Um guia para gerenciar e solucionar problemas de fluxos de trabalho de atribuição

Todos nós já passámos por isso. Um ticket de cliente de alta prioridade está na fila errada, totalmente invisível, e o cliente fica mais frustrado a cada segundo. É um sinal clássico de um fluxo de trabalho de atribuição defeituoso, e é um problema muito maior do que um simples contratempo.

Quando os tickets vão para o lugar errado, obtém tempos de resposta mais lentos, clientes insatisfeitos e uma equipa confusa. É um enorme entrave à eficiência de todos. O mais curioso é que o culpado é geralmente o sistema que deveria ter evitado todo este caos: os seus fluxos de trabalho manuais baseados em regras. À medida que a sua empresa cresce, essa complexa teia de lógica "se isto, então aquilo" começa a tornar-se frágil e a quebrar-se facilmente.

Este artigo é o seu guia prático para colocar as coisas de volta nos eixos. Vamos analisar como gerir e resolver problemas nos seus atuais fluxos de trabalho de atribuição. Depois, veremos uma forma mais inteligente, alimentada por IA, de ir além de apenas corrigir regras e começar realmente a prevenir problemas.

O que são fluxos de trabalho de atribuição?

Um fluxo de trabalho de atribuição é basicamente o conjunto de regras que envia os tickets de suporte ou pedidos de TI recebidos para a pessoa ou equipa certa. Pense nele como o polícia de trânsito digital do seu help desk, garantindo que todas as perguntas chegam onde precisam de ir sem causar um grande engarrafamento.

Quando funcionam, são um salva-vidas para qualquer equipa de suporte ou de TI. Tornam as coisas mais eficientes, aceleram os tempos de primeira resposta, ajudam a equilibrar as cargas de trabalho e mantêm a satisfação do cliente elevada.

Na maioria das vezes, estes fluxos de trabalho são construídos com lógica rígida dentro de help desks como Zendesk ou Intercom. Pode configurar uma regra como, "Se um ticket tiver a palavra 'reembolso', envie-o para a equipa de Faturação." Isso é ótimo para coisas simples, mas o verdadeiro problema é que, à medida que o seu negócio cresce, estes sistemas de regras tornam-se incrivelmente complicados, frágeis e um verdadeiro pesadelo para manter.

Armadilhas comuns

Até os sistemas baseados em regras mais cuidadosamente planeados podem dar errado. Quando isso acontece, é frequentemente devido a alguns problemas comuns que são uma verdadeira dor de cabeça para rastrear. Aqui estão os suspeitos do costume quando os seus fluxos de trabalho de atribuição não se estão a comportar como deveriam.

As suas regras estão a entrar em conflito umas com as outras

Esta é a causa número um de dores de cabeça com fluxos de trabalho. Você tem um monte de regras de automação que acidentalmente se atropelam umas às outras. Por exemplo, um fluxo de trabalho que atribui tickets com base numa palavra-chave (como "fatura") pode colidir com outro que atribui com base no plano de subscrição do cliente. O resultado? Os tickets acabam na fila errada, são atribuídos a duas equipas ao mesmo tempo, ou simplesmente ficam lá, por atribuir. Assim que começa a adicionar mais lógica aninhada de E/OU, torna-se quase impossível adivinhar como todas as regras irão interagir.

Mau timing e dados em falta

Os fluxos de trabalho podem facilmente falhar se forem executados antes de toda a informação necessária estar no ticket. Isto acontece muito quando os dados do ticket são adicionados por outra aplicação ou por uma automação separada que corre alguns segundos depois.

Imagine que tem um fluxo de trabalho que encaminha tickets com base num campo "Região do Cliente". Se esse campo só for preenchido após a criação do ticket, o fluxo de trabalho é executado com um campo vazio e falha. O ticket fica perdido na fila geral e ninguém sabe porquê.

Simples erro humano na configuração

Às vezes, o problema é apenas um simples erro. Um erro de digitação numa palavra-chave, uma condição mal colocada, ou o uso do tipo de público errado pode fazer com que todo um fluxo de trabalho falhe. Um exemplo clássico é configurar uma regra para "Utilizadores" quando a conversa é de um "Lead", uma distinção que muitos sistemas de help desk fazem. Outro deslize comum é usar condições super restritas como "é exatamente" em vez de outras mais flexíveis como "contém", o que pode fazer com que a regra não apanhe tickets com ligeiras variações na mensagem do cliente.

Informações de equipa e agentes desatualizadas

Os seus fluxos de trabalho são tão inteligentes quanto os dados da equipa que utilizam. O que acontece quando um fluxo de trabalho tenta atribuir um ticket a um agente que acabou de sair da empresa? Ou a uma equipa onde todos estão definidos como "ausentes"? O ticket fica preso. Os sistemas de atribuição rotativa (round-robin) são especialmente propensos a isto. Se não forem mantidos atualizados, as filas ficam congestionadas e os tickets podem ficar sem resposta durante horas.

Uma estrutura para resolver problemas em fluxos de trabalho de atribuição

Quando um fluxo de trabalho de atribuição falha, precisa de o corrigir rapidamente. Em vez de alterar regras aleatoriamente e esperar pelo melhor, pode seguir este processo direto para descobrir o que está errado e resolver a situação.

Passo 1: Tenha uma visão clara da sua configuração

Primeiro, precisa de saber com o que está a trabalhar. Se não tiver um, crie um documento simples ou uma folha de cálculo que liste todos os seus fluxos de trabalho de atribuição ativos. Para cada um, anote o seu propósito, o que o aciona, as suas condições e o que faz. Este mapa será a sua única fonte de verdade.

De seguida, certifique-se de que alguém é responsável por cada fluxo de trabalho. Cada fluxo de trabalho deve ter um proprietário designado que é responsável por mantê-lo em bom estado. Quando algo falha, todos devem saber exatamente a quem recorrer.

Passo 2: Faça de detetive e diagnostique o problema

Agora é hora de descobrir o que correu mal. Comece por rastrear o percurso do ticket. A maioria dos help desks tem ferramentas como um registo de execução ou um histórico de eventos do ticket. Use-as para ver exatamente quais regras foram executadas num ticket mal encaminhado e quais falharam ou foram ignoradas. Isto dar-lhe-á um rasto de migalhas para seguir.

Passo 3: Corrija e teste (corretamente)

Depois de encontrar o problema, avance e aplique a correção. Isso pode significar corrigir a lógica, ajustar o timing ou atualizar os critérios de acionamento.

Mas não pare por aí. A parte mais importante deste passo é testar além do problema original. Execute alguns testes para outros cenários comuns para garantir que a sua correção não criou acidentalmente um novo problema noutro lugar. Esta é uma das grandes desvantagens de corrigir as coisas manualmente: é impossível verificar todas as possibilidades, e muitas vezes acaba por jogar um frustrante jogo de apagar fogos.

Uma abordagem mais inteligente: automação alimentada por IA

Corrigir constantemente sistemas frágeis baseados em regras é um trabalho reativo e que consome muito tempo. Uma abordagem mais moderna, alimentada por IA, permite que mude de gerir lógicas complicadas para obter melhores resultados, parando os problemas antes mesmo que possam começar.

Deixe a IA aprender com o seu histórico, não com as suas regras

Em vez de construir manualmente centenas de regras, plataformas como a eesel AI conectam-se ao seu help desk e aprendem com milhares de tickets passados da sua equipa. A IA descobre automaticamente as nuances de como os seus agentes encaminham, etiquetam e resolvem diferentes tipos de solicitações.

A eesel AI aprende com o histórico de tickets passados, o que ajuda a gerir e a resolver problemas em fluxos de trabalho de atribuição de forma mais eficaz.

Isto elimina completamente a necessidade de criar e manter dezenas de regras complexas de "se-então". A IA aprende os padrões da sua equipa naturalmente e adapta-se à medida que o seu negócio e os problemas dos clientes mudam, tudo sem que precise de atualizar uma única coisa.

Teste com confiança usando a simulação

Uma das maiores dores de cabeça com os fluxos de trabalho tradicionais é não poder testá-los em segurança antes de serem ativados. É aqui que o modo de simulação da eesel AI é realmente útil. Antes de ligar a IA, pode executá-la nos seus dados históricos de tickets num ambiente seguro e isolado (sandbox).

O modo de simulação na eesel AI permite testar alterações em segurança antes de serem ativadas, uma forma mais inteligente de gerir e resolver problemas em fluxos de trabalho de atribuição.

Isto dá-lhe uma pré-visualização clara de como a IA teria funcionado, com previsões precisas sobre taxas de automação e poupança de custos. Pode afinar o comportamento da IA antes que ela toque num ticket de cliente real, o que elimina todo o risco e adivinhação do lançamento de um novo fluxo de trabalho.

Vá além do encaminhamento com ações personalizadas e conhecimento unificado

Um sistema verdadeiramente inteligente faz mais do que apenas atribuir tickets. O Agente de IA da eesel pode ser configurado com ações personalizadas para realizar tarefas em toda a sua pilha tecnológica. Imagine uma IA que pode procurar informações de pedidos no Shopify, verificar o estado de uma subscrição no seu sistema de faturação, ou criar um relatório de bug no Jira Service Management, tudo por conta própria.

Com a eesel AI, pode criar ações personalizadas em diferentes sistemas, o que simplifica a forma como gere e resolve problemas em fluxos de trabalho de atribuição.

Além disso, ao extrair conhecimento de todas as suas fontes, não apenas do seu centro de ajuda, mas também de wikis internos no Confluence, documentos de projeto no Google Docs, e até mesmo de conversas passadas no Slack, a IA tem o contexto completo. Isto reduz os erros de encaminhamento e garante que cada decisão é baseada na história completa.

Comece de forma simples e dimensione

Adotar a IA não tem de ser um projeto massivo, de tudo ou nada. Com a eesel AI, está no controlo total. Pode começar por configurar a IA para lidar com apenas um ou dois tipos de tickets simples e de alto volume, como reposições de palavra-passe ou pedidos de reembolso.

Todo o resto pode ser enviado automaticamente para um agente humano. Isto permite que a sua equipa ganhe confiança no sistema e prove o valor da IA com uma implementação gradual e sem riscos. Pode escalar a sua automação a um ritmo que faça sentido para o seu negócio.

Pare de corrigir fluxos de trabalho, comece a automatizar como gere e resolve problemas em fluxos de trabalho de atribuição

Gerir fluxos de trabalho de atribuição baseados em regras à moda antiga é um ciclo interminável de construir, quebrar e consertar. Estes sistemas são frágeis por natureza, uma dor de cabeça para manter, e simplesmente não escalam bem à medida que as suas necessidades de suporte se tornam mais complexas.

A automação alimentada por IA é um jogo completamente diferente. Em vez de ficar preso a manter lógicas complicadas, pode focar-se em obter melhores resultados para os seus clientes. Uma IA inteligente aprende com os seus dados, permite-lhe testar alterações em segurança e lida com o trabalho aborrecido de encaminhamento e triagem com uma precisão difícil de bater.

Antes de passar mais uma hora a vasculhar registos para consertar um fluxo de trabalho quebrado, veja como uma plataforma como a eesel AI pode gerir as suas atribuições, triagem e resoluções por si. Pode configurar tudo em minutos e começar a construir um sistema de suporte que não está apenas consertado, mas pronto para o futuro.