O CX Score mede como os clientes se sentem sobre sua experiência de suporte - tanto em interações com Fin quanto humanas. Ele oferece aos líderes e equipes de suporte visibilidade completa do sentimento do cliente, sem depender de pesquisas.
Neste artigo, você aprenderá sobre os desafios que o CX Score busca resolver, como acessar e interpretar suas pontuações, e as melhores práticas para maximizar seu valor.
Nota: Para acessar a funcionalidade CX Score, você precisa do add-on Pro.
Quais desafios o CX Score ajuda a resolver?
O CX Score está ajudando líderes e equipes de suporte a enfrentar os seguintes problemas:
O CSAT pesquisado é incompleto e tendencioso - Ele captura feedback de um pequeno grupo auto-selecionado, frequentemente super-representando opiniões extremas.
Clientes avaliam agentes AI e humanos de forma diferente - Clientes tendem a avaliar o suporte AI mais severamente, dificultando uma avaliação justa da AI.
Clientes desengajados não são medidos - Clientes que não respondem a pesquisas - incluindo aqueles que tiveram uma experiência neutra ou frustrante - frequentemente ficam de fora das métricas de satisfação.
Não há uma forma escalável de medir a satisfação em todas as conversas conduzidas por AI e humanos - Sem cobertura total, as equipes têm dificuldade para acompanhar tendências, identificar pontos de atrito e melhorar a qualidade geral do suporte.
O design da pesquisa pode distorcer os resultados - Pequenas mudanças, como o momento ou a formulação da pesquisa, impactam as pontuações sem que a qualidade do suporte tenha mudado.
O CX Score preenche essas lacunas ao pontuar cada interação significativa — sem depender de pesquisas — para que as equipes de suporte possam obter uma visão mais completa e consistente do sentimento do cliente em conversas com Fin e colegas.
Nota: O CX Score está disponível apenas para clientes que usam Fin - implante Fin para ver seu CX Score em todas as conversas em qualquer idioma.
Como o CX Score funciona
O CX Score usa aprendizado de máquina para pontuar conversas significativas com base em fatores específicos chamados Motivos do CX Score.
O modelo analisa a conversa para identificar sinais claros — positivos ou negativos — nas seguintes categorias:
Motivo | O que mede | Valores |
Qualidade da resposta (Fin AI Agent) | Quão bem o Fin AI Agent (incluindo workflows automatizados) responde às dúvidas dos clientes — especificamente se as respostas foram claras, precisas e resolveram o problema sem contradições ou esclarecimentos repetidos. | Alto / Baixo / Neutro |
Qualidade da resposta (Teammate) | Quão bem um agente teammate responde às dúvidas dos clientes — especificamente se as respostas foram claras, precisas e resolveram o problema sem contradições ou esclarecimentos repetidos. | Alto / Baixo / Neutro |
Esforço do cliente | Quanto esforço o cliente teve que fazer (ex.: repetir-se, múltiplas transferências). | Alto / Baixo / Neutro |
Emoção forte | O cliente expressou emoções fortes positivas ou negativas (alegria, gratidão, frustração, raiva)? | Positivo / Negativo / Neutro |
Feedback sobre produto/serviço | O cliente elogiou ou criticou o produto (ex.: funcionalidades, bugs, lacunas de design) ou o serviço prestado (ex.: entrega, confiabilidade, onboarding, desempenho)? | Positivo / Negativo / Neutro |
Feedback sobre política | O cliente elogiou ou criticou uma política da empresa (reembolsos, devoluções, regras da conta)? | Positivo / Negativo / Neutro |
Como as avaliações são calculadas
Cada motivo é avaliado independentemente. Se um sinal claro for encontrado, o modelo atribui um valor (positivo, negativo, alto ou baixo). Se não houver indicação forte, o atributo é considerado neutro.
Não há fórmula oculta ou ponderação onde um motivo influencia a pontuação mais que outro. Em vez disso, o modelo analisa a combinação de motivos não neutros para derivar uma avaliação holística do CX Score de 1 a 5.
Processamento e segurança de dados
O CX Score usa uma combinação da tecnologia proprietária da Intercom e de modelos de linguagem de terceiros (LLMs) para analisar dados de conversas e gerar avaliações. Os dados das conversas são compartilhados com provedores de AI terceiros como parte desse processo.
Importante: Os dados dos clientes não são usados para treinamento do modelo pelos provedores de LLM. Todos os provedores de AI terceiros estão sujeitos a políticas de retenção zero de dados e proteções contratuais rigorosas. Para detalhes completos sobre uso de dados, medidas de segurança e provedores de AI terceiros, veja nosso guia legal e de segurança para Produtos de AI.
Critérios específicos para o CX Score
Uma conversa receberá uma avaliação CX assim que as seguintes condições forem atendidas:
A conversa foi encerrada.
Há informações conclusivas suficientes na conversa para determinar uma avaliação.
A conversa ocorreu por chat ou email (não telefone).
A conversa inclui pelo menos duas respostas do cliente e duas respostas do agente/chatbot.
A conversa foi iniciada pelo usuário.
Nota: Recentemente ampliamos nossos critérios para incluir uma cobertura mais ampla. Conversas curtas ou com pouco contexto que antes não eram avaliadas podem agora receber uma classificação, desde que haja um sinal claro para avaliação.
Para manter as pontuações precisas, o modelo filtra automaticamente o spam.
Como acessar sua CX Score
Relatório geral
Para ver sua CX Score, vá para Reports > Overview e role para baixo até encontrar a seção "CX Score".
Isso inclui:
Overall CX Score - de todas as conversas.
Fin AI Agent CX Score - conversas que foram tratadas apenas pelo Fin.
Fin AI Agent and Teammate CX Score - onde tanto Fin quanto um colega participaram da mesma conversa.
Teammate CX Score - conversas que foram tratadas apenas por um colega.
CX Score ao longo do tempo - Mostra a tendência ao longo do tempo usando as métricas acima em um gráfico de linhas com múltiplas métricas.
Fatores Positivos da CX Score - atributos das razões da CX Score que têm maior influência em experiências positivas dos clientes.
Fatores Negativos da CX Score - atributos das razões da CX Score que têm maior influência em experiências negativas dos clientes.
Passe o mouse sobre as métricas e clique em Drill-in para ver explicações detalhadas do motivo pelo qual uma determinada pontuação foi atribuída.
Nota: Os grupos da CX Score (por exemplo, Fin AI Agent, Teammate, Fin AI Agent and Teammate) são determinados pelos remetentes reais das mensagens em cada conversa, não pelos campos de atribuição.
Nota:
A seção “Customer Satisfaction” no relatório geral foi renomeada para “Surveyed CSAT”.
Embora as CX Scores sejam calculadas para conversas tanto do Fin quanto do colega, você deve estar usando Fin para visualizar as CX Scores em todas as conversas.
Explorador de Tópicos
O Topics Explorer permite que você acompanhe o desempenho por tópico, não apenas por equipe. Cada tópico inclui CX Score para que você possa ver quais problemas são bem tratados e quais precisam de atenção.
Foque onde mais importa identificando tópicos de alto volume e baixa CX Score e clique neles para ver o mapa de árvore e gráficos de linha divididos por subtópicos. Isso permite que você faça melhorias direcionadas nos subtópicos mais impactantes, abordando a causa raiz do volume e da CX negativa.
Para aprofundar, filtre o Topics Explorer por uma razão específica da CX Score para identificar quais tópicos estão impulsionando as pontuações por essa razão. Por exemplo, filtre por "razões da CX Score é feedback negativo do produto" para ver quais tópicos geram as maiores CX Scores negativas por essa razão especificamente, depois aprofunde nesses tópicos para entender a causa raiz e tomar ações direcionadas.
Nota: Você deve ter conversas elegíveis suficientes para começar a ver tópicos com CX Scores. Saiba mais sobre tópicos e subtópicos gerados por IA.
Painel de desempenho do Fin
O Painel de desempenho do Fin mostra a porcentagem de avaliações positivas dos clientes em todas as avaliações recebidas para conversas tratadas exclusivamente pelo Fin, sem envolvimento de agentes humanos.
Essa pontuação reflete o quão satisfeitos os clientes estão com o serviço do Fin. Clique em Drill-in para ver as conversas por trás da CX Score do Fin, junto com um resumo detalhado que combina razões específicas da CX Score com o contexto da consulta do cliente para explicar exatamente por que a pontuação foi dada.
Modelo de relatório do Fin AI Agent
O modelo de relatório do Fin AI Agent foi atualizado para incluir a Fin AI Agent CX Score no topo e no gráfico de linhas Impacto do Fin AI Agent ao longo do tempo.
A seção “Fin AI Agent CX Score” deste modelo oferece uma visão completa de:
Fin AI Agent CX Score
Conversas do Fin AI Agent com avaliação de CX Score
Avaliações da Fin AI Agent CX Score
Avaliações da Fin AI Agent CX Score - por tempo
Isso inclui uma visualização em tabela das avaliações e explicações de conversas individuais.
Nota:
Os gráficos de CSAT do Fin AI foram removidos deste modelo. Você pode adicioná-los novamente arrastando-os para seu relatório a partir da biblioteca de gráficos.
Essas atualizações se aplicam apenas ao modelo e afetarão apenas os clientes que não fizeram edições anteriores no relatório do Fin AI Agent em seu espaço de trabalho.
Relatórios personalizados
As seguintes métricas foram adicionadas ao conjunto de dados de Conversas e podem ser usadas para criar seus próprios relatórios:
Métrica | Definição |
CX Score | A porcentagem de conversas que receberam uma avaliação positiva de CX Score (uma pontuação de 4 ou 5) de todas as conversas que receberam uma avaliação de CX Score. |
Conversas com qualquer avaliação de CX Score | O número total de conversas que possuem uma avaliação de CX Score. |
Conversas com avaliação positiva de CX Score | O número de conversas que receberam uma avaliação positiva de CX Score (uma pontuação de 4 ou 5). |
Nota: Cada uma dessas métricas também possui duas versões com carimbos de data/hora diferentes:
Conversas iniciadas em
Conversa fechada pela última vez em
Também adicionamos novos atributos aos relatórios do Intercom:
Classificação do CX Score: Esta é a classificação de 1 (negativo) a 5 (positivo).
Razões do CX Score: Os fatores específicos que influenciaram a pontuação (por exemplo, Alta qualidade da resposta, Feedback negativo do produto). Você pode usar isso para filtrar ou segmentar gráficos para ver quais razões impulsionam suas pontuações.
Explicação da classificação do CX Score: Uma vez que uma conversa recebe uma classificação CX, também recebe um resumo explicando o motivo da classificação.
Dica: Esses atributos estão disponíveis em Reports, no Inbox e via Conversations endpoint da nossa API dentro do objeto "custom_attributes".
Você pode segmentar ou filtrar métricas CX em seus relatórios pelo atributo “Agent Type” para entender como diferentes participantes estão performando.
Por exemplo:
Para ver o CX Score de conversas tratadas apenas por agentes humanos, filtre por Agent Type é Teammate.
Para ver como o Fin está performando, filtre por Agent Type é Fin.
Nota: O campo interno agent_types_involved_grouping usado para alimentar esses grupos não está disponível na API pública. Ao construir relatórios via API, a melhor aproximação disponível para conversas "Fin Only" é filtrar pelos valores ai_agent.resolution_state.
Tirando o máximo proveito do seu CX Score
Para maximizar o valor do seu CX Score, recomendamos o seguinte:
Ação | O que verificar |
Acompanhe tendências e padrões |
|
Investigue conversas com baixa pontuação |
|
Explore explicações geradas por IA |
|
Direcione conversas com alto esforço do cliente |
|
Perguntas Frequentes
Como o CX Score é diferente do CSAT?
Como o CX Score é diferente do CSAT?
Pesquisas tradicionais de CSAT oferecem uma visão limitada e muitas vezes tendenciosa da satisfação do cliente. As taxas de resposta são baixas, o feedback tende a refletir apenas experiências extremas, e o suporte por IA é frequentemente avaliado mais severamente do que conversas conduzidas por humanos.
O CX Score resolve essas lacunas ao pontuar toda interação significativa—sem depender de pesquisas—para que as equipes de suporte possam obter uma visão mais completa e consistente do sentimento do cliente em conversas tanto com Fin quanto com teammates.
Como vejo meu CX Score?
Como vejo meu CX Score?
Para ver seu CX Score, vá para Reports > Overview, depois role para baixo até encontrar a seção "CX Score”. Você também pode ver o CX Score do Fin no modelo de relatório Fin AI Agent, no painel de Performance, ou criar seus próprios relatórios personalizados usando métricas e atributos do CX Score.
Nota:
Embora os CX Scores sejam calculados para conversas tanto com Fin quanto com teammates, você deve estar usando Fin no seu workspace antes de poder visualizar os CX Scores.
Pode levar algumas horas para que uma conversa receba um CX Score.
Até que ponto as conversas são preenchidas retroativamente para o CX Score?
Até que ponto as conversas são preenchidas retroativamente para o CX Score?
Preenchemos retroativamente 28 dias das suas conversas usando o timestamp "last closed at".
Não concordo com alguns dos CX Scores. O que posso fazer?
Não concordo com alguns dos CX Scores. O que posso fazer?
Assim como no CSAT, se você acreditar que um CX Score não é preciso ou não deve ser contado, você pode marcar a conversa (por exemplo, com “exclude_from_cx”). Então, use essa marcação para filtrar essas conversas em seus relatórios.
O que aconteceu com os gráficos Fin CSAT no relatório Fin?
O que aconteceu com os gráficos Fin CSAT no relatório Fin?
Substituímos o Fin CSAT pelo CX Score no modelo de relatório Fin AI Agent. Se você quiser continuar usando o Fin CSAT, vá para a biblioteca de gráficos ao editar um relatório. De lá, você pode adicionar os gráficos antigos de CSAT novamente.
O CX Score pode ser usado para medir o desempenho individual do teammate?
O CX Score pode ser usado para medir o desempenho individual do teammate?
Não, o CX Score não se destina a ajudar a avaliar o desempenho individual do teammate, mesmo quando um teammate lida com toda a conversa do início ao fim. Em conversas envolvendo múltiplos participantes (por exemplo, Fin inicia a conversa e um teammate a finaliza), o CX Score reflete a experiência geral do cliente, e não as contribuições individuais.
Também vale notar que o CSAT pesquisado não era perfeito para atribuição a nível de agente. A pesquisa CSAT normalmente é enviada ao cliente no final da conversa e é formulada como feedback sobre a última pessoa envolvida. No entanto, os clientes podem estar avaliando toda a experiência—incluindo Fin e agentes anteriores que responderam à conversa.
Sob nossos Termos existentes, os clientes não têm permissão para usar ou confiar no CX Score onde isso influenciaria materialmente decisões relacionadas a avaliações de desempenho de agentes humanos e/ou para avaliar o desempenho desses agentes humanos. Tal uso poderia ser classificado como um sistema de IA de alto risco sob a EU AI Act, o que seria contrário aos Termos de Produto de IA e à Política de Uso Aceitável da Intercom.
Como medir o CX no nível individual do teammate?
Como medir o CX no nível individual do teammate?
Para identificar o CX para teammates individuais, use o atributo “Teammate replied to” nos filtros ou segmentos do seu relatório. Isso inclui qualquer conversa em que o teammate selecionado enviou pelo menos uma resposta ao cliente—mesmo que outros participantes (como Fin ou outros teammates) também tenham participado.
Por que não posso filtrar por classificação CX em alguns gráficos e relatórios?
Por que não posso filtrar por classificação CX em alguns gráficos e relatórios?
Os atributos de classificação e explicação do CX estão disponíveis apenas em métricas derivadas do nosso conjunto de dados Conversations. Se você estiver trabalhando com métricas fora desse conjunto, os atributos CX não estarão disponíveis para filtragem ou segmentação.
O CX Score se aplica a tickets?
O CX Score se aplica a tickets?
A pontuação CX não se aplica a tickets Back-office ou tickets Tracker no Intercom. No entanto, será aplicada aos tickets Customer que forem convertidos de uma conversa iniciada por seus canais de email ou chat ao vivo.