Un guide complet des rapports Fin IA : Comprendre les métriques et les limites

Vous avez donc déployé un agent IA comme Fin d'Intercom. C'est la première étape. Maintenant, vient la partie la plus difficile : déterminer s'il est réellement utile. Vous devez savoir comment il affecte vos coûts, la charge de travail de votre équipe et, surtout, si vos clients sont satisfaits.

La plupart des plateformes d'IA vous fournissent un tableau de bord rempli de graphiques et de pourcentages. À première vue, tout cela semble assez impressionnant. Mais souvent, ces données ne racontent pas toute l'histoire, ce qui rend difficile le calcul de votre retour sur investissement (RSI) réel ou l'identification des points à améliorer. Vous finissez par vous demander : « Économisons-nous de l'argent ? Les clients obtiennent-ils ce dont ils ont besoin, ou sont-ils simplement frustrés ? »

C'est l'objectif de ce guide. Nous allons examiner les Rapports IA de Fin de manière simple et directe. Nous verrons ce que signifient les indicateurs, mettrons en lumière les détails cruciaux qu'ils omettent, et vous montrerons comment obtenir une image plus complète et honnête des performances de votre IA.

Que sont les Rapports IA de Fin d'Intercom ?

Fin d'Intercom est l'un des agents IA les plus populaires pour le service client. L'idée est simple : il intervient dans les conversations des clients pour répondre automatiquement aux questions courantes, ce qui libère vos agents humains pour qu'ils puissent gérer les cas plus complexes.

Pour vous montrer ses performances, Intercom vous fournit une suite de rapports appelée Rapports IA de Fin. C'est en quelque sorte le bulletin de notes de l'IA. L'objectif de ces rapports est de donner aux responsables du support un aperçu rapide des performances de Fin, montrant comment il affecte les taux de résolution et comment les clients y réagissent.

Vous pouvez trouver ces rapports à l'aide d'un modèle prédéfini dans votre espace de travail Intercom. Ils se concentrent sur quelques indicateurs clés pour vous donner un aperçu de l'efficacité de votre IA. Bien que ce soit un bon point de départ, un simple aperçu ne donne pas toujours une vue d'ensemble.

Les indicateurs clés des Rapports IA de Fin (et ce qu'ils signifient vraiment)

Pour tirer des informations utiles d'un rapport, il faut savoir ce que l'on regarde. Décortiquons les principaux éléments du tableau de bord des Rapports IA de Fin.

Une capture d'écran du tableau de bord CSAT d'Intercom, un élément clé des Rapports IA de Fin.

Taux de résolution et de déviation

Ce sont généralement les premiers chiffres que tout le monde regarde. Ils semblent mesurer directement si l'IA remplit sa mission principale.

• Taux de résolution : C'est le pourcentage de conversations que Fin gère entièrement seul, du début à la fin, sans qu'un humain n'intervienne jamais. Intercom suit deux types de résolutions : les résolutions « supposées » (où le client reste silencieux après avoir obtenu une réponse) et les résolutions « confirmées » (où le client clique sur un bouton pour indiquer que son problème est résolu).

• Taux de déviation : Celui-ci est un peu plus large. Il inclut les résolutions complètes ainsi que toutes les fois où un client trouve de l'aide sans avoir besoin de discuter. Par exemple, si Fin suggère un article d'aide, que le client clique dessus puis quitte, cela est comptabilisé comme une déviation.

Expérience client (CX) et scores CSAT

L'automatisation n'est une réussite que si vos clients ne la détestent pas. C'est là que ces retours entrent en jeu.

Intercom dispose d'un score d'expérience client (CX) qui utilise une simple note de 1 à 5. Après avoir discuté avec Fin, un client peut recevoir une courte enquête CSAT lui demandant d'évaluer l'expérience. Cela vous donne un retour direct sur ce que les gens pensent de l'interaction avec votre IA, ce qui est crucial pour vous assurer que vous n'échangez pas la fidélité de vos clients contre un peu plus d'efficacité.

Performance du contenu et taux de participation

Ces indicateurs vous donnent un aperçu des coulisses de ce que fait votre IA.

• Taux de participation : Ce chiffre vous indique le pourcentage de toutes les conversations auxquelles Fin a participé, même s'il n'a pas résolu le problème. C'est un bon indicateur de la fréquence à laquelle l'IA est déclenchée.

• Tableau de performance du contenu : Ce tableau vous montre lesquels de vos articles d'aide ou documents de connaissance Fin utilise le plus souvent. Il essaie également de mettre en évidence le contenu qui mène au plus grand nombre de résolutions, vous aidant à repérer vos meilleurs articles et à trouver ceux qui pourraient nécessiter une mise à jour.

Les lacunes cachées : ce que vos Rapports IA de Fin ne vous disent pas

Bien, voici la partie importante. Bien que les indicateurs ci-dessus vous donnent un aperçu de base, ils omettent un contexte vraiment essentiel. Si vous vous fiez uniquement à eux, vous pourriez avoir une vision déformée des performances réelles de votre IA.

Vous ne pouvez pas prévoir les performances avant la mise en service

L'un des plus grands obstacles avec Fin d'Intercom est que vous n'obtenez des données de performance qu'après la mise en service de l'IA et qu'elle a déjà commencé à parler à vos clients. Il n'y a aucun moyen de prédire de manière fiable son taux de résolution ou de calculer le RSI potentiel à l'avance. On a l'impression d'appuyer sur un interrupteur en espérant que tout se passe bien.

Cette méthode « lancer et apprendre » est risquée. Si l'IA ne performe pas bien au cours des premières semaines, elle peut frustrer les clients et éroder la confiance. Imaginez si vous pouviez exécuter une simulation complète sur des milliers de vos tickets passés pour voir exactement comment une IA se comporterait avant même qu'un seul client n'interagisse avec elle. Ce serait une manière bien plus sûre de commencer.

Vous ne savez pas pourquoi les résolutions échouent

Le tableau de performance du contenu dans les Rapports IA de Fin est une excellente idée en théorie, mais il a un angle mort frustrant. Il vous montre quel contenu l'IA a utilisé, mais n'offre presque aucune information sur la raison pour laquelle une conversation a échoué et a dû être transférée à un humain.

Manquait-il une étape clé dans l'article ? L'information était-elle obsolète ? L'IA a-t-elle simplement mal compris la question ? Le rapport ne vous le dira pas. Pour le découvrir, les responsables doivent manuellement éplucher les transcriptions des conversations, un processus lent pour lequel personne n'a le temps. Cela signifie que les mêmes lacunes de connaissances persistent et que les performances de votre IA peuvent plafonner.

Des données cloisonnées et incomplètes

C'est peut-être la plus grande lacune de toutes. Les Rapports IA de Fin ne peuvent mesurer que ce que Fin sait, et Fin ne sait que ce que vous avez stocké dans Intercom, comme vos articles d'aide.

Mais qu'en est-il de tous les autres endroits où votre équipe conserve des informations importantes ? La plupart des entreprises ont des connaissances réparties un peu partout. Vos guides techniques détaillés sont peut-être dans Confluence, vos manuels d'équipe dans Google Docs, et vos aide-mémoires internes dans Notion.

Fin ne peut rien voir de tout cela. Ses rapports sont donc basés sur une petite fraction incomplète des connaissances collectives de votre entreprise. Cela entraîne non seulement des taux de résolution plus faibles, mais signifie également que vos rapports ne reflètent pas l'état réel de votre base de connaissances.

Au-delà des Rapports IA de Fin : une meilleure approche du reporting IA avec eesel AI

Ces lacunes ne sont pas de simples petits désagréments ; elles révèlent une manière réactive de gérer l'IA. Une approche plus efficace repose sur la prédiction, des informations utiles et des connaissances connectées.

Simulez avant d'automatiser pour un RSI prévisible

Au lieu de vous lancer en espérant que tout ira bien, un outil comme eesel AI vous permet d'effectuer des tests dans un mode de simulation puissant. Vous pouvez connecter eesel AI à votre service d'assistance (y compris Intercom) et l'exécuter sur des milliers de vos tickets passés dans un environnement totalement sécurisé.

Cela vous donne une prévision précise et basée sur des données de votre taux de résolution potentiel et des économies de coûts. Cela aide à éliminer les incertitudes liées au lancement d'une IA, vous permettant de construire une analyse de rentabilité sur vos propres données avant même de la mettre en service.

Obtenez des informations exploitables qui améliorent votre base de connaissances

Alors que les rapports de Fin vous disent ce qui s'est passé, les analyses d'eesel AI sont conçues pour vous dire quoi faire ensuite. Le tableau de bord ne se contente pas de vous montrer les taux de résolution ; il recherche activement les lacunes dans votre base de connaissances.

Il signale les questions auxquelles l'IA n'a pas pu répondre, vous montrant exactement où votre documentation est insuffisante. Mieux encore, il peut analyser les conversations réussies gérées par vos agents humains et rédiger de nouveaux articles pour la base de connaissances à partir de leurs réponses. Cela crée une boucle de rétroaction qui aide votre IA à devenir plus intelligente à chaque interaction client.

Unifiez toutes vos connaissances pour une vue d'ensemble complète

Le plus grand changement est que eesel AI est conçu pour se connecter à l'ensemble de votre écosystème de connaissances. Vous pouvez le connecter à tous les endroits où votre équipe conserve des informations : Confluence, Google Docs, Notion, Slack, et bien d'autres.

En apprenant de l'ensemble des connaissances de votre entreprise, l'IA peut fournir des réponses beaucoup plus précises. Et par conséquent, ses rapports vous donnent une vision globale des performances de votre IA et de la couverture de vos connaissances. Vous n'essayez plus de mesurer les choses avec une main attachée dans le dos.

Comparaison des tarifs : Intercom Fin vs. eesel AI

La prévisibilité des coûts est également un enjeu majeur. Intercom Fin facture généralement 0,99 $ par résolution, en plus de votre abonnement Intercom habituel. Ce modèle peut entraîner des factures difficiles à prévoir. Si vous avez un mois chargé et que votre IA fonctionne très bien, vos coûts augmentent. On peut avoir l'impression d'être pénalisé pour avoir automatisé efficacement.

Le modèle de tarification d'eesel AI fonctionne différemment. Il est basé sur des forfaits à plusieurs niveaux avec un nombre défini d'interactions IA par mois. Il n'y a pas de frais par résolution, donc vos coûts restent prévisibles même lorsque votre IA gère de plus en plus de conversations. Cela vous permet de développer votre automatisation sans vous soucier des factures surprises.

Fonctionnalité	Intercom Fin	eesel AI
Modèle de tarification	Frais par résolution (0,99 $)	Forfaits à niveaux avec un nombre défini d'interactions
Prévisibilité des coûts	Faible (évolue avec les résolutions)	Élevée (coût mensuel/annuel fixe)
Frais cachés	Potentiel de coûts élevés en cas de volume important	Pas de frais par résolution

Passez des indicateurs de base à l'intelligence exploitable

Les tableaux de bord standard comme les Rapports IA de Fin sont un bon point de départ. Ils vous donnent un aperçu de base de votre IA. Mais ils manquent souvent de la puissance prédictive et des informations approfondies et exploitables nécessaires pour réellement améliorer votre support et tirer le meilleur parti de votre investissement.

Le succès avec l'IA ne consiste pas à avoir un joli graphique. Il s'agit d'avoir un système qui vous permet de tester en toute confiance, qui vous montre exactement où vous améliorer et qui fonctionne avec toutes vos connaissances réelles et dispersées. Il s'agit de transformer le reporting d'un simple coup d'œil passif dans le rétroviseur en un outil actif pour s'améliorer.

Lancez-vous avec un reporting IA plus intelligent

Prêt à découvrir votre véritable potentiel d'automatisation ? Vous pouvez en avoir une bonne idée dans les dix prochaines minutes.

Inscrivez-vous pour un essai gratuit d'eesel AI et lancez une simulation sur vos tickets passés. Vous obtiendrez une prévision de RSI basée sur des données qui vous montrera exactement ce qui est possible, le tout avant même de l'activer pour un seul client.