Règles d'automatisation Gorgias pour étiqueter automatiquement les tickets par sujet

Si votre boîte de réception Gorgias ressemble à un fourre-tout chaotique de problèmes urgents, de questions simples et de spams, vous n'êtes pas seul. Il est difficile de prioriser ce qui compte lorsque tout est mélangé. Comment repérer les tendances ou donner aux clients les réponses rapides qu'ils attendent ? C'est précisément là que l'étiquetage des tickets entre en jeu. En triant automatiquement les conversations dès leur arrivée, vous pouvez enfin mettre de l'ordre dans le chaos.

Ce guide vous expliquera comment configurer les règles d'automatisation de Gorgias pour étiqueter automatiquement les tickets par sujet. Nous aborderons les configurations courantes, quelques bonnes pratiques et, honnêtement, les limites que vous finirez par rencontrer à mesure que votre entreprise se développera. Nous examinerons également une approche plus intelligente, basée sur l'IA, pour les équipes prêtes à abandonner la maintenance manuelle et à véritablement faire évoluer leur support.

Comprendre les règles d'automatisation de Gorgias pour l'étiquetage automatique des tickets par sujet

Les règles d'automatisation de Gorgias sont une fonctionnalité intégrée qui vous permet d'automatiser les tâches répétitives en utilisant une logique simple de type « si ceci, alors cela ». Considérez-les comme un ensemble d'instructions que vous donnez à votre service d'assistance pour qu'il traite les tickets de manière autonome, sans que personne n'ait à lever le petit doigt.

Chaque règle comporte trois parties principales :

• Déclencheur : C'est l'événement qui lance la règle. Pour l'étiquetage, c'est presque toujours « Lorsqu'un ticket est créé ».

• Conditions : Ce sont les éléments spécifiques qu'un ticket doit remplir pour que la règle s'exécute. Par exemple, « SI le corps du message contient le mot 'retour' ».

• Actions : C'est ce que la règle fait réellement lorsque les conditions sont remplies. Par exemple, « ALORS ajouter l'étiquette 'demande-de-retour' ».

L'étiquetage automatique est de loin l'une des utilisations les plus pratiques de ces règles. C'est la première étape pour organiser l'ensemble de votre flux de travail, que ce soit pour créer des vues spéciales pour certains problèmes ou pour générer des rapports afin de voir ce que vos clients demandent le plus.

Configurer les règles d'automatisation de Gorgias pour l'étiquetage automatique des tickets par sujet

Pour commencer à utiliser les règles d'étiquetage automatique dans Gorgias, vous devez vous rendre dans la section « Règles » de vos paramètres et définir cette logique « si-alors » pour différentes situations. Le processus est assez simple, mais l'efficacité de votre étiquetage dépend entièrement de votre capacité à deviner les mots exacts que vos clients utiliseront.

Voici quelques-unes des manières dont les équipes configurent généralement leurs règles pour étiqueter les tickets.

Étiquetage basé sur le contenu et l'intention du message

La méthode la plus courante consiste à créer des règles qui analysent un message entrant à la recherche de mots-clés spécifiques. Si un ticket mentionne « remboursement », « échange » ou « endommagé », vous pouvez faire en sorte qu'une règle appose automatiquement la bonne étiquette.

Gorgias dispose également d'une fonctionnalité de détection d'intention intégrée que vous pouvez utiliser comme condition. Par exemple, vous pourriez créer une règle qui ajoute une étiquette « annulation » si Gorgias pense avoir repéré l'intention « commande/annuler ».

Une capture d'écran montrant l'interface de configuration des règles d'automatisation de Gorgias pour l'étiquetage automatique des tickets par sujet en fonction du contenu du message.

Mais c'est là que les choses se compliquent. Cette approche convient aux questions simples et prévisibles, mais elle a du mal avec toute forme de nuance. Elle ne peut pas comprendre les synonymes (« renvoyer » vs « retourner »), les fautes de frappe courantes, ou les phrases complexes où un mot-clé est utilisé dans un tout autre contexte. Vous vous retrouverez rapidement à créer une liste massive de mots-clés juste pour couvrir les bases, et vous manquerez quand même des tickets.

Étiquetage basé sur les données client et le canal

Vous pouvez également configurer des règles qui utilisent les données client de votre intégration Shopify. Par exemple, vous pourriez étiqueter les tickets de toute personne ayant dépensé plus de 500 € comme « VIP » pour aider votre équipe à les prioriser. Vous pouvez également étiqueter les tickets en fonction de leur provenance, comme « Commentaire-Facebook » ou « Chat-en-direct », pour garder votre support omnicanal organisé.

Cette image montre comment les règles d'automatisation de Gorgias peuvent utiliser les données client de Shopify pour étiqueter automatiquement les tickets.

Le problème ? Cela ne fonctionne que si vos données sont parfaitement propres et intégrées. Et plus important encore, cela étiquette les tickets en fonction de qui est le client, et non de ce dont il a besoin. Un VIP avec un problème de livraison critique reçoit la même étiquette « VIP » qu'une personne posant une question basique, ce qui ne donne pas beaucoup de contexte à vos agents sur ce qu'il faut traiter en premier.

Étiquetage basé sur le sentiment et d'autres critères

Gorgias vous permet d'utiliser la détection de sentiment (positif ou négatif) pour étiqueter les commentaires sur les réseaux sociaux. Cela peut être pratique pour transmettre les retours négatifs à un manager ou pour collecter des avis élogieux. Vous pourriez également configurer des règles pour d'autres situations, comme l'étiquetage des tickets qui arrivent en dehors des heures de bureau afin que votre équipe puisse s'en occuper dès le lendemain matin.

Malheureusement, l'analyse de sentiment automatisée est souvent un peu trop simpliste pour les conversations réelles. Elle peut facilement passer à côté du sarcasme ou du langage complexe, ce qui conduit à des étiquettes erronées et à des rapports faussés. Un client qui dit : « Wow, super boulot de mettre une semaine à expédier ma commande » pourrait être étiqueté comme « feedback-positif », ce qui est tout le contraire d'utile.

Les limites des règles d'automatisation de Gorgias

Soyons clairs, les règles d'automatisation de Gorgias sont un bon point de départ. Elles peuvent certainement vous aider à maîtriser une boîte de réception à faible volume. Mais à mesure que votre entreprise se développe et que les questions des clients deviennent plus complexes, les failles d'un système manuel basé sur des règles commencent à apparaître.

• Elles sont trop littérales. Les règles suivent votre logique SI-ALORS à la lettre et n'ont aucune capacité à comprendre le contexte. Elles ne peuvent pas faire la différence entre « Je veux retourner cet article » et « J'ai hâte de retourner sur votre site pour acheter plus ». Cette rigidité entraîne de nombreux tickets mal étiquetés que votre équipe doit corriger à la main, ce qui va à l'encontre de l'objectif même de l'automatisation.

• Elles deviennent un cauchemar à gérer. À mesure que vous ajoutez des produits et des scénarios de support, votre liste de règles va exploser. Avant même de vous en rendre compte, vous essayez de gérer un enchevêtrement de centaines de règles. Leur mise à jour ou leur dépannage devient une corvée monumentale, où un petit changement peut en casser cinq autres.

• Elles ne deviennent pas plus intelligentes. Un système basé sur des règles est statique. Il n'apprend pas de la façon dont votre équipe travaille réellement. Si vos agents ré-étiquettent constamment un certain type de ticket qu'une règle se trompe à chaque fois, la règle ne s'adapte pas. Vous devez intervenir et la modifier vous-même à chaque fois, ce qui signifie que vous êtes toujours en train de rattraper votre retard.

C'est là qu'un véritable système d'IA offre une toute autre façon de travailler. Au lieu d'essayer de prédire chaque mot-clé possible, un agent IA apprend les schémas directement de tout votre historique de support. Un outil alimenté par l'IA comme eesel AI comprend ce que les clients veulent vraiment dire avec un niveau de nuance que les règles ne peuvent tout simplement pas égaler. Son produit Triage apprend de milliers de vos tickets passés pour étiqueter, router et même fermer automatiquement les tickets, vous épargnant le cycle sans fin de création et de correction de règles.

Une approche plus intelligente : l'étiquetage par IA avec eesel AI

eesel AI se connecte directement à votre service d'assistance Gorgias en quelques minutes. Il ne remplace pas Gorgias ; il le suralimente avec une IA qui prend le relais là où les règles manuelles échouent.

Voici pourquoi c'est une approche plus intelligente :

• Il apprend de vos tickets passés. Le plus grand avantage d'eesel AI est sa capacité à analyser vos conversations historiques. Il identifie automatiquement vos types de problèmes uniques, la voix de votre marque et les procédures d'étiquetage correctes que vos agents utilisent déjà. Cela signifie que vous n'avez pas à créer des dizaines de règles pour des sujets complexes ; l'IA comprend tout dès le premier jour.

• Il comprend la véritable intention. Cela va bien au-delà de la simple recherche de mots-clés. eesel AI saisit le sens réel du message d'un client, ce qui se traduit par un étiquetage beaucoup plus précis pour des problèmes nuancés comme « retour sur produit » par rapport à « article endommagé ».

• Il gère la complexité avec aisance. Là où vous pourriez avoir besoin de 20 règles Gorgias différentes pour catégoriser correctement tous les types de demandes de retour (mauvais article, mauvaise taille, endommagé, en retard), eesel AI peut gérer des milliers de variations dans le langage client avec un seul modèle auto-apprenant.

• Vous pouvez simuler avant d'automatiser. C'est un avantage énorme. eesel AI dispose d'un mode de simulation qui vous montre exactement comment il aurait étiqueté des milliers de vos tickets passés avant que vous ne l'activiez. Cela vous donne une confiance totale dans sa précision et une image claire de son impact. Les règles de Gorgias n'offrent rien de tel ; il vous suffit de les activer et d'espérer que tout se passe bien.

Fonctionnalité	Règles d'automatisation de Gorgias	Triage par IA d'eesel
Logique	Règles manuelles SI/ALORS	Détection d'intention par IA
Configuration	Vous devez créer chaque règle	Apprend automatiquement de vos données
Précision	Repose sur des mots-clés ; peine avec la nuance	Comprend le contexte, les fautes de frappe et les synonymes
Maintenance	Nécessite des ajustements et des mises à jour constants	S'améliore de manière autonome ; presque aucun entretien
Test	Aucun moyen réel de tester avant la mise en service	Simulation puissante sur les données historiques
Évolutivité	Devient rapidement désordonné et fragile à grande échelle	S'adapte facilement au volume de vos tickets

Comparaison des tarifs : règles d'automatisation de Gorgias vs. eesel AI

Lorsque vous examinez les outils d'automatisation, il est important de comprendre comment vous serez facturé. La tarification de Gorgias est principalement basée sur le nombre de « tickets facturables » que vous traitez chaque mois. À mesure que vous montez dans leurs plans, vous débloquez plus de fonctionnalités et des limites de tickets plus élevées. Ils ont également un produit distinct « Agent IA » qui vous facture pour chaque résolution automatisée, ce qui peut rendre votre facture mensuelle assez imprévisible.

D'un autre côté, le modèle de tarification d'eesel AI est conçu pour être simple et prévisible.

• Pas de frais par résolution. Les plans sont basés sur un nombre défini d'interactions IA par mois (une interaction est toute réponse ou action de l'IA). Cela signifie que vous n'aurez pas de facture surprise après un mois chargé.

• Plans tout compris. Tous les produits principaux, y compris l'Agent IA pour les résolutions complètes, le Triage IA pour l'étiquetage, et le Copilote IA pour aider vos agents humains, sont inclus dans chaque plan. Vous n'avez pas à payer pour un tas de modules complémentaires différents.

• Abonnements flexibles. Vous pouvez commencer avec un plan mensuel et annuler quand vous le souhaitez. Cela vous donne la liberté de l'essayer et de constater la valeur par vous-même sans être enfermé dans un long contrat.

Au-delà des règles d'automatisation de Gorgias pour l'étiquetage automatique des tickets par sujet

Les règles d'automatisation de Gorgias sont un point de départ tout à fait acceptable pour l'étiquetage de base des tickets. Elles peuvent aider à nettoyer votre boîte de réception et à structurer votre flux de travail. Mais pour toute équipe de support en pleine croissance, elles deviennent rapidement un goulot d'étranglement. S'appuyer sur un système qui nécessite un travail manuel constant et qui ne peut pas réellement apprendre de votre équipe ne fait que créer plus de travail à long terme.

L'automatisation alimentée par l'IA est la prochaine étape logique pour devenir vraiment efficace. En laissant une IA apprendre de vos données pour gérer toute l'organisation des tickets, vous libérez votre équipe pour qu'elle se concentre sur ce qu'elle fait de mieux : créer d'excellentes expériences client.

Prêt à arrêter de vous tracasser avec des règles sans fin et à laisser l'IA organiser vos tickets pour vous ? Essayez eesel AI avec votre service d'assistance Gorgias et découvrez comment il peut étiqueter intelligemment vos tickets en quelques minutes.