O guia definitivo para classificação de tickets Zendesk em 2025
Stevia Putri
Katelin Teen
Last edited 21 outubro 2025
Expert Verified
Perguntas frequentes
A classificação de tickets do Zendesk é o processo de categorizar e encaminhar os tickets de suporte recebidos com base no seu tópico, urgência e intenção. Acertar neste processo leva a tempos de resolução mais rápidos, menor carga de trabalho para os agentes e insights de dados mais claros para a sua equipa.
Pode usar as funcionalidades nativas do Zendesk, como visualizações (para organização visual) e gatilhos (para automação "se-então"). Os gatilhos podem atribuir etiquetas ou encaminhar tickets com base em palavras-chave específicas encontradas no assunto ou no corpo do ticket.
Os métodos manuais dependem muito de palavras-chave específicas, o que os torna frágeis e propensos a falhas se os clientes usarem uma formulação ligeiramente diferente. Também exigem tempo significativo para construir, manter e corrigir constantemente à medida que as suas necessidades de suporte evoluem.
As ferramentas de IA usam o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para compreender o contexto e a intenção do pedido de um cliente, não apenas palavras-chave. Isto permite uma categorização e automação muito mais precisas, reduzindo a necessidade de criar regras manuais extensas.
Muitas soluções gerais de IA têm bases de conhecimento limitadas, usando frequentemente apenas o texto do próprio ticket, e podem funcionar como "caixas-pretas", onde é difícil entender ou controlar a sua lógica de tomada de decisão. Isto pode torná-las difíceis de ajustar para necessidades específicas do negócio.
Uma base de conhecimento unificada permite que a IA aprenda com todos os dados da sua empresa, incluindo tickets passados, documentos internos e artigos do centro de ajuda. Este contexto abrangente possibilita uma classificação, encaminhamento e até mesmo resolução de tickets mais precisa e inteligente.
Sim, soluções avançadas como o eesel AI oferecem um modo de simulação onde pode testar o desempenho da IA em milhares dos seus tickets passados. Isto fornece um relatório claro sobre a precisão e a potencial poupança de tempo antes de a implementar em produção.
