Como usar um bot do Intercom para pré-qualificar devoluções e depois criar um ticket (e uma forma mais simples)

Se você gere uma loja de e-commerce, sabe que as devoluções fazem parte do negócio. Mas gerir o fluxo constante de pedidos pode parecer um trabalho a tempo inteiro por si só. É um trabalho repetitivo que consome o dia da sua equipa de suporte e os afasta de clientes com problemas mais complexos.

A automação é a solução óbvia. O sonho é ter um sistema que filtre os pedidos não elegíveis, recolha toda a informação necessária logo à partida e, em seguida, entregue um ticket organizado e pronto a ser tratado à sua equipa. Embora seja definitivamente possível construir um fluxo de trabalho para isto utilizando ferramentas como o Intercom, nem sempre é tão simples como parece no papel.

Neste post, vamos explicar como configurar um bot do Intercom para esta tarefa específica. Mas, mais importante, vamos ser realistas sobre os obstáculos comuns que pode encontrar, como lidar com integrações e custos inesperados, e mostrar-lhe uma forma muito mais direta de o fazer.

Compreender as ferramentas de automação do Intercom

O mundo da automação do Intercom é construído em torno de dois protagonistas principais: o seu Agente de IA, Fin, e os seus Bots Personalizados, mais tradicionais e baseados em regras. Ambos são concebidos para conversar com os visitantes do site, responder a perguntas comuns, qualificar leads e enviar conversas para as pessoas certas.

O Fin é a IA mais inteligente da dupla, capaz de lidar com conversas bastante complexas e resolver problemas por si só. É poderoso, mas vem com um preço baseado na resolução, sobre o qual falaremos mais adiante. Por outro lado, os Bots Personalizados são o que normalmente usaria para um processo específico e passo a passo, como pré-qualificar devoluções. Constrói-os com um conjunto de regras e caminhos de ramificação para guiar um utilizador do ponto A ao ponto B.

Ambas as ferramentas são projetadas para funcionar melhor dentro do ecossistema do Intercom. Isto é ótimo se estiver totalmente investido na plataforma deles, mas pode criar algumas dores de cabeça se o seu bot precisar de comunicar com outras aplicações ou extrair dados de fontes externas.

Como construir um bot de devoluções no Intercom

Então, o que é realmente necessário para construir este bot? O processo envolve delinear a conversa, construir a lógica no Intercom e, em seguida, colocá-lo online. Vamos percorrer o processo.

Passo 1: Mapear o fluxo da conversa

Primeiro que tudo, precisa de escrever o guião de toda a conversa. Pense em que informações são absolutamente necessárias de recolher antes mesmo de um ticket de devolução ser criado.

O seu fluxo provavelmente será algo assim:

1. O bot inicia com uma saudação amigável e confirma que o cliente quer iniciar uma devolução.

2. De seguida, pede as informações básicas, como o número da encomenda e o e-mail do cliente.

3. Depois, pergunta por que o item está a ser devolvido (por exemplo, tamanho errado, danificado, simplesmente mudou de ideias). Estes são dados super úteis para rastrear problemas de produtos mais tarde.

4. Aqui está a parte complicada: o bot deve verificar o pedido em relação à sua política de devoluções real (por exemplo, a encomenda foi feita nos últimos 30 dias?). Este é muitas vezes o passo mais difícil de automatizar dentro de um sistema fechado.

5. Se tudo parecer correto, o bot cria um ticket de suporte e informa o cliente sobre os próximos passos.

6. Se a devolução não for elegível, o bot precisa de explicar porquê, encaminhá-los para a sua política e talvez oferecer uma forma de falar com um humano se as coisas se complicarem.

Passo 2: Configurar o bot personalizado

Com o seu guião em mãos, entraria no construtor de Bots Personalizados do Intercom. É um editor visual onde cria os diferentes caminhos de conversação com base no mapa que acabou de fazer. Irá configurar regras que despoletam perguntas específicas com base na resposta do cliente.

Uma vista do construtor de fluxos de trabalho visual do Intercom, onde um utilizador pode configurar um bot personalizado para devoluções.

O grande final deste fluxo de trabalho é a ação: criar um novo ticket. Pode dizer ao bot para atribuir automaticamente este ticket à sua equipa de devoluções, adicionar etiquetas como "Pedido de Devolução" e definir a sua prioridade. O objetivo é que, quando um agente finalmente vir o ticket, tenha todo o contexto de que precisa sem uma única troca de e-mails.

Passo 3: Treinar e implementar o bot

Uma vez construído, tem de o testar. Clique em todos os caminhos para se certificar de que não há becos sem saída ou ciclos estranhos. Quando se sentir confiante, pode publicá-lo. Vai querer ficar de olho no seu desempenho, embora possa ser difícil saber como ele lidará com todos os cenários do mundo real sem um ambiente de teste adequado.

Desafios com a configuração nativa do Intercom

Construir um bot básico de devoluções no Intercom é uma coisa. Torná-lo inteligente, eficiente e não uma enorme dor de cabeça é outra. As equipas frequentemente deparam-se com alguns obstáculos comuns que podem fazer descarrilar todo o projeto.

Custos imprevisíveis

Para obter as respostas mais inteligentes e humanas, vai querer contar com a IA Fin do Intercom. O senão? O Intercom cobra 0,99 $ por cada resolução que o Fin trata. Embora possa não parecer muito, pense nas suas épocas de pico. Após uma promoção de feriado, pode estar a processar centenas ou mesmo milhares de devoluções. Essas cobranças de 99 cêntimos acumulam-se incrivelmente rápido, deixando-o com uma fatura difícil de prever e que o penaliza por crescer.

Acesso limitado a conhecimento externo

Este é provavelmente o maior obstáculo. Um bot padrão do Intercom está basicamente preso no seu próprio pequeno mundo. Para pré-qualificar verdadeiramente uma devolução, o seu bot precisa de ver a data da encomenda no Shopify, verificar as regras de elegibilidade no seu Google Doc, ou procurar o histórico de compras de um cliente no seu CRM.

Fazer com que um bot do Intercom aceda a esse tipo de informação externa em tempo real geralmente significa trabalho de API personalizado, o que implica envolver programadores. Sem isso, o seu bot não está realmente a "qualificar" nada; está apenas a fazer uma lista de perguntas.

Este diagrama ilustra como um bot nativo como o do Intercom tem fontes de conhecimento limitadas em comparação com uma IA agnóstica.

A mentalidade de "arrancar e substituir"

A automação do Intercom está no seu melhor quando todo o seu mundo de suporte é Intercom: o help desk deles, a base de conhecimento deles, o mensageiro deles. Se a sua equipa já está satisfeita a usar um help desk diferente como o Zendesk ou o Freshdesk, está preso. Ou tem de migrar toda a sua operação ou viver com um sistema desajeitado e desconectado. Ele não se sobrepõe simplesmente às ferramentas que já conhece e adora.

Difícil de testar com segurança

O que acontece se o seu bot estiver configurado incorretamente? Pode acabar por irritar os clientes com uma lógica quebrada ou criar uma onda de tickets confusos para a sua equipa. O risco de implementar um bot sem testes aprofundados é que não saberá como ele realmente se comporta até estar online com clientes reais. O Intercom não tem um modo de simulação integrado que lhe permita testar o seu bot contra milhares dos seus tickets passados, por isso está mais ou menos a voar às cegas.

O modelo de preços do Intercom explicado

Para realmente entender a questão do custo, ajuda ver como os planos do Intercom são estruturados. Eles cobram por pessoa, mas a poderosa automação de IA vem com essa taxa extra baseada no uso.

Para usar o Fin, o Agente de IA deles, precisa de pelo menos um lugar pago num plano. Depois, para além desse custo mensal do lugar, paga por cada resolução bem-sucedida.

Plano	Preço por Lugar/mês (Anual)	Custo do Agente de IA Fin	Funcionalidades Principais
Essential	29 $	0,99 $ por resolução	Caixa de Entrada Partilhada, Centro de Ajuda, Relatórios Básicos
Advanced	85 $	0,99 $ por resolução	Fluxos de Trabalho, Várias Caixas de Entrada, Round Robin
Expert	132 $	0,99 $ por resolução	SSO, SLAs, Suporte Multimarca

Essa taxa de 0,99 $ pode parecer pequena numa página de preços, mas para uma tarefa de alto volume como as devoluções, cria um custo variável que é um pesadelo para orçamentar.

Uma forma mais simples de automatizar devoluções com a eesel AI

As dores de cabeça que vêm com as ferramentas nativas abriram a porta para uma abordagem mais inteligente e flexível. Em vez de uma plataforma que lhe pede para "arrancar e substituir" tudo, a eesel AI funciona como uma camada inteligente que se liga diretamente às ferramentas que já tem, incluindo Intercom, Zendesk e Shopify. Foi construída para resolver exatamente os problemas que acabámos de abordar.

Entre em funcionamento em minutos com integrações de um clique

Começar com a eesel AI é surpreendentemente simples. Pode ligá-la ao seu help desk e fontes de conhecimento em poucos cliques, sem necessidade de projetos de API complicados. É uma plataforma verdadeiramente self-service, o que significa que pode configurar, personalizar e lançar o seu bot de devoluções por conta própria, sem ter de passar por uma demonstração de vendas obrigatória apenas para ter acesso.

Unifique o seu conhecimento para uma qualificação mais inteligente

É aqui que a eesel AI realmente muda o jogo. Pode treiná-la com todo o seu conhecimento disperso de uma só vez: a sua política de devoluções oficial que vive num Google Doc, os detalhes dos seus produtos no Shopify, e até os resultados de milhares de tickets de devolução passados.

Isto significa que o seu bot não segue apenas um guião rígido. Ele realmente compreende as nuances das suas políticas e pode pré-qualificar devoluções com precisão com base em informações em tempo real. Pode responder a perguntas como: "Posso devolver um item de venda final se chegou danificado?" com uma resposta que está realmente correta para o seu negócio.

Teste com confiança usando o modo de simulação

Lembra-se daquele medo de implementar um bot sem saber como ele se vai comportar? A eesel AI resolve isso com um poderoso modo de simulação. Antes de o seu bot conversar com um cliente real, pode executá-lo contra milhares dos seus tickets de suporte históricos.

Verá exatamente como ele teria respondido, qual teria sido a sua taxa de resolução e onde poderia ter lacunas no seu conhecimento. Isto permite-lhe ajustar o seu desempenho e implementá-lo com total confiança, sabendo que está pronto para o que quer que os seus clientes lhe apresentem.

Assuma o controlo com ações personalizáveis e preços previsíveis

Com a eesel AI, um bot pode fazer mais do que apenas conversar. Pode configurar ações personalizadas que lhe permitem verificar o estado de uma encomenda no Shopify, verificar o nível de fidelidade de um cliente no seu CRM ou criar um ticket com campos personalizados específicos preenchidos.

E o melhor de tudo, os preços são completamente transparentes e previsíveis. Os planos da eesel AI são baseados no seu uso geral, sem taxas por resolução. A sua fatura não vai disparar de repente após uma época movimentada, para que possa escalar a sua automação sem surpresas financeiras.

Automatize de forma mais inteligente, não mais difícil

Automatizar o seu processo de devoluções é uma das maiores vitórias que pode obter para a sanidade e eficiência da sua equipa de suporte. Embora ferramentas como o Intercom ofereçam um ponto de partida, também podem introduzir novas dores de cabeça, desde custos imprevisíveis a limites técnicos frustrantes.

Plataformas de IA modernas como a eesel AI oferecem um caminho mais flexível, poderoso e económico. Ao trabalhar com as ferramentas que já tem e ao dar-lhe o poder de testar tudo minuciosamente, permitem-lhe construir fluxos de trabalho inteligentes que realmente resolvem problemas em vez de criar novos. Pode libertar a sua equipa, dar respostas mais rápidas aos clientes e voltar a focar-se no crescimento do seu negócio.

Pronto para ver como pode automatizar facilmente devoluções e outras tarefas de suporte repetitivas? Experimente a eesel AI gratuitamente ou agende uma demonstração para ver o modo de simulação em ação.