Sejamos honestos, uma manhã de segunda-feira numa fila de suporte pode ser difícil. Quando está a encarar uma caixa de entrada que é uma confusão caótica de pedidos, cada ticket parece um mistério. É um bug urgente? Uma simples questão de faturação? Uma ideia para uma nova funcionalidade? Sem algum tipo de sistema, tem de ler cada um deles só para perceber do que se trata, quanto mais quem o deve tratar.
Se isto lhe soa remotamente familiar, conhece a dor de cabeça de uma fila de suporte desorganizada. O primeiro e mais importante passo para trazer alguma ordem a esse caos é a etiquetagem de tickets. É assim que transforma uma pilha desarrumada de conversas numa operação de suporte limpa, eficiente e escalável.
Neste guia, vamos abordar os fundamentos de Trabalhar com etiquetas de tickets, começando com as melhores práticas que todas as equipas devem usar. Depois, seremos realistas sobre as limitações de fazer as coisas à moda antiga. Mais importante, veremos como as ferramentas modernas de IA estão a mudar o jogo, transformando a etiquetagem de uma tarefa manual num fluxo de trabalho inteligente e automatizado.
O que é a etiquetagem de tickets?
De forma simples, a etiquetagem de tickets é apenas o ato de adicionar rótulos ou palavras-chave aos tickets de suporte. O objetivo é categorizá-los, definir prioridades e acompanhar o que está a acontecer. Pense nisso como colocar etiquetas em pastas de arquivo; está a adicionar contexto para que um agente possa entender um problema num relance e um gestor possa identificar tendências sem ler milhares de tickets individuais.
Um bom sistema de etiquetagem dá-lhe uma visão rápida do que está a acontecer no seu mundo de suporte. Aqui estão alguns exemplos comuns de como as equipas os usam:
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Por Tipo de Problema: "relatorio-de-bug", "solicitacao-de-funcionalidade", "questao-de-faturacao"
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Por Prioridade: "urgente", "prioridade-alta", "prioridade-baixa"
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Por Cliente: "cliente-vip", "novo-cliente", "empresa"
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Por Estado: "aguardando-resposta-do-cliente", "pendente-de-revisao", "escalado"
Com etiquetas como estas, uma longa lista de assuntos de tickets começa a parecer-se mais com uma base de dados estruturada e pesquisável de conversas de clientes.
Melhores práticas para etiquetagem manual
Antes de poder saltar para a automação, precisa de uma base sólida. Quer esteja a etiquetar tickets manualmente ou a usar uma IA para o fazer, estas práticas fundamentais são essenciais para construir um sistema que realmente funcione.
Crie uma estrutura de etiquetagem consistente e clara
A regra de ouro aqui é a consistência. Se um agente usa "problema-produto" e outro usa "problema_produto", os seus relatórios já vão estar distorcidos. A maneira mais fácil de colocar todos na mesma página é criar um documento partilhado (uma página no Confluence ou um simples Google Doc funciona muito bem) que lista todas as suas etiquetas aprovadas e o que elas significam. Este documento torna-se a fonte de verdade da sua equipa.
Mantenha as etiquetas simples, mas descritivas
Deve evitar etiquetas que sejam demasiado vagas ou demasiado específicas. Uma etiqueta como "diversos" é basicamente um buraco negro. Ao mesmo tempo, algo como "utilizador-nao-conseguiu-iniciar-sessao-devido-a-atraso-no-email-de-recuperacao-de-senha" é apenas um segundo resumo do ticket. O ponto ideal é uma etiqueta que seja instantaneamente compreensível. Por exemplo, "problema-login-recuperacao-senha" diz-lhe exatamente qual é o problema sem ser complicado.
Use automação baseada em regras sempre que possível
A maioria dos help desks modernos como o Zendesk ou o Freshdesk têm alguma automação básica incorporada. Estas ferramentas geralmente funcionam com uma lógica simples de "se/então". Por exemplo, poderia configurar uma regra que diz: SE o assunto de um ticket contiver a palavra "reembolso", ENTÃO adicione a etiqueta "pedido-de-reembolso". Este é um ótimo primeiro passo para reduzir algum do trabalho manual e poupar alguns cliques aos seus agentes em tickets comuns. É um bom começo, mas como veremos, tem algumas lacunas sérias.
Reveja e atualize regularmente o seu sistema de etiquetagem
O seu negócio muda, e o seu sistema de etiquetagem também deve mudar. Quando lança novos produtos ou funcionalidades, novos tipos de problemas de clientes surgirão. É uma boa ideia auditar as suas etiquetas a cada trimestre. Procure por etiquetas que ninguém mais usa e arquive-as. Veja se novos problemas recorrentes precisam das suas próprias etiquetas dedicadas. Isto mantém o seu sistema limpo e genuinamente útil.
Onde a etiquetagem manual e as regras simples falham
Embora seguir estas melhores práticas seja um ótimo começo, qualquer equipa que dependa exclusivamente da etiquetagem manual e da automação simples baseada em regras acabará por esbarrar numa parede. Mesmo os sistemas tradicionais mais organizados têm alguns problemas centrais que os impedem de escalar.
A etiquetagem manual leva a erro humano e inconsistência
Sejamos realistas: os agentes de suporte são pessoas ocupadas. O seu trabalho principal é ajudar os clientes, não realizar tarefas administrativas. Quando as coisas ficam agitadas, é fácil esquecer uma etiqueta, escolher a errada ou cometer um erro de digitação (todos já vimos "questão-de-fatruação" antes). Cada um destes pequenos erros diminui a qualidade dos seus dados, tornando os seus relatórios menos fiáveis e escondendo a verdadeira história por trás dos seus pedidos de suporte. A etiquetagem manual leva a erro humano e inconsistência.
A automação baseada em regras não consegue entender nuances
As regras baseadas em palavras-chave são rígidas. Elas não entendem o contexto. Um cliente pode usar a palavra "reembolso" porque está a perguntar sobre a sua política de reembolso para uma compra futura, não porque está realmente a exigir o seu dinheiro de volta. Mas uma regra simples provavelmente irá aplicar a etiqueta "pedido-de-reembolso" de qualquer maneira, enviando-o para a pessoa errada e desperdiçando tempo. Estes sistemas não conseguem entender a intenção, o sarcasmo ou frases complexas, o que leva a muitos tickets mal categorizados.
A manutenção de regras torna-se um trabalho a tempo inteiro
À medida que a sua empresa cresce, a complexidade das suas necessidades de suporte também aumenta. O que começa como um punhado de regras de automação pode rapidamente escalar para dezenas, e depois centenas. Antes que se aperceba, tem uma teia emaranhada de gatilhos e condições que é frágil e uma dor de cabeça para atualizar. Muitas vezes, cabe a uma pobre alma passar horas a construir e a manter estes fluxos de trabalho frágeis, afastando-a de trabalhos mais importantes.
Um caminho mais inteligente: Usar IA para a etiquetagem de tickets
É aqui que as coisas se tornam interessantes com a IA. Não se trata de substituir a sua estratégia, mas de lhe dar uma grande atualização. As ferramentas alimentadas por IA conseguem entender o contexto e a intenção por trás das palavras de um cliente, indo muito além da simples correspondência de palavras-chave. Uma ferramenta como a eesel AI pode ligar-se diretamente ao seu helpdesk existente e trazer automação inteligente para o seu fluxo de trabalho sem precisar de um projeto de implementação de seis meses.
A IA entende o contexto para aplicar as etiquetas certas, sempre
Os modelos modernos de IA já viram milhões de conversas de atendimento ao cliente, por isso sabem a diferença entre alguém a perguntar sobre uma política e alguém que está genuinamente chateado. Mas fica ainda melhor. A eesel AI vai um passo além ao treinar com os seus próprios tickets de suporte históricos. Desde o primeiro dia, aprende os problemas específicos do seu produto e as formas únicas como os seus clientes falam. Isto leva a um nível de precisão na etiquetagem que os sistemas rígidos baseados em regras simplesmente não conseguem igualar.
A eesel AI treina com os seus tickets de suporte anteriores para entender a linguagem do cliente e melhorar a precisão ao Trabalhar com etiquetas de tickets.A IA não apenas etiqueta, ela age
Mas eis o que realmente faz a diferença: para uma IA, uma etiqueta não é o fim da história, é o início de um fluxo de trabalho. Em vez de apenas rotular um ticket, um sistema alimentado por IA pode dar o próximo passo lógico por si só.
Eis como isso se parece no mundo real:
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Se a IA vê que um ticket é um "relatorio-de-interrupcao-urgente", pode fazer mais do que apenas etiquetá-lo. Pode escalá-lo instantaneamente para o canal da equipa de engenharia no Slack.
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Se um ticket é uma "faq-comum-nivel-1", a IA pode extrair a resposta certa da sua base de conhecimento, responder ao cliente e fechar o ticket automaticamente.
Isto é exatamente para o que o produto AI Triage da eesel AI foi concebido. Permite-lhe decidir que tipos de tickets são totalmente automatizados e quais são encaminhados para um humano, dando-lhe a combinação perfeita de eficiência e toque pessoal.
Um fluxo de trabalho automatizado na eesel AI a mostrar como a etiquetagem alimentada por IA pode acionar ações como escalar tickets ou enviar respostas automáticas.A IA ajuda-o a identificar e a colmatar lacunas de conhecimento
Um sistema verdadeiramente inteligente não se limita a fazer o trabalho; dá-lhe insights para melhorar toda a sua operação. Se a IA está constantemente a etiquetar tickets com "solicitacao-funcionalidade-modo-escuro", isso é um sinal poderoso e baseado em dados que pode levar diretamente à sua equipa de produto.
eesel AI também pode ajudá-lo a construir o seu suporte de autoatendimento. Analisa tickets resolvidos com sucesso e gera automaticamente rascunhos de artigos para a sua base de conhecimento. Isto ajuda-o a identificar e a preencher rapidamente lacunas no seu centro de ajuda com respostas que comprovadamente resolvem problemas reais dos clientes.
O painel da eesel AI identifica lacunas de conhecimento a partir dos tickets de suporte, ajudando as equipas a melhorar as suas opções de autoatendimento.Como os diferentes métodos de etiquetagem se comparam
Embora muitos help desks estejam a começar a oferecer as suas próprias funcionalidades de IA, estas ferramentas estão frequentemente bloqueadas nos planos empresariais mais caros e podem ser bastante limitadas. Podem ser capazes de sugerir etiquetas, mas muitas vezes carecem da poderosa automação de fluxo de trabalho que se conecta a outras aplicações e realmente poupa tempo à sua equipa.
eesel AI foi construída para oferecer esse poder de uma forma mais acessível e previsível. A etiquetagem e a triagem alimentadas por IA são funcionalidades centrais, não extras caros. O nosso preço é baseado no uso, por isso cresce consigo. E talvez o mais importante, a eesel AI não tem taxas por resolução. A sua fatura não vai disparar de repente após um mês movimentado. É uma plataforma simples e de autoatendimento que pode configurar em minutos, uma agradável mudança em relação a plataformas que exigem demonstrações e chamadas de vendas só para começar.
| Funcionalidade | Help Desk Típico (ex: Zendesk, Freshdesk) | eesel AI |
|---|---|---|
| Etiquetagem Básica | Disponível na maioria dos planos | Incluído |
| Automação Baseada em Regras | Muitas vezes requer planos de nível superior (ex: Profissional/Empresarial) | Incluído |
| Etiquetagem Alimentada por IA | Limitada ou requer extras caros | Funcionalidade central, treinada com os seus dados |
| Ações Personalizadas (chamadas de API) | Tipicamente requer o plano empresarial mais alto e trabalho de programador | Incluído no plano Business, configuração self-service |
| Simulação e Testes | Não disponível ou muito limitada | Simulação poderosa em tickets históricos |
| Modelo de Preços | Por agente, com funcionalidades escalonadas por plano | Baseado no uso, sem taxas por resolução |
A funcionalidade de simulação na eesel AI permite que as equipas testem as suas regras de automação em dados históricos antes de as ativarem.A importância de Trabalhar com etiquetas de tickets
Uma boa etiquetagem de tickets é a base de qualquer equipa de suporte ao cliente eficiente. Embora os processos manuais e as regras básicas sejam um bom ponto de partida, acabam por criar mais trabalho, levar a dados desorganizados e simplesmente não conseguem acompanhar um negócio em crescimento.
A automação alimentada por IA é a forma de quebrar essa barreira. Ela cria um sistema que não é apenas mais preciso, mas também mais inteligente. Ao ir além de simples rótulos para ações automatizadas e insights baseados em dados, pode libertar a sua equipa de trabalho administrativo entediante e deixá-los focar-se no que fazem de melhor: proporcionar experiências de cliente fantásticas.
Pronto para ir além da etiquetagem manual e das regras frágeis? eesel AI integra-se no seu helpdesk existente para fornecer etiquetagem, triagem e automação poderosas, impulsionadas por IA. Pode começar a usar em minutos, não em meses.
Perguntas frequentes
Trabalhar com etiquetas de tickets envolve aplicar rótulos ou palavras-chave a tickets de suporte para os categorizar, definir prioridades e acompanhar o progresso. Este sistema ajuda os agentes a entender rapidamente um problema num relance, e os gestores podem facilmente identificar tendências sem precisar de ler cada ticket individualmente. Transforma uma caixa de entrada caótica numa base de dados estruturada e pesquisável de conversas de clientes.
As práticas essenciais incluem a criação de uma estrutura de etiquetagem consistente e clara com significados definidos, manter as etiquetas simples mas descritivas, e rever e atualizar regularmente o seu sistema de etiquetagem. Sempre que possível, use automação básica baseada em regras para palavras-chave comuns para reduzir o esforço manual inicial.
A etiquetagem manual está sujeita a erro humano e inconsistência, o que leva a dados não fiáveis. A automação simples baseada em regras tem dificuldade com nuances e contexto, categorizando mal os tickets com base apenas em palavras-chave. Além disso, a manutenção de um número crescente de regras rígidas pode tornar-se uma tarefa complexa e a tempo inteiro.
A IA melhora significativamente a etiquetagem ao compreender o contexto e a intenção por trás da linguagem do cliente, o que leva a uma precisão muito maior do que a correspondência de palavras-chave. Ferramentas como a eesel AI podem até treinar com os seus tickets de suporte históricos, aprendendo os problemas específicos do seu produto e a terminologia do cliente para um desempenho superior.
Os sistemas alimentados por IA podem usar etiquetas como gatilhos para fluxos de trabalho automatizados. Por exemplo, se um ticket for etiquetado como "relatorio-de-interrupcao-urgente", a IA pode escalá-lo automaticamente para a equipa de engenharia ou, para uma "faq-comum-nivel-1", pode responder diretamente ao cliente e fechar o ticket.
Enquanto muitos help desks oferecem IA básica, a eesel AI fornece etiquetagem e triagem centrais e poderosas impulsionadas por IA que treinam com os seus dados históricos para alta precisão. Também se diferencia pela configuração self-service, ausência de taxas por resolução e automação robusta de fluxos de trabalho que se conecta a várias aplicações, algo que muitas vezes requer planos empresariais de nível superior de outros fornecedores.
