Pontuações de Saúde
Como o AccountWatch usa IA para calcular a saúde do cliente a partir de conversas no Slack.
As pontuações de saúde são a métrica principal do AccountWatch. Cada cliente recebe uma pontuação de 0 a 10 que reflete a saúde geral do relacionamento, calculada pela análise de padrões de conversa, sentimento e sinais de engajamento no Slack.
Como as Pontuações São Calculadas
O AccountWatch utiliza a IA Google Gemini para analisar mensagens nos seus canais monitorados do Slack. A análise considera:
- Sentimento — O tom da conversa é positivo, neutro ou negativo?
- Capacidade de resposta — Com que rapidez cada lado responde?
- Engajamento — As conversas são substantivas ou apenas operacionais?
- Frequência — A comunicação é regular ou diminuiu?
- Sinais de alerta — Reclamações, linguagem de escalação, preocupações com prazos
Esses sinais são ponderados e combinados em uma única pontuação de 0 a 10.
Faixas de Pontuação
| Faixa | Rótulo | O Que Significa |
|---|---|---|
| 8–10 | Excelente | Relacionamento forte, engajamento positivo, potencial de expansão |
| 7–7.9 | Saudável | Bom relacionamento, padrões normais de comunicação |
| 4–6.9 | Precisa de Atenção | Sinais mistos — queda no sentimento, respostas mais lentas ou engajamento reduzido |
| 1–3.9 | Em Risco | Sentimento negativo, desengajamento ou preocupações explícitas levantadas |
| 0–0.9 | Crítico | Problemas graves ou desengajamento quase total |
Frequência de Atualização
As pontuações de saúde são recalculadas semanalmente por meio de um job agendado. A pontuação reflete a análise agregada de todas as mensagens no período analisado, não apenas a conversa mais recente.
O Que Não Afeta as Pontuações
- Volume de mensagens isoladamente — Um relacionamento silencioso, mas saudável, não será penalizado
- Mensagens internas da equipe — Apenas canais voltados para o cliente são analisados
- Mensagens automatizadas de bots — Notificações de rotina são filtradas
Melhorando uma Pontuação
Se a pontuação de um cliente cair, verifique a página de detalhes do cliente para a análise gerada pela IA. Ela destacará preocupações específicas (ex.: "Cliente expressou frustração sobre o cronograma de entrega" ou "Tempo de resposta aumentou de 2h para 8h em média").
Ações comuns:
- Agendar uma chamada de acompanhamento
- Abordar a preocupação específica identificada pela IA
- Aumentar a capacidade de resposta no canal