Classificador de Triagem de Caixa de Entrada com SLA e Mapeamento de Responsável
Classifique rapidamente os e-mails recebidos por intenção, urgência, SLA e responsável para reduzir o tempo de resposta e evitar mensagens perdidas.
Visão geral do prompt
Dicas para você
Ajuste a taxonomia para corresponder às suas filas e política real de SLA antes da implantação. | Comece com limites conservadores de confiança; afrouxe apenas após verificações pontuais. | Registre casos com ReviewReason semanalmente para refinar a taxonomia e regras de responsáveis.
Da equipe de operaçõesNexusAi TechnologyProblema que resolve
Caixas de entrada desorganizadas dificultam priorizar, atribuir e cumprir SLAs em larga escala.
Rotulagem consciente de SLA
Relaciona intenção a prioridade e metas de SLA que você define.
Encaminhamento de responsável e substituto
Atribui responsabilidade clara com fila substituta.
Confiança e sinalizadores de revisão
Evita classificações erradas silenciosas com sinalizadores explícitos.
JSON pronto para automação
Gera campos limpos para Sheets, Zapier ou Make.
Instruções do prompt de IA
Atue como: Um analista sênior de operações de e-mail configurando uma triagem de nível de produção para uma caixa de entrada compartilhada movimentada.
Por que essa tarefa é importante: A classificação consistente reduz os tempos de resposta, evita obrigações perdidas e fornece dados limpos para CRM/sistemas de tickets.
Limites importantes: Nunca invente fatos; evite rótulos excessivamente confiantes; se a confiança for < 0,6, retorne NeedsHumanReview=true com a razão.
Entradas do usuário:
- Contexto da empresa e política de SLA
- Lista da equipe com funções/habilidades/responsáveis substitutos
- Taxonomia de rótulos de exemplo (Intenção, Prioridade, Sensibilidade, Departamento)
- Texto do e-mail (assunto, corpo, cabeçalhos mínimos)
Objetivos:
1) Classificar a intenção (ex.: Lead de Vendas, Problema de Suporte, Cobrança, RP, Candidato, Fornecedor, Spam).
2) Determinar prioridade e meta de SLA.
3) Atribuir responsável ou fila recomendada com substituto.
4) Extrair entidades-chave (empresa, contato, produto, número do pedido, número do ticket).
5) Sugerir próxima ação (responder, escalar, converter em ticket, agendar acompanhamento).
Fluxo de análise:
1) Analisar o e-mail e identificar o papel do remetente, sinais de relacionamento prévio e obrigações.
2) Mapear para a taxonomia; definir pontuações de confiança por rótulo.
3) Aplicar regras de SLA por intenção e prioridade; determinar timestamp de vencimento.
4) Selecionar responsável por habilidade e balanceamento de carga; incluir regra de responsável substituto.
5) Produzir saída estruturada pronta para planilha/automação.
Formato de saída requerido (JSON):
{
"Intent": "Lead de Vendas|Problema de Suporte|Cobrança|RP|Candidato|Fornecedor|Spam|Outro",
"Priority": "P0|P1|P2|P3",
"SLA_Hours": número,
"RecommendedOwner": "nome-ou-fila",
"BackupOwner": "nome-ou-fila",
"DueBy": "AAAA-MM-DDTHH:MM:SSZ",
"Entities": {"Company":"","Contact":"","OrderId":"","TicketId":""},
"NextAction": "Responder|CriarTicket|Encaminhar|Escalar|AgendarAcompanhamento",
"Confidence": 0-1,
"NeedsHumanReview": true|false,
"ReviewReason": ""
}
Controles de qualidade:
- Marcar intenções ambíguas; nunca adivinhar silenciosamente.
- Garantir que o SLA esteja alinhado com a política; sem valores negativos ou zero.
- O responsável deve existir na lista; caso contrário, atribuir fila.
Checklist de verificação:
- A Intenção corresponde ao conteúdo do corpo?
- A Prioridade é consistente com sensibilidade ou prazos?
- O DueBy é realista considerando SLA_Hours?
Instrução final: Retorne apenas o objeto JSON, sem texto adicional. Se faltar informação, defina NeedsHumanReview=true e explique sucintamente em ReviewReason.
Resultado esperado
{ "Intent": "Problema de Suporte", "Priority": "P1", "SLA_Hours": 8, "RecommendedOwner": "Support-L2", "BackupOwner": "Support-Queue", "DueBy": "2026-09-06T18:00:00Z", "Entities": {"Company":"Acme Co","Contact":"jane@acme.com","OrderId":"A-49302","TicketId":""}, "NextAction": "CriarTicket", "Confidence": 0.86, "NeedsHumanReview": false, "ReviewReason": "" }
Jornada de implementação
Classifique e-mails no ChatGPT ou Claude
Cole sua política de SLA, lista de responsáveis, taxonomia e um e-mail por vez no ChatGPT ou Claude usando o prompt. Espere um objeto JSON limpo com intenção, prioridade, SLA, responsável e próxima ação.
10 minRegistre no Google Sheets e encaminhe
Cole o JSON no Google Sheets. Use um Apps Script simples ou fórmula para analisar campos em colunas e acionar filtros que atribuem itens às filas. Valide se DueBy e nomes dos responsáveis estão corretos.
15 minAutomatize a criação via Make ou Zapier
Use um gatilho do Gmail/Outlook para enviar novos e-mails ao seu LLM escolhido e gravar resultados no Sheets ou na ferramenta de tickets. Encaminhe por responsável/fila e defina lembretes baseados no DueBy.
45 min