Fluxos de trabalho de escalonamento de tickets via WhatsApp: do bot ao humano

No cenário digital acelerado de hoje, as empresas estão cada vez mais recorrendo ao WhatsApp como principal canal de suporte ao cliente. Com mais de 2,78 bilhões de usuários em todo o mundo, o WhatsApp oferece uma plataforma familiar e acessível para que os clientes interajam com as marcas. No entanto, embora os chatbots com inteligência artificial possam lidar com eficiência com consultas rotineiras, problemas complexos geralmente exigem um toque humano. É aqui que entra em ação um fluxo de trabalho de escalonamento bem projetado, garantindo uma transição perfeita de respostas automatizadas para agentes humanos. Neste artigo, exploraremos como configurar o escalonamento automático de um chatbot do WhatsApp para um operador humano, criando um fluxo de suporte em níveis que equilibra a automação com o atendimento personalizado.

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Por que usar o WhatsApp para suporte ao cliente?

A popularidade do WhatsApp deriva de sua facilidade de uso, criptografia de ponta a ponta e alcance global. Para empresas, a API do WhatsApp Business permite comunicação automatizada e escalável por meio de chatbots que podem lidar com perguntas frequentes, fornecer respostas instantâneas e gerenciar grandes volumes de consultas. No entanto, as políticas do WhatsApp exigem que as empresas ofereçam um caminho claro para agentes humanos em casos de problemas complexos ou não resolvidos, a fim de garantir uma experiência de usuário de alta qualidade. Um fluxo de trabalho de escalonamento robusto não apenas atende a essa política, como também melhora a satisfação do cliente, atendendo às suas necessidades de forma rápida e eficaz.

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Entendendo a escalação automática e o suporte em níveis

A autoescalonamento refere-se ao processo de encaminhar automaticamente uma solicitação do cliente de um chatbot para um agente humano quando o bot não consegue resolver o problema. Um fluxo de suporte em níveis organiza esse processo em etapas, geralmente começando com o chatbot (Nível 1) e escalando para agentes humanos (Nível 2 ou superior) com base em critérios predefinidos. Essa abordagem híbrida de help desk combina a eficiência da automação com a empatia e as habilidades de resolução de problemas dos agentes humanos.

Os principais componentes de um fluxo de suporte em níveis incluem:

• Chatbot (Nível 1) : Lida com consultas de rotina, perguntas frequentes e tarefas básicas, como rastreamento de pedidos ou recomendações de produtos.
• Agentes Humanos (Nível 2) : ​​Lidam com questões complexas, tópicos delicados (como reembolsos) ou situações que exigem empatia.
• Equipes especializadas (Nível 3) : Lidam com casos específicos ou de alta prioridade, como suporte técnico ou consultas de clientes VIP.

O objetivo é encaminhar as solicitações de forma integrada para o nível de suporte apropriado, minimizando a frustração do cliente e garantindo uma resolução eficiente.

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Configurar escalonamento automático no WhatsApp

Para criar um fluxo de trabalho eficaz de escalonamento de tickets baseado no WhatsApp, as empresas precisam integrar ferramentas de automação, definir gatilhos de escalonamento e garantir transições tranquilas. Aqui está um guia passo a passo para configurar o escalonamento automatizado usando a API do WhatsApp Business e uma plataforma sem código como QuickReply.ai ou n8n.

Passo 1: Selecione um provedor de API do WhatsApp Business

Para criar um chatbot do WhatsApp com recursos de escalonamento, você precisará de acesso à API do WhatsApp Business. Ao contrário do aplicativo WhatsApp Business, que oferece automação básica, a API oferece personalização avançada para chatbots e integrações. Alguns provedores populares incluem:

• Twilio : Oferece um fluxo de trabalho intuitivo do tipo "arrastar e soltar" para a criação de chatbots do WhatsApp com gatilhos de escalonamento.
• Infobip : Oferece um construtor de IA conversacional com elementos para transições humanas perfeitas.
• QuickReply.ai : Simplifica a criação de chatbots com modelos predefinidos e escalonamento baseado em palavras-chave.

Escolha um fornecedor que se integre ao seu sistema CRM e ofereça suporte ao desenvolvimento de chatbots sem código ou com pouco código para facilitar a configuração.

Etapa 2: Desenhe o fluxo do chatbot

Um fluxo de chatbot bem projetado é a base de um fluxo de trabalho de escalonamento eficaz. O fluxo deve guiar os usuários por meio de dúvidas comuns, identificando quando a intervenção humana é necessária. Use um construtor visual (como o Twilio Studio ou o Infobip) para criar os seguintes elementos

1. Mensagem de boas-vindasCumprimenta os usuários e apresenta um menu de opções (por exemplo, "Rastrear Pedido", "Perguntas Frequentes", "Falar com um Atendente").
   
   • Exemplo: "Bem-vindo(a) à [sua marca]! Como podemos ajudar você hoje? Responda 1 para verificar o status do pedido, 2 para ver as perguntas frequentes ou 3 para falar com um atendente.".
2. Capturar entrada do usuário : Capturar as respostas do usuário para encaminhá-las à ação ou resposta apropriada.
3. Opção alternativa : Inclua uma resposta para entradas não reconhecidas (ex.: "Desculpe, não entendi. Selecione uma opção ou digite 'atendente' para falar com alguém.").
4. Fluxo de escalonamento : Defina um caminho para encaminhar a conversa para um agente humano quando acionado.

Etapa 3: Definir os gatilhos de escalonamento

Os gatilhos de escalonamento determinam quando um chatbot transfere uma conversa para um agente humano. Esses gatilhos devem ser baseados no comportamento do cliente, na complexidade da consulta e nas prioridades do negócio. Gatilhos comuns incluem:

• Gatilhos baseados em palavras-chave : acione o atendimento quando os usuários digitarem frases como "humano", "agente", "suporte" ou "reembolso". Por exemplo, o Social Intents permite configurar frases como " falar com um agente " ou "representante" para iniciar o atendimento.
• Limite de respostas falhas : Se o chatbot não conseguir resolver um problema após um número definido de tentativas (por exemplo, três respostas falhas), ele o encaminha automaticamente para um nível superior. Isso evita que os clientes fiquem presos em um ciclo vicioso.
• Análise de Sentimentos : Detecte frustração através do tom de voz ou de palavras-chave como "inútil" ou mensagens escritas inteiramente em maiúsculas (por exemplo, "ISTO É RIDÍCULO!"). Ferramentas como o n8n podem integrar modelos de IA para analisar sentimentos.
• Consultas complexas : encaminhe para níveis superiores as consultas que envolvam tópicos sensíveis (por exemplo, problemas de faturamento, cancelamentos) ou que estejam fora da base de conhecimento do chatbot.
• Tipo de usuário e horário : Priorize clientes de alto valor (por exemplo, assinantes premium) ou consultas durante o horário comercial para encaminhamento imediato. Fora do horário comercial, oriente os usuários a utilizarem canais alternativos, como o e-mail.
• Solicitação manual : Permite que os usuários solicitem explicitamente um agente humano (por exemplo, selecionando "Falar com um agente" em um menu).

Etapa 4: Integrar com uma fila de suporte

Após uma solicitação ser escalada, ela precisa ser encaminhada para um agente humano por meio de uma fila de suporte. Integre seu chatbot do WhatsApp a uma plataforma de help desk, como Zendesk, Hootsuite Inbox 2.0 ou Microsoft Teams, para gerenciar os encaminhamentos. Algumas considerações importantes incluem:

• Histórico de conversas : Garanta que os agentes tenham acesso ao histórico completo do chat para evitar que os clientes repitam os mesmos problemas. Plataformas como Infobip e Flamingo oferecem suporte a isso por meio da sincronização dos registros de chat.
• Encaminhamento de filas : Direcione as solicitações para a equipe apropriada (por exemplo, faturamento, suporte técnico) com base no tipo de problema. Por exemplo, uma consulta sobre uma "cobrança duplicada" pode ser encaminhada para a equipe de faturamento com os detalhes do pedido anexados.
• Notificação ao agente : Notifique os agentes por meio do canal de sua preferência (por exemplo, Slack, Microsoft Teams ou um painel da web) quando uma conversa for escalada.

Etapa 5: Configurar transições perfeitas

Uma transição perfeita garante que os clientes não se sintam interrompidos ao passar de um chatbot para um atendente humano. As melhores práticas incluem:

• Informe o usuário : Notifique o cliente de que ele está sendo transferido (ex.: "Estou transferindo você para um agente de suporte que poderá ajudá-lo. Aguarde um momento.").
• Forneça contexto : Forneça detalhes relevantes (por exemplo, número do pedido, tipo de problema) ao agente para agilizar a resolução.
• Manter a continuidade : Permite que a conversa continue no WhatsApp em vez de redirecioná-la para outro canal, a menos que o usuário especifique o contrário.

Etapa 6: Testar e implantar

Antes de implementar, teste o fluxo de escalonamento usando um ambiente de sandbox (como o recurso de sandbox do Engati). Simule cenários como entradas não reconhecidas, gatilhos por palavra-chave e consultas complexas para garantir que o bot escale corretamente. Após os testes, implemente o chatbot conectando-o ao seu número do WhatsApp Business usando a URL do webhook do provedor da API.

Etapa 7: Monitorar e otimizar

Monitore indicadores-chave de desempenho (KPIs), como tempo de resolução, taxa de escalonamento e satisfação do cliente (CSAT), para avaliar a eficácia do fluxo de trabalho. Utilize o feedback de agentes e clientes para aprimorar a base de conhecimento do chatbot e os gatilhos de escalonamento. Auditorias regulares podem identificar gargalos, como escalonamentos frequentes devido a lacunas no treinamento do chatbot.

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Exemplo: Fluxo de chatbot do WhatsApp de exemplo

Abaixo, um exemplo de fluxo de chatbot do WhatsApp criado usando uma plataforma sem código como o QuickReply.ai:

1. Gatilho : O usuário envia uma mensagem para o número do WhatsApp Business.
2. Mensagem de boas-vindas : "Olá! Bem-vindo(a) à [Sua Marca]. Responda 1 para rastrear seu pedido, 2 para ver as perguntas frequentes ou 3 para falar com um atendente."
3. Entrada do usuário:
   
   • Se "1": O bot solicitará o número do pedido e fornecerá os detalhes de rastreamento.
   • Se "2": O bot compartilha uma lista de perguntas frequentes ou responde a perguntas específicas.
   • Se "3" ou palavras-chave como "agente": o bot encaminha para um agente humano.
4. Recurso alternativo : Se a entrada do usuário não for reconhecida após três tentativas, o bot responde: "Desculpe, não posso ajudá-lo com isso. Vou transferi-lo para um agente."
5. Escalonamento : O bot transfere a conversa para uma fila do Zendesk, incluindo o histórico do chat e os detalhes do usuário.

Esse fluxo garante que as consultas de rotina sejam tratadas automaticamente, enquanto os problemas complexos sejam encaminhados sem problemas.

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Melhores práticas para fluxos de trabalho de escalonamento no WhatsApp

• Respeite a política do WhatsApp : sempre ofereça uma opção clara para que o problema seja resolvido por um atendente humano, evitando penalidades como avaliações de baixa qualidade, que podem limitar os modelos de mensagens.
• Treine o chatbot : Atualize regularmente a base de conhecimento do chatbot para reduzir escalonamentos desnecessários.
• Priorize clientes de alto valor : Utilize a integração com o CRM para identificar clientes VIP e encaminhar seus problemas com mais rapidez.
• Utilize IA para detecção de sentimentos : ferramentas como o n8n ou o GPT-4 da OpenAI podem analisar o tom do usuário para detectar frustração precocemente.
• Garanta a privacidade dos dados : aderir às políticas de criptografia e privacidade de ponta a ponta do WhatsApp ao lidar com as informações do cliente.

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Ferramentas e plataformas para escalonamento via WhatsApp

Diversas plataformas simplificam a criação de chatbots do WhatsApp com recursos de escalonamento:

• Twilio Studio : Ideal para design de fluxos de trabalho com recurso de arrastar e soltar, com gatilhos para intervenção humana.
• Infobip : Oferece suporte a chatbots de IA generativa com transições perfeitas para agentes.
• QuickReply.ai : Oferece criação de chatbots sem código, com escalonamento baseado em palavras-chave.
• n8n : Oferece fluxos de trabalho avançados para processamento de mensagens de texto, imagens e voz, com escalonamento orientado por IA.
• Engati : Oferece um ambiente de testes (sandbox) e modelos pré-construídos para implantação rápida.

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Exemplos do mundo real

• LAQO Insurance : Criou um chatbot para WhatsApp usando o serviço OpenAI do Azure, que lida com 30% das consultas dos clientes e encaminha problemas complexos para agentes humanos.
• Flamingo : Utiliza um chatbot para gerenciar consultas de saldo e compras, com histórico completo do chat disponível para os agentes, permitindo transições perfeitas.
• Poppy's : Combina o chatbot do WhatsApp da Engati com o chat ao vivo para geração de leads e suporte ao cliente em vários idiomas.

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Em resumo.

Um fluxo de trabalho de escalonamento de tickets bem projetado no WhatsApp combina a eficiência dos chatbots com IA com a empatia dos agentes humanos, criando um help desk híbrido que aumenta a satisfação do cliente. Ao projetar cuidadosamente o fluxo do chatbot, definir gatilhos de escalonamento claros e integrá-lo a uma fila de suporte robusta, as organizações podem oferecer suporte personalizado e contínuo em uma plataforma que os clientes já adoram. O monitoramento e a otimização regulares garantem que o fluxo de trabalho evolua com as necessidades do cliente, tornando o WhatsApp uma ferramenta poderosa para o atendimento ao cliente moderno.

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