On est tous passés par là. C'est un mardi matin tranquille, puis, soudain, la file d'attente du support explose. Ce qui s'annonçait comme une journée normale se transforme en une mêlée générale où tout le monde doit mettre la main à la pâte. Votre équipe est au bord de l'épuisement, les temps d'attente des clients s'allongent et les scores de satisfaction en prennent un coup. C'est stressant, imprévisible et on a l'impression de n'avoir aucun contrôle.
Pendant des années, le mieux que nous pouvions faire était de sortir une feuille de calcul, de jeter un œil aux chiffres du mois dernier et de faire une supposition éclairée. Mais ça ne fonctionne tout simplement plus. Ces méthodes traditionnelles ne peuvent pas prédire ce qui se passera lorsqu'une nouvelle fonctionnalité sera lancée ou qu'une campagne marketing deviendra virale. Ce guide est là pour y remédier. Nous allons voir comment la prévision du volume de support grâce à l'IA peut aider votre équipe à sortir du mode réactif et de la gestion de crise permanente pour commencer à planifier comme des pros.
Qu'est-ce que la prévision du volume de support grâce à l'IA ?
Pour faire simple, il s'agit d'utiliser une technologie intelligente pour analyser vos données passées et d'autres événements de l'entreprise afin de prédire le nombre de tickets de support que vous recevrez à l'avenir. Il s'agit de remplacer les suppositions par des prévisions sur lesquelles vous pouvez réellement compter.
Comparons l'ancienne méthode à la nouvelle :
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L'ancienne méthode : Vous passiez des heures à la fin du mois à exporter les données des tickets dans une feuille de calcul. Vous essayiez de repérer les tendances de base, de remarquer peut-être que les lundis sont toujours surchargés, puis vous utilisiez votre intuition pour deviner comment un jour férié à venir pourrait bouleverser les choses. C'est une image statique de ce qui s'est déjà produit.
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La nouvelle méthode : Les modèles d'IA se connectent directement à votre service d'assistance et analysent automatiquement des tonnes de données. Ils ne se contentent pas d'examiner l'historique des tickets ; ils vérifient la saisonnalité, les feuilles de route des produits, les promotions marketing et même les mots que les clients utilisent dans leurs tickets. Cela leur permet de repérer des schémas que vous n'auriez jamais vus par vous-même et de créer des prévisions qui suivent réellement le rythme de votre entreprise.
Il ne s'agit pas d'obtenir un chiffre magique pour le nombre de tickets de la semaine prochaine. Il s'agit de comprendre pourquoi votre volume de support fluctue, afin que vous puissiez enfin l'anticiper et prendre des décisions plus judicieuses pour votre équipe et vos clients.
Pourquoi l'ancienne méthode de prévision ne suffit plus
Se fier à une feuille de calcul vaut mieux que rien, mais ses limites créent de véritables maux de tête et empêchent votre équipe de travailler aussi efficacement qu'elle le pourrait.
C'est une tâche lente et manuelle
L'ensemble du processus est une perte de temps. Un membre de votre équipe doit bloquer des heures pour extraire les données du service d'assistance, les nettoyer, se battre avec les tableaux croisés dynamiques et essayer de transformer un mur de chiffres en un plan utile. C'est du temps qu'il pourrait consacrer à coacher les agents, à améliorer les flux de travail ou simplement à parler aux clients.
Il est facile de se tromper
Soyons honnêtes, nous sommes tous un peu partiaux. Nous avons tendance à nous concentrer de manière excessive sur ce qui vient de se passer. Si vous venez de survivre à une semaine terrible, vous pourriez sur-staffer pour la suivante, ce qui conduit à des agents qui restent les bras croisés sans rien à faire. À l'inverse, une semaine calme pourrait vous inciter à sous-staffer juste avant une ruée prévisible pour les vacances. Ces intuitions, bonnes ou mauvaises, conduisent souvent à des plans bancals.
Elle ne peut pas suivre le rythme de votre entreprise
Une feuille de calcul n'a aucune idée qu'une nouvelle campagne marketing, détaillée dans un Google Doc, est sur le point de vous inonder de questions sur une fonctionnalité spécifique. Elle ne peut pas prédire les conséquences d'une petite panne de service ou lier un article de blog populaire à un nouveau type de question de client. Le temps que vous repériez vous-même la tendance, vous êtes déjà en train de rattraper votre retard.
Vous n'obtenez pas les détails dont vous avez besoin
Les méthodes traditionnelles peuvent vous donner une estimation approximative du nombre de tickets quotidiens, mais elles ne peuvent pas vous fournir les détails dont vous avez réellement besoin. Votre feuille de calcul peut-elle vous dire combien de chats par rapport aux e-mails vous pouvez attendre ? Ou combien de tickets urgents vous recevrez concernant la facturation ? Probablement pas. Sans ce niveau de détail, vous ne pouvez pas affecter les bons agents avec les bonnes compétences sur les bons canaux au moment où vous en avez le plus besoin.
Comment la prévision du volume de support par l'IA change la donne pour les équipes de support
L'IA ne se contente pas de vous donner une estimation légèrement meilleure ; elle change complètement la façon dont vous gérez votre équipe de support en résolvant les problèmes liés à la prévision manuelle.
Obtenez une précision bien supérieure en reliant tous les points
L'IA est excellente pour voir les liens entre des choses qui peuvent sembler sans rapport. Par exemple, une IA peut apprendre qu'un webinaire mentionné dans l'espace Confluence de votre entreprise entraîne systématiquement une augmentation de 20 % du nombre de tickets concernant une certaine fonctionnalité.
Cela signifie que vous pouvez obtenir des prévisions incroyablement fiables pour les vacances, les soldes et les lancements de produits. Au lieu de simplement savoir qu'une période chargée approche, vous saurez exactement à quel type de tickets vous attendre et pourquoi.
Planifiez plus intelligemment pour réduire les coûts et prévenir l'épuisement professionnel
Lorsque vous disposez de prévisions horaires et quotidiennes précises, vous pouvez établir des plannings qui ont du sens. Fini les agents inactifs pendant les périodes creuses et les paniques de dernière minute lors de pics d'activité inattendus. Il s'agit d'avoir le bon nombre de personnes en ligne au bon moment.
Cela contribue directement à réduire les coûts des heures supplémentaires et garantit que vous utilisez votre équipe efficacement. Plus important encore, cela offre à vos agents un environnement de travail plus prévisible et moins stressant, ce qui est un facteur énorme dans la prévention de l'épuisement professionnel.
Anticipez les problèmes pour améliorer l'expérience client
Quand vous savez qu'une augmentation du volume approche, vous pouvez réellement vous y préparer. Il ne s'agit pas seulement d'ajouter des agents au planning. Vous pouvez préparer des macros pour les questions que vous attendez, mettre à jour votre centre d'aide avec de nouveaux articles, ou même publier un avertissement proactif pour vos clients.
Le résultat est une meilleure expérience pour tout le monde. Les clients obtiennent des réponses plus rapides de la part d'agents préparés, ce qui se traduit par des temps d'attente plus courts, des résolutions plus rapides et des scores de satisfaction plus élevés.
Obstacles courants lors de la prévision du volume de support avec l'IA
Il est facile de penser que n'importe quel outil d'IA résoudra tous vos problèmes, mais ce n'est pas toujours le cas. De nombreux outils, en particulier ceux qui ne sont que des modules complémentaires aux services d'assistance existants, peuvent créer un nouvel ensemble de frustrations. Il est important de choisir un outil conçu pour être simple, clair et vous donner le contrôle.
Le problème de la « boîte noire »
L'un des plus grands problèmes est l'IA « boîte noire ». Un outil peut produire une prévision sans vous donner la moindre explication sur comment il a obtenu ce chiffre. Était-ce à cause des vacances ? D'un récent e-mail marketing ? D'autre chose ? Sans ce contexte, il est difficile pour un responsable de faire confiance à la prédiction et de prendre des décisions de planification en toute confiance.
Des configurations longues et compliquées
Le rêve de l'IA peut vite s'évanouir lorsqu'on vous annonce qu'il faudra six mois pour démarrer. Certaines solutions nécessitent une équipe de data scientists, un projet colossal pour nettoyer des années de vieilles données et des intégrations complexes avec votre service d'assistance comme Zendesk. Il est donc presque impossible pour de nombreuses équipes de se lancer, ce qui signifie que vous pourriez attendre des mois avant de voir le moindre avantage.
Le risque d'une automatisation que vous ne pouvez pas contrôler
Qu'y a-t-il de plus effrayant qu'une prévision erronée ? Une IA que vous ne pouvez ni désactiver ni ajuster. Certaines plateformes sont soit activées, soit désactivées, sans entre-deux. C'est un risque énorme. Vous êtes obligé de confier à l'IA toutes vos conversations clients dès le premier jour, sans aucun moyen de la tester ou de la déployer progressivement. Si elle ne fonctionne pas bien, ce sont vos clients qui en paient le prix.
<protip text="Comment contourner ces défis Les meilleures plateformes d'IA sont conçues pour être transparentes et faciles à utiliser. Avec un outil comme eesel AI, vous pouvez éviter ces maux de tête. Il dispose d'un mode de simulation puissant qui vous permet de tester ses prédictions sur des milliers de vos tickets passés. Vous pouvez voir exactement comment il aurait performé, comprendre son raisonnement et obtenir une prévision claire du retour sur investissement "avant même" de l'activer pour les clients en direct. Cette approche sans risque renforce la confiance et vous permet de vous lancer en quelques minutes, et non en quelques mois.">
Une capture d'écran de la fonctionnalité de simulation d'eesel AI, qui permet aux équipes de tester les prédictions sur des données historiques avant le déploiement, un aspect clé de la prévision du volume de support avec l'IA.Le coût caché de la tarification « par ticket »
Faites attention au modèle de tarification. De nombreux fournisseurs d'IA vous facturent pour chaque ticket que leur IA résout. Cela semble juste au premier abord, mais cela peut conduire à des factures imprévisibles qui vous pénalisent en fait lorsque vous êtes occupé. Si un bug de produit ou une excellente campagne marketing provoque une énorme augmentation du nombre de tickets, votre outil d'IA pourrait le gérer parfaitement, mais vous recevrez une facture salée à la fin du mois. Vos coûts ne devraient pas être un mystère.
Une capture d'écran de la page de tarification transparente et forfaitaire d'eesel AI, un élément clé à prendre en compte lors de la prévision du volume de support avec l'IA pour gérer efficacement les coûts.Faites passer votre équipe du réactif au proactif
La prévision du volume de support avec l'IA n'est pas un simple petit ajustement ; c'est une toute nouvelle façon de gérer votre équipe de service client. Il s'agit de sortir du cycle sans fin de la gestion de crise et des suppositions. Il s'agit de donner à votre équipe les informations dont elle a besoin pour planifier à l'avance, réduire le stress et fournir le type de service exceptionnel que vos clients attendent.
Et bien que cela puisse sembler compliqué, le bon outil peut le rendre étonnamment simple, même si vous n'avez pas de data scientist dans votre équipe. Ce n'est pas un concept futuriste lointain, c'est une solution réelle qui est prête à être utilisée aujourd'hui.
Avec une solution comme eesel AI, vous n'avez pas besoin d'une équipe d'experts en données pour commencer. Ses intégrations en un clic avec des services d'assistance comme Zendesk et des bases de connaissances comme Confluence rassemblent toutes vos données en un instant. Ajoutez à cela des outils de simulation transparents et une tarification forfaitaire prévisible, et vous pouvez commencer à utiliser l'IA pour prévoir avec confiance et voir des résultats immédiatement.
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Foire aux questions
Cela implique d'utiliser l'intelligence artificielle pour analyser les données historiques et les événements commerciaux actuels afin de prédire les futurs volumes de tickets de support. Cela permet à votre équipe de passer d'une résolution de problèmes réactive à une planification proactive, permettant une meilleure allocation des ressources.
Contrairement aux feuilles de calcul manuelles qui ne montrent que les tendances passées, les modèles d'IA se connectent à diverses sources de données comme les services d'assistance, les feuilles de route des produits et les campagnes marketing. Ils révèlent des schémas complexes, fournissant des prévisions dynamiques et précises qui suivent le rythme des changements de votre entreprise.
L'IA analyse un large éventail de données, y compris les données historiques des tickets, la saisonnalité, les mises à jour de produits, les promotions marketing et même le sentiment dans les interactions avec les clients. Cette analyse complète l'aide à comprendre les raisons sous-jacentes des fluctuations de volume.
La mise en œuvre de l'IA pour la prévision conduit à des prédictions beaucoup plus précises, permettant une planification plus intelligente, une réduction des coûts opérationnels et la prévention de l'épuisement des agents. Elle permet également une résolution proactive des problèmes, améliorant ainsi l'expérience client globale avec des résolutions plus rapides.
Les principaux défis incluent les IA « boîte noire » sans explication pour les prévisions, les processus de configuration longs et compliqués, et les risques d'automatisation où vous ne pouvez pas contrôler ou ajuster l'IA. De plus, méfiez-vous des modèles de tarification « par ticket » imprévisibles.
Alors que certaines solutions peuvent prendre des mois à mettre en place, les plateformes transparentes et conviviales sont conçues pour une intégration rapide, souvent en quelques minutes. Les outils avec des modes de simulation vous permettent de tester les performances sur des données historiques, fournissant des informations immédiates et une prévision claire du retour sur investissement avant de passer en production.
Oui, en permettant une planification horaire et quotidienne précise, la prévision par l'IA garantit que les agents ne sont ni inactifs ni surchargés. Cela crée un environnement de travail plus prévisible et moins stressant, ce qui est un facteur majeur dans la réduction de l'épuisement professionnel et l'amélioration de la satisfaction globale au travail.
