- Decomposição — Classificação Inicial da Demanda
Organizar mensagens não estruturadas em categorias claras e acionáveis. O processo consiste em classificar cada mensagem em grupos pré-definidos, por exemplo abaixo. Essa separação reduz complexidade e direciona o tratamento do chamado.
- Acesso: dificuldades de login, senha ou autenticação
- Financeiro: dúvidas sobre pagamento, boletos ou cobranças
- Falhas Técnicas: erros de sistema, instabilidades ou bugs
- Reconhecimento de Padrões — Identificação de Intenção
Identificar a intenção principal do cliente a partir de termos recorrentes. O reconhecimento de padrões permite respostas mais rápidas e consistentes, além de viabilizar automações. São analisadas palavras-chave e expressões frequentes que indicam o tipo de solicitação.
Por exemplos:
- Termos como “esqueci”, “não consigo entrar” → indicam correlação ao assunto "Acesso"
- Termos como “boleto”, “pagamento”, “cobrança” → indicam correlação ao assunto "Financeiro"
- Abstração — Síntese da Informação Relevante
Extrair apenas os dados necessários para a resolução do problema. Mensagens de clientes podem incluir contexto emocional ou informações não essenciais. O foco é isolar os elementos realmente acionáveis.
Exemplo:
Entrada: “Estou muito insatisfeito, já tentei várias vezes entrar e não consigo acessar minha conta…”
Saída (abstraída):
Cliente: ID 123
Tipo: Acesso
Problema: falha de login
Essa síntese melhora a eficiência operacional e reduz retrabalho.
- Algoritmo — Definição de Regras de Tratamento
Padronizar decisões por meio de regras claras e reproduzíveis. Esse modelo garante consistência, escalabilidade e melhor controle de SLA.
A etapa final consiste na definição de fluxos condicionais para resolução ou encaminhamento da demanda:
SE a mensagem contiver termos relacionados a “senha” → enviar automaticamente o link de redefinição
CASO CONTRÁRIO → encaminhar para atendimento humano ou equipe especializada
Expectativas:
Redução do tempo médio de atendimento
Maior previsibilidade e qualidade na experiência do cliente
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