Da reclamação à oportunidade: triagem por IA, decisão humana.

Importe planilhas em CSV ou XLSX exportadas do HugMe ou de qualquer outro sistema. Você monta um layout de importação com o mapeamento de campos (qual coluna da planilha alimenta qual campo do Review), escolhe as colunas extras que devem ficar em destaque e salva o layout para reaproveitar em toda nova importação do mesmo formato. Reimportar uma planilha atualizada é seguro: os casos já existentes são atualizados pelo identificador externo, sem duplicar.

Exemplo: mapear uma única vez a exportação mensal do HugMe, que tem dezenas de colunas, e reimportar sempre o mesmo formato.

Registre reclamações manualmente ou por integração do cliente.

Exemplo: reclamação recebida por telefone registrada no momento.

Classifica prioridade e categoria e calcula nota de fidelidade e impulso de satisfação. Os prompts de classificação são configuráveis por empresa.

Exemplo: reclamação sobre cobrança indevida com alta urgência sobe na fila.

Para cada reclamação nova, a IA faz duas análises. Primeiro, confere se ela é duplicada: compara o significado do texto (e não só as palavras) com todo o histórico da empresa e aponta o caso original e o percentual de similaridade. Depois, avalia se a reclamação pode ser moderada ou contestada no Reclame Aqui, com base nas regras de moderação e nas políticas cadastradas na base de conhecimento, no histórico do mesmo cliente e na checagem de duplicidade. Entre os critérios estão reclamação sem relação com a empresa, com dados incompletos, ofensiva, já resolvida ou duplicada. O resultado indica se o caso é elegível ou não e traz a justificativa citando o critério aplicado. O status e o motivo de moderação que já vierem na planilha importada também ficam registrados. A decisão de pedir a moderação é sempre da equipe.

Exemplo: a mesma queixa enviada duas vezes com palavras diferentes é sinalizada como duplicada, com o percentual de similaridade, e aparece como candidata à moderação.

Distribua por filas e por pessoa, inclusive em massa por filtro (mailing, fila, status). Transferências entre filas ficam registradas na linha do tempo.

Exemplo: distribuir todas as reclamações de um mailing para a equipe A.

Categoria, subcategoria e motivo configuráveis para encerrar cada caso. Você define quais status encerram o caso, e isso alimenta os indicadores.

Exemplo: status “Resolvido” marcado como finalizador.

A IA redige uma resposta (pública, privada ou nota interna) com base na política e na base de conhecimento; o operador edita antes de enviar e registra a decisão: aprovada, com ajuste, não usada ou publicada.

Exemplo: rascunho no tom da marca, revisado e ajustado pelo operador.

Cadastre políticas e procedimentos (texto ou arquivos PDF, DOCX, TXT e MD) para ancorar as respostas geradas.

Exemplo: política de reembolso citada na resposta.

Cada reclamação tem um histórico com interações, tratativas, transferências e reclassificações, sempre com autor e horário.

Exemplo: ver quem respondeu, quando e o que mudou.

Nota média, percentual respondido e resolvido, intenção de voltar a comprar, tempo médio de resposta e, por fila e pessoa, casos trabalhados, encerrados e tempo médio de tratativa.

Exemplo: comparar a produtividade de duas equipes por dia.