O Explorador de Tópicos usa IA para agrupar automaticamente seus tickets/casos de suporte em tópicos e subtópicos. Ele mostra o que os clientes estão perguntando, como essas conversas estão performando e onde focar.

Veja o que está impulsionando o volume—sem necessidade de marcação: Tópicos e subtópicos gerados por IA são criados automaticamente, oferecendo uma visão ao vivo do que os clientes estão perguntando sem qualquer esforço manual.
Acompanhe o desempenho por tópico, não apenas pela equipe: Cada tópico inclui métricas-chave como CX Score, taxa de resolução e tempo de atendimento—para que você veja quais problemas são bem resolvidos e quais precisam de atenção.
Detecte problemas cedo, antes que escalem: Monitore mudanças no volume e no sentimento ao longo do tempo para identificar problemas emergentes e agir antes que cresçam.
Foque onde importa mais: Identifique tópicos de alto volume e experiência ruim do cliente e faça melhorias direcionadas que realmente impactam.

Nota:

O Explorador de Tópicos está atualmente disponível para todos os clientes Fin que atendem aos seguintes critérios:
- Importaram conversas da sua plataforma de origem (ex.: Zendesk ou Salesforce) que você pode ativar e desativar.
- Implantaram Fin.
O Explorador de Tópicos não suporta os seguintes idiomas e os nomes continuarão a ser exibidos em inglês: "Swahili" "Bengali", "Bosnian", "Azerbaijani", "Persian", "Sinhala" e "Tamil".
O Explorador de Tópicos estará disponível apenas enquanto o Fin estiver ativo. Se o Fin for pausado, os Tópicos também serão pausados.
A geração de tópicos depende de um pipeline que atualiza periodicamente, então os tópicos podem não aparecer imediatamente após o cumprimento dos pré-requisitos.

Entendendo tópicos e subtópicos com IA

Tópicos de IA usam aprendizado de máquina para agrupar tickets/casos em tópicos (temas amplos) e subtópicos (problemas recorrentes altamente específicos).

Como os tópicos e subtópicos de IA são descobertos

O sistema analisa uma grande quantidade de dados históricos de conversas—especificamente dos últimos 90 dias. Ele busca padrões nas perguntas feitas pelos clientes e agrupa conversas similares.

Subtópicos são descobertos primeiro agrupando perguntas similares de conversas passadas.
Esses subtópicos são então agrupados em tópicos mais amplos.
Finalmente, o sistema gera automaticamente títulos claros para os tópicos para ajudar você a entender rapidamente cada tópico e subtópico.

Nota: Tópicos e subtópicos não são baseados em palavras-chave predefinidas. Quaisquer palavras-chave mostradas no produto servem apenas para ajudar a explicar sobre o que é cada tópico.

Como as conversas são atribuídas aos tópicos de IA

Uma vez que tópicos e subtópicos são descobertos, a IA realiza dois passos:

Retroatividade: O sistema analisa tickets/casos dos últimos 90 dias e os atribui retroativamente aos tópicos e subtópicos apropriados.
Inferência: Diariamente, o sistema revisa tickets/casos recentemente fechados e os atribui aos tópicos relevantes. A atribuição de tópicos é aplicada especificamente após o fechamento da conversa, normalmente durante o processo de revisão diária para garantir que todos os critérios sejam avaliados antes da atribuição.

Critérios de conversa para gerar tópicos de IA

Para construir tópicos e subtópicos precisos, o sistema usa conversas que atendem a certos critérios:

Tickets/casos devem estar em inglês.
Tickets/casos não devem estar marcados como spam.
Tickets/casos devem ter pelo menos dois participantes (por exemplo, um cliente e Fin ou um colega).
Cada ticket/case é resumido em até três perguntas-chave, usadas para identificar padrões e atribuir a um subtópico.
São necessárias pelo menos 15 perguntas ou tickets/casos para formar um subtópico significativo.

Nota: Se seus tickets/casos forem muito variados, ou se não houver volume suficiente em um único tema, pode ser que nenhum tópico apareça—mesmo com muitas conversas. Além disso, contas com pouca interação do cliente podem enfrentar atrasos ou ausência de geração de tópicos devido ao volume insuficiente de conversas. Exemplos de mensagens de baixa qualidade incluem texto de espaço reservado como "<div></div>", pois não fornecem contexto significativo para classificação. Além disso, se a interação envolver apenas um lado, como mensagens somente do cliente sem resposta do Fin ou de um colega, não atendem aos requisitos de participação.

Atualizações contínuas de tópicos e subtópicos de IA

Tópicos/subtópicos são construídos para se adaptar:

Atualizações diárias garantem que novos tickets/casos sejam categorizados rapidamente.
Novos tópicos e subtópicos são adicionados conforme surgem, sem remover ou alterar os já descobertos.
Algumas conversas podem não ser atribuídas a nenhum tópico se forem muito diferentes, de baixa qualidade (como spam) ou não atenderem aos critérios.

Dica: Você também pode personalizar os Tópicos de IA para ter mais controle sobre como eles são definidos e aplicados às conversas.

Por que você pode ter muitos tópicos menores

É comum ver alguns tópicos grandes com muitos subtópicos e conversas dentro deles, e muitos tópicos menores com poucos subtópicos e conversas. Isso acontece porque:

Alguns tópicos aparecem frequentemente entre os clientes, enquanto outros são altamente específicos ou nichados e não se encaixam bem nos agrupamentos existentes.
O sistema evita combinar subtópicos não relacionados só para formar tópicos maiores—ele foca em agrupamentos naturais.

Nota: Tópicos e subtópicos de IA não:

Detectam spam
Analisam sentimento
Determinam se uma consulta é informativa ou requer ação

Como usar tópicos e subtópicos com IA

Líderes e equipes de suporte podem usar tópicos de IA para entender o que está impulsionando o volume e como priorizar esforços para otimizar o suporte.

Identificando tendências de tópicos

Para visualizar o Topics Explorer, vá para Analisar > Topics Explorer. Aqui, você verá duas seções principais:

O lado esquerdo tem um mapa de árvore de tópicos:
- O tamanho da caixa indica o volume de conversas nesse tópico.
- A cor da caixa está relacionada à métrica selecionada.
- No modo claro, as cores mais escuras indicam áreas que precisam de atenção. No modo escuro, as cores mais claras indicam áreas que precisam de atenção.
O lado direito tem uma série de gráficos de linha de crista: Eles pegam os mesmos tópicos do mapa de árvore e mostram seu desempenho ao longo do tempo.

Selecione quantos tópicos deseja exibir e escolha qual métrica usar:

CX Score
Taxa de envolvimento Fin
Taxa de resolução Fin
Tempo médio de atendimento
Tempo médio da primeira resposta

Foque onde mais importa identificando tópicos de alto volume e experiência do cliente ruim e clique neles para ver o mapa de árvore e gráficos de linha detalhados por subtópicos. Isso permite melhorias direcionadas nos subtópicos mais impactantes, abordando a causa raiz do volume e da má CX.

Você também pode filtrar diretamente no Topics Explorer pelo motivo do CX Score. Use o filtro Motivos do CX Score para segmentar tópicos pelos motivos específicos que geram pontuações positivas ou negativas — como Qualidade da Resposta, Esforço do Cliente ou Emoção Forte.

Detecte problemas cedo, antes que escalem, monitorando mudanças no volume e nas métricas principais ao longo do tempo para identificar questões emergentes e agir antes que cresçam. Por exemplo, o gráfico abaixo mostra um pico repentino no volume com CX Scores negativos para o tópico “Conta bloqueada”. Isso pode indicar um bug ou problema inesperado que impede os clientes de acessar sua conta.

Passe o mouse sobre um tópico/subtópico para ver uma descrição do que está incluído nesse tópico e visualizar conversas.

Na visualização de conversas, você pode clicar rapidamente para identificar problemas e usar o CX Score para entender como foram resolvidos. Também pode abrir uma conversa na inbox para responder diretamente ao cliente.

Identificando áreas para otimizar

Esses tópicos também aparecem no painel Fin Optimize para ajudar a priorizar esforços na melhoria do Fin em taxa de envolvimento, taxa de resolução e experiência do cliente.

Dica: Comece com um tópico que esteja gerando um alto volume de conversas com CX Scores baixos e revise as sugestões para melhorar o desempenho do Fin.

Filtrando outros relatórios

Você também pode usar os tópicos/subtópicos de AI para filtrar seu Relatório Personalizado. Basta adicionar um filtro para Tópico AI ou Subtópico AI para selecionar tópicos específicos para filtrar.

Perguntas Frequentes

Como novos tópicos de AI são gerados e eles recategorizam tickets existentes quando isso acontece?

Novos tópicos são gerados por meio de análise de aprendizado de máquina dos dados históricos de tickets dos últimos 90 dias. Subtópicos são identificados primeiro agrupando perguntas similares, depois agrupados em tópicos mais amplos. Importante: novos tópicos e subtópicos são adicionados sem remover ou alterar os existentes.

Por que alguns tickets não têm tópicos?

Alguns tickets podem não aparecer em nenhum tópico se eles:

São muito variados ou não têm volume suficiente em torno de um único tema.
São muito diferentes dos tópicos existentes.
São de baixa qualidade (por exemplo, spam).
Não atendem aos critérios (por exemplo, devem estar em inglês e ter pelo menos dois participantes).
São de contas com volume insuficiente de interação do cliente para criar agrupamentos significativos.

Quando começarei a ver tópicos/subtópicos de AI?

Você começará a ver tópicos/subtópicos logo após implantar o Fin. Seu espaço de trabalho precisa ter mais de uma conversa elegível. No entanto, mesmo que seu espaço de trabalho atenda a esses critérios, os tópicos de AI podem não aparecer imediatamente. Veja por quê:

A geração de tópicos faz parte de um pipeline que é atualizado periodicamente. Se suas conversas se qualificarem, elas serão incluídas nesse pipeline.
Alguns clientes começam a ver tópicos após apenas 30–50 conversas, enquanto outros podem precisar de mais para gerar um tópico relacionado.
Quando seu espaço de trabalho acumular conversas qualificadas suficientes, os tópicos começarão a aparecer automaticamente conforme o pipeline processa novos dados.
Certifique-se de que a sincronização de dados históricos esteja ativada para plataformas de help desk integradas, pois esses dados enriquecem a análise e suportam a geração de tópicos.

Por que os tópicos não aparecem no Topics Explorer após importar tickets/casos históricos?

Se você não está vendo tópicos no Topics Explorer após importar dados históricos de tickets ou casos, isso ocorre porque requisitos específicos precisam ser atendidos:

Implantação do Fin: O Fin deve estar implantado ao vivo antes que o Topics Explorer possa analisar conversas e gerar tópicos. Sem implantação, os tópicos não serão gerados, independentemente de tickets/casos históricos terem sido importados.
Conversas qualificadas: Para que o Topics Explorer gere tópicos, as conversas devem atender a critérios específicos.
Sincronização histórica de tickets: Embora a sincronização histórica de tickets/casos permita insights mais profundos, esses dados só contribuem para a geração de tópicos após a implantação do Fin.

Por que meus tópicos/subtópicos de AI mudam com o tempo?

Tópicos e subtópicos são atualizados diariamente para incluir novos tickets. Conforme os padrões evoluem ou surgem novos problemas, novos tópicos são adicionados, embora os existentes permaneçam inalterados. Isso garante uma reflexão ao vivo e precisa das tendências atuais de suporte.

O que significa o tamanho/esquema de cores no mapa de árvore do Topics Explorer?

Tamanho de cada caixa = volume de conversas.
Cor de cada caixa = valor da métrica de desempenho selecionada (ex.: CX Score, taxa de resolução, etc).
- No modo claro: cores mais escuras indicam áreas que precisam de atenção.
- No modo escuro: Cores mais claras indicam áreas que precisam de atenção

Use o Explorador de Tópicos para ver o que está impulsionando o volume