Automatisation Intercom pour envoyer une enquête post-résolution dans le messenger (guide 2025)

Recueillir les retours des clients juste après la fin d'un chat d'assistance est une occasion en or. La conversation est encore fraîche dans leur esprit, et c'est le moment idéal pour demander : « Alors, comment on s'en est sorti ? »

Mais soyons honnêtes, la manière de poser la question est cruciale. Une enquête maladroite peut faire la différence entre obtenir une réponse utile et être complètement ignoré.

Trop d'équipes se débattent avec des outils de sondage peu pratiques ou envoient des demandes génériques qui ne les aident pas vraiment à s'améliorer. L'objectif n'est pas seulement d'obtenir un pouce levé ou baissé ; c'est de comprendre le pourquoi derrière cette évaluation.

Ce guide vous montrera plusieurs façons de configurer une automatisation Intercom pour envoyer une enquête post-résolution dans la messagerie. Nous aborderons les outils propres à Intercom, examinerons quelques applications tierces, puis nous plongerons dans une méthode plus intelligente, basée sur l'IA.

Qu'est-ce qu'une automatisation Intercom pour envoyer une enquête post-résolution dans la messagerie ?

C'est assez simple : il s'agit d'une demande de feedback automatique qui est envoyée à un client dès qu'un agent de support clôture leur conversation. Considérez ça comme un rapide « Comment on s'en est sorti ? » à la fin du chat.

Le but est de mesurer la satisfaction client (CSAT) pour cette interaction spécifique. Cela aide les équipes à voir les performances des agents, à identifier les points à améliorer et à avoir une idée du ressenti des clients sur le moment. Généralement, cela est configuré dans Intercom avec une règle d'automatisation qui se déclenche lorsqu'une conversation est marquée comme « clôturée ».

Méthode 1 : Utiliser les évaluations de conversation natives d'Intercom

Intercom dispose de sa propre fonctionnalité intégrée pour cela, appelée « Évaluations de conversation ». C'est le moyen le plus rapide de commencer et elle est incluse dans la plupart de leurs forfaits. C'est un bon premier pas, mais honnêtement, elle présente des limitations importantes, surtout si votre équipe se développe et a besoin de plus qu'une simple évaluation par emoji.

Comment configurer les enquêtes CSAT natives dans Intercom

La configuration est assez simple. Vous n'avez certainement pas besoin d'être un développeur pour la faire fonctionner, ce qui est appréciable.

Selon le propre guide d'Intercom, cela ne prend que quelques clics :

1. Allez dans « Fin AI Agent > Automatisations simples » dans vos paramètres.

2. Trouvez l'option « Demander l'évaluation de la conversation (CSAT) » et activez-la.

3. À partir de là, vous pouvez définir quelques règles de base, comme ne pas l'envoyer pour les messages sortants ou décider du temps dont disposent les clients pour laisser ou modifier une évaluation.

Si vous voulez un peu plus de contrôle, vous pouvez également ajuster ces enquêtes en utilisant les Workflows d'Intercom, mais même cette approche a ses propres contraintes.

Vue des paramètres de l'agent Fin AI d'Intercom, où les utilisateurs peuvent configurer des automatisations simples comme les enquêtes CSAT.

Limites de l'outil d'enquête intégré d'Intercom

La configuration est peut-être facile, mais vous atteindrez probablement ses limites tôt ou tard. Voici où l'outil intégré d'Intercom commence à se sentir un peu à l'étroit :

• Vous êtes limité à un seul type de question : L'outil natif est entièrement axé sur le CSAT, utilisant cette échelle d'évaluation standard par emoji. Si vous voulez mesurer d'autres indicateurs comme le Net Promoter Score (NPS) ou le Customer Effort Score (CES), vous devrez installer une application distincte.

• L'automatisation est assez basique : Vous pouvez définir des déclencheurs simples, mais la logique ne va pas très loin. Vous ne pouvez pas facilement créer des règles complexes basées sur ce qui a été dit dans le chat, l'historique d'un client ou d'autres contextes importants. Le feedback finit par sembler déconnecté de la qualité de l'aide reçue.

• Vous n'obtenez pas beaucoup de contexte : Les rapports vous montreront les scores CSAT, ce qui est un début. Mais ils ne vous diront rien sur les conversations qui ont mené à ces scores. Vous saurez qu'un client est mécontent, mais vous devrez fouiller manuellement dans les tickets pour découvrir pourquoi, ce qui n'est tout simplement pas pratique à mesure que vous grandissez.

Le tableau de bord des rapports d'Intercom affichant les scores CSAT, soulignant le type de données disponibles nativement.

C'est là qu'un système plus intelligent fait vraiment la différence. Par exemple, un outil comme eesel AI vous offre un moteur de workflow entièrement personnalisable. Vous pouvez créer des règles d'automatisation ultra-spécifiques qui sont bien plus puissantes qu'un simple déclencheur « envoyer l'enquête à la clôture ».

Méthode 2 : Intégrer des outils d'enquête tiers

Pour contourner les limites de la fonctionnalité intégrée d'Intercom, de nombreuses entreprises connectent des outils d'enquête spécialisés. Ces applications vous offrent beaucoup plus de liberté quant aux types d'enquêtes que vous pouvez envoyer et aux rapports que vous recevez.

Outils d'enquête tiers populaires

Si vous parcourez l'App Store d'Intercom, vous trouverez de nombreuses options. Des outils comme Zonka Feedback, Survicate et Retently sont des choix populaires. Ils prétendent tous offrir plus d'informations que l'outil de base d'Intercom, mais chacun a sa propre façon de faire.

Fonctionnalité	Zonka Feedback	Survicate	Retently
Types d'enquêtes	NPS, CSAT, CES	NPS, CSAT, et plus	NPS, CES, 5 étoiles
Méthode d'intégration	App Messenger, Email, Bots personnalisés	App Messenger, Email	App Messenger, Email
Avantage clé	Propose des rapports par agent.	Créateur d'enquêtes basé sur l'IA.	Automatisation de suivi robuste.
Modèle de tarification	À partir de 49 $/mois.	Tarification personnalisée, contacter le service commercial.	À partir de 49 $/mois.

Les coûts cachés des outils tiers

Bien que ces outils ajoutent plus de puissance, ils apportent aussi un nouvel ensemble de maux de tête que vous pourriez ne pas anticiper.

• Prolifération d'outils : Vous ajoutez un autre abonnement à payer, un autre tableau de bord à consulter et un autre logiciel à apprendre pour votre équipe. Vos données de feedback se trouvent à un endroit tandis que vos données de conversation sont toujours dans Intercom. Cela crée des silos agaçants qui rendent difficile la vision globale du parcours client.

• Fatigue des enquêtes : Nous sommes tous passés par là. Les clients sont constamment bombardés de demandes de feedback. Envoyer une enquête formelle après chaque interaction peut tuer vos taux de réponse et, franchement, juste ennuyer les gens.

• Toujours en train de rattraper le retard : Ces outils sont encore réactifs. Ils sont bons pour vous informer d'un problème après qu'il se soit déjà produit. Ils ne vous aident pas à comprendre la cause profonde à partir de la conversation elle-même ou, plus important encore, à empêcher le problème de se reproduire.

Idéalement, vous voulez une solution qui s'intègre si bien qu'elle ne ressemble pas à un énième outil. eesel AI, par exemple, se connecte directement à votre helpdesk. Il apprend de toutes vos conversations passées et rassemble vos sources de connaissances. Avec ce type de configuration, vous n'aurez peut-être même pas besoin d'un outil de feedback distinct, car l'IA est assez intelligente pour déterminer la qualité d'une interaction par elle-même.

Au-delà des enquêtes : Utiliser l'IA pour analyser la satisfaction client

Bon, c'est là que nous passons au niveau supérieur du feedback client. Au lieu de simplement demander si un client est satisfait, et si vous pouviez le savoir simplement en lisant la conversation ? Et si vous pouviez utiliser cette information pour améliorer tout votre système de support ?

Pourquoi les enquêtes post-résolution traditionnelles sont insuffisantes

Écoutez, les enquêtes à l'ancienne valent mieux que rien, mais elles ont des défauts majeurs difficiles à ignorer.

• Faibles taux de réponse : Seule une infime partie de vos clients remplira une enquête. Cela signifie que vous prenez des décisions importantes basées sur les retours d'un petit groupe de personnes, souvent biaisé (généralement les très heureux ou les très en colère).

• Manque de contexte : Un emoji mécontent ne raconte pas toute l'histoire. Le client était-il contrarié par le ton de l'agent ? Une politique d'entreprise frustrante ? Un bug dans votre application ? Pour le savoir, vous devez revenir en arrière et lire le ticket manuellement, ce qui est impossible à faire pour chacun d'entre eux.

Comment les agents IA analysent automatiquement le sentiment des clients

C'est là que les plateformes d'IA comme eesel AI font les choses différemment. Au lieu d'attendre les réponses aux enquêtes, l'Agent IA d'eesel analyse des milliers de vos anciens tickets de support. Il apprend le ton de votre entreprise, se familiarise avec vos problèmes courants et détermine à quoi ressemble réellement une « bonne » résolution pour vous.

À partir de là, l'IA peut analyser le sentiment, le langage et le résultat d'une conversation pour évaluer la satisfaction client, le tout sans envoyer une seule enquête. Elle peut repérer automatiquement les moments de friction, de confusion ou de frustration. Vous obtenez essentiellement un « taux de réponse » de 100 % car chaque chat est analysé pour sa qualité, pas seulement la poignée de cas où les clients prennent le temps de cliquer sur un bouton.

Ce flux de travail illustre comment une IA peut puiser dans plusieurs sources de connaissances pour analyser les conversations, allant au-delà d'une simple enquête.

Améliorer la qualité du support avec les informations de l'IA

Mais la vraie magie, c'est ce qui se passe ensuite. Un outil comme eesel AI ne se contente pas de vous donner un score de satisfaction et de s'arrêter là. Ses rapports vous montrent les tendances et signalent les lacunes dans votre base de connaissances.

Par exemple, si l'IA constate que de nombreux clients mécontents posent tous la même question, elle peut rédiger un article de centre d'aide pour aborder ce problème précis. Cela permet d'éviter que ces tickets ne soient créés. Vous passez de la simple gestion des incendies à la prévention des incendies pour votre support.

Allez au-delà des enquêtes post-résolution de base

Nous avons donc passé en revue trois façons de gérer les retours dans Intercom : les évaluations intégrées simples, les outils tiers plus puissants (mais distincts), et l'approche IA plus intelligente et tout-en-un.

Envoyer une enquête post-résolution dans la messagerie est un bon début, mais le véritable avenir du support client consiste à comprendre la conversation, pas seulement à lui coller une note. Les améliorations durables proviennent de l'analyse de ce qui est réellement dit et de l'utilisation de ces connaissances pour rendre toute votre équipe de support plus intelligente.

L'objectif n'est pas seulement de collecter plus de données. Il s'agit de construire un système qui résout bien les problèmes et apprend de chaque conversation, afin de vous améliorer constamment.

Prêt à aller au-delà des enquêtes post-résolution ?

Avec eesel AI, vous pouvez vous connecter directement à Intercom pour analyser les tickets passés, automatiser les résolutions et obtenir des informations qui vont bien au-delà d'un simple score CSAT. Vous pouvez commencer en quelques minutes, pas en quelques mois, et même tester comment il aurait performé sur vos anciens tickets en utilisant notre mode de simulation.

Réservez une démo ou commencez votre essai gratuit dès aujourd'hui.