- Decomposição
O problema chega de forma “bruta” e confusa, com vários tipos de solicitações misturadas em uma única mensagem.
Para lidar com isso, o primeiro passo é dividir o problema grande em partes menores.
Podemos separar os pedidos em categorias:
Acesso e login (senha, bloqueio, erro de autenticação)
Pagamentos (boleto, cartão, cobrança indevida)
Uso da plataforma (erro ao usar funcionalidades, dúvidas de usabilidade)
Solicitações administrativas (alterações de cadastro, cancelamentos, upgrades)
Outros (feedbacks, dúvidas gerais)
Dessa forma podemos agir com mais clareza.
- Reconhecimento de padrões
Sim, é possível reconhecer os padrões. Depois de dividir o problema, percebemos que muitas mensagens dentro de cada categoria são muito parecidas.
Isso permite identificar padrões como:
Perguntas frequentes (ex.: “não consigo acessar minha conta”).
Mensagens com palavras-chave que se repetem (senha, boleto, erro, login, cobrança).
Dúvidas básicas que podem ser resolvidas sem intervenção humana.
- Abstração
A abstração ajuda a focar no que realmente importa, eliminando detalhes desnecessários.
Aqui podemos criar:
Modelos de resposta para cada tipo de problema
FAQ estruturada com respostas diretas
Fluxo simplificado de triagem, ignorando detalhes irrelevantes da mensagem do cliente
Categorias gerais que representam grupos de problemas, sem precisar ler toda a mensagem linha por linha
- Algoritmo (passo a passo)
Após decompor → reconhecer padrões → abstrair, conseguimos construir um algoritmo simples, como mostrado no curso:
- Receber a mensagem do cliente
- Identificar automaticamente a categoria usando palavras-chave
- Verificar se existe uma resposta padrão para esse tipo de solicitação
– Se existir → enviar automaticamente
– Se não existir → encaminhar para um analista - Registrar a solicitação no sistema para análises futuras
- Encerrar atendimento
Confesso que pedi ajuda a IA, pois ainda estou me aperfeiçoando na área, mas quero poder responder essas questões sem muita ajuda.