Para solucionar o problema eu dividiria ele em quatro partes: Captura da mensagem -> Triagem -> Abstração -> Resolução.
0- Preparar banco de dados/FAQ:
Primeiramente, junto a empresa, indentificariamos as maiores dores dos clientes e criariamos um banco de dados com problemas e passo a passo para soluciona-los.
1 e 2- Captura de mensagem e Triagem (Como decompor o problema):
Inicialmente eu dividiria o problema de "mensagens confusas" com um triagem usando um bot ou uma LLM + Automação para identificar o setor referente ao atendimento, seguindo a seguinte categorização:
Categoria A: Problemas de Acesso (login, redefinição de senha).
Categoria B: Dúvidas Financeiras (faturamento, boletos, estornos).
Categoria C: Uso do Sistema/Erros (bugs de UX, falhas em funcionalidades).
Na versão com bot seria uma sequencia de mensagens automáticas, exemplo:
Olá , somos o suporte da DiNovo e temos o prazer de atende-lo. Por favor escolha qual a melhor setor se conecta ao que você deseja tratar:
1-Problemas de Acesso (login, redefinição de senha).
2- Dúvidas Financeiras (faturamento, boletos, estornos).
3- Uso do Sistema/Erros (bugs, falhas em funcionalidades).
Por sua vez na versão de LLM + Automação seria uma abordagem mais direta, porém seria necessario um preparo maior (banco de dados , analise de conversas anteriores e documentação de suporte da empresa), porém entregaria algo que ajudaria ao cliete a organizar o problema em questão da melhor maneira, Exemplo:
IA: Olá, sou Di o suporte inteligente da Dinovo como posso te ajudar hoje?
User: Eu estou com problema ao finalizar minha compra.
IA: Ok , vamos fazer o melhor para solucionar seu problema. Para ajudar no processo de solução do seu problema tem mais algum detalhe que o senhor(a) possa fornecer? Há alguma mensagem de erro ?
Se o usuário apontar alguma mensagem de erro presente no FAQ a ia poderia apontar o passo a passo e acompanha a solução do problema , caso o cliente não dê detalhes o suficiente a IA conectaria o cliente direto com o time financeiro da empresa com uma mensagem clara contendo o resumo pré aprovado pelo cliente do atendimento até ali .
3- Abstração
O usuário frequentemente envia parágrafos longos desabafando sobre o problema, misturando informações irrelevantes. A abstração serve para extrair apenas a essência necessária para a resolução.
Na solução com BOTs ela seria através de opções que filtrassem o problema : Em vez de oferecer um campo de texto livre e aberto (que gera a confusão atual), abstraímos a entrada criando menus suspensos ou formulários de triagem em etapas. O usuário é forçado a selecionar a "Categoria do Problema" antes de digitar.
Em ambas as soluções (BOT ou IA) teriamos um Ticket Organizado: Independentemente do tamanho do texto que o cliente escreva, o sistema abstrai o ticket para um formato padrão: ID do Cliente + Categoria do Problema + Descrição Curta. O restante é tratado como detalhe secundário.
4- Resolução
Ao fim de todo o processo teremos um ticket organizado e variadas formas de solucionar o problema:
1-Em casos simples o cliente é direcionado a um passo a passo/FAQ.
2-Em casos em que o cliente não consiga resolver sozinho ou que necessite de algum processo feito pela empresa ele é encaminhado para o atendimento humano com suas necessidades organizadas.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
