ovos, peixe, crustáceos, castanhas de árvores, amendoim, trigo, soja e gergelim) e alerta que "any allergic reaction has potential to lead to anaphylaxis." O FDA Food Code de 2022 acrescentou o dever de informar os clientes sobre os principais alérgenos em alimentos não embalados "by written notification", como notas no cardápio, displays de mesa ou placas (resumo das mudanças). O Food Code, porém, é um modelo, não uma lei federal: em 31 de dezembro de 2025, 18 agências estaduais em 14 estados haviam adotado a edição de 2022, cobrindo 25,60% da população dos EUA, segundo o rastreador de adoção da FDA.
No Reino Unido, os restaurantes devem informar sobre todos os 14 alérgenos regulamentados, e o guia de boas práticas da FSA diz que a precisão "is a legal requirement." A frase que mais importa para uma caixa de entrada é sobre pré-pedidos: a informação sobre alérgenos "should also be discussed with individuals on the day, before the food is served. It may not be sufficient to rely only on information supplied in advance." Uma conversa de e-mail de três semanas atrás é informação fornecida com antecedência.
Este é o padrão que eu configuraria:
- Reconheça rápido. Um cliente com alergia grave está decidindo se vai reservar. Um "obrigado, levamos isso a sério" no mesmo minuto o mantém.
- Escreva na reserva. A observação sobre a alergia pertence ao sistema de reservas, onde a equipe do salão vai vê-la, e não apenas na conversa de e-mail.
- Compartilhe o cardápio de alérgenos por escrito daquela unidade. Cite, envie o link, não parafraseie. Essa é a "notificação por escrito" em que os dois regimes se apoiam.
- Passe para uma pessoa identificada. "Nosso gerente-geral, Sam, vai confirmar com a cozinha antes da sua visita." Depois a IA para.
Os clientes percebem quando ninguém leu a mensagem, e perguntas sobre alergia são onde isso mais incomoda. Kai Xiang Teo compartilhou a resposta que a parceira dele recebeu depois de escrever a um restaurante de hotel sobre sua "deadly food allergy":
"People are constantly talking about how AI and ChatGPT are going to change the world for the better, but the lived reality seems to be that AI is becoming the go-to tool for demonstrating that you just don't care..."
A solução não é manter a IA longe dos e-mails sobre alergia. É fazer com que a parte da IA seja claramente respaldada por humanos: uma confirmação rápida, o documento certo e o nome de uma pessoa real. O guia de prevenção de alucinações da IA traz mais sobre como impedir a IA de improvisar quando deveria passar o caso adiante.
Como a IA deve lidar com pedidos de eventos e catering?
Trate-os como leads, não como tickets. Um e-mail de catering costuma ser a mensagem mais valiosa da caixa de entrada naquele dia, e o cliente geralmente está escrevendo para outros três estabelecimentos ao mesmo tempo. Quem voltar primeiro com uma resposta de verdade costuma ganhar.
A IA é boa na parte lenta, que é ir de "estamos pensando em uma festa na primavera" a um orçamento que alguém possa aprovar. Uma configuração sólida:
- Colete o que a equipe de eventos sempre pergunta. Unidade, data e horário, número de convidados, orçamento, ocasião, restrições alimentares, se querem sala privada ou o espaço inteiro. Se algum item estiver faltando, a primeira resposta da IA pede tudo de uma vez, em vez de ao longo de quatro e-mails.
- Responda com base no material de eventos. Cardápios, consumo mínimo, termos de sinal e capacidade das salas estão escritos. A IA pode citá-los por unidade.
- Rascunhe o orçamento, não o envie. O gerente de eventos confere a agenda e a capacidade da cozinha, e então envia. A IA nunca diz que uma data está reservada.
- Encaminhe por unidade e tamanho. Um aniversário de 12 pessoas e um evento corporativo para 150 não devem cair na mesma fila.
É o mesmo trabalho da qualificação de leads com IA em uma caixa de entrada de vendas. A diferença é que as restrições alimentares coletadas aqui alimentam diretamente a faixa de alergias acima, então o gerente de eventos deve vê-las sinalizadas, não enterradas no terceiro parágrafo.
Quem reembolsa um pedido do DoorDash ou do Uber Eats, o restaurante ou o app?
O app. Nos três grandes marketplaces dos EUA, a plataforma reembolsa o cliente e depois decide se cobra você. Esse único fato muda como a IA deve responder a toda mensagem de "meu pedido veio errado" que chega por e-mail ou DM.
O DoorDash diz com clareza: quando um cliente relata um item faltando, incorreto ou de qualidade inferior, "DoorDash issues a refund and/or credit to customers on your behalf", e o restaurante "may be charged a partial or full fee", normalmente de 25% a 100% do preço do item mais impostos (cobranças por erro e contestações). A página de reembolso para lojistas acrescenta que os restaurantes não podem reembolsar "any Marketplace orders", apenas pedidos feitos na loja do próprio restaurante pelo DoorDash Online Ordering.
Veja como as três se comparam, segundo as páginas de ajuda para lojistas de cada plataforma:
| DoorDash | Uber Eats | Grubhub | |
|---|---|---|---|
| Quem reembolsa o cliente | DoorDash | Uber | Grubhub |
| O que pode ser cobrado do restaurante | 25% a 100% do preço do item + impostos | Parte ou todo o custo do item + impostos | Um ajuste, apenas quando "within your control" |
| Relatos tardios que a plataforma absorve | 72 horas ou mais após a entrega | Mais de 96 horas após o pedido | Não informado |
| Prazo para contestar | 14 dias a partir da entrega | 30 dias a partir da data do pedido | 30 dias |
| Prazo de resposta, nas palavras da plataforma | "within a few hours" | "about an hour" | "about 24 hours" |
| Contestações automatizadas ou por terceiros | Contra os termos do Portal | Não permitidas | Não informado |
Fontes: DoorDash, Uber Eats, Grubhub.
Os clientes não sabem nada disso, e é compreensível que fiquem irritados quando um restaurante os manda para outro lugar. Um cliente do DoorDash descreveu a resposta que recebeu depois de usar o formulário de atendimento de um restaurante por causa de um pedido errado:
"got an email back WEEKS later that "oh sorry, you picked the "I use doordash" option? Your complaint is null, take it up with them, they're wrong" basically."
A política dessa resposta estava certa. O problema foi a entrega: semanas de atraso e fria. Um entregador na mesma conversa explicou a lógica melhor do que a maioria dos restaurantes:
"Because doordash is acting as the point of sale. ... Since doordash is the ones that took your money, they are the ones to talk to about refunds/replacement."
Essa é a resposta que a sua IA deve rascunhar, na sua voz e em poucos minutos (e, quando você confiar nela, enviar): sentimos muito, veja exatamente onde tocar no app para pedir seu reembolso (no DoorDash, Orders, depois Help, depois "Missing or incorrect items"), e repassamos isso à cozinha. Em seguida ela marca o ticket com a plataforma, o ID do pedido e a unidade para que um gerente confira a cobrança por erro e a conteste antes de o prazo acabar.
Duas linhas que a IA não pode cruzar. Ela não deve prometer um reembolso do restaurante em um pedido do Marketplace, porque você não pode emitir um. E não deve abrir a contestação por conta própria: a Uber diz que serviços de terceiros "aren't authorized to request refunds or resolve order issues for you", e o DoorDash diz que usar terceiros para enviar contestações de cobranças por erro vai contra os termos do seu Portal. Contestações precisam de um gerente com acesso de administrador. Para pedidos feitos pelo seu próprio site, em que o reembolso é seu, vale a matriz de aprovação de reembolsos de sempre, e IA para pedidos de reembolso explica como rascunhá-los para aprovação.
A IA deve responder avaliações do Google e DMs do Instagram?
Ela deve rascunhar. Uma pessoa deve publicar as públicas. Avaliações e DMs parecem o mesmo trabalho, mas funcionam sob regras diferentes.
As avaliações do Google são públicas, analisadas e quase permanentes. Uma resposta aprovada "will be publicly posted under the customer's review" em nome da empresa, o avaliador é notificado, e o Google analisa as respostas antes de aparecerem, às vezes por até 30 dias (gerenciar avaliações de clientes). As próprias dicas do Google para responder avaliações desaconselham respostas-modelo: "Instead of sending the same 'thank you' to everyone, focus on reviews where you can share a helpful update or answer a question" (dicas para responder avaliações). E a política de conteúdo do Google proíbe oferecer "discounts, free goods and/or services" em troca de uma avaliação ou da remoção de uma negativa (política de conteúdo do Maps). Uma IA que escreve "adoraríamos compensar com uma sobremesa grátis se você atualizar sua avaliação" está quebrando essa regra em público.
O que a IA faz bem aqui é a triagem e os primeiros rascunhos: sinalizar para um gerente as avaliações de 1 estrela que mencionam doença ou um funcionário, rascunhar uma resposta curta e pessoal para as de 4 estrelas do tipo "comida ótima, serviço lento" e manter o tom consistente entre as unidades. A análise de sentimento com IA é a peça que faz essa classificação.
As DMs do Instagram e do Facebook funcionam com um relógio. A janela padrão de mensagens da Meta é de 24 horas após a última mensagem do cliente, com uma janela separada de 7 dias quando um atendente humano responde com a tag Human Agent (política da plataforma Messenger). Os helpdesks aplicam isso de formas diferentes:
- No Gorgias, um único app traz as DMs, comentários e menções do Facebook e do Instagram. Seu AI Agent só pode responder dentro de 24 horas após a última mensagem do cliente, enquanto um atendente humano tem 7 dias. Você pode conectar quantas páginas quiser e atribuir cada página à sua loja.
- No Zendesk, as DMs e respostas a stories do Instagram viram tickets, mas comentários em posts e reels não. Equipes sem o Zendesk Suite precisam do complemento Social Messaging.
Se os seus clientes conversam principalmente nos comentários das suas publicações, essa diferença importa mais do que qualquer recurso de IA. Os guias por canal sobre DMs do Instagram e Facebook Messenger se aprofundam nos dois, e a integração do Zendesk com o Instagram cobre a configuração.
Como manter as respostas corretas em várias unidades?
Faça a IA descobrir de qual unidade é a mensagem antes de responder qualquer coisa. A resposta errada mais comum em uma caixa de entrada multiunidade não é um fato inventado, é um fato verdadeiro sobre o restaurante errado. A unidade do centro fecha às 23h, a do aeroporto às 21h. A unidade dos Jardins cobra rolha, o deque à beira-mar não.
Algumas formas de tornar isso confiável:
- Marque a unidade na entrada. Endereços de e-mail separados por unidade, um campo de unidade no formulário de contato, a página do Instagram por onde a DM chegou ou o restaurante indicado em um pedido de delivery. No Zendesk, isso pode ser uma marca por unidade. No Gorgias, é uma loja por unidade com sua própria página do Facebook.
- Mantenha uma base de conhecimento por unidade. Horários, fechamentos em feriados, cardápios, matriz de alérgenos, mínimos de eventos e regras de rolha, cada um marcado com sua unidade. Políticas compartilhadas (vales-presente, fidelidade) ficam em uma base comum a todo o grupo.
- Quando a unidade não estiver clara, pergunte. "Em qual dos nossos restaurantes você quer reservar?" custa uma mensagem. Chutar custa um cliente que vai ao endereço errado.
A Nordbutiker, varejista nórdica de bicicletas elétricas, resolveu o mesmo problema para marcas e países: roda um bot da eesel separado por marca e por país no Zendesk, e cada bot aprende com os tickets resolvidos da sua própria marca no Zendesk, então as respostas refletem o que os agentes daquela loja realmente disseram. Troque "marca" por "unidade" e é a configuração de um grupo de restaurantes. O guia de suporte multimarca mostra o padrão geral.
De quais ferramentas um grupo de restaurantes precisa para o atendimento com IA?
Duas camadas: um helpdesk em que cada mensagem de cliente vira um ticket com responsável, e uma IA que trabalha esses tickets. Sua plataforma de reservas e os tablets de delivery ficam onde estão; são fontes de dados, não caixas de entrada. Veja quanto custam as principais opções, segundo as páginas de cada fornecedor em 1º de novembro de 2026:
| Ferramenta | O que é | Preço (página do fornecedor) | Detalhe relevante para restaurantes |
|---|---|---|---|
| Zendesk | Helpdesk com agentes de IA | Suite Team US$ 55, Professional US$ 115 por agente/mês (anual); agentes de IA US$ 1,50 por resolução automatizada contratada, US$ 2,00 pay-as-you-go | Marcas por unidade; DMs do Instagram como tickets; app lateral do SevenRooms |
| Gorgias | Helpdesk voltado a e-commerce com AI Agent | Helpdesk de US$ 10/mês (50 tickets) a US$ 900/mês (5.000 tickets), mensal; AI Agent US$ 1,50 por interação automatizada além do volume incluído | Preço por tickets, não por usuários; DMs e comentários do Facebook e do Instagram em um só app |
| Freshdesk | Helpdesk com Freddy AI | Growth US$ 19, Pro US$ 55, Enterprise US$ 89 por agente/mês (anual); 500 sessões de IA incluídas, depois US$ 49 por 100 | Menor preço por usuário; nenhum app específico para restaurantes encontrado |
| App SevenRooms Reservations | App lateral do Zendesk da Gravity CX | US$ 1,00 por agente/mês após teste de 7 dias | Consulta de reservas somente leitura pelo e-mail do cliente |
| eesel | Colega de IA no helpdesk, sobre o helpdesk que você já usa | A partir de US$ 299/mês por 500 créditos (um ticket ou chat é 1 crédito); usuários ilimitados | Responde por unidade, rascunha o restante para aprovação |
Uma regra prática a partir desses números: o Gorgias serve a um grupo com poucos gerentes compartilhando a caixa de entrada, porque nunca cobra por agente. O Zendesk serve a grupos que querem marcas por unidade e a barra lateral do SevenRooms. Os preços mudam com frequência, então confira os valores atuais em preços do Zendesk, preços da IA do Gorgias e preços do Freshdesk antes de fechar.
Onde a eesel se encaixa. A eesel não é um sistema de reservas nem um helpdesk, e não substitui nenhum dos dois. É um colega de IA que entra no helpdesk que você já usa (Zendesk, Gorgias, Freshdesk e outros) e trabalha a fila de clientes: responde as perguntas da faixa verde com base nos documentos de cada unidade, rascunha as respostas da faixa amarela para um gerente aprovar e entrega a faixa vermelha com os detalhes já coletados. Você pode rodá-la sobre os seus tickets antigos antes de ela responder a um único cliente, que é como eu testaria as regras de alergia e delivery acima. Os guias de IA para Zendesk e IA para Gorgias mostram a configuração em cada um.
A prova mais próxima que posso apontar é a central de suporte técnico do Cactus Club Cafe. O agente dele no Zendesk lê o ticket inteiro, abre primeiro a política de emergência e a matriz de roteamento, e só então rascunha a solução a partir do runbook correspondente, palavra por palavra. Entre 8 de agosto e 8 de setembro de 2026, tratou cerca de 750 tickets, escreveu 790 rascunhos para a equipe e enviou 51 diretamente. Essa proporção é o ponto: a maior parte do valor veio de rascunhos que uma pessoa aprovou, que é exatamente como uma caixa de entrada de clientes deve começar.
Como implantar IA na caixa de entrada de clientes de um restaurante?
Planeje cerca de um mês, e a maior parte dele não é a IA.
- Levante três meses de mensagens de clientes. Classifique-as nas três faixas e nos cinco tipos de mensagem acima. A maioria dos grupos descobre que poucos tipos de pergunta (horários, reservas, delivery) respondem pela maior parte do volume.
- Escreva o que a IA vai ler. Horários e fechamentos em feriados por unidade, cardápios, a matriz de alérgenos, o material de eventos, políticas de rolha e de bolo, e uma nota curta de "como tratar reclamações de apps de delivery". Se não está escrito, a IA não deve dizer. Uma boa base de conhecimento para IA é a parte lenta e valiosa.
- Marque cada mensagem com a unidade na entrada. Endereços de e-mail, campos de formulário, páginas de redes sociais. Teste com uma mensagem que não cite nenhuma unidade e confira se a IA pergunta.
- Defina a faixa vermelha como regras rígidas. Confirmações de alergia, intoxicação, reembolsos e cortesias sempre vão para uma pessoa. Escreva-as como regras de escalonamento, não como sugestões, e siga as boas práticas de repasse para que o gerente receba o histórico completo.
- Comece em modo de rascunho em tudo. Até na faixa verde, na primeira ou segunda semana. Leia cada rascunho. É a forma mais rápida de achar lacunas nos seus documentos. O guia sobre rascunhar respostas no Zendesk mostra como isso funciona.
- Teste em tickets antigos. Rode a IA sobre mensagens que a sua equipe já respondeu e compare. Teste de simulação de suporte com IA explica quantos tickets por tema são necessários antes de confiar no resultado.
- Faça um piloto em uma unidade e depois expanda. Escolha a mais movimentada, ative respostas diretas na faixa verde e mantenha todo o resto como rascunho. Adicione unidades uma vez por semana. O guia de cronograma de implantação traz números mais realistas.
Planeje também os seus picos. Dia dos Namorados, Dia das Mães e a temporada de festas de fim de ano podem dobrar as perguntas sobre reservas e eventos em duas semanas. A Norden-Frisia, companhia alemã de balsas, aumenta o plano da eesel no verão e o reduz no inverno, com 10.000 interações por mês previstas para a alta temporada. Restaurantes com uma temporada movimentada de varanda podem operar do mesmo jeito, e IA para picos sazonais de suporte e cobertura de fim de semana abordam a parte de equipe.
Experimente a eesel na caixa de entrada de clientes do seu restaurante
Quer uma IA que saiba que a unidade do centro fecha às 23h e a do aeroporto às 21h? A eesel entra na sua fila do Zendesk ou do Gorgias como um colega de IA no helpdesk, responde dúvidas sobre horários, reservas e políticas com base nos documentos de cada unidade, rascunha orçamentos de eventos e respostas de delivery para os seus gerentes aprovarem e passa toda pergunta sobre alergia a uma pessoa, com os dados da reserva já anexados. Você pode testá-la nas mensagens de clientes do mês passado antes de ela responder a qualquer pessoa.
Os planos começam em US$ 299 por mês para 500 tickets ou chats, com usuários ilimitados e 100 créditos grátis para você testar primeiro.