Automação Inteligente: Classificação de E-mails com IA para Suporte ao Cliente

A gestão eficiente do suporte ao cliente é crucial para o sucesso de qualquer empresa. Imagine poder automatizar a triagem de e-mails, direcionando rapidamente os casos mais urgentes para sua equipe. Este artigo explora como a inteligência artificial (IA) pode transformar seu suporte ao cliente, utilizando ferramentas inovadoras para classificar e priorizar tickets de forma inteligente. Vamos mergulhar neste universo da automação e descobrir como o Make pode ser seu aliado nesta jornada.

Por que a Classificação Manual é um Problema?

O processo manual de triagem de e-mails é demorado e propenso a erros. Imagine sua equipe gastando horas lendo cada e-mail, tentando entender a urgência e o sentimento do cliente. Isso não só reduz a produtividade, como também pode levar à perda de tickets importantes em meio ao caos da caixa de entrada. Além disso, a classificação manual é inconsistente, variando de acordo com o humor e a experiência do agente de suporte. Uma solução mais inteligente e automatizada é essencial para garantir um atendimento eficiente e de Alta qualidade.

Como a IA Transforma o Suporte ao Cliente

A inteligência artificial oferece uma solução poderosa para automatizar a classificação de e-mails. Com algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL), a IA pode analisar o conteúdo dos e-mails, identificar palavras-chave, sentimentos e temas recorrentes. Isso permite classificar automaticamente os tickets, priorizando aqueles que exigem atenção imediata e direcionando-os para os agentes mais adequados.

Além disso, a IA aprende continuamente com os dados, aprimorando sua precisão e eficiência ao longo do tempo.

Automatizando a Triagem de E-mails com Make

O Make é uma plataforma de automação que permite integrar diversas ferramentas e criar fluxos de trabalho personalizados. Com o Make, você pode conectar seu Gmail, OpenAI e outras aplicações, automatizando a classificação e priorização de tickets de suporte ao cliente. Vamos explorar como configurar um cenário no Make para transformar sua caixa de entrada em um sistema de suporte inteligente.

Refinando os Prompts do OpenAI

A qualidade dos prompts do OpenAI é fundamental para a precisão da classificação. Experimente diferentes prompts e ajuste as regras para obter os melhores resultados. Considere incluir exemplos mais específicos e detalhados para cada categoria de tema.

Utilizando Filtros Adicionais

Além do sentimento, você pode adicionar filtros adicionais para rotear tickets com base em outras características, como palavras-chave específicas ou o remetente do e-mail. Isso permite criar fluxos de trabalho ainda mais personalizados e eficientes.

Monitorando e Ajustando o Cenário

É importante monitorar regularmente o desempenho do seu cenário e ajustá-lo conforme necessário. Verifique se os tickets estão sendo classificados corretamente e se as prioridades estão sendo atribuídas de forma adequada. Isso garante que seu sistema de suporte ao cliente continue funcionando de forma otimizada.

Configurando o Módulo Gmail (Watch Emails)

O primeiro passo é configurar o módulo Gmail, que irá monitorar sua caixa de entrada de suporte ao cliente. Para isso:

• Acesse Make.com e abra o construtor de cenários.
• Procure pelo módulo Gmail e selecione a ação Watch Emails (Observar E-mails).
• Configure a conexão com sua conta Gmail de suporte. Se você ainda não tem uma conexão, siga as instruções para criar uma.
• Defina a pasta que será monitorada. Geralmente, é a caixa de entrada principal (All Mail).
• Selecione o critério para monitorar apenas e-mails não lidos (Only Unread Emails).
• Marque os e-mails como lidos após serem processados (Mark email message(s) as read when fetched).
• Defina um número máximo de resultados para evitar sobrecarga. Um valor alto, como 10000, garante que nenhum e-mail seja ignorado.

Com estas configurações, o módulo Gmail irá disparar o cenário sempre que um novo e-mail chegar à sua caixa de entrada.

Integrando o OpenAI para Análise de Texto

Agora, vamos integrar o OpenAI para analisar o conteúdo dos e-mails e classificar o sentimento e o tema.

• Adicione um novo módulo ao cenário.
• Procure por OpenAI e selecione a ação Create a Completion (Criar uma Conclusão).
• Configure a conexão com sua conta OpenAI. Se você ainda não tem uma conexão, siga as instruções para criar uma.
• Selecione o modelo de linguagem. O modelo GPT-4o (GPT-4 Omni) é uma excelente opção, pois oferece um bom equilíbrio entre custo e desempenho.
• Adicione uma mensagem, definindo o papel como User (Usuário).

• Crie um prompt que instrua o OpenAI a classificar o e-mail. O Prompt deve incluir as seguintes informações:

  • Instruções claras sobre o papel do OpenAI como um agente de suporte ao cliente.
  • O objetivo de classificar o e-mail com base no sentimento (positivo, negativo ou neutro).
  • As categorias de tema (reembolso, Questão, atraso, etc.).
  • Regras para determinar cada categoria.
  • Exemplo de como o resultado deve ser retornado em formato JSON.

Um exemplo de prompt:

Você é um agente de suporte ao cliente e acabou de receber um e-mail com um ticket. Sua tarefa é classificar este e-mail.

*   Dê um sentimento: negativo, positivo, neutro.
*   Dê uma categoria: reembolso, questão, atraso, entrega, etc.

Retorne o resultado em JSON.

Exemplo:

```json
{
 "sentimento": "positivo",
 "categoria": "entrega"
}

• Defina o conteúdo da mensagem como o corpo do e-mail recebido (Text content).
• Ajuste o número máximo de tokens para 200 para controlar os custos.
• Nas configurações avançadas, defina o formato de resposta como JSON Object para garantir que o resultado seja facilmente processado.

Analisando o Resultado JSON

Com o OpenAI configurado, precisamos analisar o resultado JSON para extrair as informações relevantes.

• Adicione um novo módulo ao cenário.
• Procure por JSON e selecione a ação Parse JSON (Analisar JSON).
• Defina a STRING JSON como o resultado do módulo OpenAI (Result).

Agora você terá acesso aos valores de sentimento e categoria como variáveis separadas.

Roteando Tickets com Base no Sentimento

Com as informações extraídas, podemos rotear os tickets com base no sentimento.

• Adicione um módulo Router ao cenário.

  

• Crie rotas separadas para tickets com sentimento positivo, negativo e neutro.

• Defina um filtro para cada rota, utilizando a variável de sentimento extraída do JSON. Por exemplo:

  • Rota Positiva: Sentiment Igual a positivo.
  • Rota Negativa: Sentiment Igual a negativo.
  • Rota Neutra: Sentiment Igual a neutro.

Criando Tickets no Freshdesk com Diferentes Prioridades

Finalmente, vamos criar os tickets no Freshdesk, atribuindo diferentes prioridades com base no sentimento.

• Para cada rota (positiva, negativa e neutra), adicione um módulo Freshdesk e selecione a ação Create a Ticket (Criar um Ticket).
• Configure a conexão com sua conta Freshdesk. Se você ainda não tem uma conexão, siga as instruções para criar uma.
• Mapeie os campos do ticket com as informações extraídas do e-mail e do OpenAI:
  • Subject (Assunto): Email Subject.
  • Type (Tipo): Label (categoria extraída do OpenAI).
  • Priority (Prioridade): Defina a prioridade com base no sentimento:
    • Negativo: High (Alta).
    • Neutro: Medium (Média).
    • Positivo: Low (Baixa).
  • Source (Fonte): Email.
  • Status: Open (Aberto).
  • Description (Descrição): Email Text Content.
  • Requester Info > Email: Email address.

Com estas configurações, os tickets serão criados automaticamente no Freshdesk, com as prioridades corretas e todas as informações relevantes.

Entendendo os Planos e Limites

Para implementar este cenário, você precisará de contas no Make e no OpenAI. Ambas as plataformas oferecem planos gratuitos e pagos, com diferentes limites e recursos. É importante entender os custos envolvidos e escolher os planos que melhor atendem às suas necessidades.

• Make: O plano gratuito oferece um número limitado de operações por mês. Para cenários mais complexos e com maior volume de e-mails, você precisará de um plano pago.
• OpenAI: O custo do OpenAI depende do modelo de linguagem utilizado e do número de tokens processados. O modelo GPT-4o é uma opção econômica para este tipo de tarefa.

Monitore o uso das suas contas para evitar surpresas na fatura e otimizar seus custos.

Integrações Poderosas

A capacidade de integrar diversas ferramentas é um dos principais diferenciais do Make. Além do Gmail e OpenAI, você pode conectar outras aplicações, como CRMs, ferramentas de comunicação interna e plataformas de análise de dados. Isso permite criar um ecossistema de suporte ao cliente completo e integrado.

Automação Flexível

O Make oferece uma interface visual intuitiva para criar fluxos de trabalho personalizados. Você pode definir condições complexas, adicionar ações personalizadas e adaptar o cenário às necessidades específicas da sua empresa. Isso garante que seu sistema de suporte ao cliente seja flexível e escalável.

Monitoramento em Tempo Real

O Make oferece recursos de monitoramento em tempo real, permitindo que você acompanhe o desempenho do seu cenário e identifique gargalos ou problemas. Você pode visualizar o número de e-mails processados, o tempo médio de resposta e outras métricas importantes. Isso garante que seu sistema de suporte ao cliente esteja sempre funcionando de forma otimizada.

Priorização de Tickets Urgentes

Imagine um cenário em que um cliente relata um problema crítico que impede o uso do produto. Com a IA, este ticket pode ser automaticamente identificado como urgente e direcionado para um agente especializado, garantindo uma resolução rápida e eficaz.

Direcionamento para Agentes Especializados

Se sua empresa oferece suporte para diferentes produtos ou serviços, a IA pode classificar os tickets com base no tema e direcioná-los para os agentes mais adequados. Isso garante que cada cliente receba o suporte especializado de que precisa.

Análise de Sentimento para Melhorar o Atendimento

A análise de sentimento pode ser utilizada para identificar clientes frustrados ou insatisfeitos e oferecer um atendimento mais atencioso e personalizado. Isso permite transformar uma experiência negativa em uma oportunidade de fidelização.