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Explore as solicitações de insights de IA para aprimorar a avaliação de desempenho dos agentes, criando solicitações personalizadas para autoavaliação de qualidade e detecção de riscos. Faça solicitações claras e objetivas, evitando linguagem subjetiva. Use critérios de metadata, como hora, tags e canais, para refinar as avaliações. Defina resultados de avaliação claros para garantir uma pontuação consistente, alinhando-se aos critérios estabelecidos.

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Os insights de IA baseados em solicitações do Zendesk QA utilizam os modelos de IA mais recentes, permitindo que você personalize solicitações viabilizadas por IA usando linguagem natural para pontuação automática da qualidade e detecção de riscos.

Além de usar ou editar solicitações da biblioteca de solicitações de insights de IA, você pode criar suas próprias categorias de solicitações personalizas de IA e destaques.

Ao seguir essas diretrizes, os avaliadores podem utilizar a IA generativa efetivamente para avaliar o desempenho do agente de suporte ao cliente, garantindo clareza, consistência e atenção concentrada na qualidade do serviço.

Este artigo contém os seguintes tópicos:

  • Sugestões de conformidade para usar solicitações de IA do Zendesk QA
  • Escrita de solicitações de insights de IA
  • insights de IA baseados em solicitação de pontuação

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  • Sobre os insights de IA no Zendesk QA

Sugestões de conformidade para usar solicitações de IA do Zendesk QA

A IA do Zendesk foi desenvolvida com base em nossos princípios fundamentais de privacidade, segurança, precisão, transparência e controle do cliente. Consulte Confiança em IA na Zendesk.

As sugestões de conformidade e configuração da Zendesk não constituem orientação jurídica. Você, como usuário, é o único responsável por garantir que suas interações com o sistema sejam justas, respeitosas, livres de linguagem discriminatória ou depreciativa e apropriadas para os seus objetivos — inclusive ao usar solicitações da biblioteca de solicitações do Zendesk.

Recomendamos que você mantenha um tom educado em todas as comunicações, considere o uso justo ao criar solicitações e implementar saídas e sempre verifique se a solicitação é adequada para o seu caso de uso específico.

Solicitações personalizadas e quaisquer outras solicitações de IA do Zendesk QA não devem ser usadas para tomar decisões automatizadas, especialmente decisões relacionadas a emprego ou outras situações de alto risco, conforme definido pela Lei de IA da UE. Esteja ciente de que a Zendesk não assume qualquer responsabilidade pelas consequências do uso indevido do sistema.

Escrita de solicitações de insights de IA

Recomendamos que você use solicitações simples e focadas em uma única categoria e destaque por vez. Por exemplo, evite combinar tópicos como empatia e gramática na mesma solicitação. Em vez disso, crie solicitações separadas para cada categoria. Essa abordagem ajuda o modelo a avaliar cada solicitação com mais precisão, pois pode ser desafiador determinar se uma classificação se aplica à empatia, à gramática ou a ambas.

O objetivo dessas solicitações é avaliar o desempenho dos agentes de suporte ao cliente com base na qualidade do serviço usando IA generativa. Portanto, garanta que as respostas possam ser geradas sem exigir validação de aplicativos de terceiros ou documentação interna, pois essas fontes não podem ser acessadas pelo modelo de IA.

Escreva descrições de categorias e destaques de maneira objetiva, evitando linguagem e frases subjetivas. Descrições subjetivas podem resultar em avaliações inconsistentes e não mensuráveis.

Seja específico ao escrever solicitações com critérios que incluam metadata, como o tempo relacionado aos tickets, as tags, o canal e as observações internas do ticket, entre outros.

A seguir estão exemplos de expressões subjetivas juntamente com alternativas objetivas que você deve usar:

Em vez de Use
simpática "demonstrou educação" ou "usou linguagem educada"
atencioso "respondeu às perguntas do cliente" ou "atendeu às necessidades do cliente"
útil "forneceu informações relevantes" ou "resolveu o problema apresentado"
Profissional "manteve um tom formal"
confiante "forneceu explicações claras"
educado "usou linguagem educada" ou "cumprimentou o cliente adequadamente"
Advérbios e adjetivos vagos (por exemplo, muito, realmente, absolutamente, um pouco) Advérbios e adjetivos podem ser omitidos, mas quando usados, devem ser objetivos e mensuráveis.

Além de usar descrições objetivas, as avaliações também devem ser baseadas apenas no texto da conversa. Defina claramente os critérios de classificação para cada avaliação. Por exemplo:

  • Use critérios específicos. Concentre-se em comportamentos ou ações específicas tomadas pelo agente em vez de sentimentos ou impressões gerais.
    • Em vez de: O agente foi simpático?
    • Use: O agente usou uma linguagem educada, manteve um tom formal e cumprimentou o cliente adequadamente?
  • Defina as expectativas claramente. Descreva o que constitui um desempenho satisfatório para cada critério para minimizar a subjetividade.
    • Em vez de: O agente se comunicou bem?
    • Use: O agente usou linguagem educada, evitou o uso de palavras depreciativas e gírias? Avalie o agente com uma classificação negativa se ele não atender a todos os critérios. Atribua uma classificação positiva se ele tiver usado linguagem educada, sem palavras depreciativas e gírias.
  • Use terminologia consistente. Mantenha uma linguagem uniforme em todas as descrições de classificação. Use um único termo de maneira consistente.
    • Em vez de: usar uma variedade de termos, como "colega", "funcionário", "representante", "advogado" e "associado"
    • Use: "agente"
      • Em vez de: "membro", "chamador", "visitante" e "assinante"

        Use: "cliente"

  • Não utilize siglas e abreviações.
    • Em vez de: O agente confirmou a DN do cliente?
    • Use: O agente confirmou a data de nascimento do cliente?
  • Não use aspas duplas, a menos que seja necessário. Use aspas duplas somente ao fazer referência a palavras exatas ditas pelo agente ou cliente. Essa abordagem permite uma avaliação mais ampla da intenção ou do sentimento, sem restringir as avaliações a frases específicas.
    • Em vez de: "O agente disse “Tenha um bom dia?”"
    • Use: O agente desejou um bom dia ao cliente.
  • Forneça exemplos de respostas aceitáveis e inaceitáveis para orientar os avaliadores nas avaliações. Quando as perguntas exigirem conhecimento de terminologia empresarial específica, defina explicitamente esses termos nas instruções.
    • Em vez de: "O agente deve mencionar o nome do departamento na saudação."
    • Use: "O agente deve mencionar um dos nomes de departamento da lista a seguir na saudação." (Forneça uma lista de nomes de departamento aceitáveis.)
  • Seja claro sobre suas condições de classificação. Indique explicitamente se todas as condições descritas devem ser atendidas ou se atender apenas algumas é suficiente para gerar uma boa classificação. Essa clareza melhora a consistência e a confiabilidade na pontuação.
    • Em vez de: O agente confirmou o número da reserva e o nome do cliente?
    • Use: O agente confirmou o número da reserva ou o nome do cliente?
    • Use: O agente confirmou o número da reserva e o nome do cliente? Ambos precisam ser confirmados.
  • Escreva seus critérios de classificação em linguagem afirmativa em vez de negativa. Esse abordagem positiva pode levar a avaliações mais claras e eficazes.
    • Em vez de: O agente não usou palavras depreciativas.
    • Use: O agente usou uma linguagem educada e respeitosa.

Solicitações com metadata

Ao escrever solicitações com critérios que incluam metadata, como o tempo relacionado aos tickets, as tags, o canal e as observações internas do ticket, entre outros, siga estas orientações:

  • Descreva especificamente qual tempo você deseja.
    • Em vez de: Usar termos genéricos como "tempo correto" ou "de maneira oportuna".
    • Use: O agente respondeu à mensagem inicial do cliente em até 2 minutos?
  • Não use fórmulas de tempo complexas.
    • Em vez de: A soma de todos os intervalos entre as mensagens deve ser inferior a 10 minutos.
    • Use: A conversa durou mais de 10 minutos desde o início até a resolução?
  • Não confie nas informações de fuso horário.
    • Em vez de: Respondeu em 30 minutos se o cliente estiver no mesmo fuso horário.
    • Use: O agente respondeu a cada mensagem do cliente em até 30 segundos durante toda a conversa?
  • Seja específico sobre o canal no qual você tem interesse.
    • Em vez de: Usar termos genéricos como "canal correto" ou "canal mais popular".
    • Use: Se o canal for o e-mail, o agente solicitou uma verificação adicional antes de processar a alteração da conta?
    • Use: Se o canal for o chat, o agente ofereceu a opção de transferir para uma chamada telefônica em caso de problemas técnicos complexos?
    • Use: Se o canal for o telefone, o agente confirmou verbalmente o endereço de e-mail do cliente antes de enviar a documentação?
  • Seja específico sobre as observações nas quais você tem interesse. Use palavras como "observações internas", "mensagens privadas" e etc. Observações fora da conversa não podem ser acessadas pelo modelo por padrão. Se seu procedimento exigir o acesso a observações fora da central de suporte, não poderemos analisar essas informações.
    • Em vez de: Perguntar sobre observações fora da conversa, como "O agente criou um ticket no Jira?"
    • Use: Se houve uma transferência, o agente registrou isso nas observações internas?
    • Use: O agente registrou o horário de retorno de chamada preferido pelo cliente nas observações internas?
    • Use: O agente documentou o método de resolução utilizado nas mensagens não públicas para referência futura?
  • Seja específico sobre as tags nas quais você tem interesse. Idealmente, forneça uma lista de todas as tags, se não houver muitas, por exemplo: "usamos as tags 'abc', 'def' e 'ghi'". O agente utilizou alguma dessas tags?"
    • Em vez de: Usar termos genéricos como "tag correta".
    • Use: O agente usou a tag "transferido_ao_ticket" ao transferir o problema do cliente?
    • Use: O agente aplicou a tag "contestação_de_cobrança" quando o cliente reclamou de cobranças incorretas?
    • Use: Usamos as tags "produto_a", "produto_b" e "produto_c". O agente usou alguma dessas tags ao abordar os recursos do produto?

insights de IA baseados em solicitação de pontuação

Depois de estabelecer sua solicitação, a próxima etapa é definir como as avaliações são aplicadas. Isso envolve especificar o que constitui um resultado positivo ou negativo e selecionar termos ou frases claras para representar esses resultados. Exemplos incluem sim/não, útil/inútil ou educado/indelicado.

Atribuir os resultados corretos com base em seus critérios de classificação é essencial para garantir avaliações precisas.

A seguir estão alguns exemplos que ilustram como estruturar essas avaliações:

  • Educação da linguagem:
    • Pergunta: O agente usou linguagem educada?
      • Resultado positivo: Sim
      • Resultado negativo: Não
  • Uso de palavras depreciativas:
    • Pergunta: O agente usou palavras depreciativas?
      • Resultado positivo: Não
      • Resultado negativo: Sim

Ao definir claramente esses parâmetros, você garante que as avaliações sejam consistentes, estejam alinhadas com seus critérios de classificação estabelecidos e sejam refletidas com precisão em seus scores de IQA.

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