Relatório de desempenho de intenção do agente de IA do Zendesk: um guia completo para 2026

Se você está gerenciando uma equipe de suporte com agentes de IA, provavelmente já se perguntou: nossa IA está realmente entendendo o que os clientes querem? O reconhecimento de intenção é a base de toda resolução automatizada. Quando sua IA interpreta mal a intenção, você tem escalonamentos, clientes frustrados e tempo de agente desperdiçado.

De acordo com o Relatório de Tendências de Experiência do Cliente do Zendesk, 70% dos líderes de CX estão investindo em ferramentas que capturam e analisam automaticamente a intenção do cliente. Mas ter os dados é apenas metade da batalha. Você precisa saber como lê-los, quais benchmarks buscar e como agir com base no que encontrar.

Este guia orienta você por tudo o que você precisa saber sobre o relatório de desempenho de intenção do agente de IA do Zendesk. Abordaremos como acessá-lo, o que cada métrica significa, benchmarks do mundo real e como solucionar problemas comuns. Também mostraremos como ferramentas como o eesel AI podem complementar os relatórios nativos do Zendesk para obter resultados ainda melhores.

O que é o relatório de desempenho de intenção do agente de IA do Zendesk?

O relatório de desempenho de intenção do agente de IA do Zendesk é um painel de análise que mede o quão bem seu agente de IA entende e categoriza as intenções do cliente. Pense nisso como um boletim para suas habilidades de compreensão de IA.

O Zendesk oferece dois níveis de relatórios, dependendo do seu plano:

Análise de Desempenho de Intenção (Complemento de IA Avançada) Esta é a análise detalhada disponível com o complemento de agentes de IA - Avançado. Ele divide o desempenho por intenção individual, mostrando exatamente quais solicitações de clientes sua IA lida bem e onde ela tem dificuldades.

Painel Insights (Essencial/Legado) Incluído em todos os planos Suite, isso fornece uma visão geral básica do desempenho com métricas como usuários ativos, taxas de transferência e resoluções automatizadas.

Por que isso importa? Porque o reconhecimento de intenção é o porteiro para todo o resto. Se sua IA não conseguir identificar corretamente que um cliente deseja "verificar o status do pedido" versus "solicitar um reembolso", ela não poderá encaminhar a conversa corretamente, extrair as informações corretas ou escalar quando necessário. O reconhecimento de intenção ruim se transforma em experiências ruins para o cliente.

Para equipes que desejam obter mais de seus dados de intenção, nosso guia prático para a Análise de Desempenho de Intenção do Zendesk aborda táticas adicionais para analisar esses relatórios.

Métricas-chave explicadas: o que rastrear e por quê

Aqui está uma análise das métricas que você verá em seu relatório de desempenho de intenção do agente de IA do Zendesk e o que elas realmente dizem sobre a saúde da sua IA.

Entendendo as conversas

Total de conversas é sua linha de base de volume. Ele informa quantas interações seu agente de IA lidou em um determinado período. Rastreie isso para monitorar o crescimento e os padrões sazonais.

Conversas compreendidas mostra a porcentagem (e o número bruto) de conversas em que sua IA combinou com sucesso a mensagem do cliente com uma fonte de conhecimento ou caso de uso. Esta é sua métrica de compreensão principal. Para configurações de IA agentic, isso exclui conversas triviais e conversas que escalonam por meio da resposta do sistema, então espere que esse número seja menor do que a contagem total de conversas.

Indicadores de desempenho

Conversas escalonadas rastreia qual porcentagem de interações é entregue a agentes humanos. Isso não é necessariamente o inverso das resoluções automatizadas. Um menos sua taxa de escalonamento fornece a taxa de deflexão, da qual um subconjunto se torna resoluções automatizadas.

Conversas assistidas cobre interações em que a IA participou, mas não resolveu totalmente a solicitação. Isso inclui conversas de mensagens que não foram escalonadas e e-mails onde ações foram tomadas, mas nenhuma resposta foi enviada.

Conversas tratadas significa que a IA gerenciou totalmente a interação: conversas de mensagens com casos de uso reconhecidos e sem tentativas de escalonamento, ou e-mails onde uma resposta foi realmente enviada.

Resoluções automatizadas é o padrão ouro. Estas são conversas totalmente resolvidas pelo agente de IA sem qualquer intervenção humana. Para obter detalhes sobre como o Zendesk calcula isso, consulte a documentação de resoluções automatizadas.

Métricas específicas de intenção

Pontuações de confiança de intenção mostram o quão certa sua IA está sobre suas classificações de intenção. Quanto maior, melhor, mas o contexto importa. Uma confiança de 95% em uma intenção comum é esperada. Uma confiança de 95% em uma intenção rara e complexa pode justificar investigação.

Saúde da intenção é a confiança média das mensagens sendo reconhecidas para uma intenção específica. Reflete o quão bem suas expressões correspondem à linguagem real do cliente.

Sobreposição de intenção acontece quando duas ou mais intenções contêm expressões semelhantes, fazendo com que a IA as confunda. Você identificará isso através da matriz de confusão.

Como acessar e usar o relatório

Acessar seus dados de desempenho de intenção depende de qual nível de IA do Zendesk você está usando.

Para usuários de IA Avançada

1. Navegue até Agentes de IA - Avançado no seu painel de administração
2. Clique em Relatórios na barra lateral esquerda
3. Explore as três guias principais:
   • Visão geral: Métricas e tendências de alto nível
   • Motivos de contato: Análise de por que os clientes entram em contato
   • Resoluções personalizadas: Análise de seus casos de uso específicos
4. Use filtros para detalhar: Agente de IA, Canal, Tipo de resposta, Caso de uso, Idioma e Rótulo

Para usuários Essencial/Legado

1. Vá para Central de administração > IA > Agentes de IA
2. Selecione o agente de IA que você deseja analisar
3. Clique na guia Insights
4. Revise as métricas de desempenho e as análises de resposta

Melhores práticas para ler os dados

As informações em seu painel são atualizadas a cada hora, então verifique regularmente durante as fases de otimização. No entanto, observe que uma interação não pode ser considerada "resolvida" até que pelo menos 72 horas tenham se passado desde a última atividade do cliente. Isso significa que você verá um atraso de três dias nos dados de resolução. Planeje sua cadência de análise de acordo.

Compare as tendências ao longo do tempo em vez de se fixar em instantâneos únicos. Um pico diário em escalonamentos pode ser apenas um lançamento de produto. Uma tendência sustentada de três semanas vale a pena investigar.

Benchmarks: como é um bom desempenho de intenção

Agora que você sabe o que as métricas significam, vamos falar sobre o que "bom" realmente significa.

Benchmarks da indústria para configuração de intenção

Para um modelo de IA inicial, o Zendesk recomenda começar com 30-40 intenções, incluindo intenções significativas (consultas comuns de clientes) e intenções estruturais (saudações, afirmações, escalonamentos). Modelos avançados normalmente operam com 60-80 intenções. Ir abaixo de 30 ou acima de 100 é raro e geralmente indica um problema com sua taxonomia de intenção.

Metas de taxa de automação

O Zendesk comercializa que seus agentes de IA podem automatizar 80%+ das interações. Implantações maduras realistas normalmente veem taxas de automação de 50-70%. Se você está apenas começando, 30-40% é uma linha de base sólida para construir.

Para a confiança da intenção, busque 85%+ de confiança média por intenção. Abaixo de 70% sugere que suas expressões de treinamento precisam de trabalho ou a intenção é muito ampla.

Contexto de desempenho do mundo real

Aqui estão alguns dados preocupantes da própria pesquisa do Zendesk: enquanto os LLMs modernos alcançam 90%+ de precisão em chamadas de ferramentas de um único turno, a precisão da conversa de vários turnos cai acentuadamente. O GPT-4o atinge 14,1% de correção de conversa, o Claude 3 Sonnet atinge 10,4% e o GPT-4 cai para apenas 4,2%. Isso importa porque as conversas reais com os clientes são de vários turnos. Seu reconhecimento de intenção precisa resistir a esclarecimentos, interrupções e mudanças de contexto.

Quando se preocupar

• Saúde da intenção consistentemente abaixo de 70%
• Matriz de confusão mostrando >15% de acionamento cruzado entre intenções
• Taxa de compreensão abaixo de 60% do total de conversas
• Taxa de escalonamento acima de 40% para intenções que deveriam ser simples

Se você está vendo esses padrões, confira nosso guia completo para agentes de IA do Zendesk para estratégias de solução de problemas mais profundas.

Solução de problemas comuns de desempenho de intenção

Vamos percorrer os problemas mais comuns que as equipes enfrentam com o reconhecimento de intenção e como corrigi-los.

Problema: Baixa confiança de intenção

Causa: Expressões de treinamento insuficientes ou de baixa qualidade

Solução: Adicione 15-20 expressões diversas por intenção que reflitam como os clientes realmente falam, não como você gostaria que falassem. Use a Análise de Cobertura de Conteúdo do Zendesk para identificar consultas frequentes que não são cobertas por intenções existentes. Extraia expressões de conversas reais com clientes, não de sua imaginação.

Problema: Sobreposição e confusão de intenção

Causa: Expressões semelhantes em várias intenções

Solução: Use a matriz de confusão para identificar quais intenções estão pisando nos pés umas das outras. Você tem três opções: mesclar intenções sobrepostas em uma categoria mais ampla, diferenciá-las com expressões mais específicas ou excluir uma inteiramente. Como regra geral, se duas intenções têm o mesmo fluxo de conversa, elas provavelmente devem ser mescladas.

Problema: Alto escalonamento em intenções específicas

Causa: Conteúdo da base de conhecimento ausente ou caminhos de resolução pouco claros

Solução: Revise sua Análise de Lacunas de Conhecimento para ver onde a IA carece de respostas. Fortaleça seus artigos da central de ajuda para esses tópicos. Às vezes, o problema não é o reconhecimento de intenção, é que a IA reconhece a intenção corretamente, mas não tem nada de útil a dizer.

Problema: Intenção não acionando

Causa: Intenção muito estreita ou expressões muito genéricas

Solução: Amplie sua descrição de intenção para esclarecer o que ela cobre. Adicione expressões mais variadas que capturem diferentes maneiras pelas quais os clientes podem expressar a mesma necessidade. Verifique se sua intenção não está sendo ofuscada por uma intenção mais geral com maior confiança.

Para equipes que usam nossa integração com o Zendesk, muitas vezes vemos esses problemas resolvidos mais rapidamente porque nossa IA pode identificar padrões em todo o seu histórico de tickets, não apenas nas conversas que seu bot lidou.

Preços e requisitos de IA do Zendesk

Entender o relatório de desempenho de intenção é uma coisa. Acessá-lo é outra. Aqui está o que você precisa saber sobre a estrutura de preços do Zendesk.

Requisitos do plano

O Agente de IA Essencial vem incluído com o Suite Team e superior, a partir de $55 por agente por mês (faturamento anual). Isso oferece funcionalidade básica de agente de IA, respostas generativas e o painel Insights.

O Agente de IA Avançado requer o Suite Professional ou superior ($115 por agente por mês) mais o complemento de IA Avançada. O preço do complemento não está listado publicamente e você precisará entrar em contato com o departamento de vendas do Zendesk para obter taxas específicas.

Custos de resolução automatizada

Todos os planos incluem um número base de resoluções automatizadas (RAs) por agente por mês:

Se você exceder suas RAs incluídas, você paga por resolução. O preço de volume comprometido (até 10K por ano) custa $1,50 por RA. O pagamento conforme o uso custa $2,00 por RA.

Considerações de custo

Uma pequena equipe de 10 agentes no Suite Professional com o complemento de IA Avançada pode custar cerca de $1.800 por mês no total. Aumente para 25 agentes com a pilha completa de IA (Copilot, Garantia de Qualidade, Gerenciamento da Força de Trabalho) e você estará olhando para aproximadamente $7.500 por mês.

O limite de ROI normalmente entra em vigor em torno de 50%+ de taxas de automação. A maioria das equipes vê o retorno dentro de 6 a 12 meses por meio da economia de custos de mão de obra. Para uma análise de custos mais profunda, consulte nosso guia para resoluções automatizadas do Zendesk.

Além do Zendesk: complementando os relatórios nativos

Os relatórios de desempenho de intenção do Zendesk são sólidos para entender o que aconteceu. Mas eles são inerentemente reativos. Você está olhando para dados históricos e tentando inferir o que corrigir.

É aqui que ferramentas suplementares podem ajudar. Na eesel AI, abordamos a otimização de intenção proativamente.

• Simulação de pré-implantação: Podemos executar sua IA em milhares de tickets anteriores antes que ela fale com um cliente real, para que você saiba exatamente como ela irá se comportar em cada intenção
• Identificação automática de lacunas de conhecimento: Em vez de esperar que os escalonamentos revelem lacunas, nós as revelamos do seu histórico de tickets existente
• Recomendações em linguagem simples: Em vez de apenas mostrar uma matriz de confusão, nós dizemos especificamente quais intenções mesclar, dividir ou treinar novamente
• Aprendizado contínuo: Nossa IA aprende com cada correção do agente, não apenas com as conversas que ela lidou diretamente

Nós nos integramos diretamente com o Zendesk, então você não precisa escolher entre plataformas. Use o Zendesk para monitoramento de desempenho em tempo real e o eesel AI para otimização proativa e análise histórica mais profunda.

Confira nossos preços para ver como nos comparamos ou leia mais sobre nossos recursos de agente de IA.

Melhorando seu desempenho de intenção: estratégias acionáveis

Aqui está um roteiro prático para melhorar seu reconhecimento de intenção ao longo do tempo.

Vitórias rápidas (faça isso este mês)

• Audite suas 10 principais intenções: Extraia as 10 intenções acionadas com mais frequência e verifique suas pontuações de confiança. Qualquer uma abaixo de 85% precisa de atenção imediata.
• Revise as intenções sobrepostas trimestralmente: Execute sua matriz de confusão e mescle ou diferencie quaisquer intenções mostrando >15% de acionamento cruzado.
• Atualize as expressões com linguagem real: Ouça como os clientes realmente descrevem seus problemas em tickets, então adicione essas frases exatas ao seu treinamento de intenção.
• Conecte o desempenho de intenção ao CSAT: Rastreie se os clientes estão mais felizes quando intenções específicas são acionadas. CSAT baixo em uma intenção de alta confiança sugere que o problema não é o reconhecimento, é a resolução.

Otimização de longo prazo

• Construa sua taxonomia de intenção usando a Análise de Cobertura de Conteúdo: Deixe seus dados reais do cliente impulsionarem sua estrutura de intenção, não suas suposições sobre o que os clientes querem.
• Implemente o aprendizado contínuo: Configure um processo onde as correções do agente automaticamente alimentam o treinamento de intenção.
• Use o Conversation Journey Explorer: Identifique onde os clientes desistem em seus fluxos de conversa e corrija esses pontos de interrupção.
• Crie loops de feedback do produto: Compartilhe dados de tendência de intenção com sua equipe de produto. Se 20% das conversas são sobre uma confusão de recurso específica, esse é um problema de produto, não um problema de suporte.

Usando dados de intenção para impulsionar decisões de negócios

Os dados de desempenho de intenção não são apenas para otimizar sua IA. É uma mina de ouro para inteligência de negócios mais ampla.

Feedback do produto: Alto volume em intenções específicas geralmente sinaliza oportunidades de produto. Se centenas de clientes estão perguntando como fazer algo que seu produto deveria tornar óbvio, esse é um problema de UX que vale a pena escalar.

Alocação de recursos: Use dados de intenção para identificar quais tópicos precisam de experiência humana versus quais podem ser totalmente automatizados. Disputas de cobrança complexas podem sempre precisar de agentes. Redefinições de senha definitivamente não.

Prioridades de treinamento: Concentre seu treinamento de agente em intenções de alto escalonamento. Se os clientes consistentemente escalonam quando a intenção "alterar assinatura" é acionada, seus agentes precisam de profundo conhecimento nessa área.

Estratégia de conteúdo: Construa artigos da base de conhecimento para intenções de baixo desempenho. Às vezes, a IA reconhece a intenção corretamente, mas carece de bom conteúdo para servir.

Obtendo o máximo do seu relatório de desempenho de intenção do agente de IA do Zendesk

O relatório de desempenho de intenção do agente de IA do Zendesk é uma ferramenta poderosa, mas apenas se você a usar consistentemente. Defina uma cadência de revisão que corresponda à sua fase de otimização: semanalmente quando você está ativamente ajustando, mensalmente para análise de tendências uma vez que as coisas se estabilizem.

Lembre-se de que o reconhecimento de intenção é um meio para um fim. O objetivo não é a classificação perfeita, é melhores experiências do cliente e operações mais eficientes. Fique de olho nas métricas downstream: taxas de resolução, pontuações de CSAT e tempos de tratamento do agente.

Se você está procurando ir além dos relatórios reativos e quer otimização proativa de IA, experimente o eesel AI. Nós complementamos os recursos nativos do Zendesk com simulação, análise mais profunda e melhoria contínua que acontece antes que os problemas cheguem aos seus clientes.