Comment mesurer la déflexion de l'IA par rapport à la déflexion humaine dans le support : Un guide étape par étape

Alors comme ça, vous avez lancé un agent de support IA. Votre tableau de bord affiche fièrement un "taux de déviation" qui crève le plafond, mais quand vous jetez un œil à votre équipe de support… ils sont tout aussi occupés qu'avant. Ça vous dit quelque chose ? C'est une frustration courante lorsque l'on suit les mauvais indicateurs.

Le problème, c'est que la plupart des plateformes veulent que vous vous focalisiez sur la déviation, qui n'est en réalité que le nombre de tickets qui ont été évités avant même leur création. Cet indicateur ne vous dit pas tout. Il ne fait pas la différence entre un client qui a trouvé sa réponse et un client qui a simplement laissé tomber et est parti.

Le véritable objectif n'est pas seulement la déviation, c'est la résolution. Vous devez savoir si votre IA résout réellement les problèmes, et comment cela se compare à vos articles de centre d'aide traditionnels rédigés par votre équipe.

Ce guide vous expliquera un processus simple pour mesurer et comparer avec précision les performances réelles de vos canaux de support, qu'ils soient gérés par l'IA ou par des humains. Vous pourrez enfin voir le véritable retour sur investissement de vos efforts d'automatisation, au lieu de simplement regarder un indicateur de vanité.

Ce dont vous aurez besoin pour commencer

Avant de nous lancer, préparons quelques éléments. Les avoir sous la main facilitera grandement les choses.

• Accès aux analyses de votre service d'assistance. Celles-ci peuvent provenir d'outils comme Zendesk, Freshdesk, ou Intercom.

• Le tableau de bord d'analyse de votre plateforme de support IA.

• Un outil d'analyse de site web comme Google Analytics pour surveiller le trafic de votre base de connaissances.

• Une connaissance de base de vos étiquettes et catégories de tickets existantes.

Honnêtement, jongler avec les données de toutes ces sources différentes peut être une vraie galère. Une plateforme d'IA unifiée simplifie grandement les choses. Par exemple, eesel AI se connecte directement à votre service d'assistance et à vos sources de connaissances, vous offrant un tableau de bord unique avec des rapports clairs sur ce qui est réellement résolu et où se trouvent vos lacunes en matière de connaissances. Cela vous fait gagner beaucoup de temps que vous passeriez autrement à assembler des rapports.

Comment comparer les taux de déviation de l'IA et des humains

Bon, voyons comment obtenir une vision claire de la performance de votre support.

Étape 1 : Faites de la résolution client votre nouvel objectif

Le plus grand changement que vous devez opérer est d'ordre mental. Votre objectif principal n'est pas seulement de dévier les tickets, c'est de résoudre les problèmes des clients. Un ticket dévié peut être une victoire (un client satisfait qui a trouvé sa réponse) ou une défaite (un utilisateur frustré qui a abandonné). En ne regardant que les chiffres de déviation, vous n'avez aucun moyen de savoir de quoi il s'agit.

• Vraie déviation (Résolution) : C'est ce que vous visez. Le client voit son problème résolu via un canal en libre-service sans jamais avoir besoin de parler à un agent.

• Fausse déviation (Abandon) : C'est le tueur silencieux. Le client essaie le libre-service, se heurte à une impasse et part sans créer de ticket. Cela apparaît comme une victoire dans vos statistiques de déviation, mais c'est un échec pour votre expérience client.

Lorsque vous vous concentrez sur le taux de résolution, vous obtenez une image beaucoup plus claire du succès. Il répond à la seule question qui compte vraiment : "Avons-nous résolu le problème du client ?"

Beaucoup d'outils d'IA se vanteront de taux de déviation élevés mais deviendront étrangement silencieux lorsque vous les interrogerez sur les résolutions réelles. C'est là que vous devez faire preuve d'esprit critique. Au lieu de prendre ces chiffres pour argent comptant, une plateforme comme eesel AI propose un mode simulation. Il vous permet de tester l'IA sur des milliers de vos anciens tickets, vous donnant une prévision précise de votre taux de résolution réel et des économies de coûts avant même de vous lancer. Fini les approximations.

Aperçu du mode simulation d'eesel AI, qui aide les utilisateurs à mesurer la déviation de l'IA par rapport à la déviation humaine dans le support en prévoyant les taux de résolution avant la mise en œuvre.

Étape 2 : Établissez une base de référence pour votre libre-service humain

Avant de pouvoir évaluer les performances de votre IA, vous devez connaître celles de vos ressources actuelles, rédigées par des humains. Cela inclut votre base de connaissances, vos FAQ et vos éventuels forums communautaires.

Voici comment vous pouvez le mesurer :

1. Vérifiez le trafic de votre base de connaissances : Utilisez un outil comme Google Analytics pour voir quels articles de votre centre d'aide sont les plus populaires. Si un article sur la réinitialisation de mot de passe reçoit des milliers de vues par mois, vous pouvez être assez certain qu'il résout un bon nombre de tickets simples par lui-même.

2. Demandez un retour après la lecture de l'article : Vous en avez vu partout. Un simple sondage "Cet article a-t-il été utile ? (Oui/Non)" à la fin de chaque contenu peut vous en dire long. Ce n'est pas une science exacte, mais un pourcentage élevé de "Oui" est un signe fort que votre contenu fait mouche.

3. Calculez un score de libre-service : Un moyen rapide d'obtenir une référence est de diviser le nombre total de visiteurs uniques de votre centre d'aide par le nombre total de tickets créés sur la même période.

   • "Score de libre-service = (Total d'utilisateurs du centre d'aide) / (Total de tickets soumis)"

   • Un score plus élevé, disons 4:1, suggère que pour chaque ticket créé, quatre autres personnes trouvent peut-être des réponses par elles-mêmes. Cela vous donne un chiffre solide pour comparer les performances de votre IA.

Étape 3 : Mesurez le véritable taux de résolution de votre IA

Il est maintenant temps d'analyser les performances de votre agent IA. Les statistiques vagues ne vous aideront pas. Vous devez rechercher des points de données spécifiques dans les analyses de votre plateforme d'IA.

Voici les éléments clés à suivre :

1. Conversations gérées par l'IA : Le nombre total de discussions uniques auxquelles votre agent IA a participé.

2. Résolutions réussies : Le nombre de conversations que l'IA a entièrement résolues sans avoir besoin de les transmettre à un humain. La meilleure façon de suivre cela est avec une confirmation directe de l'utilisateur, comme une question "Ceci a-t-il résolu votre problème ?" à la fin de la conversation.

3. Escalades vers un agent : Le nombre de fois où l'IA a été bloquée et a dû passer la conversation à un humain.

Avec ces chiffres, vous pouvez calculer le taux de résolution de l'IA :

• "Taux de résolution de l'IA = (Résolutions IA réussies / Total des conversations gérées par l'IA) * 100"

Un taux de résolution élevé (tout ce qui dépasse 50 % est excellent) est un signe clair que votre IA apporte une réelle valeur, et ne se contente pas de repousser des utilisateurs frustrés.

C'est là que le bon outil fait une énorme différence. De nombreuses plateformes qui vous enferment dans de longs appels de vente et des processus d'intégration complexes cachent souvent leurs performances derrière des rapports compliqués et déroutants. En revanche, eesel AI est conçu pour la clarté. Vous pouvez le configurer en quelques minutes et accéder immédiatement à des rapports qui se concentrent sur ce qui compte : les résolutions, pas les déviations vides de sens.

Étape 4 : Comparez les performances et identifiez les opportunités

Une fois que vous disposez de données claires sur le contenu rédigé par des humains et sur les performances de votre IA, vous pouvez commencer à prendre des décisions intelligentes pour améliorer l'ensemble de votre stratégie de support.

Compilez un rapport simple pour répondre à quelques questions clés :

• Quels sujets l'IA résout-elle mieux que la base de connaissances, et vice versa ? Cela vous aide à déterminer où diriger votre IA pour obtenir les meilleurs résultats.

• Quelles sont les principales raisons pour lesquelles l'IA doit escalader vers un humain ? C'est de l'or en barre. Une escalade n'est pas un échec, c'est une opportunité d'apprentissage. Elle vous montre exactement où se trouvent les lacunes dans votre base de connaissances.

Vous pouvez utiliser ces informations pour créer une puissante boucle d'amélioration :

1. L'IA escalade une question car elle n'a pas la réponse.

2. Votre rapport signale cela comme une lacune de connaissances.

3. Vous rédigez un nouvel article d'aide ou mettez à jour un ancien pour couvrir ce sujet.

4. La prochaine fois que cette question se posera, votre IA pourra utiliser le nouvel article pour la résoudre automatiquement.

Les meilleurs outils d'IA sont conçus pour vous aider dans cette démarche. Par exemple, eesel AI analyse automatiquement chaque conversation pour repérer les tendances et signale les lacunes spécifiques en matière de connaissances directement dans votre tableau de bord. En gros, il vous donne une liste de tâches pour rendre à la fois votre IA et votre centre d'aide plus intelligents.

Le tableau de bord d'eesel AI montre comment mesurer la déviation de l'IA par rapport à la déviation humaine dans le support en identifiant les lacunes de connaissances et en suivant les taux de résolution.

Erreurs courantes à éviter

Au fur et à mesure que vous progressez, essayez d'éviter ces pièges courants.

• Erreur 1 : Tout regrouper dans le même panier de libre-service. Un client qui résout un problème de facturation complexe avec un parcours guidé par l'IA a beaucoup plus de valeur que quelqu'un qui trouve vos heures d'ouverture sur une page de FAQ. Segmentez vos données pour voir l'impact réel.

• Erreur 2 : Cacher le bouton "Contactez-nous". Rendre difficile le contact avec un humain ne fait qu'irriter les gens et mène à cette "fausse déviation" dont nous avons parlé. Donnez toujours aux clients un moyen simple et évident de parler à une personne. Cela renforce la confiance.

• Erreur 3 : Oublier la satisfaction client (CSAT). Demandez toujours un retour après une résolution automatisée. Un taux de résolution élevé associé à un faible score CSAT est un grand signal d'alarme indiquant que quelque chose ne va pas.

Mesurez ce qui compte vraiment

Déplacer votre attention d'un indicateur de vanité comme le "taux de déviation des tickets" est la première véritable étape vers la construction d'une stratégie d'automatisation du support qui fonctionne. En vous concentrant sur les taux de résolution et en séparant clairement les performances de votre IA et de votre centre d'aide humain, vous pouvez enfin voir ce qui fonctionne et ce qui doit être amélioré.

Cette approche basée sur les données vous permet d'améliorer constamment votre expérience client, de libérer vos agents pour qu'ils puissent gérer des tâches plus complexes et de prouver la valeur réelle et tangible de votre investissement dans l'IA.

Prenez le contrôle de l'automatisation de votre support

Fatigué des indicateurs flous et des plateformes d'IA qui ressemblent à des boîtes noires ? eesel AI vous donne les outils pour mesurer ce qui compte. Avec un mode de simulation puissant, des rapports de résolution clairs et une configuration en libre-service que vous pouvez lancer en quelques minutes, vous pouvez enfin voir le véritable impact de l'automatisation.

Essayez eesel AI gratuitement ou réservez une démo rapide pour voir comment vous pouvez commencer à résoudre plus de tickets dès aujourd'hui.