Agente de Gestão de Avaliações

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O Agente de Gestão de Avaliações é uma ferramenta automatizada de gestão de reputação, projetada para manter uma imagem de marca positiva em plataformas de avaliação. Ele atua como uma primeira linha de defesa, garantindo que clientes satisfeitos recebam agradecimentos imediatos, enquanto críticas negativas são encaminhadas instantaneamente para as equipes humanas de suporte para um tratamento cuidadoso, evitando que crises de relações públicas se agravem.

Capacidades e Recursos¶

O Agente de Gestão de Avaliações é otimizado para as seguintes tarefas de reputação:

• Classificação de Sentimento: Categoriza instantaneamente as avaliações recebidas como positivas, neutras ou negativas com base na classificação por estrelas e análise semântica.
• Gratidão Automatizada: Publica respostas educadas e alinhadas com a marca para avaliações positivas (ex: 4 ou 5 estrelas) para aumentar o engajamento e a lealdade do cliente sem intervenção humana.
• Escala de Risco: Identifica avaliações negativas ou reclamações específicas e as sinaliza imediatamente para um representante de suporte humano.
• Assistência em Rascunhos: Pré-gera rascunhos sugeridos de pedidos de desculpas ou resolução para avaliações negativas para agilizar o fluxo de trabalho do atendente humano.

Guia de Integração¶

Ao contrário das ferramentas padrão integradas via API, o Agente de Gestão de Avaliações é implantado e gerenciado diretamente pelas equipes de suporte e engenharia da 4Geeks.

1. Solicitar Acesso: Entre em contato com seu gerente de conta da 4Geeks para solicitar o Agente de Gestão de Avaliações.
2. Configuração: Um membro da equipe 4Geeks trabalhará com você para definir os fluxos de aprovação, modelos de resposta (para avaliações positivas) e caminhos de escala para feedbacks negativos.
3. Implantação: O agente é conectado aos seus agregadores de avaliações (ex: Google Business, Trustpilot, Yelp) pelos técnicos da 4Geeks.

Cenários de Fluxo de Trabalho e Uso de Tokens¶

Os cenários a seguir ilustram como o agente interage com os usuários e estimam os custos associados com base no modelo de tokens da 4Geeks.

Cenário 1: Resposta Automática a Avaliação Positiva¶

Um cliente satisfeito deixa uma avaliação de 5 estrelas no Google Maps elogiando o atendimento rápido. O agente detecta a alta classificação e o sentimento positivo, postando então uma nota de agradecimento.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Customer as Cliente Satisfeito
  participant Platform as Site de Avaliação
  participant Agent as Agente de Avaliação

  Customer->>Platform: Publica Avaliação de 5 Estrelas
  Note right of Customer: Entrada: ~40 palavras

  Platform->>Agent: Gatilho de Nova Avaliação

  Agent->>Agent: Analisa Sentimento (Positivo)
  Agent->>Agent: Seleciona Tom e Gera Resposta

  Agent-->>Platform: Publica Resposta Pública
  Note left of Agent: Saída: ~30 palavras

Estimativa de Custo¶

• Dados de Entrada: Nome do cliente e texto da avaliação (~40 palavras).
• Dados de Saída: Mensagem de agradecimento personalizada (~30 palavras).
• Volume Total: ~70 palavras.
• Cálculo de Tokens: 70 palavras ÷ 0,75 palavras/token = ~93 tokens.
• Custo Estimado: ~90 - 100 Tokens

Cenário 2: Encaminhamento de Avaliação Negativa¶

Um cliente deixa uma reclamação detalhada de 1 estrela sobre um erro de faturamento. O agente detecta o sentimento negativo, bloqueia a resposta automatizada e cria um chamado de suporte para a equipe humana.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Customer as Cliente Insatisfeito
  participant Agent as Agente de Avaliação
  participant Support as Sistema de Chamados de Suporte

  Customer->>Agent: Publica Avaliação de 1 Estrela
  Note right of Customer: Entrada: ~150 palavras

  Agent->>Agent: Analisa Sentimento (Negativo)
  Agent->>Agent: Extrai ID do Pedido / Detalhes do Problema

  Agent-->>Support: Cria Chamado de Alta Prioridade
  Note left of Agent: Saída: ~100 palavras

Estimativa de Custo¶

• Dados de Entrada: Texto completo da avaliação contendo a reclamação (~150 palavras).
• Dados de Saída:
  • Resumo interno do chamado (principais problemas extraídos).
  • Rascunho de resposta sugerida (para revisão humana).
  • Total de Saída: ~100 palavras.
• Volume Total: ~250 palavras.
• Cálculo de Tokens: 250 palavras ÷ 0,75 palavras/token = ~333 tokens.
• Custo Estimado: ~330 - 350 Tokens

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