Um guia prático para intenções e sentimentos no suporte ao cliente

Se trabalha no apoio ao cliente, conhece bem esta sensação. A fila de tickets é uma inundação implacável, e cada mensagem parece ser uma prioridade máxima. Tem um cliente furioso com uma entrega atrasada, outro com uma simples pergunta sobre a sua política de devoluções e um terceiro que aparece apenas para agradecer. Tentar organizar esta confusão manualmente é lento, stressante e a receita perfeita para que problemas importantes passem despercebidos.

Mas e se pudesse saber, num instante, o que um cliente quer (a sua intenção) e como se sente em relação a isso (o seu sentimento)? Isto não é uma fantasia futurista; é algo que pode fazer agora mesmo com a IA moderna. Dominar estes dois sinais é a chave para fluxos de trabalho mais inteligentes, resoluções mais rápidas e clientes genuinamente mais satisfeitos.

Este guia vai explicar o que são Intenções e Sentimentos, o motivo pelo qual são tão importantes para as equipas de apoio atuais e mostrar como a IA torna este tipo de análise totalmente prático, sem que precise de reformular toda a sua configuração tecnológica.

O que são Intenções e Sentimentos?

As pessoas usam frequentemente estes termos de forma intercambiável, mas intenção e sentimento são duas peças muito diferentes do puzzle. Pense neles como os dois lados da mesma moeda. Juntos, dão-lhe uma imagem completa do pedido de um cliente. Sozinhos, contam apenas metade da história.

Análise de sentimento: Entender a emoção

A análise de sentimento foca-se em identificar o tom emocional por trás de uma mensagem. É uma forma de perceber como o cliente se sente. Na sua essência, é bastante simples e geralmente enquadra-se numa de três categorias:

• Positivo: "Adoro a nova atualização, funciona perfeitamente!"

• Negativo: "Estou tão frustrado, a minha encomenda ainda não chegou."

• Neutro: "Qual é o vosso horário de funcionamento?"

O sentimento é a sua primeira pista sobre como abordar uma conversa. Ajuda os agentes a ajustar o tom, a priorizar tickets de clientes insatisfeitos e a encaminhar feedback positivo. Mas não lhes diz o que fazer. Saber que um cliente está insatisfeito é um bom começo, mas ainda não sabe porquê ou do que precisa para resolver o problema. É aqui que entra a intenção.

Deteção de intenção: Ir direto ao assunto

A deteção de intenção foca-se em identificar o objetivo real do cliente. É o “o quê” por trás da sua mensagem. O que estão a tentar fazer? De que informação precisam?

Algumas intenções comuns de apoio incluem:

• Pedir um reembolso

• Fazer uma pergunta sobre faturação

• Reportar um erro (bug)

• Procurar informação sobre um produto

• Atualizar detalhes da conta

A intenção diz à sua equipa qual a ação específica necessária para fechar um ticket. Quando a combina com o sentimento, obtém uma imagem muito mais clara. Um "sentimento negativo" + "intenção de reembolso" tem um nível de urgência completamente diferente de um "sentimento neutro" + "intenção de obter informação sobre o produto".

Como a análise de Intenções e Sentimentos ajuda a sua equipa

Quando vai além da simples correspondência de palavras-chave e começa a compreender verdadeiramente as Intenções e Sentimentos dos seus clientes, pode obter melhorias enormes tanto na eficiência da sua equipa como na qualidade do seu apoio. Trata-se de trabalhar de forma mais inteligente, e não apenas mais arduamente, ao deixar que a IA faça a triagem inicial para que a sua equipa se possa focar em encontrar soluções.

Encaminhe e priorize tickets com precisão

Imagine o seguinte: um novo ticket chega. Uma IA analisa-o instantaneamente e deteta um sentimento "negativo" combinado com uma intenção de "reembolso". Em vez de ficar na fila principal, é automaticamente enviado para um agente sénior ou para uma equipa de retenção especializada e marcado como de alta prioridade.

Isto representa uma melhoria massiva em relação à triagem manual, que é lenta, inconsistente e deixa muito espaço para erros. Embora muitos helpdesks tenham regras incorporadas, estas podem ser pouco práticas e não captar as nuances da linguagem do cliente. Uma ferramenta de IA mais flexível como a eesel AI oferece-lhe um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável, para que possa configurar regras detalhadas sobre como os tickets são tratados com base nas combinações específicas de intenção e sentimento que lhe interessam.

O AI Triage a categorizar e encaminhar automaticamente um ticket de cliente com base na sua intenção e sentimento detetados, demonstrando a precisão da análise de Intenções e Sentimentos.

Ajude os agentes a serem mais eficientes e mantenha os clientes satisfeitos

Quando um agente abre um ticket e já sabe o estado de espírito e o objetivo do cliente, pode começar a trabalhar de imediato. Pode saltar as perguntas de descoberta embaraçosas ("Então, só para confirmar, quer um reembolso?") e ir direto à resolução do problema com o tom certo.

É aqui que as ferramentas de assistência ao agente realmente se destacam. Um copiloto de IA pode fazer mais do que apenas procurar um artigo de ajuda relevante. Por exemplo, o Copilot da eesel AI pode redigir uma resposta personalizada e empática analisando a intenção e o sentimento do ticket. Retira contexto de tickets anteriores, macros e de toda a sua base de conhecimento para criar uma resposta que seja realmente útil. Os agentes podem resolver problemas mais rapidamente, e os clientes sentem que você os "compreende" desde a primeira mensagem.

Encontre informações úteis escondidas nas conversas com os clientes

Acompanhar tendências em intenções e sentimentos não se resume apenas a gerir a fila de espera; é basicamente uma pesquisa de mercado gratuita. Cada conversa com um cliente está repleta de feedback e, com a análise correta, pode identificar padrões que, de outra forma, passariam despercebidos.

Por exemplo, um aumento súbito no sentimento negativo em torno da intenção de "checkout" pode ser um aviso precoce de que há um erro grave no seu website. Um número crescente de perguntas sobre uma determinada funcionalidade pode indicar que a sua documentação não é suficientemente clara. As boas ferramentas de IA não analisam apenas tickets individuais; os seus relatórios podem identificar estas tendências maiores e até apontar lacunas na sua base de conhecimento, transformando o feedback confuso dos clientes numa lista clara de tarefas para melhoria.

O problema com a análise de intenção e sentimento à moda antiga (e como a IA moderna o resolve)

Embora os benefícios sejam bastante claros, colocar a análise de intenção e sentimento em prática costumava ser uma grande dor de cabeça. Durante muito tempo, as ferramentas disponíveis eram ou demasiado básicas para serem úteis, ou demasiado complicadas para a maioria das empresas sequer as considerar.

A forma antiga: Sistemas desajeitados e baseados em regras

A primeira tentativa de análise de sentimento utilizou os chamados sistemas baseados em léxico. Em português claro, estas ferramentas dependiam de um dicionário de palavras "positivas" e "negativas". Se uma mensagem continha "adoro" ou "incrível", era marcada como positiva. Se continha "odeio" ou "partido", era negativa.

A falha gritante aqui é a total falta de contexto. Estes sistemas são facilmente enganados. O sarcasmo passa-lhes completamente ao lado. Um cliente a dizer "Ótimo, mais uma funcionalidade que não funciona" seria provavelmente classificado como positivo apenas por causa da palavra "Ótimo". Além disso, era preciso atualizar constantemente estes dicionários manualmente para acompanhar novas gírias, nomes de produtos e a forma como as pessoas falam.

A forma complicada: Construir os seus próprios modelos de machine learning

O passo seguinte foi construir modelos de machine learning (ML) personalizados. Esta abordagem é muito mais poderosa e consegue realmente compreender nuances, mas era incrivelmente difícil de começar. Precisava de:

• Enormes conjuntos de dados rotulados manualmente: Isto significava ter pessoas a etiquetar manualmente milhares e milhares das suas próprias conversas com clientes. É tão entediante quanto parece.

• Talento caro em ciência de dados: Construir e manter estes modelos é um trabalho a tempo inteiro para uma equipa de especialistas.

• Meses de desenvolvimento: Não podia simplesmente comprar isto pronto a usar; era um grande projeto interno.

Para a maioria das equipas de apoio, isto simplesmente não era realista. O custo, o tempo e a especialização envolvidos tornavam-no inviável.

A forma inteligente: IA que aprende com o que já sabe

O grande avanço nos últimos anos foi o desenvolvimento de uma IA que pode ser treinada com os dados de uma empresa sem necessitar de um departamento inteiro de ciência de dados. Esta nova geração de plataformas de IA conecta-se diretamente aos locais onde o seu conhecimento já está armazenado.

É exatamente assim que a eesel AI funciona. Conecta-se diretamente às suas fontes de conhecimento existentes. Aprende com os seus tickets passados em helpdesks como o Zendesk, com os seus documentos internos no Confluence ou Google Docs, e com o seu centro de ajuda público.

Ao analisar toda esta informação em conjunto, a IA consegue aprender a gíria específica do seu negócio, a voz da sua marca e as soluções que realmente funcionaram no passado. Compreende o que é o "Projeto Titan" ou porque uma "escalada para o Nível 3" é um assunto sério, porque aprendeu com as suas conversas do mundo real. Esta abordagem evita as armadilhas tanto dos sistemas rígidos de palavras-chave como dos modelos genéricos e universais.

Como começar com a análise de intenção e sentimento

Então, já percebeu o valor. O que se segue? Basicamente, tem duas opções principais para trazer esta capacidade para a sua equipa: usar as funcionalidades incorporadas no seu helpdesk ou recorrer a uma plataforma de IA especializada e mais poderosa.

Opção 1: Confiar nas ferramentas incorporadas do seu helpdesk

Muitas das grandes plataformas de helpdesk oferecem agora as suas próprias funcionalidades de "triagem inteligente" ou de IA. Embora possam parecer convenientes, estas soluções incorporadas têm frequentemente algumas desvantagens sérias:

• Podem ser extras dispendiosos. Estas funcionalidades estão muitas vezes bloqueadas nos planos mais caros ou vendidas como extras separados e caros com preços confusos.

• Operam num ecossistema fechado. Só podem aprender com os dados dentro desse helpdesk específico. Isto ignora completamente todo o conhecimento valioso que tem noutras ferramentas, como wikis internos no Notion ou atualizações da sua equipa de engenharia no Slack.

• Oferecem pouco controlo ou capacidade de teste. Muitas vezes, recebe um sistema de "caixa negra" com poucas opções para personalizar o seu comportamento. Mais importante, a maioria não tem uma forma segura de testar o desempenho da IA nos seus dados reais antes de a deixar interagir com os clientes.

Opção 2: Integrar uma plataforma de IA dedicada

Uma abordagem melhor e mais flexível é usar uma plataforma de IA dedicada que funciona em toda a sua pilha tecnológica e não o prende a um único fornecedor. Esta é toda a ideia por trás da eesel AI. Em vez de um processo de migração doloroso, pode pô-la a funcionar em minutos, não em meses, apenas conectando-a às ferramentas que já utiliza.

Crucialmente, a eesel AI foi concebida para equipas que querem controlo e confiança. Possui um poderoso modo de simulação que lhe permite testar toda a sua configuração de IA em milhares dos seus próprios tickets passados. Pode ver exatamente como teria respondido, prever taxas de resolução e ajustar o seu comportamento num ambiente seguro (sandbox). Isto permite-lhe ficar completamente à vontade com o seu desempenho antes de automatizar uma única resposta voltada para o cliente, algo que a maioria das ferramentas incorporadas e concorrentes simplesmente não oferece.

Comece hoje a compreender os seus clientes com Intenções e Sentimentos

Saber o que os seus clientes querem (a sua intenção) e como se sentem (o seu sentimento) é a base do apoio ao cliente moderno e escalável. O que antes era um projeto complicado e caro está agora ao alcance de equipas de qualquer dimensão, graças a esta nova vaga de ferramentas de IA. O segredo é escolher uma plataforma que funcione com a sua configuração existente, aprenda com o conhecimento único da sua empresa e lhe dê o controlo de que precisa para automatizar com confiança.

Pare de adivinhar o que os seus clientes estão a tentar dizer. Com a eesel AI, pode configurar um agente de IA que compreende genuinamente Intenções e Sentimentos em apenas alguns minutos. Pode até simular o seu desempenho nos seus próprios dados para ver o potencial por si mesmo. Comece hoje o seu teste gratuito.