Un guide pratique des tâches Intercom Fin et de leurs alternatives

Nous savons tous que les chatbots standards sont parfaits pour les tâches simples. Ils peuvent trouver un article d'aide ou expliquer une politique de retour sans sourciller. Mais que se passe-t-il lorsqu'un client pose une question un peu plus compliquée, comme : « J'ai besoin de changer l'adresse de livraison pour la commande que j'ai passée hier » ? C'est généralement là qu'un bot basique jette l'éponge.

Les équipes de support modernes sont confrontées chaque jour à un nombre croissant de ces problèmes complexes et multi-étapes, qu'il s'agisse de traiter un remboursement, de résoudre une erreur spécifique ou de reprogrammer une livraison.

C'est précisément le problème que les tâches Fin d'Intercom ont été conçues pour résoudre. Elles permettent aux agents IA de suivre des procédures spécifiques pour prendre des mesures et résoudre les problèmes.

Dans cet article, nous allons explorer ce que sont les tâches Fin, comment elles fonctionnent et dans quels domaines elles excellent. Plus important encore, nous aborderons leurs principales limites et examinerons une alternative plus flexible et indépendante de toute plateforme pour les équipes qui recherchent une automatisation sérieuse sans être prisonnières d'un seul écosystème.

Que sont les tâches Fin d'Intercom ?

Les tâches Fin sont une fonctionnalité de l'agent IA Fin d'Intercom qui vous permet de créer des flux de travail automatisés pour traiter les demandes des clients qui nécessitent plusieurs étapes. C'est la différence entre un bot qui peut répondre aux questions et un bot qui peut réellement agir.

Au lieu de simplement trouver une réponse dans une base de connaissances, une tâche Fin est conçue pour suivre un script d'instructions que vous créez. Elle peut se connecter à des systèmes externes (comme la base de données de commandes de votre entreprise) et guider un utilisateur tout au long d'un processus, du début à la fin.

Pour y parvenir, elles utilisent quelques ingrédients clés :

• Déclencheurs : Comprendre ce que le client essaie de faire.

• Instructions : Une recette étape par étape que l'IA doit suivre.

• Connecteurs de données : Le pont vers vos autres applications qui permet à l'IA de récupérer ou de mettre à jour des informations.

Voyons plus en détail comment ces éléments s'articulent.

Comment fonctionnent les tâches Fin : configuration et fonctionnalités de base

Bien que la promesse d'automatiser des flux de travail complexes semble attrayante, le processus de configuration lui-même peut révéler quelques maux de tête. Jetons un œil à ce qu'il faut pour construire des tâches Fin.

Définir les déclencheurs et les instructions en langage naturel

Tout commence par indiquer à l'IA quand lancer une tâche spécifique. Par exemple, si un client mentionne « remboursement », « retour » ou « argent en retour », vous pouvez configurer cela pour déclencher votre tâche « Traiter le remboursement ». Vous aidez l'IA à apprendre en lui fournissant des exemples positifs et négatifs de questions de clients.

Ensuite, vous rédigez les étapes que l'IA doit suivre en utilisant des instructions en langage simple. Vous pourriez écrire quelque chose comme :

1. Demander au client son numéro de commande.

2. Vérifier si la commande est éligible à un remboursement.

3. Si c'est le cas, traiter le remboursement et en informer le client.

4. Sinon, expliquer pourquoi et suggérer d'autres options.

Utiliser le « langage naturel » semble facile sur le papier, mais obtenir un fonctionnement cohérent demande beaucoup d'ajustements et de tests. La configuration peut devenir assez frustrante, surtout si vous avez plusieurs tâches similaires susceptibles de semer la confusion dans l'esprit de l'IA. C'est une méthode très différente d'un système qui peut apprendre le contexte par lui-même simplement en lisant les conversations passées de votre équipe.

Le rôle des connecteurs de données et des webhooks

Pour qu'une tâche Fin puisse faire quelque chose de vraiment utile, comme vérifier le statut d'une commande, elle a besoin d'un moyen de communiquer avec vos autres outils. Intercom utilise pour cela des « Connecteurs de données » et des « Webhooks », qui ne sont que des termes techniques désignant des moyens de communiquer avec les API d'autres applications.

C'est là que les choses peuvent devenir un peu techniques. Comme le mentionnent les propres guides d'Intercom, leur configuration signifie souvent que vous devrez faire appel à votre équipe d'ingénieurs pour créer ou configurer les API. Cette dépendance vis-à-vis des développeurs peut devenir un véritable goulot d'étranglement, empêchant votre équipe de support de créer et de lancer des automatisations rapidement et de manière autonome.

Tester les tâches Fin avec des simulations

Pour être juste, Intercom fournit une fonctionnalité de simulation qui vous permet de tester vos tâches avant de les mettre en service pour les clients. C'est un indispensable pour toute automatisation, car cela vous aide à repérer les erreurs dans votre logique et à voir comment l'IA se comportera dans différentes situations.

Le seul problème est que cette fonctionnalité sert principalement à vérifier un flux de travail que vous avez déjà décidé et construit manuellement. Elle ne vous aide pas à déterminer ce que vous devriez automatiser en premier lieu. Vous vous retrouvez devant une page blanche, à deviner quels processus seront les plus rentables.

Ne serait-il pas préférable de simuler une IA sur des milliers de vos anciens tickets de support avant de construire quoi que ce soit ? Par exemple, des outils comme eesel AI vous donnent une analyse instantanée de l'historique de vos conversations pour vous montrer exactement quels types de tickets sont les meilleurs candidats à l'automatisation. Il peut même prédire votre taux de résolution potentiel, vous offrant un plan basé sur des données plutôt qu'une page blanche.

Cas d'utilisation courants des tâches Fin dans différents secteurs

La véritable puissance d'une IA procédurale réside dans sa capacité à gérer les demandes répétitives, à fort volume et légèrement complexes qui occupent une grande partie du temps de votre équipe. Voici quelques exemples où les tâches Fin pourraient bien convenir :

• E-commerce : Automatiser les annulations de commande, mettre à jour les adresses de livraison, traiter les demandes de retour et vérifier le statut des remboursements. Ce sont tous des processus structurés qui conviennent bien à une IA étape par étape.

• SaaS : Gérer les changements d'abonnement comme les montées en gamme ou les rétrogradations, guider les utilisateurs dans la résolution de problèmes techniques de base, corriger les problèmes de connexion et traiter les demandes de remboursement basées sur des règles d'éligibilité claires.

• Fintech : Guider les utilisateurs dans les litiges sur les transactions, vérifier l'identité d'un client avant qu'il n'effectue des modifications de compte et enquêter sur la raison de l'échec d'un paiement.

Ce sont précisément les types de flux de travail où un agent IA flexible peut faire une énorme différence. Mais la clé est de donner à cet agent l'accès à tous vos outils métier, et pas seulement à un seul service d'assistance. Par exemple, un agent IA d'eesel AI peut s'attaquer à un problème de connexion SaaS en extrayant simultanément des informations de vos anciens tickets Zendesk et de vos documents de dépannage internes stockés dans Confluence.

Principales limites à prendre en compte avant d'adopter les tâches Fin

Bien que l'idée derrière les tâches Fin soit solide, l'approche d'Intercom comporte quelques compromis majeurs auxquels vous devriez réfléchir avant de vous lancer.

Le défi de la dépendance à une plateforme

Le plus grand inconvénient est peut-être que les tâches Fin ne fonctionnent que dans l'écosystème Intercom. Si votre équipe utilise et apprécie déjà Zendesk, Freshdesk, Jira Service Management ou un autre service d'assistance, cette automatisation avancée est totalement hors de portée.

Pour l'obtenir, vous devriez migrer l'ensemble de vos opérations de support vers Intercom, ce qui représente un projet massif, perturbateur et coûteux. Vous êtes obligé de choisir votre service d'assistance et votre outil d'automatisation comme un package unique, à prendre ou à laisser.

C'est à des années-lumière d'une solution indépendante de toute plateforme. eesel AI est conçu pour se connecter directement au service d'assistance que vous utilisez déjà. Vous pouvez ajouter une automatisation puissante basée sur des tâches à Zendesk, Freshdesk, Gorgias et d'autres, sans avoir à passer par un projet douloureux de type « arracher et remplacer ».

La réalité d'une configuration complexe et non autonome

Pendant un certain temps, les tâches Fin étaient en « disponibilité gérée », ce qui est souvent une manière polie de dire que la configuration est si compliquée que vous avez besoin de l'aide pratique de l'équipe des services professionnels du fournisseur.

Comme nous l'avons vu, la création de bonnes tâches ne se limite pas à la rédaction d'instructions. Vous devez vous plonger dans les détails des configurations d'API et vous coordonner avec votre équipe d'ingénieurs. C'est un obstacle majeur pour la plupart des équipes de support qui veulent simplement être efficaces.

C'est là qu'une approche de « mise en service en quelques minutes, pas en quelques mois » change vraiment la donne. eesel AI est conçu pour être entièrement en libre-service. Vous pouvez connecter votre service d'assistance en un seul clic, laisser l'IA s'entraîner sur vos anciens tickets et vos sources de connaissances, et lancer un agent entièrement fonctionnel sans jamais parler à un commercial.

Le manque de tarification transparente et prévisible

Les fonctionnalités avancées comme les tâches Fin sont généralement incluses dans des forfaits entreprise coûteux qui s'accompagnent d'une tarification floue et de contrats à long terme. Il peut être difficile de connaître le coût réel de la fonctionnalité que vous souhaitez, et votre facture peut augmenter de manière inattendue à mesure que votre volume de tickets augmente.

Une bien meilleure approche est un modèle de tarification clair et transparent. Par exemple, la tarification d'eesel AI est basée sur un volume d'interactions mensuel prévisible, et non sur des frais par résolution déroutants qui vous pénalisent en fait pour votre succès. Vous pouvez même commencer avec un forfait mensuel flexible et annuler à tout moment, ce qui vous offre un moyen sans risque de prouver sa valeur.

Une meilleure façon d'automatiser les flux de support complexes

L'idée derrière les tâches Fin est sans aucun doute l'avenir du support client. L'automatisation des résolutions multi-étapes est la façon dont les grandes équipes pourront se développer et libérer leurs agents pour un travail plus intéressant et stratégique.

Mais la version d'Intercom vous impose de gros compromis : vous êtes prisonnier de leur plateforme, la configuration est technique et lente, et la tarification est confuse.

Pour les équipes qui veulent toute la puissance de l'automatisation sans les contraintes, il existe une meilleure solution. eesel AI offre un chemin plus flexible et plus direct vers la même destination. Les principales différences sont assez claires :

• Il fonctionne avec votre service d'assistance actuel, vous n'avez donc pas à changer de plateforme.

• Il est entièrement en libre-service et simple à lancer, de sorte que les équipes de support peuvent construire ce dont elles ont besoin sans attendre les ingénieurs.

• Sa simulation utilise vos données historiques réelles, vous savez donc quoi automatiser et à quels résultats vous attendre.

• Sa tarification est transparente et prévisible, vous pouvez donc évoluer sans mauvaises surprises sur votre facture.

Si vous êtes prêt à automatiser plus que les simples questions, vous pouvez constater la différence par vous-même. Pourquoi ne pas démarrer un essai gratuit d'eesel AI et avoir votre premier agent IA opérationnel en quelques minutes seulement ?