5 erros cometidos por equipas de apoio ao cliente em crescimento (perspetivas de um ex-funcionário da Zendesk)

À medida que as equipas de apoio crescem, os problemas resultam de sistemas desatualizados, não das pessoas. Conheça cinco erros fundamentais e descubra como melhores fluxos de trabalho, a IA e a colaboração permitem crescer de forma eficiente.

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À medida que as equipas de suporte crescem, os seus maiores riscos raramente estão relacionados com talento ou intenção. Estão
relacionados com a estrutura.

O que funcionava quando a equipa tinha apenas alguns agentes de suporte começa a revelar limitações à medida que o volume
aumenta, mais partes interessadas se envolvem e as expectativas relativamente à rapidez e à consistência
aumentam.

Michael Ventresca, Responsável pelo Sucesso do Cliente na Hiver e antigo funcionário da Zendesk, tem
trabalhado em estreita colaboração com equipas em diferentes fases de crescimento. Nesses contextos, os
mesmos padrões repetem-se. Não se trata de falhas dramáticas, mas de desvios operacionais
lentos que se acumulam ao longo do tempo.

Eis cinco dos erros mais comuns que identifica, juntamente com a abordagem da sua equipa para
os evitar.

Erro 1: Não adaptar os fluxos de trabalho à medida que a equipa cresce

Segundo Michael, o problema mais comum consiste em as equipas manterem os mesmos processos
muito depois de estes deixarem de ser adequados às suas necessidades.

O maior erro consiste em não adaptar os fluxos de trabalho à medida que a equipa e o volume de pedidos crescem. Muitas equipas continuam a utilizar fluxos de trabalho que foram concebidos há três ou quatro anos, quando a equipa era mais pequena e o volume era gerível.

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Como as coisas continuam aparentemente a funcionar, raramente se revêem os fluxos de trabalho. Mas, com o tempo,
começam a surgir problemas. A responsabilidade torna-se pouco clara, a visibilidade fragmenta-se entre
as caixas de entrada e o tempo de primeira resposta e o desempenho relativamente aos SLA começam a deteriorar-se.

Os agentes baseiam-se em procedimentos operacionais padrão ou bases de conhecimento desatualizados, o que conduz a respostas inconsistentes.

A solução é estrutural. Cada conversa precisa de ter um responsável claro desde o momento em que
entra no sistema.

Por exemplo, em vez de deixarem os e-mails numa caixa de entrada partilhada onde qualquer pessoa pode assumir o seu tratamento, as equipas podem utilizar regras de atribuição para encaminhar automaticamente as questões de faturação para a área financeira, os problemas técnicos para especialistas de suporte e os clientes prioritários para agentes seniores.

Depois de atribuídos, os agentes não devem começar do zero de cada vez. Com modelos partilhados (respostas predefinidas), podem responder a questões comuns, como pedidos de reembolso
ou reposições de palavra-passe, em segundos, personalizando ainda assim a mensagem quando necessário.

Ao mesmo tempo, uma base de conhecimento centralizada garante que, quando um cliente coloca uma
questão ligeiramente mais complexa, os agentes não tentam adivinhar nem recorrem a documentação desatualizada. Podem
obter instantaneamente respostas precisas e aprovadas, mantendo a consistência das respostas em toda a equipa.

A escala não exige mais esforço. Exige melhores sistemas integrados nas operações diárias.

Erro 2: Utilizar a IA de forma demasiado agressiva ou não a utilizar de todo

À medida que a IA se torna mais acessível, as equipas de suporte estão a cometer um de dois erros. Ou
aplicam-na em todo o lado sem mecanismos de controlo, ou evitam-na completamente e continuam a depender
do trabalho manual.

Ambas as abordagens desperdiçam oportunidades de alavancagem.

A IA deve tratar da repetição, não da responsabilidade. Se estiver a redigir todas as respostas sem supervisão, isso é arriscado. Se não estiver a reduzir o trabalho repetitivo, isso é ineficiente.

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A IA é mais eficaz quando elimina o trabalho repetitivo que atrasa os agentes durante conversas
reais.

Por exemplo, com a Hiver AI, quando um agente abre uma longa sequência de e-mails, o Copiloto de IA pode
resumir toda a conversa em segundos e criar uma resposta com base nas respostas anteriores
e no conteúdo da base de conhecimento. Em vez de ler 10 e-mails trocados, o
agente pode concentrar-se em validar e enviar a resposta.

Para questões de grande volume, como o estado de uma encomenda ou atualizações de conta, os agentes de IA da Hiver podem intervir
antes de qualquer intervenção humana. Um cliente que pergunte “Onde está a minha encomenda?” pode obter uma
resposta imediata e precisa, obtida a partir de sistemas integrados, sem sequer criar um pedido.

Na área de back-end, o Hiver AI QA analisa continuamente as conversas relativamente ao tom, à precisão e ao
cumprimento dos SLA. Em vez de os gestores auditarem manualmente os pedidos, recebem
alertas sobre os pontos em que a qualidade está a diminuir.

Neste modelo, a IA trata do trabalho mecânico, enquanto os agentes continuam responsáveis pelo tom,
pela precisão e pelas decisões finais.

Usada intencionalmente, a IA melhora a rapidez e a consistência sem diluir a responsabilidade. Elimina
o esforço repetitivo, permitindo às equipas crescer sem aumentar a carga de trabalho manual.

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Erro 3: Escolher ferramentas que se tornam mais difíceis de gerir ao longo do tempo

Outro problema que Michael observou é a seleção de um sistema de gestão de pedidos altamente complexo
que acrescenta mais trabalho à medida que a equipa cresce.

Uma decisão relativa às ferramentas que muitas vezes parece útil no início, mas que mais tarde cria dificuldades, é transferir o apoio ao cliente para um sistema altamente complexo e centrado na gestão de pedidos, que existe fora do local onde os agentes já trabalham.

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No início, as plataformas antigas podem proporcionar estrutura e relatórios. No entanto, à medida que as equipas crescem,
simples ajustes ao fluxo de trabalho podem exigir uma configuração complexa e manutenção contínua.

Algumas organizações acabam por contratar administradores dedicados para gerir o sistema. Outras
têm dificuldade em adaptar rapidamente os processos, porque todas as alterações parecem técnicas.

Michael viu isto acontecer com equipas que adotaram ferramentas como a Zendesk, esperando
obter escalabilidade, apenas para descobrirem que a carga operacional era maior do que o previsto.

Ele contrasta essa situação com a dos clientes que mudaram para a Hiver. Um exemplo é a itGenius, que
adotou inicialmente a Zendesk, mas considerou-a dispendiosa e mais complexa do que o necessário. O
modelo de gestão de pedidos também fazia com que as conversas parecessem impessoais.

Depois de mudarem para a Hiver, centralizaram rapidamente as conversas, configuraram o encaminhamento e
a atribuição sem um longo ciclo de implementação e recuperaram um estilo de comunicação mais natural. Isto
permitiu-lhes poupar cerca de 40 horas por mês.

A sua plataforma de atendimento ao cliente deve estar operacional em horas, não em semanas ou meses.
Deve permitir às equipas configurar a automatização, os SLA e os relatórios sem supervisão
especializada.

Quando uma plataforma é fácil de adotar e de ajustar, as equipas podem evoluir os seus fluxos de trabalho
sem herdarem complexidade.

Erro 4: Permitir que a colaboração passe para fora da conversa com o cliente

Mesmo com uma atribuição clara de responsabilidades, a colaboração pode falhar por outro motivo.

A colaboração interna costuma falhar quando o apoio ao cliente precisa de contributos atempados de equipas que não trabalham na ferramenta de apoio, como as equipas de produto, engenharia, finanças ou vendas.

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Vejamos um cenário comum.

Um cliente comunica que foi cobrado duas vezes por uma atualização da subscrição. O agente de apoio
ao cliente consegue ver o pagamento no sistema, mas precisa de confirmação das finanças antes de
emitir um reembolso. Ao mesmo tempo, existe a possibilidade de se tratar de um erro do produto, pelo que a equipa de engenharia também poderá ter de intervir.

Na maioria das equipas, é aqui que as coisas começam a fragmentar-se.

O agente reencaminha o e-mail para as finanças. Depois, envia uma mensagem a alguém no Slack. Talvez crie um
pedido interno separado. Entretanto, a conversa original com o cliente permanece incompleta e o
contexto fica disperso por várias ferramentas.

Com a Hiver, toda esta interação permanece dentro da mesma conversa.

O agente pode adicionar uma nota interna a explicar o problema e envolver a equipa financeira através de uma
@menção, anexando a mensagem exata do cliente e os detalhes do pagamento. A equipa financeira pode
analisar o contexto e confirmar se o reembolso é válido, diretamente na conversa.

Se o problema precisar do contributo da equipa de engenharia, a mesma conversa pode ser reatribuída ou partilhada
sem começar de novo nem copiar o contexto.

Assim que houver clareza, o agente pode responder ao cliente com uma atualização completa e
precisa, em vez de enviar respostas parciais enquanto aguarda pelas equipas internas.

Como a colaboração acontece dentro da conversa, cada decisão, atualização e
dependência fica associada ao pedido original.

Na opinião de Michael, a atribuição da responsabilidade resolve a responsabilização. A colaboração unificada resolve o
fluxo de informação. Ambas são necessárias para crescer.

Erro 5: Comunicar frequentemente sem apresentar progressos

Alguns hábitos de comunicação parecem úteis, mas prejudicam efetivamente a experiência do cliente.

Um dos hábitos de comunicação mais prejudiciais consiste em enviar atualizações frequentes que, na realidade, não fazem o problema avançar.

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Michael explica que mensagens como “ainda estamos a analisar este assunto” podem criar a
aparência de atividade sem acrescentar valor. Isto pode levar os clientes a sentirem que estão a ser geridos
em vez de apoiados, especialmente se os prazos continuarem pouco claros.

Considera que as atualizações devem ser intencionais e estar associadas a progressos reais.

Então, como obter clareza antes de responder a um cliente? Quando utiliza uma plataforma de atendimento ao
cliente como a Hiver, pode garantir que cada pedido tem um responsável claro e que esse
responsável pode colaborar com outras equipas e obter as informações certas de que precisa antes de responder.
A visibilidade partilhada e a elaboração de respostas assistida por IA ajudam as equipas a fornecer respostas precisas
e focadas nos resultados.

Em suma, menos atualizações, mas mais substanciais, conduzem a uma maior confiança.

Conclusão

Na experiência de Michael, à medida que as equipas crescem, os sistemas que sustentam o apoio precisam de evoluir tão
rapidamente quanto elas. O que parece fácil de gerir a uma escala mais pequena torna-se frequentemente mais difícil de manter à medida que
aumentam o volume, as expectativas e as dependências entre equipas.

As equipas que lidam bem com esta situação não estão constantemente a reagir. Incorporam clareza na forma como
o trabalho é realizado. A responsabilidade é definida desde o início, a colaboração mantém-se dentro da conversa
e o trabalho repetitivo é reduzido sem perder o controlo.

Se a sua configuração atual está a começar a parecer mais pesada do que deveria, pode valer a pena recuar
e repensar a forma como as suas operações de apoio estão estruturadas. Ferramentas como Hiver foram concebidas para facilitar essa transição sem acrescentar mais complexidade.

Nidhi Singh
Nidhi is a B2B SaaS writer covering customer service, IT, and business ops. She works at Hiver, an AI customer service platform built for complex support operations. Hiver offers two products: Hiver Omni for omnichannel support, and Hiver in Gmail, an AI helpdesk built inside Gmail.

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