20 exemplos de perguntas de avaliação do atendimento
26 de agosto de 2025
Confira exemplos práticos de perguntas de avaliação que você pode utilizar nas pesquisas de atendimento da sua empresa.
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Confira exemplos práticos de perguntas de avaliação que você pode utilizar nas pesquisas de atendimento da sua empresa.
Aprenda a faz pesquisa de satisfação do cliente em diferentes canais de comunicação tenha as respostas que precisa em mãos.
Saiba como a tecnologia pode ajudar a sua empresa a mensurar uma das métricas mais importantes de satisfação do cliente: o CSAT.
Saber as opiniões dos clientes faz muita diferença. Aliás, é um dos grandes segredos para o sucesso de qualquer empresa. Saiba como utilizar os feedbacks a favor da sua marca.
Chegou a hora de dar adeus para a fila de atendimento da sua operação. Conheça um recurso indispensável oferecido pelo Ligo Omni e acabe com a demora na resolução de problemas.
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Entenda como a experiência omnichannel pode ser fundamental para conquistar clientes e retê-los na sua base.
As regras do Fork no Ligo Bots garantem a integridade e o controle das alterações ao criar, atualizar (pull) e mesclar (merge) forks com a versão principal (Main) ou entre forks. Essas regras são essenciais para evitar conflitos e garantir que o fluxo do bot permaneça estável durante o desenvolvimento colaborativo. Pull: conectores e blocos Merge Fork x Main Merge Fork x Fork Compare Essas regras ajudam a manter o controle sobre as versões do bot, evitando perdas de dados e conflitos durante o desenvolvimento colaborativo.
A funcionalidade Forks no Ligo Bots permite criar cópias isoladas do seu bot para testar e implementar alterações sem impactar a versão principal (Main). Inspirada no conceito de “branching” de sistemas como o Git, essa ferramenta oferece um ambiente seguro para experimentação, desenvolvimento e validação de novas funcionalidades ou correções. Conceitos principais Ações disponíveis nos Forks Estados do Fork Regras e limitações Funcionamento no editor de fluxo
A Lira é a inteligência artificial generativa do Ligo Bots, baseada em documentos privados. Ao alimentar a Lira com arquivos, ela passa a interpretar e responder perguntas relacionadas ao conteúdo desses documentos, tornando o atendimento mais inteligente e personalizado. Como gerenciar arquivos na Lira Na aba “Arquivos” da Lira, você pode: Como testar a Lira Na aba “Teste”, é possível avaliar a capacidade da Lira de responder perguntas sobre os documentos cadastrados: Com essas funcionalidades, a Lira permite criar uma base de conhecimento dinâmica e personalizada, respondendo dúvidas com base nos documentos privados da sua empresa.
O NLU (Natural Language Understanding) no Ligo Bots permite que você cadastre uma inteligência artificial personalizada para o seu bot ou utilize uma IA pré-existente cadastrada no WIT. Com o NLU, o bot pode interpretar intenções e entidades nas mensagens dos usuários, tornando as interações mais inteligentes e eficientes. Conceitos principais Como configurar o NLU no Ligo Bots Gerenciamento de intenções e entidades Condições e testes Aprimoramento e configurações Pontos de atenção
Este artigo apresenta as melhores práticas para utilizar a Inteligência Artificial (IA) no Ligo Bots, com foco em aprimorar a usabilidade, manutenção e desempenho dos assistentes virtuais criados na plataforma. Conceitos gerais A IA do Ligo Bots utiliza o modelo NLU (Natural Language Understanding), que interpreta a linguagem natural a partir de exemplos cadastrados manualmente. Para aproveitar ao máximo a IA, é importante entender três conceitos principais: Conceitos específicos do Ligo Bots Boas práticas na criação de uma IA Seguindo essas práticas, é possível criar assistentes virtuais mais eficientes, assertivos e fáceis de manter no Ligo Bots.
A integração Lira no Ligo Bots permite que o chatbot utilize a API da Lira para realizar pesquisas de assuntos dentro de arquivos específicos, tornando o atendimento mais inteligente e direcionado. Como configurar a integração com a Lira no Ligo Bots Com esses passos, o bloco Lira estará pronto para ser utilizado no criador de fluxos do Ligo Bots, permitindo pesquisas avançadas em arquivos.
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