Um guia prático para a deteção de entidades do Zendesk: Funcionalidades, limites e alternativas

Se você está a gerir uma equipa de suporte hoje em dia, provavelmente está a sentir a pressão. As filas de tickets estão a ficar mais longas, os clientes esperam respostas para ontem e a pressão para automatizar algo, qualquer coisa, para conseguir acompanhar, é enorme.

Este impulso para uma automação mais inteligente é o que torna funcionalidades como a deteção de entidades tão atraentes. O Zendesk tem a sua própria versão, integrada no seu pacote de IA, chamada deteção de entidades do Zendesk. No papel, parece uma ótima ferramenta para classificar e enviar tickets automaticamente para onde eles precisam de ir. Mas como é que ela realmente se comporta quando as coisas ficam complicadas?

Vamos dar uma olhada honesta no que esta funcionalidade faz, como a configura, onde ela tende a falhar e como ferramentas de IA mais recentes e flexíveis podem dar-lhe melhores resultados sem toda a manutenção manual.

O que é a deteção de entidades do Zendesk?

A deteção de entidades do Zendesk é uma funcionalidade dentro da sua ferramenta de Triagem Inteligente, que faz parte do pacote maior de IA do Zendesk. A sua principal função é bastante direta: encontrar e extrair automaticamente pedaços específicos de informação de tickets recebidos.

Pense nela como um marcador inteligente que examina a mensagem de um cliente em busca de coisas como nomes de produtos, números de encomenda ou razões específicas de contacto, qualquer ponto de dados único que seja importante para o seu negócio.

Captura de tela da Extração Avançada de Entidades por IA do Zendesk, uma característica chave da deteção de entidades do Zendesk.

Todo o sistema é construído com base na conexão dessas "entidades" a campos de ticket personalizados que você já criou no Zendesk, especificamente campos de lista suspensa, seleção múltipla ou Regex (Expressão Regular). A ideia é usar esses dados extraídos para iniciar fluxos de trabalho automatizados, como encaminhar um ticket para a equipa certa ou aumentar a sua prioridade. É um passo para tornar o seu helpdesk um pouco menos caótico.

Como configurar e gerir a deteção de entidades do Zendesk

Colocar a deteção de entidades a funcionar no Zendesk não é exatamente uma tarefa de um clique. Oferece algum controlo, mas a configuração é manual e requer um pouco de supervisão para evitar que crie mais trabalho do que poupa.

A base da deteção de entidades do Zendesk: Criar entidades a partir de campos personalizados

Primeiro que tudo: você não pode simplesmente inventar entidades no momento. Elas têm de estar ligadas a campos de ticket personalizados. Isso significa que a sua primeira paragem é o seu painel de administração, onde precisará de criar campos para os dados que deseja rastrear, como uma lista suspensa de "Linha de Produto" ou um campo de texto para "ID da Encomenda".

O Zendesk permite que use alguns tipos de campos para isso:

• Lista suspensa e Seleção múltipla: Estas são as suas melhores apostas para dados padronizados com uma lista fixa de opções, como nomes de produtos, planos de subscrição ou tipos de problemas comuns.

• Regex: Este é para dados que seguem um padrão específico. Se os seus números de encomenda sempre se parecem com "ORD-12345" ou os números de rastreamento têm um formato definido, pode escrever uma expressão regular para os detetar. É uma ferramenta poderosa para programadores, mas para o administrador médio, escrever e depurar Regex pode ser uma verdadeira dor de cabeça.

Esta abordagem de "primeiro o campo" significa que o sistema é bastante rígido. Sempre que um novo produto é lançado ou identifica um novo tipo de problema, um administrador tem de atualizar manualmente o campo personalizado e reajustar as configurações de deteção de entidades. É um bocado aborrecido.

Afinar a deteção de entidades do Zendesk com sinónimos e regras

Depois de os seus campos estarem ligados, o Zendesk oferece-lhe algumas opções para tentar ajustar a precisão.

Pode adicionar sinónimos para que palavras diferentes apontem para o mesmo valor. Por exemplo, "ID", "Nº da Encomenda" e "Número da Encomenda" poderiam ser todos sinónimos para a sua entidade de número de encomenda. Isso ajuda a captar algumas das formas como os clientes falam naturalmente.

Também pode definir regras de extração que decidem quando um campo é atualizado. Quer capturar a entidade apenas da primeira mensagem, ou deve ser atualizada se um cliente a mencionar novamente mais tarde? Tem algum controlo sobre isso.

Existe também uma funcionalidade de deteção de erros ortográficos, mas tem algumas peculiaridades estranhas. Só funciona em palavras com mais de cinco letras, e o cliente tem de acertar na primeira letra. É uma boa ideia, mas está longe de ser uma funcionalidade verdadeiramente "inteligente" que consegue lidar com erros de digitação do mundo real.

A dor de cabeça do Regex e da ordem das entidades

Aqui está um grande problema que atrapalha muitos administradores do Zendesk: a ordem das suas entidades é criticamente importante.

O Zendesk procura entidades num ticket do topo da sua lista para o fundo. A primeira que encontra que corresponde ao texto, ele captura, e depois para de procurar. Se não tiver cuidado, isso pode causar todo o tipo de erros de categorização.

Por exemplo, digamos que tem uma entidade ampla para "Nome Completo" no topo da sua lista. Um pouco mais abaixo, tem uma entidade muito específica que procura um "Endereço de E-mail". Se um cliente escrever, "O meu e-mail é hello@example.com", a regra "Nome Completo" pode capturar "hello@example.com" primeiro e etiquetá-lo erradamente como um nome. A regra de e-mail mais específica nem sequer tem a oportunidade de ser executada.

Isto força os administradores a um ciclo frustrante de testes, depuração e reordenação constante da sua lista de entidades para evitar conflitos. É uma configuração frágil que cria uma quantidade surpreendente de manutenção contínua.

Casos de uso comuns e principais limitações da deteção de entidades do Zendesk

Apesar de a funcionalidade do Zendesk ser um ponto de partida decente para a automação, o seu design rígido e baseado em regras mostra a sua idade quando comparado com a IA moderna que entende o contexto.

Para que serve a deteção de entidades do Zendesk

Para ser justo, tem os seus momentos. Para tarefas simples e claramente definidas, pode funcionar muito bem.

• Encaminhamento Automático de Tickets: Este é o seu principal propósito. Se a entidade "Modelo de Câmara A" for detetada, um gatilho pode ser acionado e enviar o ticket diretamente para os seus especialistas de hardware.

• Definição da Prioridade do Ticket: Se um ticket mencionar a entidade "Falha no Sistema", pode criar uma regra para o marcar automaticamente como Urgente.

• Relatórios: Ajuda a gerar relatórios estruturados sobre volumes de tickets relacionados com produtos ou tipos de problemas específicos que definiu.

Onde o sistema fica aquém

Os problemas começam quando precisa de lidar com as áreas cinzentas do suporte ao cliente.

• É rígido, não inteligente: O sistema não está realmente a entender o cliente. Está apenas a jogar um jogo de correspondência de palavras-chave com base numa lista que lhe deu. Se um cliente descrever o seu problema com palavras ligeiramente diferentes que não estão na sua lista de sinónimos, a entidade é completamente ignorada. Não há uma verdadeira consciência contextual.

• Cria muito trabalho administrativo: Como qualquer administrador experiente lhe dirá, uma enorme quantidade de tempo é gasta a escrever e a depurar Regex, a acertar na ordem das entidades e a adicionar manualmente todos os sinónimos que consegue imaginar. É um sistema que precisa de alimentação e cuidados constantes, não um que aprende por si próprio.

• O seu conhecimento é isolado: A deteção de entidades só consegue ver a informação que inseriu manualmente nos campos personalizados do Zendesk. Não tem ideia do que está na sua base de conhecimento do Confluence, nos Google Docs internos ou o que foi dito em resoluções de tickets passados.

• As ações são limitadas: No final de contas, tudo o que esta funcionalidade faz é preencher um campo de ticket. Se quiser fazer algo mais complexo, como enviar uma mensagem a um gestor de produto no Slack ou procurar detalhes de uma encomenda no Shopify, tem de construir uma teia separada, e muitas vezes desajeitada, de gatilhos que podem facilmente falhar.

Uma alternativa mais flexível: a compreensão contextual da eesel AI

É aqui que uma ferramenta como a eesel AI aborda o problema de um ângulo completamente diferente. Em vez de depender de regras rígidas e pré-definidas, a eesel AI conecta-se a todo o conhecimento da sua empresa — tickets passados, artigos de ajuda, páginas do Confluence, mensagens do Slack e mais — para aprender o contexto do seu negócio automaticamente.

Não se limita a corresponder palavras-chave; entende o que o cliente está a tentar dizer. Isso permite-lhe categorizar tickets com um grau de precisão muito maior, mesmo quando as pessoas usam frases novas ou inesperadas.

Melhor ainda, a eesel AI faz mais do que apenas preencher um campo. O seu construtor de fluxos de trabalho self-service permite-lhe criar automações poderosas sem ser um programador. Pode configurar ações personalizadas para procurar informações de encomendas na sua base de dados, atualizar a conta de um utilizador no seu CRM ou escalar um problema para um engenheiro específico no Jira, tudo a partir de um único lugar.

Funcionalidade	Deteção de Entidades do Zendesk	eesel AI
Configuração	Manual; envolve a criação de campos personalizados, escrita de Regex e ordenação de entidades.	Lançamento em minutos; integrações de um clique que aprendem por si próprias.
Fonte de Conhecimento	Limitada a valores pré-definidos que inseriu nos campos personalizados do Zendesk.	Unificada; aprende com tickets passados, centros de ajuda, Confluence, Google Docs, etc.
Flexibilidade	Rígida e baseada em regras; facilmente confundida por frases novas ou diferentes.	Consciente do contexto; entende a intenção e nuances do cliente usando LLMs.
Ações	Principalmente preenche um campo de ticket. Outras ações necessitam de gatilhos separados.	Totalmente personalizável; pode triar tickets, chamar APIs e atualizar sistemas externos.
Testes	Uma caixa de texto simples para testar um padrão de cada vez.	Um modo de simulação poderoso para testar em milhares de tickets passados antes de entrar em produção.

Preços da IA do Zendesk: O que esperar

As funcionalidades de IA do Zendesk, incluindo a Triagem Inteligente e a deteção de entidades, não estão incluídas em todos os planos. Terá de estar num dos seus níveis de preço mais caros para sequer ter acesso:

• Suite Team: 55 $ por agente/mês (faturado anualmente)

• Suite Professional: 115 $ por agente/mês (faturado anualmente)

• Suite Enterprise: 169 $ por agente/mês (faturado anualmente)

Para as ferramentas mais avançadas, como o AI Copilot para agentes, provavelmente precisará do add-on de IA Avançada, que pode custar 50 $ extra por agente, por mês.

Mas aqui está o verdadeiro senão: o Zendesk está a mudar para preços baseados em resolução para algumas ferramentas de IA. Isto significa que lhe é cobrada uma taxa (muitas vezes cerca de 1,50 $ - 2,00 $) cada vez que a IA fecha um ticket com sucesso para si. Embora pareça razoável, torna os seus custos completamente imprevisíveis. Um mês movimentado pode levar a uma fatura enorme, tornando quase impossível orçamentar corretamente.

Esta é uma grande diferença em relação aos preços transparentes da eesel AI. Os nossos planos são baseados num volume de interação mensal previsível, sem taxas surpresa por resolução. Pode escalar a sua automação sem se preocupar que a sua fatura vá disparar de repente.

Este vídeo explica como a Deteção de Entidades do Zendesk funciona e como pode aumentar a eficiência do seu suporte ao cliente.

Abandone as regras e adote uma automação que simplesmente funciona

A deteção de entidades do Zendesk é um bom primeiro passo para a automação do suporte. Mas a sua total dependência de regras rígidas, Regex complexos e manutenção manual constante torna-a uma ferramenta frágil e demorada para qualquer equipa que esteja a tentar crescer ou adaptar-se. O sistema simplesmente não consegue acompanhar sem uma tonelada de esforço administrativo, e o seu conhecimento está preso numa caixa com o formato do Zendesk.

As equipas de suporte modernas precisam de um parceiro de IA que seja flexível, que entenda verdadeiramente o contexto e que possa aceder a todo o conhecimento da sua empresa, não apenas a uma pequena parte dele.

É disso que se trata a eesel AI. Ao reunir todas as suas fontes de conhecimento e ao dar-lhe um motor de fluxo de trabalho simples, mas poderoso, a eesel AI vai além da correspondência básica de padrões para oferecer uma automação em que pode realmente confiar. Com um processo de configuração que é ridiculamente simples e preços que são previsíveis, pode começar em minutos, não em meses.

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