A classificação de mensagens é tradicionalmente aplicada em e-mails e CRMs para ordenar o fluxo de novas interações. No entanto, essa prática ainda permanece ausente na maioria das operações de social media.
As marcas brasileiras estão adotando o Direct como um canal de relacionamento e vendas, mas sem transpor os processos de triagem e priorização que já funcionam em outros canais. Tal lacuna operacional recai sobre o social media, que fica responsável por gerenciar um volume crescente de interações sem as ferramentas de categorização.
Um sistema de etiquetas é a melhor forma de inverter essa lógica. A mLabs preparou um guia completo sobre classificação de mensagens para detalhar esse fluxo de ponta a ponta.
Continue e veja como organizar o atendimento da sua marca.
O que é classificação de mensagens?
A classificação de mensagens é o ato de ler cada mensagem que chega, dar uma etiqueta a ela e decidir para onde ela vai antes de responder.
A lógica é a mesma do lead scoring no e-mail. No e-mail, um sistema dá pontos a cada mensagem e separa o que é urgente do que pode esperar. Na classificação de mensagens em redes sociais, a ideia é parecida.
A pergunta natural é: isso depende de ferramentas de terceiros? A resposta depende do que você quer fazer.
O Instagram já tem etiquetas nativas para contas comerciais e de criador. Você pode marcar uma conversa como “Lead” ou “Pedido feito” direto no aplicativo.
O problema é que as etiquetas nativas são limitadas. Elas não conversam com outras plataformas, não geram relatórios e não distribuem a mensagem para outra pessoa da equipe. Para realizar todas essas funções, você precisa de outra ferramenta.
Por que etiquetar antes de responder muda o resultado do atendimento?
O processo de classificação garante que cada atendimento siga um fluxo pré-definido com prioridade, responsável e ação esperada já visíveis. Assim, você não precisa depender de quem estiver online no momento para decidir o que fazer com ela.
Os impactos da etiquetagem no atendimento são estes:
- O cliente com problema grave não fica preso atrás de perguntas simples na fila.
- A etiqueta padroniza o atendimento e evita que cada pessoa responda de um jeito diferente.
- O SLA de primeira resposta melhora porque a triagem elimina a espera por classificação manual.
- O cliente não precisa repetir a história para três pessoas diferentes porque sua conversa já chegou ao responsável correto.
- A etiqueta gera dados que revelam padrões e mostram onde a operação está falhando.
Quais categorias usar?
As etiquetas podem ser divididas em categorias que agrupam mensagens por assunto e por ação esperada, criando uma linguagem comum para toda a equipe
As cinco categorias que podem ser incluídas na sua taxonomia para classificação de mensagens:
Vendas
Mensagens de pessoas que demonstram interesse em comprar ou pedem informações comerciais. São leads em potencial que precisam de resposta rápida para não esfriarem.
Veja como identificar uma mensagem de vendas:
- “Quanto custa?”
- “Ainda tem em estoque?”
- “Como faço para comprar?”
- “Vocês entregam na minha região?”
- “Tem desconto para pagamento à vista?”
Suporte
Problemas técnicos ou operacionais que impedem o cliente de usar o produto ou serviço. Exigem conhecimento especializado e, muitas vezes, escalonamento para um segundo nível de atendimento.
Confira os casos que pertencem a esta categoria:
- “O aplicativo não abre”
- “Não consigo fazer login”
- “Meu pagamento foi recusado mas o valor sumiu da conta”
- “O produto veio com defeito”
- “A integração parou de funcionar”
Atendimento
Dúvidas simples e solicitações de rotina que não exigem conhecimento técnico aprofundado. Podem ser resolvidas com respostas padronizadas ou base de conhecimento.
Anote estes exemplos para reconhecer o que é atendimento:
- “Qual o prazo de entrega?”
- “Como faço para trocar?”
- “Qual o horário de funcionamento?”
- “Onde fica a loja física?”
- “Como acompanho meu pedido?”
Pós-venda ou relacionamento
Interações que acontecem depois da compra concluída. O objetivo é manter o vínculo, colher feedback e transformar clientes em promotores da marca.
Guarde os sinais de que a conversa é de relacionamento:
- “Chegou tudo certo, obrigado!”
- “Amei o produto, vou comprar mais”
- “Vocês podem me avisar quando chegar novidade?”
- “Quero deixar uma sugestão de melhoria”
- “Indiquei vocês para uma amiga”
Spam
Mensagens repetidas, promocionais não solicitadas ou tentativas de contato sem relação com a operação. Não consomem tempo de resposta, apenas de arquivamento ou bloqueio.
Fique atento à seguintes mensagens para descartar um spam sem culpa:
- “Ganhe seguidores agora, clique aqui”
- “Parceria? Me chama no link da bio”
- Correntes e mensagens em massa
- Contatos de perfis falsos ou bots
- Links suspeitos enviados como “oportunidade”
Como classificar comentário, menção e resposta de story, e não só o Direct?
Comentários públicos, menções à marca e respostas de story carregam o mesmo peso de um Direct (em alguns casos, mais). Por isso, merecem respostas bem planejadas.
Então, como ampliar a classificação de mensagens para essas interações? Confira o passo a passo abaixo.
Coletar interações de múltiplos canais
O primeiro passo é parar de olhar apenas o Direct. Comentários em posts, menções à marca (marcadas e não marcadas) e respostas de story são interações que precisam entrar no fluxo de atendimento.
Menções não marcadas, quando alguém escreve o nome da marca sem o @, representam a maioria das conversas espontâneas e são as mais difíceis de rastrear manualmente .
A mLabs Chat resolve isso porque centraliza mensagens diretas, comentários em posts e menções públicas em um único Inbox, independentemente da rede social.
As conexões disponíveis incluem Instagram, Facebook, TikTok e WhatsApp. O dashboard mostra a distribuição de interações por canal, o total de conversas não respondidas e as automações ativas.
Dashboard da mLabs Chat
Organizar por natureza e urgência
A organização exige separar o que é público do que é privado, o que é elogio do que é reclamação, o que é lead do que é spam.
Na mLabs Chat, a tela de Contatos reúne o histórico completo de cada pessoa que já interagiu com a marca, incluindo perfil identificado, data da última interação e tags aplicadas pelo time.
Você e sua equipe ganham um contexto antes de responder e evitam tratar um cliente recorrente como se fosse a primeira interação.
Etiquetar com categorias que definem ação
A etiqueta carrega uma instrução: o que fazer com aquela mensagem, quem deve responder, com que urgência e em qual ordem.
As categorias essenciais são vendas, suporte, atendimento, pós-venda, relacionamento e spam. Cada uma define um fluxo diferente.
Na mLabs Chat, você pode organizar conversas utilizando classificações e tags que ficam visíveis no histórico do contato.
- Um comentário etiquetado como “Lead” vai para vendas.
- Uma menção etiquetada como “Crítico” sobe na fila.
- Uma resposta de story etiquetada como “UGC: Autorizar” sinaliza que aquele conteúdo pode virar prova social.
Distribuir para quem pode resolver
Depois de etiquetar, a mensagem precisa chegar à pessoa certa.
A mLabs Chat permite atribuir conversas, aplicar filtros para encontrar interações específicas e organizar mensagens por prioridade ou status.
O dashboard mostra quantas conversas precisam de resposta e de quais canais elas vêm, ajudando a priorizar o que é urgente.
Dois casos comuns:
- A distribuição deve define se a resposta será pública ou privada. Um comentário pedindo informação de pedido deve receber uma resposta pública curta (“Vamos te ajudar, te chamamos no Direct”) e a conversa migra para o privado;
- Um comentário elogiando o produto pode ser respondido publicamente, porque isso mostra para outros clientes que a marca se importa.
Centralizar o fluxo com mLabs e mLabs Chat
A mLabs é uma plataforma brasileira de gerenciamento de mídias sociais que funciona como um hub central para Instagram, Facebook, X, Threads, Google Perfil de Empresas e Google Analytics.
A mLabs Chat é o módulo específico para gestão de interações, desenvolvido para você:
- Centralizar mensagens, comentários e menções em um único Inbox;
- Responder interações de diferentes redes sociais;
- Acompanhar o histórico completo de cada contato;
- Organizar conversas com tags;
- Criar automações.
O ecossistema funciona de forma integrada:
- mLabs Social cria, planeja e publica conteúdo;
- mLabs Chat gerencia as conversas e interações geradas por esse conteúdo;
- mLabs Analytics analisa desempenho, métricas e resultados.
Pronto para usar a classificação de mensagens na sua operação?
Comece o teste grátis da mLabs Chat e centralize comentários, menções e mensagens diretas em um único Inbox, com etiquetas, automações e histórico de cada contato.
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