zendesk-macro-input-fields-prompt-agent
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eesel Team
Last edited 25 fevereiro 2026
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"title": "Como usar campos de entrada de macro do Zendesk para solicitar informações aos agentes em 2026",
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{
"question": "É possível criar campos de entrada de macro do Zendesk que solicitem valores aos agentes antes de aplicar?",
"answer": "Não, as macros do Zendesk não oferecem suporte nativo a prompts de entrada. Quando você aplica uma macro, todo o conteúdo é estático. Os agentes devem editar manualmente os espaços reservados ou usar soluções alternativas, como campos personalizados com dados pré-preenchidos."
},
{
"question": "Qual é a melhor solução alternativa para campos de entrada de macro do Zendesk que solicitam informações aos agentes?",
"answer": "A melhor solução alternativa depende do seu caso de uso. Para dados já armazenados no Zendesk, use campos personalizados com espaços reservados. Para entrada de novos dados, treine os agentes para usar marcadores de espaço reservado claros, como $VALOR$. Para personalização complexa, considere soluções de IA que criam rascunhos de respostas dinamicamente."
},
{
"question": "Como os espaços reservados funcionam nas macros do Zendesk?",
"answer": "Os espaços reservados usam sintaxe de chaves duplas, como {{ticket.requester.name}} ou {{ticket.requester.custom_fields.field_key}}. Quando uma macro é aplicada, o Zendesk substitui esses espaços reservados por dados reais do ticket ou perfil do usuário."
},
{
"question": "O conteúdo dinâmico nas macros do Zendesk pode resolver a limitação do prompt de entrada?",
"answer": "Não, o conteúdo dinâmico seleciona variantes pré-escritas com base em regras (como idioma), mas não solicita que os agentes insiram valores personalizados. É útil para suporte multilíngue, não para entrada de dados variáveis."
},
{
"question": "Como a IA se compara às macros do Zendesk com campos de entrada que solicitam informações aos agentes?",
"answer": "Soluções de IA como a eesel AI eliminam a necessidade de prompts de entrada completamente. Em vez de modelos estáticos com variáveis para preencher, a IA cria rascunhos de respostas personalizadas com base no contexto do ticket e em sua base de conhecimento. Cada resposta é única e relevante, sem substituição manual de espaço reservado."
},
{
"question": "Quais são os riscos de usar a edição manual de espaço reservado nas macros do Zendesk?",
"answer": "Os principais riscos são erro humano (agentes perdendo espaços reservados), formatação inconsistente e carga cognitiva extra para os agentes. Um estudo descobriu que 71% dos clientes esperam experiências personalizadas, e erros nas respostas de macro podem prejudicar esse esforço de personalização."
}
],
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Se você já desejou que suas macros do Zendesk pudessem pedir aos agentes para preencher detalhes específicos antes de enviar, você não está sozinho. Equipes de suporte em todos os lugares enfrentam a mesma frustração: as macros são ótimas para consistência, mas são modelos estáticos que não conseguem se adaptar a cada situação única.
Imagine uma macro de reembolso que pudesse solicitar ao agente que inserisse o valor exato. Ou uma atualização de envio que pedisse o número de rastreamento na hora. Esse é o sonho. Mas aqui está a realidade: as [macros do Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408824631578-Macros-resources) não oferecem suporte nativo a campos de entrada que solicitam valores aos agentes.
Este guia explica por que essa limitação existe, as soluções alternativas que as equipes usam hoje e como a IA moderna oferece uma abordagem fundamentalmente diferente para respostas de suporte personalizadas.
## Entendendo a limitação: por que as macros do Zendesk não solicitam informações nativamente
Vamos começar com a questão central. Uma [macro do Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408844187034-Creating-macros-for-repetitive-ticket-responses-and-actions) é essencialmente um conjunto salvo de ações e texto que os agentes podem aplicar aos tickets com um clique. Elas são poderosas para padronização, mas funcionam como um Mad Libs onde todos os espaços já estão preenchidos.
A solicitação de recurso para prompts de entrada tem circulado na [comunidade Zendesk há anos](https://support.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/6146676803098-Macros-with-input-options). Um usuário descreveu o problema perfeitamente:
<quote text="Você pode usar conteúdo dinâmico em macros, mas seria muito útil ter uma macro que solicitasse a entrada do agente. Temos uma macro que nos permite fornecer um reembolso proporcional de $xxx dependendo de quando um usuário cancelou sua conta em um mês. O agente deve estar atento para encontrar quaisquer variáveis na macro para modificar." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Zendesk Community" sourceLink="https://support.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/6146676803098-Macros-with-input-options">
</quote>
Sem prompts de entrada nativos, os agentes recorrem a soluções alternativas que introduzem risco. Eles podem:
- Examinar manualmente o texto da macro em busca de marcadores de espaço reservado como `$XXX_VALOR_XXX` antes de enviar
- Copiar e colar de notas externas onde armazenaram informações variáveis
- Editar a macro em tempo real, esperando não perder nada
O resultado? Experiências inconsistentes do cliente, erros potenciais e carga cognitiva extra para agentes que já estão lidando com vários tickets.
## Solução alternativa 1: usando campos personalizados e espaços reservados
A solução alternativa mais comum envolve a criação de campos de usuário personalizados para armazenar dados variáveis e, em seguida, referenciar esses campos em suas macros usando espaços reservados.
Veja como funciona. Digamos que você precise frequentemente informar aos clientes a data de vencimento da assinatura deles. Em vez de fazer com que os agentes procurem isso manualmente cada vez, você:
1. Crie um campo de usuário personalizado chamado "Data de Vencimento da Assinatura" no Admin Center
2. Preencha esse campo com dados (via API, upload em massa ou integração)
3. Referencie-o em sua macro usando a sintaxe de espaço reservado
O espaço reservado se parece com isto:
{{ticket.requester.custom_fields.member_expiration_date}}
Você pode até formatar datas usando a sintaxe Ruby para melhor legibilidade:
{{ticket.requester.custom_fields.member_expiration_date | date: "%-d %B %Y"}}
Isso produz algo como "15 Janeiro 2026" em vez do timestamp bruto.
A limitação? Isso só funciona para dados que já estão armazenados no Zendesk. Não resolve o caso de uso em que um agente precisa inserir novas informações (como um valor de reembolso proporcional calculado na hora). Para isso, você volta à edição manual.
## Solução alternativa 2: conteúdo dinâmico para suporte multilíngue
Se o seu desafio é oferecer suporte a vários idiomas em vez de entrada de dados variáveis, o recurso de [conteúdo dinâmico do Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/9208752810650-Accessing-and-viewing-dynamic-content) pode ajudar.
O conteúdo dinâmico permite que você crie variantes de conteúdo para diferentes idiomas e, em seguida, referencie-as em macros usando espaços reservados como:
{{dc.welcome_message}}
Quando um agente aplica a macro, o Zendesk exibe automaticamente a versão do idioma apropriada com base nas configurações de localidade do usuário.
Essa abordagem reduz a complexidade da biblioteca de macros. Em vez de criar macros separadas para cada idioma, você mantém uma macro que extrai o conteúdo certo dinamicamente.
O conteúdo dinâmico ainda é estático. Ele não solicita informações aos agentes. Ele simplesmente seleciona o conteúdo pré-escrito com base nas regras que você define.
## Solução alternativa 3: edição manual do agente com espaços reservados claros
Quando as outras soluções alternativas não se encaixam, muitas equipes recorrem ao treinamento de agentes para editar manualmente as macros antes de enviar. A chave aqui é usar marcadores de espaço reservado óbvios e difíceis de perder.
Em vez de espaços reservados sutis que se misturam ao texto, use marcadores como:
- `$VALOR_DO_REEMBOLSO$` em vez de `$50.00`
- `[[NÚMERO_DE_RASTREAMENTO]]` em vez de um código de rastreamento falso
- `{{NOME_DO_AGENTE}}` para personalização específica do agente
Melhores práticas para esta abordagem:
- Use formatação consistente em todas as macros
- Inclua comentários na descrição da macro lembrando os agentes do que substituir
- Treine novos contratados especificamente neste fluxo de trabalho
- Audite os tickets enviados periodicamente para detectar erros
O risco é o erro humano. Um agente com pressa pode perder um espaço reservado, enviando a um cliente uma resposta que diz "Seu reembolso de $VALOR_DO_REEMBOLSO$ foi processado". Não é uma ótima aparência.
## Uma abordagem melhor: respostas dinâmicas baseadas em IA com eesel AI
Todas essas soluções alternativas são remendos em uma limitação fundamental. As macros foram projetadas para uma era em que o suporte significava enviar a mesma resposta para muitas pessoas. Os clientes de hoje esperam personalização. Pesquisas da McKinsey mostram que [71% dos clientes esperam experiências personalizadas](https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying), e 76% se sentem frustrados quando as empresas não entregam.
É aqui que a IA muda a equação completamente.
[eesel AI](https://www.eesel.ai) funciona de forma diferente das macros. Em vez de modelos estáticos, ele aprende com seu conhecimento existente (tickets anteriores, artigos da central de ajuda, macros, documentos conectados) e elabora respostas personalizadas para cada situação única.
Veja como isso se parece na prática:
- Um agente abre um ticket sobre uma solicitação de reembolso
- eesel AI analisa o ticket, extrai o contexto relevante de sua base de conhecimento e elabora uma resposta
- A resposta inclui detalhes personalizados sem qualquer busca de espaço reservado
- O agente revisa, edita se necessário e envia
Nenhum `$XXX_VALOR_XXX` para substituir. Nenhuma entrada de dados manual. Apenas uma resposta contextualmente apropriada que soa como se sua equipe a tivesse escrito.
Além de elaborar, o eesel AI pode executar ações em tempo real que as macros simplesmente não conseguem:
- Procurar detalhes do pedido no [Shopify](https://www.eesel.ai/integration/shopify)
- Verificar o status da assinatura em seu banco de dados
- Criar problemas no [Jira Service Management](https://www.eesel.ai/integration/jira-service-management)
- Referenciar dados do [Confluence](https://www.eesel.ai/integration/confluence) ou [Google Docs](https://www.eesel.ai/integration/google-docs)
E, ao contrário da abordagem de tudo ou nada da automação tradicional, você pode começar com o eesel AI no modo Copilot (elaborando respostas para revisão do agente) e expandir gradualmente para autonomia total à medida que a confiança aumenta. Você pode até executar simulações em tickets anteriores para ver como ele se comportaria antes de entrar em operação.
## Escolhendo a abordagem certa para sua equipe
Então, qual solução se adapta à sua situação? Aqui está uma estrutura simples:
| Sua Situação | Abordagem Recomendada |
|----------------|---------------------|
| Equipe pequena, variáveis simples armazenadas no Zendesk | Campos personalizados + espaços reservados |
| Necessidades de suporte multilíngue | Conteúdo dinâmico |
| Respostas complexas e personalizadas com novos dados | Solução baseada em IA |
| Orçamento apertado, disposto a aceitar algum risco de erro | Edição manual com espaços reservados claros |
Vamos detalhar isso ainda mais.
**Os campos personalizados funcionam melhor quando:** Seus dados variáveis já estão armazenados no Zendesk e não mudam com frequência. Níveis de assinatura, tipos de conta ou níveis de assinatura são bons exemplos. O esforço de configuração compensa se você usar esses campos em muitas macros.
**O conteúdo dinâmico é ideal para:** Equipes que oferecem suporte a vários idiomas e desejam manter uma única biblioteca de macros. Não se trata de entrada de variáveis, mas de seleção inteligente de conteúdo.
**Soluções de IA como eesel AI fazem sentido quando:** Você está lidando com respostas complexas e sutis que exigem contexto e personalização. Se seus agentes gastam um tempo significativo personalizando as respostas de macro antes de enviar, a IA pode eliminar esse trabalho ocupado completamente.
**A edição manual é uma opção viável de curto prazo quando:** Você tem uma equipe pequena, orçamento limitado e necessidades variáveis relativamente simples. Apenas esteja preparado para o erro humano ocasional.
O caminho de migração também vale a pena considerar. Muitas equipes começam com campos personalizados, atingem as limitações e, em seguida, exploram a IA como uma próxima etapa. A boa notícia é que o eesel AI pode aprender com suas macros existentes, para que seu investimento nos fluxos de trabalho atuais não seja desperdiçado.
## Comece a criar respostas de suporte dinâmicas hoje
A limitação é real: as [macros do Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408844187034-Creating-macros-for-repetitive-ticket-responses-and-actions) não oferecem suporte nativo a campos de entrada que solicitam valores aos agentes. Você tem soluções alternativas (campos personalizados, conteúdo dinâmico, edição manual), cada uma com suas próprias compensações.
Mas há um panorama maior aqui. A expectativa de suporte personalizado continua aumentando. Os clientes não querem sentir que estão recebendo uma resposta enlatada, mesmo quando as informações subjacentes são padronizadas. Eles querem se sentir ouvidos e compreendidos.
Essa é a mudança que a IA permite. Em vez de lutar com espaços reservados e soluções alternativas, você pode ter respostas que são genuinamente personalizadas para a situação de cada cliente. Nenhuma substituição manual de variável. Nenhum risco de enviar `$VALOR_DO_REEMBOLSO$` a um cliente. Apenas suporte rápido, preciso e com som humano.
Se você está pronto para ir além das macros estáticas, [explore como o eesel AI se integra ao Zendesk](https://www.eesel.ai/integration/zendesk). Você pode começar com respostas elaboradas por IA que os agentes revisam e, em seguida, expandir para automação total à medida que vê os resultados. A configuração leva minutos, não semanas, e você pode testá-la em tickets anteriores antes de tocar em uma única conversa ao vivo.
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