¿Qué es lo que no te gusta de Plain?
Plain carece de muchos flujos de trabajo y características esenciales requeridas para el soporte moderno de SaaS, lo que hace difícil ofrecer un servicio de nivel empresarial. Aunque es alentador ver que su equipo es receptivo y atento a los problemas del producto, a veces parece que el producto fue desarrollado por personas no familiarizadas con los entornos de soporte, colocando la carga de la garantía de calidad del producto en los usuarios. Como resultado, a menudo nos encontramos trabajando alrededor de Plain en lugar de con él.
Aunque Plain ofrece una API abierta, varios métodos están restringidos a su explorador de API interno y no funcionan fuera de ese entorno. Esta limitación impide construir integraciones o flujos de trabajo necesarios para los equipos de soporte. Por ejemplo, su integración con Linear depende del token de acceso personal de cada usuario en lugar de un token OAuth a nivel de aplicación. Aunque esto pueda parecer menor, significa que Plain actúa como usuarios individuales dentro de Linear en lugar de como una aplicación en su nombre. En consecuencia, la vinculación programática de problemas de Linear a hilos de Plain, aunque posible en el explorador de API, no es factible en aplicaciones o flujos de trabajo personalizados. Estos detalles de implementación no documentados y las restricciones de la API socavan la experiencia del desarrollador y complican el desarrollo de flujos de trabajo personalizados.
Las capacidades de informes son actualmente muy limitadas. Para obtener información detallada sobre el rendimiento individual o datos más detallados a nivel de ticket más allá de los informes predeterminados, los usuarios deben configurar canalizaciones ETL y construir paneles externos. Aunque se están realizando mejoras, obtener información significativa de los datos de soporte sigue siendo más difícil y requiere más recursos de lo esperado.
Faltan varios flujos de trabajo comunes de soporte. Por ejemplo, la mayoría de las plataformas permiten a los agentes responder a preguntas frecuentes con macros o fragmentos que también pueden automatizar el etiquetado o agregar metadatos a los tickets, reduciendo el esfuerzo manual. Los fragmentos de Plain están restringidos solo al texto de respuesta, lo que requiere que los agentes apliquen manualmente cualquier etiqueta o cambio en los tickets, lo que reduce la eficiencia.
Además, el contenido de los webhooks de Plain no se puede modificar. Las cargas útiles de los webhooks incluyen todo el contenido del hilo, lo que resulta en cargas útiles y solicitudes de red más grandes de lo necesario. Los equipos deben construir manejadores de backend para filtrar los datos irrelevantes. Además, este enfoque complica los esfuerzos de cumplimiento, como las solicitudes de eliminación de datos de GDPR o CCPA. Una mejor opción sería permitir a los usuarios especificar los datos incluidos en las cargas útiles de los webhooks, limitándolos a lo estrictamente necesario.
Las características de IA de Plain son un poco una caja negra. No hay forma de entrenar su modelo de lenguaje en el contexto específico de soporte de su producto o de guiar consistentemente a la IA para mejorar la precisión más allá de rechazar ciertas respuestas. Esta limitación también se aplica al etiquetado automático de tickets. Dependiendo del entorno, las respuestas generadas por IA pueden obstaculizar en lugar de ayudar a la eficiencia del soporte.
El formato de texto es poco confiable, especialmente en entornos con mucho código. Los bloques de código enviados por los clientes a menudo requieren corrección manual para ser comprensibles. Del mismo modo, los bloques de código enviados por los agentes pueden mostrarse incorrectamente a los destinatarios, lo que carga a los clientes con la tarea de descifrar contenido mal formado. Este problema es especialmente evidente al apoyar a los clientes a través de Slack o Microsoft Teams. Sin embargo, Plain está trabajando activamente para mejorar la consistencia del formato, y hemos visto algunas mejoras.
En resumen, Plain carece de características y flujos de trabajo esenciales requeridos para el soporte de SaaS de nivel empresarial, presentando desafíos en automatización, informes e integración de API, lo que a menudo obliga a los usuarios a implementar soluciones alternativas y reduce la eficiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
