Cosa non ti piace di Plain?
Plain manca di molti flussi di lavoro essenziali e funzionalità necessarie per il supporto SaaS moderno, rendendo difficile fornire un servizio di livello enterprise. Sebbene sia incoraggiante vedere il loro team reattivo e attento ai problemi del prodotto, a volte sembra che il prodotto sia stato sviluppato da persone non familiari con gli ambienti di supporto, ponendo l'onere del QA del prodotto sugli utenti. Di conseguenza, ci troviamo spesso a lavorare intorno a Plain piuttosto che con esso.
Anche se Plain offre un'API aperta, diversi metodi sono limitati al loro esploratore API interno e non funzionano al di fuori di quell'ambiente. Questa limitazione impedisce di costruire integrazioni o flussi di lavoro necessari ai team di supporto. Ad esempio, la loro integrazione con Linear dipende dal token di accesso personale di ciascun utente piuttosto che da un token OAuth a livello di app. Sebbene possa sembrare un dettaglio minore, significa che Plain agisce come utenti individuali all'interno di Linear piuttosto che come un'app per loro conto. Di conseguenza, il collegamento programmatico dei problemi di Linear ai thread di Plain—anche se possibile nell'esploratore API—non è fattibile in applicazioni o flussi di lavoro personalizzati. Tali dettagli di implementazione non documentati e vincoli API compromettono l'esperienza degli sviluppatori e complicano lo sviluppo di flussi di lavoro personalizzati.
Le capacità di reporting sono attualmente molto limitate. Per ottenere approfondimenti granulari sulle prestazioni individuali o dati più dettagliati a livello di ticket oltre ai report predefiniti, gli utenti devono configurare pipeline ETL e costruire dashboard esterni. Sebbene siano in corso miglioramenti, ottenere approfondimenti significativi dai dati di supporto rimane più difficile e dispendioso in termini di risorse del previsto.
Mancano diversi flussi di lavoro comuni di supporto. Ad esempio, la maggior parte delle piattaforme consente agli agenti di rispondere a domande frequenti con macro o snippet che possono anche automatizzare l'etichettatura o aggiungere metadati ai ticket, riducendo lo sforzo manuale. Gli snippet di Plain sono limitati al solo testo di risposta, richiedendo agli agenti di applicare manualmente eventuali etichette o modifiche ai ticket, il che riduce l'efficienza.
Inoltre, il contenuto dei webhook di Plain non può essere modificato. I payload dei webhook includono l'intero contenuto del thread, risultando in payload e richieste di rete più grandi del necessario. I team devono costruire gestori backend per filtrare i dati irrilevanti. Inoltre, questo approccio complica gli sforzi di conformità come le richieste di cancellazione dei dati GDPR o CCPA. Una soluzione migliore sarebbe consentire agli utenti di specificare i dati inclusi nei payload dei webhook, limitandoli a ciò che è strettamente necessario.
Le funzionalità AI di Plain sono un po' una scatola nera. Non c'è modo di addestrare il loro modello linguistico sul contesto specifico del supporto del tuo prodotto o di guidare costantemente l'AI per migliorare l'accuratezza oltre a rifiutare determinate risposte. Questa limitazione si applica anche all'etichettatura automatica dei ticket. A seconda dell'ambiente, le risposte generate dall'AI possono ostacolare piuttosto che aiutare l'efficienza del supporto.
La formattazione del testo è inaffidabile, specialmente in ambienti ricchi di codice. I blocchi di codice inviati dai clienti spesso richiedono correzioni manuali per essere comprensibili. Allo stesso modo, i blocchi di codice inviati dagli agenti possono essere visualizzati in modo errato ai destinatari, gravando i clienti con la decifrazione di contenuti malformati. Questo problema è particolarmente evidente quando si supportano i clienti tramite Slack o Microsoft Teams. Tuttavia, Plain sta lavorando attivamente per migliorare la coerenza della formattazione e abbiamo visto alcuni miglioramenti.
In sintesi, Plain manca di funzionalità essenziali e flussi di lavoro necessari per il supporto SaaS di livello enterprise, presentando sfide nell'automazione, nel reporting e nell'integrazione API, il che spesso costringe gli utenti a implementare soluzioni alternative e riduce l'efficienza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
