Um guia prático para a rotulagem moderna de tickets do Zendesk

Se gere a sua equipa de suporte no Zendesk, já sabe que a etiquetagem de tickets é a espinha dorsal de toda a operação. Quando funciona, os tickets são encaminhados rapidamente para os agentes certos, deteta tendências antes que se tornem problemas graves e tudo simplesmente... flui. Mas quando não funciona, fica com uma caixa de entrada desorganizada, agentes frustrados e muitas oportunidades perdidas.

A parte complicada é acertar. Etiquetar tickets manualmente é uma tarefa lenta e entediante, que clama por erros humanos. E embora a automação do próprio Zendesk pareça boa no papel, muitas vezes não consegue captar as subtilezas de uma conversa real com o cliente, deixando-o com etiquetas que estão erradas ou são simplesmente inúteis.

Se está farto de um sistema que parece estar a criar mais trabalho para si, veio ao lugar certo. Vamos analisar as opções de etiquetagem nativas do Zendesk, apontar as suas limitações e apresentar uma forma mais moderna, alimentada por IA, para que a gestão dos seus tickets funcione sem problemas.

O que é a etiquetagem de tickets do Zendesk e porque é importante?

No Zendesk, a etiquetagem resume-se a "tags". São apenas palavras-chave ou frases curtas que anexa aos tickets para lhes dar algum contexto. Pense nelas como post-its digitais. Um ticket pode receber tags como "problema_faturacao", "cliente_vip" ou "pedido_funcionalidade".

Então, para quê o incómodo? Resume-se realmente a três coisas:

1. Automatizar os seus fluxos de trabalho: As tags são o que faz as automações do Zendesk funcionar. Pode configurar regras que enviam automaticamente qualquer ticket com a tag "suporte_tecnico" para a sua equipa técnica ou sinalizam qualquer ticket "urgente" para um agente sénior. Sem tags decentes, as suas automações não o levarão muito longe.

2. Obter informações reais: Ao analisar as tendências das tags, pode descobrir o que realmente se passa com os seus clientes. Um aumento repentino na tag "atraso_envio" pode sinalizar um problema com a sua transportadora. Um aumento lento mas constante nas tags "reset_password" pode significar que a sua página de login é confusa. Estes dados ajudam-no a encontrar e corrigir a causa raiz dos problemas, não apenas os sintomas.

3. Gerir a fila eficientemente: As tags permitem que a sua equipa crie "vistas" personalizadas. Um agente da equipa de faturação pode configurar uma vista para ver apenas os tickets com as tags "faturacao" ou "reembolso". Isto ajuda-os a concentrarem-se na sua própria fila sem se distraírem com tudo o resto.

Os dois métodos nativos para a etiquetagem de tickets do Zendesk

O Zendesk oferece duas maneiras principais de lidar com a etiquetagem de tickets de raiz. Cada uma tem os seus prós e contras, e conhecê-los ajuda-o a ver onde os problemas começam a surgir.

Método 1: Etiquetagem manual

Esta é a abordagem mais direta. Enquanto um agente trabalha num ticket, pode simplesmente digitar as tags no campo de tags. É simples e dá aos agentes controlo total sobre como um ticket é categorizado.

A vantagem: Quando feita por um agente bem treinado que tem o contexto completo da conversa, a etiquetagem manual pode ser perfeita. Eles podem aplicar as tags ideais para capturar exatamente qual é o problema.

A desvantagem:

Este método introduz alguns grandes problemas. Primeiro, consome muito tempo. Adicionar um passo extra a cada ticket pode levar apenas alguns segundos, mas esse tempo acumula-se em horas de produtividade perdida numa equipa a cada semana.

Também é inconsistente. Somos todos humanos e as pessoas cometem erros. Os agentes podem cometer erros de digitação ("relatrio_bug" em vez de "relatorio_bug"), usar versões diferentes da mesma tag ("bug" vs. "relatorio-bug") ou simplesmente esquecerem-se de adicionar tags. Estas pequenas coisas tornam os seus relatórios pouco fiáveis e podem quebrar os seus fluxos de trabalho automatizados. E, finalmente, simplesmente não escala. Isto pode ser bom para uma equipa pequena a lidar com um punhado de tickets, mas rapidamente se torna uma confusão à medida que o volume de tickets cresce.

Método 2: Etiquetagem automática

Para ajudar com o problema de escalabilidade, o Zendesk tem uma funcionalidade de etiquetagem automática integrada. Quando a ativa, o Zendesk analisa o texto dos novos tickets em busca de palavras com mais de dois caracteres. Depois, verifica essas palavras na sua lista de tags existente e aplica o que considera serem as três melhores correspondências.

Isto parece útil, mas na realidade, vem com algumas limitações sérias.

As limitações críticas:

• Falta-lhe qualquer compreensão real: A etiquetagem automática do Zendesk é apenas uma simples correspondência de palavras-chave. Na verdade, não entende o contexto. Por exemplo, se um cliente escrever: "Não estou à procura de um reembolso, só quero uma substituição", o sistema verá a palavra "reembolso" e provavelmente aplicará a tag "problema_reembolso", enviando o ticket para a fila errada.

• Cria tags genéricas: O sistema muitas vezes agarra-se a palavras comuns, mas não muito úteis. Se alguma vez usou tags como "câmara" ou "devolução" no passado, prepare-se para que o Zendesk as aplique a qualquer ticket que mencione essas palavras, criando muito ruído que torna as suas tags menos úteis.

• Precisa de tags pré-existentes para funcionar: Este é um grande problema. O sistema só consegue fazer corresponder palavras a tags que já criou. Isto significa que não consegue detetar problemas novos ou emergentes. Se os clientes de repente começarem a ter um problema com uma nova funcionalidade, a etiquetagem automática do Zendesk não consegue criar uma tag "bug_nova_funcionalidade" por si só, deixando-o às escuras.

• Não consegue detetar sentimento ou urgência: O sistema não tem ideia se um cliente está feliz ou furioso. Não consegue dizer se um ticket é uma pergunta simples ou um incêndio de cinco alarmes. Apenas faz correspondência de palavras, o que significa que perde a oportunidade de priorizar tickets com base no que o cliente está realmente a sentir.

Porque é necessária uma abordagem mais inteligente para a etiquetagem de tickets do Zendesk

Então, se a etiquetagem manual é demasiado lenta e a etiquetagem automática do Zendesk é demasiado simples, o que resta? O problema central é que a maioria das ferramentas de help desk não foi projetada para lidar com a realidade confusa da conversação humana.

O problema com sistemas simples baseados em palavras-chave e regras

A etiquetagem automática do Zendesk é um exemplo clássico de um sistema baseado em regras. Funciona com uma lógica muito básica de "se isto, então aquilo". A abordagem falha porque a linguagem humana é cheia de nuances. Não consegue perceber sinónimos ("partido", "defeituoso", "com falha"), gírias, erros de digitação ou sarcasmo. Leva cada palavra literalmente, e é por isso que a sua precisão é muitas vezes tão dececionante.

O poder do machine learning

É aqui que o machine learning (ML) entra em cena. Ao contrário dos sistemas baseados em regras, os modelos de ML não se limitam a procurar palavras-chave; são treinados para entender a intenção e o contexto, tal como um agente humano faz.

Uma ferramenta alimentada por ML pode entender que um ticket sobre um "item partido" e outro sobre um "produto que simplesmente não funciona" devem ambos ser etiquetados como "produto_defeituoso", mesmo que usem palavras completamente diferentes. Este é o tipo de salto que as equipas de suporte precisam, e agora é possível adicionando uma camada de IA inteligente ao helpdesk que já utiliza.

Melhore a sua etiquetagem de tickets do Zendesk com uma camada de IA como a eesel AI

Em vez de passar pela dor de substituir todo o seu helpdesk, pode dar-lhe uma atualização séria. A eesel AI é uma plataforma de IA que se conecta diretamente ao Zendesk em poucos minutos. Dá-lhe um motor de triagem e automação poderoso e inteligente sem o obrigar a mudar a forma como a sua equipa trabalha.

Obtenha etiquetagem precisa e específica automaticamente

A diferença é clara desde o início. A Triagem por IA da eesel AI não depende de regras genéricas. Em vez disso, treina com os tickets passados da sua equipa para aprender os problemas específicos, a linguagem e as particularidades do seu negócio.

Isto permite-lhe aplicar tags precisas e específicas que estão muito à frente do que as ferramentas nativas conseguem fazer. Assim, em vez de uma tag genérica como "problema_checkout", a eesel AI pode identificar a causa raiz e aplicar algo mais útil, como "codigo_desconto_falhou".

Além disso, a eesel AI também analisa e etiqueta por sentimento (como "cliente_frustrado") e urgência (como "necessita_resposta_imediata"). Isto dá-lhe o contexto de que precisa para priorizar a sua fila corretamente, algo que a etiquetagem nativa do Zendesk simplesmente não consegue fazer.

Personalize os seus fluxos de trabalho de triagem e encaminhamento

Assim que tiver tags precisas, pode construir fluxos de trabalho de automação muito mais inteligentes. Enquanto as regras do Zendesk são bastante limitadas, a eesel AI dá-lhe controlo total para automatizar quase qualquer ação que consiga imaginar.

• Etiquetar tickets com muito maior precisão com base no tópico, sentimento e urgência.

• Encaminhar tickets para equipas especializadas (ex: enviar todos os tickets de "cliente_frustrado" para os seus especialistas em retenção).

• Alterar a prioridade do ticket automaticamente, para que os problemas urgentes recebam atenção imediata.

• Escalar tickets de clientes VIP no momento em que chegam à fila.

• Realizar ações de API personalizadas, como procurar detalhes de encomendas no Shopify ou criar um relatório de bug no Jira.

Simule e implemente com confiança

Uma das maiores preocupações com a nova automação é o risco de ela estragar as coisas. A eesel AI lida com isso com um modo de simulação. Antes de deixar a IA tocar em qualquer ticket ao vivo, pode testar toda a sua configuração em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro.

Pode ver exatamente como a IA teria etiquetado, encaminhado e respondido a cada ticket, o que lhe dá uma previsão clara do seu desempenho. Isto permite-lhe ajustar tudo e implementá-lo com confiança, eliminando todas as suposições.

Zendesk vs. eesel AI: Uma análise de preços

Embora o Zendesk inclua a etiquetagem básica em todos os seus planos, ter acesso a IA e automação mais avançadas geralmente significa atualizar para um nível mais caro ou comprar add-ons dispendiosos. O tipo de automação granular e self-service que a eesel AI oferece é estruturado de forma um pouco diferente.

Preços do Zendesk

A etiquetagem e as automações básicas estão disponíveis em todos os planos do Zendesk. Mas funcionalidades como o encaminhamento baseado em competências e a sua IA avançada fazem normalmente parte dos planos mais caros Suite Professional e Enterprise.

Preços da eesel AI

Os preços da eesel AI foram concebidos para serem simples e previsíveis. Todos os produtos principais, incluindo a Triagem por IA para etiquetagem e encaminhamento automatizados, estão incluídos em todos os planos.

A maior diferença é o modelo de preços: não há taxas por resolução. Ao contrário de muitas ferramentas de IA que cobram por cada ticket em que a IA toca, os planos da eesel AI baseiam-se numa taxa mensal fixa para um certo número de interações de IA. Isto significa que a sua fatura não irá disparar subitamente durante os períodos de maior movimento.

Os seus próximos passos para uma etiquetagem de tickets do Zendesk mais inteligente

A etiquetagem de tickets nativa do Zendesk é um bom ponto de partida, mas as lacunas em precisão, contexto e eficiência começam a aparecer à medida que a sua equipa fica mais ocupada. Para equipas que levam a sério a redução do trabalho manual e que realmente aprendem com as conversas dos seus clientes, uma camada de IA dedicada já não é apenas um luxo.

A boa notícia é que não precisa de esperar meses ou passar por uma série de chamadas de vendas para começar. Pode ultrapassar os limites da automação básica hoje mesmo.

Pronto para ver o que uma etiquetagem de tickets do Zendesk verdadeiramente inteligente pode fazer por si? Registe-se e comece a simular com a eesel AI gratuitamente. Pode estar a funcionar em minutos.