Comment puis-je attribuer automatiquement une étiquette aux tickets entrants ? Un guide pour 2025

Soyons honnêtes : la file d'attente du support peut ressembler à un jeu de tape-taupe sans fin. Les tickets s'accumulent, et il semble que chacun d'entre eux soit marqué « URGENT », même lorsqu'il s'agit d'une simple question sur une fonctionnalité retirée l'année dernière. Votre équipe finit par passer plus de temps à essayer de comprendre de quoi parle un ticket qu'à réellement résoudre le problème. C'est la voie express vers l'épuisement professionnel pour vos agents et une attente frustrante pour vos clients.

Mais il existe un moyen de ramener un peu de sérénité dans cette file d'attente. Tout commence par l'étiquetage automatique des tickets, qui est la première étape, et la plus importante, pour acheminer les bons tickets aux bonnes personnes, sans délai.

Ce guide vous présentera les deux principales façons d'attribuer automatiquement une étiquette aux tickets entrants. Nous commencerons par l'approche traditionnelle, basée sur des règles, intégrée à la plupart des services d'assistance. Ensuite, nous aborderons la méthode plus puissante et moderne : l'étiquetage piloté par l'IA qui comprend réellement ce que vos clients essaient de dire.

L'importance de l'étiquetage automatique des tickets

L'étiquetage automatique des tickets est exactement ce que son nom suggère : utiliser un logiciel pour appliquer des libellés (ou « étiquettes ») aux nouveaux tickets de support en fonction de leur contenu. Pensez-y comme à un répartiteur automatisé qui lit chaque ticket dès son arrivée et le classe dans la bonne pile.

Lorsque vous maîtrisez cela, les avantages sont considérables :

• Des délais de résolution plus rapides : Les tickets sont instantanément envoyés à l'agent ou au service le plus à même de les traiter. Cela réduit les transferts manuels qui donnent aux clients l'impression d'être ballotés d'un service à l'autre.

• Des agents plus heureux et plus efficaces : Votre équipe peut cesser de trier toute la file d'attente et se concentrer sur les tickets qui correspondent à leur expertise. Fini les ingénieurs sollicités pour répondre à des questions de facturation.

• Des informations concrètes et exploitables : Vos étiquettes deviennent une mine d'or de données. Vous constatez une augmentation soudaine des étiquettes « problème_facturation » ? C'est un signal clair qu'il faut peut-être enquêter sur une mise à jour récente ou un changement de tarification.

• Une meilleure expérience client : Lorsque les clients obtiennent une réponse rapide et précise de la bonne personne du premier coup, ils se sentent écoutés. C'est aussi simple que ça.

L'approche basée sur des règles pour l'étiquetage automatique

La plupart des services d'assistance, y compris les plus populaires comme Zendesk et Freshdesk, sont dotés de fonctionnalités d'automatisation intégrées. On les appelle souvent des « déclencheurs » ou des « workflows », et c'est un bon point de départ pour l'étiquetage de base. Mais comme de nombreuses équipes le découvrent, elles présentent de réelles limites.

Comment configurer des règles de base dans un service d'assistance

Le principe est assez simple : vous créez des règles de type « si-ceci-alors-cela ». Par exemple, « SI l'objet d'un ticket contient le mot 'remboursement', ALORS ajouter l'étiquette 'demande_remboursement' ».

En se basant sur un scénario courant, comme celui évoqué par un nouvel administrateur Zendesk sur Reddit, la configuration ressemble généralement à ceci :

1. Choisissez votre déclencheur : Un nouveau ticket est créé.

2. Définissez la condition : Vous indiquez au système ce qu'il doit rechercher, comme un mot-clé dans l'objet ou le corps du message (par ex., « Ticket : Texte du commentaire > Contient la chaîne de caractères suivante > 'ordinateur portable' »).

3. Définissez l'action : Vous indiquez au système quoi faire, comme « Ticket : Ajouter des étiquettes > problème_matériel ».

Cela fonctionne parfaitement pour les cas les plus évidents. Mais que se passe-t-il lorsque les choses se compliquent un tout petit peu ?

Les limites d'une approche basée sur des règles

Bien que la mise en place de quelques règles semble assez facile, cette approche commence à montrer ses limites dans le monde réel. L'attrait d'une fonctionnalité intégrée « gratuite » cache souvent le coût réel de sa maintenance.

• Elles sont rigides et manquent de nuance. Une règle recherchant le mot « ordinateur portable » passera complètement à côté d'un ticket parlant d'un « MacBook », d'un « portable », ou d'une simple faute de frappe comme « odinateur potrable ». Vous vous retrouverez à gérer une liste de mots-clés ridiculement longue juste pour couvrir toutes les possibilités.

• Elles ne comprennent pas le contexte. Une règle simple ne peut pas faire la différence entre « Je veux acheter un nouvel ordinateur portable » (une piste de vente) et « mon nouvel ordinateur portable est cassé » (un problème de support critique). Les deux contiennent le mot-clé « ordinateur portable », mais l'intention du client est complètement différente. C'est là que les règles manuelles peinent vraiment.

• Leur maintenance devient un casse-tête. À mesure que votre entreprise se développe, votre liste de règles peut facilement se transformer en un enchevêtrement complexe et confus. Les administrateurs passent des heures à essayer de comprendre pourquoi une règle ne fonctionne pas ou, pire, pourquoi elle étiquette des choses de manière incorrecte. Un petit changement peut provoquer une réaction en chaîne que vous n'aviez pas anticipée.

• Elles nécessitent souvent des solutions de contournement complexes. Pour tout ce qui dépasse la logique simple, il faut faire preuve de créativité. Une astuce Zendesk intelligente mais compliquée montre comment créer un champ utilisateur personnalisé juste pour ajouter une étiquette, ce qui débloque ensuite un contenu spécifique du centre d'aide pour cet utilisateur. C'est une solution astucieuse, mais elle ajoute une couche de complexité que votre équipe doit créer et gérer.

L'approche pilotée par l'IA pour l'étiquetage automatique

Cela nous amène à la manière moderne de faire les choses : utiliser une IA qui comprend le langage, le contexte et ce que le client veut réellement, et non pas seulement une liste de mots-clés. Cette approche consiste moins à donner au système des commandes rigides qu'à avoir un partenaire intelligent capable d'interpréter ce qui est dit.

Comment l'IA et le NLP automatisent l'étiquetage des tickets

La technologie derrière ce changement s'appelle le Traitement du Langage Naturel (NLP). En termes simples, le NLP permet à une IA de lire et de comprendre le sens et le sentiment derrière le langage humain.

Ainsi, au lieu de simplement correspondre au mot « remboursement », une IA utilisant le NLP comprend que des phrases comme « Je veux récupérer mon argent », « ce n'est pas ce que j'ai commandé » ou « comment puis-je annuler ? » désignent toutes la même chose. Elle peut alors appliquer avec précision l'étiquette « demande_remboursement » sans que vous ayez à prédire toutes les manières possibles pour un client de le demander. Elle peut également détecter la frustration ou l'urgence dans le ton d'un client, vous aidant à prioriser les problèmes qui sont de véritables incendies à éteindre.

Comment une IA apprend de votre entreprise pour étiqueter les tickets

La meilleure IA ne se contente pas d'un dictionnaire générique ; elle apprend de votre entreprise spécifique. C'est là qu'une plateforme comme eesel AI entre en jeu.

Avec des intégrations en un clic pour les services d'assistance, l'IA d'eesel s'entraîne sur vos anciens tickets de support. Elle apprend les noms de vos produits, vos problèmes les plus courants et les manières uniques dont vos clients en parlent. Elle observe comment vos meilleurs agents ont étiqueté et résolu des problèmes similaires auparavant et utilise ces connaissances pour traiter les nouveaux tickets avec une précision incroyable.

Cela signifie que l'IA ne fait pas que deviner. Elle prend des décisions éclairées basées sur des milliers de résolutions réussies par votre propre équipe. Le résultat est un étiquetage bien plus fiable que n'importe quel ensemble de règles manuelles que vous pourriez créer.

L'IA d'eesel s'entraîne sur les anciens tickets pour apprendre à définir automatiquement une étiquette sur les tickets entrants avec une grande précision.

Au-delà des étiquettes : l'IA pour un tri complet des tickets

Un système intelligent peut, et devrait, gérer l'ensemble du processus de tri pour vous.

Reddit

Par exemple, le produit eesel AI Triage ne se contente pas d'étiqueter les tickets avec précision. Il prend également les mesures suivantes pour maintenir vos files d'attente organisées et fluides. Il peut :

• Définir la bonne priorité : Il peut faire la différence entre une panne générale du système et une simple question « comment faire », s'assurant que votre équipe se concentre sur ce qui est vraiment urgent.

• Acheminer vers la bonne équipe : Il peut automatiquement attribuer les tickets à l'Ingénierie, à la Facturation ou au support de Niveau 2 en fonction de ce que le client demande réellement.

• Fermer les doublons ou le spam : Il aide à garder la file d'attente propre pour que vos agents ne perdent pas de temps avec des messages indésirables.

Règles vs. IA : Quelle approche est la meilleure ?

Lorsque vous essayez de déterminer comment définir automatiquement une étiquette sur les tickets entrants, il est utile de comparer les deux méthodes dans les domaines qui comptent le plus.

Configuration et maintenance : Quelques clics contre le chaos

Avec un système basé sur des règles, vous devez créer manuellement des dizaines, voire des centaines, de règles. Cela demande beaucoup de temps et une compréhension approfondie des particularités de votre service d'assistance. Et la maintenance est constante ; vous devez mettre à jour les mots-clés et la logique chaque fois qu'un produit change ou qu'un nouveau problème apparaît. À mesure que vous grandissez, l'ensemble devient plus compliqué et fragile.

Un système piloté par l'IA comme eesel AI est différent. Vous connectez votre service d'assistance en quelques minutes, et l'IA commence à s'entraîner automatiquement sur vos anciens tickets. Elle continue d'apprendre des nouveaux tickets et des actions de vos agents, s'adaptant ainsi aux changements de votre entreprise avec très peu de supervision de votre part. Elle évolue sans les difficultés de la croissance.

Test et déploiement : L'espoir contre la certitude

C'est l'une des plus grandes différences. Avec les règles natives des services d'assistance, vous devez souvent simplement enregistrer votre nouvelle règle et voir ce qui se passe. C'est une façon risquée de travailler dans un environnement de support en direct, où une mauvaise règle peut attribuer des centaines de tickets à la mauvaise personne ou envoyer des réponses automatiques confuses aux clients.

eesel AI, en revanche, a été conçu dans un souci de sécurité. Avant d'activer une automatisation, vous pouvez l'exécuter en mode simulation sur des milliers de vos anciens tickets. Cela se passe dans un environnement sécurisé où vous pouvez voir exactement comment l'IA aurait étiqueté, priorisé et acheminé chaque ticket. Vous obtenez un rapport clair sur sa précision, vous pouvez donc faire des ajustements et passer en production en toute confiance, sachant que cela fonctionnera correctement.

Le mode simulation d'eesel AI vous montre comment l'IA aurait traité les anciens tickets, répondant à 'Comment puis-je définir automatiquement une étiquette sur les tickets entrants ?' avec confiance avant la mise en service.

Tarification et valeur : Coûts cachés contre un ROI clair

Sur le papier, l'automatisation basée sur des règles de votre service d'assistance semble « gratuite ». Mais le coût réel est caché dans les heures que vos administrateurs et responsables de support qualifiés passent à construire, tester et réparer un enchevêtrement de règles. C'est un temps précieux qu'ils pourraient consacrer à des projets qui améliorent réellement l'expérience client.

Avec eesel AI, la tarification est transparente et basée sur votre utilisation réelle, sans frais étranges qui vous pénalisent pour être efficace. La valeur est claire dès le premier jour : vous économisez énormément de temps d'administration, rendez vos agents plus efficaces et offrez à vos clients une expérience meilleure et plus rapide.

La page de tarification d'eesel AI montre un ROI clair pour les équipes se demandant comment définir automatiquement une étiquette sur les tickets entrants.

Arrêtez de trier, commencez à résoudre

Bien que les déclencheurs basés sur des règles puissent être une bonne première étape pour de très petites équipes aux besoins simples, ils ne tiennent tout simplement pas la route à mesure que vous grandissez. Pour construire une opération de support réellement efficace, vous devez aller au-delà de la simple correspondance de mots-clés et adopter un système qui comprend le contexte.

L'étiquetage et le tri pilotés par l'IA prennent en charge le travail répétitif et usant mentalement du tri de la file d'attente. Cela libère vos agents pour qu'ils se concentrent sur ce qu'ils font le mieux : résoudre des problèmes complexes, établir des relations avec les clients et fournir un excellent service. L'avenir du support est automatisé et intelligent, mais son objectif est d'être plus centré sur l'humain.

Étiquetez automatiquement les tickets entrants en quelques minutes

Si vous êtes prêt à dépasser les règles rigides et à donner à votre équipe une IA qui fonctionne tout simplement, eesel AI est le moyen le plus rapide d'y parvenir.

Vous pouvez connecter votre service d'assistance et commencer à entraîner votre propre IA personnalisée en quelques minutes, pas en quelques mois. Exécutez une simulation sur vos propres données et constatez par vous-même le retour sur investissement potentiel, sans appels commerciaux ni démos obligatoires.

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