É segunda-feira de manhã. Um gestor de suporte pega no seu café, abre o help desk e é recebido por uma avalanche de tickets por atribuir. Passa a hora seguinte apenas a analisá-los, tentando descobrir quem fica com o quê, com base num mapa mental das competências dos agentes e da sua carga de trabalho atual. Soa-lhe familiar? Se já passou por isto, sabe que tem de haver uma forma melhor.
A resposta é a atribuição automatizada de tickets. É indispensável se quiser que a sua equipa de suporte cresça sem arrancar os cabelos. Trata-se de passar de suposições manuais para um sistema inteligente que entrega o ticket certo à pessoa certa, rapidamente.
Este guia irá orientá-lo em tudo o que precisa para configurar um "Fluxo de trabalho: Atribuir tickets automaticamente a um agente ou grupo específico". Começaremos com os métodos clássicos baseados em regras que encontra na maioria dos help desks e, em seguida, aprofundaremos uma abordagem mais poderosa, impulsionada por IA, que pode realmente mudar a forma como a sua equipa opera.
O que é a atribuição automatizada de tickets?
Então, o que é exatamente um fluxo de trabalho para atribuir tickets automaticamente? Pense nele como um sistema de triagem inteligente para o seu help desk que funciona em piloto automático. É um conjunto de regras que cria e que direciona os tickets de suporte recebidos para a pessoa ou equipa certa, sem que ninguém tenha de mexer uma palha.
Cada fluxo de trabalho de atribuição de tickets tem três partes simples que funcionam em conjunto:
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Gatilho: É o que dá o pontapé de saída. Geralmente, é a criação de um novo ticket, mas também pode ser a atualização ou reabertura de um ticket.
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Condição: Estes são os filtros pelos quais o ticket tem de passar. Pode definir condições com base em quase tudo, como o canal de origem (email, chat, etc.) ou palavras específicas no assunto.
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Ação: Este é o passo final onde o sistema faz o que lhe foi pedido. No nosso caso, a ação é atribuir o ticket a um agente ou equipa específicos.
O retorno é praticamente imediato. Verá tempos de resposta mais rápidos, menos trabalho manual fastidioso, uma carga de trabalho mais equilibrada em toda a sua equipa e uma experiência muito mais fluida para os seus clientes.
Métodos comuns para a atribuição automatizada de tickets
A maioria dos help desks, como o Zendesk ou o Freshdesk, tem ferramentas integradas para automatizar a atribuição de tickets. Geralmente, baseiam-se em alguns métodos comuns, baseados em regras, que são um bom ponto de partida. Vamos dar uma olhada.
Atribuição Round-robin: Para cargas de trabalho equilibradas
O método Round-robin é o mais simples que existe. Simplesmente distribui os tickets aos agentes um a um, em ciclo. O primeiro ticket vai para o Agente A, o segundo para o Agente B, o terceiro para o Agente C, e depois volta ao Agente A. É uma forma básica, mas justa, de garantir que todos recebem uma parte do trabalho.
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Ideal para: Equipas onde a maioria dos agentes tem competências semelhantes e o objetivo principal é apenas distribuir o volume de tickets de forma equitativa.
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Limitações: O maior problema aqui é que este método é completamente cego ao contexto. Não sabe se um agente está sobrecarregado com um único ticket muito difícil ou se os seus cinco tickets abertos são todos resoluções rápidas e simples.
Atribuição baseada na carga: Para prevenir o burnout
A atribuição baseada na carga é um pequeno avanço. Antes de atribuir um novo ticket, o sistema verifica a carga de trabalho atual de todos e entrega o novo ticket ao agente com menos tickets abertos. Isto ajuda a evitar que uma pessoa fique soterrada em trabalho enquanto outras esperam por algo para fazer.
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Ideal para: Equipas que lidam com uma mistura de perguntas simples e problemas mais complexos. Ajuda a evitar que as cargas de trabalho fiquem fora de controlo.
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Limitações: Embora seja melhor que o round-robin, ainda não é perfeito. Geralmente, apenas conta o número de tickets, não o esforço real envolvido. Um agente com dois tickets complexos pode estar muito mais ocupado do que um agente com cinco fáceis.
Atribuição baseada em competências ou regras: Para encaminhar para especialistas
Este é o método mais popular e flexível. Utiliza os detalhes do ticket, como o canal, o idioma, a empresa do cliente ou palavras-chave, para o enviar para o especialista ou equipa certa.
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Ideal para: Praticamente qualquer equipa que tenha funções especializadas. Se tiver diferentes níveis de suporte, especialistas em idiomas ou agentes que lidam com produtos específicos, isto encaminha o ticket para o sítio certo desde o início.
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Exemplo: Poderia configurar uma regra no Zendesk que dissesse: "Se um novo ticket vier do formulário de contacto 'Problemas de Faturação', atribua-o à equipa Financeira."
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Limitações: É geralmente aqui que as coisas começam a complicar-se. Este método é poderoso, mas também é incrivelmente rígido. Funciona apenas com base nas regras que escreve e, à medida que a sua empresa cresce, também cresce a dor de cabeça de gerir essas regras.
Os custos ocultos da atribuição tradicional baseada em regras
Embora estes métodos sejam uma melhoria enorme em relação ao trabalho manual, podem criar o seu próprio conjunto de problemas à medida que uma empresa cresce. O que começa como um punhado de regras simples pode rapidamente transformar-se numa confusão emaranhada.
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As suas regras tornam-se um castelo de cartas: À medida que adiciona novos produtos e a sua equipa muda, vai dar por si a adicionar cada vez mais regras. Antes que se aperceba, tem centenas delas, e ninguém sabe realmente o que todas fazem. Tornam-se frágeis, onde alterar uma pequena coisa pode, inesperadamente, quebrar outra.
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As regras não conseguem interpretar o ambiente: Os sistemas baseados em regras são muito literais. Conseguem detetar palavras-chave, mas não conseguem compreender o tom, a urgência ou a intenção real de um cliente. Um ticket com a palavra "faturação" pode ser uma simples pergunta sobre uma fatura, ou pode ser uma queixa furiosa de um cliente importante prestes a cancelar. Um sistema baseado em regras vê-os como iguais e pode encaminhar uma emergência com baixa prioridade.
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Precisam de supervisão constante: Os gestores de suporte acabam por se tornar jardineiros de regras a tempo inteiro, constantemente a construir, testar e a podar as suas automações. Cada nova funcionalidade ou problema comum significa mais um ajuste. Este é tempo que poderia ser gasto a treinar agentes ou a melhorar efetivamente a experiência do cliente.
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O sistema nunca fica mais inteligente: Esta é a maior falha. O sistema só sabe o que lhe diz. Não consegue aprender com resoluções passadas ou detetar novas tendências por si só. Está sempre um passo atrás, a tentar apanhar o ritmo.
Um fluxo de trabalho mais inteligente: atribuição de tickets impulsionada por IA
É aqui que entra em jogo uma solução mais moderna: usar inteligência artificial para lidar com todo o processo de triagem. A IA vai além da simples procura de palavras-chave para compreender o que um cliente está realmente a dizer, tornando o seu encaminhamento de tickets mais rápido, mais preciso e muito mais fácil de gerir.
Compreender a intenção, não apenas palavras-chave
Em vez de apenas procurar por palavras-chave, a IA consegue realmente ler o ticket como um humano faria. Capta subtilezas como o sentimento (o cliente está satisfeito ou irritado?), a urgência e o verdadeiro objetivo por trás da sua mensagem.
Uma ferramenta de IA como a eesel AI vai ainda mais longe ao aprender com o histórico da sua própria equipa. Analisa os seus tickets passados desde o primeiro dia para compreender o seu negócio, como os seus clientes falam e os problemas comuns que enfrentam. Isso significa que consegue distinguir imediatamente entre uma pergunta simples e um relatório de um bug crítico, mesmo que usem palavras semelhantes, e encaminhá-los para o sítio certo.
Automatizar as partes maçadoras da triagem
Uma IA verdadeiramente inteligente não se limita a atribuir tickets; pode tratar das tarefas administrativas aborrecidas que os seus agentes estão presos a fazer manualmente.
Por exemplo, o eesel AI Agent pode ser configurado para realizar toda uma série de ações antes mesmo de um humano pôr os olhos num ticket:
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Etiquetar o ticket com a categoria certa, como "relatório_de_bug" ou "questão_de_faturação".
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Definir a prioridade com base na urgência que a mensagem aparenta ter.
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Procurar informações do cliente noutro sistema (como verificar o estado de uma encomenda no Shopify) e adicioná-las como uma nota.
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Escalar o ticket diretamente para a equipa de desenvolvimento certa no Jira se for um bug crítico.
Uma captura de ecrã a mostrar o ecrã de personalização e fluxo de trabalho de ações no eesel AI, relevante para o fluxo de trabalho: Atribuir tickets automaticamente a um agente ou grupo específico.Isto transforma um fluxo de trabalho básico de atribuição numa máquina de triagem completa, algo que simplesmente não consegue construir com regras padrão sem muito trabalho de desenvolvimento personalizado e dispendioso.
Configuração em minutos, não em meses
Um dos maiores entraves dos sistemas de regras complexos é o tempo que demoram a construir. Em contraste, as ferramentas de IA modernas são projetadas para serem simples и self-service.
Com a eesel AI, pode conectar o seu help desk com apenas um clique. Sem longos discursos de vendas ou demonstrações obrigatórias para começar. O melhor de tudo é que pode usar o seu modo de simulação para testar como a IA teria lidado com milhares dos seus tickets passados antes de a ativar para clientes em tempo real. Isto permite-lhe ver exatamente como irá funcionar e dá-lhe confiança na sua configuração, algo que simplesmente não obtém com as ferramentas nativas de help desk.
O modo de simulação no eesel AI ajuda os utilizadores a testar o seu fluxo de trabalho para atribuir tickets automaticamente a um agente ou grupo específico antes de o ativarem.Atribuição de tickets no Zendesk: Regras nativas vs. IA
Como o Zendesk é tão popular, vale a pena comparar a sua automação integrada com o que uma ferramenta de IA pode fazer.
O fluxo de trabalho nativo do Zendesk:
O Zendesk usa uma mistura de Gatilhos (que são executados imediatamente) e Automações (que são executadas de forma agendada) para realizar tarefas. Para configurar a atribuição automática, tem de construir uma série de regras "se/então" baseadas em campos de ticket como canal, formulários ou etiquetas.
É um sistema capaz, mas fica responsável por mapear e construir cada cenário manualmente. Além disso, funcionalidades mais avançadas, como o verdadeiro encaminhamento baseado em competências, fazem frequentemente parte dos seus planos mais caros. O plano Zendesk Suite Professional, por exemplo, começa em $115 por agente/mês (faturado anualmente).
A vantagem do eesel AI:
Em vez de substituir as suas ferramentas, a eesel AI liga-se diretamente à sua conta Zendesk, e pode pô-la a funcionar em minutos. A grande diferença está na configuração: em vez de escrever dezenas de regras, basta conectar as suas fontes de conhecimento (como tickets passados e artigos da central de ajuda) e deixar a IA aprender por si só.
Isto dá-lhe um encaminhamento muito mais inteligente baseado no conteúdo real do ticket, e não apenas em alguns campos predefinidos. E o preço da eesel AI é direto e baseado no uso, pelo que os seus custos são previsíveis.
| Funcionalidade | Gatilhos Nativos do Zendesk | eesel AI |
|---|---|---|
| Lógica de Configuração | Regras manuais "Se/Então" que tem de construir | Aprende automaticamente com os seus tickets passados |
| Contexto | Baseado em campos fixos como etiquetas ou formulários | Compreende a intenção, o sentimento e a urgência |
| Tempo de Configuração | Horas ou dias, dependendo da complexidade | Minutos para conectar e configurar |
| Adaptabilidade | Precisa de atualizações manuais para cada novo problema | Aprende e adapta-se por si só |
| Simulação | Não há forma de testar em dados passados antes de ativar | Teste primeiro em milhares de tickets passados |
| Ações | Atribuir, alterar estado, adicionar etiquetas | Todas as ações nativas mais chamadas de API personalizadas |
O seu caminho para um fluxo de trabalho de atribuição mais inteligente
A atribuição de tickets baseada em regras é um ponto de partida decente. É muito melhor do que fazer tudo manualmente. Mas tem um limite. À medida que a sua empresa cresce, gerir essas regras pode tornar-se um trabalho a tempo inteiro, afastando os seus líderes de suporte de trabalho mais importante.
A triagem impulsionada por IA é realmente o próximo passo para equipas de suporte eficientes. É mais precisa, adapta-se à medida que cresce e liberta a sua equipa para se focar no que faz de melhor: resolver problemas complexos dos clientes. Um "fluxo de trabalho para atribuir tickets automaticamente a um agente ou grupo específico" impulsionado por IA não se trata apenas de ser mais rápido; trata-se de adicionar uma camada de inteligência que as regras por si só não conseguem igualar.
Pronto para ir além das regras frágeis? Veja como a eesel AI pode automatizar a sua atribuição e triagem de tickets com uma plataforma inteligente e self-service. Pode iniciar um teste gratuito ou agendar uma demonstração para a ver em ação.
Perguntas frequentes
As equipas pequenas podem começar com métodos básicos baseados em regras, como a atribuição round-robin ou baseada na carga de trabalho, disponíveis na maioria dos help desks. Estes proporcionam uma melhoria imediata em relação à distribuição manual, garantindo uma repartição mais justa dos tickets recebidos.
A implementação deste fluxo de trabalho leva a tempos de resposta mais rápidos e a um esforço manual reduzido para os gestores de suporte. Também equilibra as cargas de trabalho de forma mais eficaz em toda a equipa e melhora a experiência geral do cliente, encaminhando os tickets para o especialista certo rapidamente.
As empresas devem considerar a IA quando os seus sistemas baseados em regras se tornam demasiado complexos para gerir, ou quando precisam de uma compreensão mais detalhada da intenção do cliente para além das palavras-chave. A IA destaca-se quando as regras tradicionais se tornam frágeis e exigem manutenção constante à medida que o negócio cresce.
Ferramentas de IA modernas como o eesel AI são projetadas para uma configuração rápida e self-service, muitas vezes em minutos, conectando-se ao seu help desk existente. Elas aprendem com os seus dados históricos, minimizando a necessidade de criação manual de regras e configurações complexas.
Sim, soluções como o eesel AI são construídas para integrar-se perfeitamente com help desks populares como o Zendesk. Elas melhoram as capacidades do seu sistema existente sem o substituir, aproveitando a sua infraestrutura atual e os seus dados históricos.
A IA aprende com padrões nos seus tickets passados e consegue generalizar a partir desse conhecimento. Embora tenha o melhor desempenho em problemas familiares, muitas vezes consegue fazer atribuições inteligentes para casos novos com base na intenção и no contexto, adaptando-se de forma mais dinâmica do que conjuntos de regras rígidas.
As ferramentas nativas do Zendesk dependem de regras manuais "se/então" construídas por si, com base em campos fixos como etiquetas. Uma solução de IA, pelo contrário, aprende automaticamente com os seus dados históricos, compreendendo a intenção e o sentimento do cliente, e requer um tempo de configuração mínimo.
