Principal Boas práticas na construção de Eddies Como reduzir erros de chamada do Eddie para aumentar a retenção

Como reduzir erros de chamada do Eddie para aumentar a retenção

Última atualização em May 21, 2026

Quando usar

  • Você identificou no dashboard que Erros de Chamada do Eddie estão impactando a retenção da ClaudIA
  • Você precisa de um roteiro prático para priorizar quais fluxos corrigir primeiro
  • Você quer um checklist de análise para auditar fluxos com falhas recorrentes

Pré-requisitos


Sobre este artigo

Erros de Chamada do Eddie são uma das razões de transferências da ClaudIA para agentes humanos. Para validar se o foco deve ser nesses erros, consulte primeiro a FAQ de Retenção da ClaudIA. Este artigo orienta como agir imediatamente nos erros que mais geram transferência, ajudando a reduzir o volume de tickets enviados para humano.

Como usar este guia: leia tudo primeiro para entender os conceitos e o passo a passo. Depois, abra o dashboard para colocar as orientações em prática.


Por onde começar a análise

Dentro do dashboard, acesse a aba Transferido por falha na chamada do Eddie. Lá você encontra tabelas que ajudam a identificar rapidamente os maiores impactos na retenção.

Aba Transferido por falha

Tabelas principais

Tabelas principais

% de Erros de Chamada do Eddie por Fluxo

Mostra, para cada fluxo do Eddie, a porcentagem semanal de tickets que voltaram ao N2 porque o bot falhou.

Dica: analise pela última semana completa e ordene clicando no nome da coluna para ver os maiores ofensores primeiro.

Ordenando os maiores ofensores

Tickets com Erro de Chamada por Fluxo

Indica quais tickets específicos estão vinculados aos fluxos com falhas. É possível ordenar por nome do fluxo para facilitar análises e auditorias.


Hora de agir

Checklist de análise

  • As integrações/APIs estão corretas?

  • Dados de entrada/variáveis estão validados?

  • Existem condições conflitantes no fluxo?

  • O erro ocorre em fluxos críticos de alto volume?

Sugestões práticas

  • Corrigir fluxos com maior percentual de erros (foco em volume)

  • Criar fallback para evitar má experiência do cliente em casos de falha


Observações