Como usar os filtros da lista de conversas de mensagens do Zendesk: Um guia completo

Gerenciar conversas com clientes de forma eficiente começa com a localização rápida dos tickets certos. Seja para rastrear escalonamentos, monitorar as cargas de trabalho dos agentes ou revisar interações passadas para garantia de qualidade, os filtros de conversa são a espinha dorsal de uma operação de suporte organizada.

Mas é aqui que muitas equipes ficam confusas. O Zendesk oferece filtros de conversa em dois contextos diferentes: a interface de mensagens ao vivo que os agentes usam diariamente e o módulo de Garantia de Qualidade (QA) usado para revisar conversas concluídas. Esses filtros têm propósitos diferentes, e entender a distinção ajuda você a configurar visualizações que realmente correspondam às suas necessidades de fluxo de trabalho.

Este guia explica os dois tipos de filtros, explica como criar e gerenciar filtros personalizados e explora combinações práticas que as equipes de suporte usam todos os dias. Também veremos onde a filtragem nativa do Zendesk tem lacunas e como alternativas como o eesel AI abordam a organização de conversas de forma diferente.

Entendendo as mensagens do Zendesk vs. filtros de conversa de QA

Antes de mergulhar nos tipos de filtro, vale a pena esclarecer os dois contextos diferentes em que os filtros aparecem no Zendesk. A confusão é compreensível. Ambos são chamados de conversas, mas servem para propósitos totalmente diferentes.

Mensagens do Zendesk refere-se às conversas ao vivo e assíncronas que acontecem entre clientes e agentes em tempo real. Estas são as interações que sua equipe está lidando ativamente por meio do espaço de trabalho do agente. Quando um cliente envia uma mensagem por meio de um widget da web, WhatsApp ou Instagram, ela aparece aqui.

Zendesk QA é um módulo separado para revisar e pontuar conversas concluídas. É aqui que os gerentes e coaches de qualidade avaliam o desempenho do agente, identificam oportunidades de treinamento e executam sessões de calibração. A visualização Conversas de QA extrai dados históricos, não interações ao vivo.

Por que isso é importante para a filtragem? Os tipos de filtro disponíveis diferem significativamente entre os dois contextos. No espaço de trabalho de mensagens ao vivo, você está filtrando principalmente por status, responsável, canal e metadados básicos para gerenciar a carga de trabalho. No QA, você tem acesso a filtros muito mais sofisticados, incluindo insights baseados em IA, como análise de sentimento, detecção de escalonamento e pontuações de categoria AutoQA.

Se sua equipe está procurando maneiras melhores de lidar com a triagem e o roteamento de conversas sem a complexidade dos filtros manuais, nossos recursos de triagem de IA oferecem uma abordagem alternativa que funciona em conjunto com sua configuração de help desk existente.

Categorias principais de filtros de conversa no Zendesk

Vamos detalhar o que está realmente disponível quando você começa a criar filtros. As opções exatas dependem do seu plano, mas aqui estão as principais categorias que você encontrará.

Filtros baseados em data

Eles permitem que você restrinja as conversas por período de tempo. Na visualização de mensagens ao vivo, você pode filtrar por data de criação, última atividade ou quando a conversa foi resolvida. Isso é útil para encontrar conversas que ficaram obsoletas ou identificar padrões em seu volume semanal.

No QA, a filtragem por data fica mais granular. Você pode filtrar por data de revisão para encontrar conversas já pontuadas, data de comentário para quando o feedback foi deixado e até mesmo datas de pesquisa CSAT para correlacionar pontuações de qualidade com o tempo de satisfação do cliente.

Filtros de status e atribuição

O pão com manteiga do gerenciamento de conversas ao vivo. Filtre por status aberto, pendente, resolvido ou em espera. Combine isso com filtros de responsável para ver exatamente o que cada agente está lidando ou identificar conversas não atribuídas que precisam de roteamento.

O filtro de responsável oferece suporte à lógica de inclusão e exclusão. Você pode criar uma visualização que mostre todas as conversas abertas exceto aquelas atribuídas à sua equipe de escalonamento de nível 2, por exemplo.

Filtros de canal e metadados

Separe as conversas de mensagens de e-mail, voz ou canais sociais. Isso é importante porque as interações de mensagens têm características diferentes. Elas geralmente são mais curtas, mais transacionais e podem exigir diferentes expectativas de tempo de resposta do que os tickets de e-mail.

Você também pode filtrar por níveis de prioridade, tags e campos personalizados que você configurou em sua instância do Zendesk.

Como criar e gerenciar filtros personalizados

Criar filtros úteis é simples quando você conhece as etapas. Aqui está o processo para criar filtros no Zendesk QA (o fluxo de trabalho é semelhante para visualizações de mensagens ao vivo).

Passo 1: Acesse a visualização Conversas

Navegue até Garantia de Qualidade na barra lateral de administração do Zendesk e clique em Conversas. A barra lateral esquerda exibe seus filtros existentes divididos em seções Pública e Privada.

Passo 2: Crie um novo filtro

Clique para adicionar um novo filtro. Você escolherá entre público (visível para todos os revisores de QA) ou privado (apenas para você). Os filtros públicos são ideais para processos de revisão padronizados. Os filtros privados funcionam bem para atalhos de produtividade pessoal.

Passo 3: Defina as condições do filtro

Selecione seus critérios de filtro nas categorias disponíveis. Você pode empilhar várias condições. Por exemplo: conversas criadas nos últimos 7 dias, atribuídas ao grupo de Suporte Premium, com status de resolvido e marcadas com "pedido_de_reembolso".

Passo 4: Salve e organize

Nomeie seu filtro claramente. Algo como "Reembolsos Premium - Últimos 7 Dias" diz a outros revisores exatamente o que eles estão vendo. Você pode reordenar os filtros arrastando-os na barra lateral, colocando suas visualizações mais usadas na parte superior.

Gerenciando filtros existentes

Para editar um filtro, clique no menu de opções ao lado dele e selecione Editar. Você pode modificar as condições, renomeá-lo ou alterar sua visibilidade. A opção Duplicar é útil para criar variações. Se você precisar de um filtro quase idêntico a um existente, duplique-o e ajuste as condições em vez de construir do zero.

Seguir um processo de configuração estruturado garante que os filtros personalizados sejam organizados e acessíveis para revisões de garantia de qualidade consistentes. Essa abordagem ajuda as equipes a manter processos de revisão padronizados, permitindo atalhos de produtividade pessoal por meio de filtros privados.

Combinações práticas de filtros para fluxos de trabalho comuns

O verdadeiro poder dos filtros vem de combiná-los de forma inteligente. Aqui estão combinações que as equipes de suporte realmente usam para se manterem organizadas.

Monitoramento de escalonamento

Crie um filtro para conversas abertas de alta prioridade atribuídas ao seu grupo de escalonamento, classificadas pelo tempo de espera mais longo. Isso garante que problemas urgentes recebam atenção imediata. Adicione uma condição para conversas com mais de três respostas para detectar aquelas que estão indo e voltando sem resolução.

Balanceamento da carga de trabalho do agente

Crie uma visualização que mostre todas as conversas de mensagens abertas agrupadas por responsável. Inclua colunas de contagem de conversas e tempo médio de espera. Os gerentes podem identificar agentes sobrecarregados rapidamente e redistribuir o trabalho de acordo.

Prevenção de violação de SLA

Filtre as conversas abertas que se aproximam dos limites de SLA. Combine status (aberto ou pendente), prioridade (alta ou urgente) e condições baseadas em tempo. As janelas de tempo exatas dependem de suas políticas de SLA, mas detectar isso antes que violem o SLA é sempre melhor do que explicar depois.

Triagem específica do canal

Separe sua fila de mensagens do e-mail. As conversas de mensagens geralmente esperam respostas mais rápidas. Uma visualização dedicada permite que você lide com elas com a urgência apropriada, sem o ruído dos tickets de e-mail misturados.

Fila de acompanhamento

Crie um filtro para conversas pendentes em que o cliente não respondeu em mais de 24 horas. Elas geralmente precisam de um check-in proativo ou podem ser fechadas se o problema se resolveu sozinho.

Filtragem avançada com IA do Zendesk e insights de destaque

As equipes em planos Zendesk de nível superior têm acesso a filtros baseados em IA que vão além dos metadados básicos. Eles são particularmente úteis no contexto de QA.

Filtragem baseada em sentimento

A IA do Zendesk pode detectar sentimentos positivos e negativos nas conversas. No QA, você pode filtrar conversas com sentimento negativo para priorizar revisões de qualidade onde os clientes tiveram experiências ruins. Isso ajuda você a detectar oportunidades de treinamento que as métricas básicas podem perder.

Filtros de categoria AutoQA

O sistema AutoQA pontua automaticamente as conversas em categorias predefinidas: saudação, compreensão, empatia, solução oferecida, fechamento e muito mais. Você pode filtrar conversas com pontuação abaixo dos limites em categorias específicas. Encontrar todas as conversas onde a "solução oferecida" teve uma pontuação baixa ajuda a identificar os agentes que precisam de treinamento para realmente resolver os problemas, em vez de apenas responder.

Insights de destaque

Esses padrões detectados por IA exibem conversas interessantes automaticamente:

• Risco de rotatividade (Churn risk): Conversas onde os clientes expressaram intenção de sair ou cancelar
• Escalonamento (Escalation): Conversas onde os clientes solicitaram assistência de nível superior
• Serviço excepcional (Exceptional service): Conversas com feedback do cliente excepcionalmente positivo
• Ar morto (Dead air): Conversas com lacunas de silêncio problemáticas
• Violação de SLA (SLA breach): Conversas que violaram os acordos de nível de serviço

Esses filtros complementam a filtragem manual, em vez de substituí-la. Você pode executar um filtro manual para seus clientes Premium e, dentro desses resultados, procurar conversas sinalizadas com risco de rotatividade pela IA.

Limitações e considerações

A filtragem do Zendesk é poderosa, mas não sem restrições. Entender isso ajuda você a definir expectativas realistas e identificar quando você precisa de soluções alternativas.

Lacunas na filtragem baseada em grupo

Uma frustração comum que surgiu no feedback da comunidade: a filtragem por grupos de agentes é limitada. O sistema atual exige a seleção manual de revisores individuais. Embora "Todos os revisores" exista, ele não permite que você filtre por equipes ou departamentos específicos sem verificar cada membro individualmente. Isso cria trabalho extra para equipes grandes ou multifuncionais.

Limitações da API para necessidades avançadas

Algumas equipes precisam filtrar por dados não expostos na interface padrão. A API fornece acesso adicional, mas certos campos, como status de conclusão do chat e dados de atribuição de engajamento, exigem soluções alternativas ou exportações incrementais da API, em vez de filtragem simples.

Desempenho em escala

Com volumes de conversas muito altos, filtros complexos com várias condições empilhadas podem desacelerar a interface. Se você notar lentidão, considere simplificar seus filtros ou dividi-los em visualizações separadas e mais focadas.

Quando os filtros ficam aquém

Os filtros organizam o que já está em seu sistema. Eles não categorizam automaticamente as conversas recebidas, roteiam tickets de forma inteligente ou se adaptam com base no conteúdo da conversa. Para equipes que precisam de mais automação, é aqui que as alternativas entram em cena.

Alternativas para filtragem avançada de conversas

Se a filtragem nativa do Zendesk parecer limitante para seu fluxo de trabalho, existem abordagens que mudam o paradigma de "criação manual de filtros" para "organização automática inteligente".

O eesel AI aborda o tratamento de conversas como a contratação de um colega de equipe de IA, em vez de configurar uma ferramenta. Em vez de criar filtros estáticos, você treina o eesel em seus tickets anteriores, central de ajuda e documentação. A IA aprende seu contexto de negócios, tom e padrões de problemas comuns e, em seguida, lida com a triagem, roteamento e até mesmo o rascunho de respostas automaticamente.

A principal diferença é movimento versus automação. Os filtros do Zendesk ajudam você a pesquisar conversas. As alternativas baseadas em IA agem nas conversas à medida que chegam, marcando, roteando e escalonando com base em padrões aprendidos, em vez de regras rígidas.

Para equipes que já usam o Zendesk, o eesel AI se integra diretamente com sua configuração existente. Você não substitui seu help desk. Você adiciona uma camada de IA que lida com o trabalho repetitivo de triagem e filtragem, permitindo que os agentes humanos se concentrem em questões complexas que exigem empatia e julgamento.

Os preços também diferem significativamente. O Zendesk cobra por agente, com recursos avançados de IA como complementos. O eesel AI cobra por interação, a partir de US$ 239 por mês para até 1.000 interações de IA. Para equipes com volume flutuante ou padrões sazonais, esse modelo pode ser mais previsível do que adicionar assentos de agente.

Obtendo o máximo de seus filtros de conversa

Se você optar por manter a filtragem nativa do Zendesk ou explorar alternativas de IA, algumas práticas recomendadas se aplicam.

Nomeie os filtros para seu propósito, não para sua mecânica. "Escalonamentos de Alta Prioridade" é mais útil do que "Status Aberto E Prioridade Alta E Grupo de Escalonamento". Seus colegas de equipe devem entender o que um filtro mostra sem ler as condições.

Revise e limpe trimestralmente. Os filtros se acumulam com o tempo. O que fazia sentido há seis meses pode estar obsoleto agora. Remova os filtros que ninguém usa para reduzir a desordem da barra lateral.

Treine sua equipe na lógica de filtro. Muitos agentes usam apenas as visualizações padrão. Uma sessão de treinamento de 15 minutos sobre a criação de filtros personalizados geralmente compensa em ganhos de produtividade.

Meça o impacto. Rastreie se as visualizações filtradas realmente ajudam nos tempos de resposta. Se o seu filtro "Acompanhamento Urgente" identifica conversas que ainda esperam horas, o filtro não é o problema. O fluxo de trabalho é.

Para equipes prontas para ir além da filtragem manual, o eesel AI oferece uma abordagem diferente. Em vez de criar filtros cada vez mais complexos para gerenciar o volume de conversas, você convida um colega de equipe de IA que aprende seu negócio e lida com o roteamento, marcação e respostas iniciais automaticamente. A IA aprende com seus melhores agentes e dimensiona sua abordagem em todas as conversas.