Si vous travaillez dans le support client, vous connaissez ce sentiment. Vous êtes assis sur une montagne de données provenant de tableaux de bord, d'outils de BI et de feuilles de calcul interminables. Mais lorsque vous avez besoin de trouver une information claire et utile, vous vous retrouvez à filtrer des colonnes et à plisser les yeux devant des graphiques, en essayant de relier les points. C'est lent, peu pratique, et cela vous donne rarement une réponse directe sur la marche à suivre.
Et si vous pouviez simplement... poser une question à vos données ?
C'est l'idée simple qui se cache derrière l'analytique basée sur les prompts. Elle vous permet, à vous et à votre équipe, de poser des questions en langage naturel et d'obtenir des réponses immédiates, sans avoir besoin d'un diplôme en science des données.
Ce guide vous expliquera ce que signifie réellement l'analytique basée sur les prompts, ce qu'il faut pour la rendre utile et où la plupart des outils échouent. Plus important encore, nous vous montrerons comment relier ces informations à une automatisation réelle qui facilite vraiment la vie de votre équipe.
Qu'est-ce que l'analytique basée sur les prompts ?
L'analytique basée sur les prompts n'est qu'une façon élégante de dire que vous utilisez des questions en langage naturel (des prompts) pour explorer vos données. Au lieu d'écrire du code ou de cliquer dans un labyrinthe de rapports, vous demandez simplement ce que vous voulez savoir, et une IA trouve la réponse pour vous. C'est un peu comme avoir un analyste de données junior disponible 24h/24 et 7j/7.
C'est un monde à part des anciennes méthodes :
-
L'analytique traditionnelle : C'est le travail manuel fastidieux qui consiste à filtrer des tableaux de bord, à exporter des CSV ou à harceler un développeur pour qu'il écrive une requête SQL. Le travail finit par être fait, mais c'est terriblement lent et cela repose sur des compétences techniques que la plupart des agents de support n'ont pas.
-
L'« ingénierie de prompts » excessive : À l'autre extrême, vous avez des gens qui transforment les prompts en une expérience scientifique. Certains guides donnent l'impression qu'il faut apprendre une toute nouvelle langue remplie de jargon juste pour poser une simple question. Un bon outil devrait simplifier les choses, pas vous donner un autre système compliqué à maîtriser.
Certains services d'assistance modernes commencent à intégrer cette fonctionnalité, ce qui est un premier pas appréciable. Mais ces fonctionnalités sont souvent cantonnées dans leur propre petit monde. Elles peuvent vous dire ce qui se passe dans votre service d'assistance, mais elles sont aveugles à toutes les conversations et connaissances importantes qui se trouvent partout ailleurs.
Trois éléments nécessaires pour une analytique basée sur les prompts efficace
Une bonne stratégie analytique ne repose pas seulement sur une IA intelligente, mais sur l'ensemble du processus. Cela se résume vraiment à trois choses : avoir toutes vos informations au même endroit, poser les bonnes questions et avoir un chemin clair entre la détection d'un problème et sa résolution.
1. Rassemblez toutes vos sources de connaissances en un seul endroit
Pour qu'une IA vous donne une réponse vraiment utile, elle doit avoir une vue d'ensemble. Si votre analyse se limite aux seuls tickets du service d'assistance, vous passez à côté de la majeure partie de l'histoire. Les véritables raisons des problèmes des clients sont souvent enfouies dans des documents internes, des discussions d'équipe et des wikis de développeurs.
Pour obtenir le contexte complet, vous devez relier les points entre tous les endroits où votre équipe travaille et stocke des informations. Cela inclut :
-
L'historique du service d'assistance : Tous vos tickets et conversations provenant de plateformes comme Zendesk, Freshdesk et Intercom.
-
Les wikis internes : Toutes ces connaissances informelles stockées dans Confluence ou Notion.
-
Les documents partagés : Les guides pratiques et les notes de dépannage qui se trouvent dans Google Docs.
-
Les discussions d'équipe : La résolution de problèmes au quotidien qui se passe dans Slack ou MS Teams.
Vous ne pouvez pas obtenir une réponse complète si votre IA ne lit qu'un seul chapitre du livre. Une véritable analytique basée sur les prompts a besoin d'un cerveau qui se connecte à tout. Les outils en libre-service comme eesel AI sont conçus pour cela, avec des intégrations en un clic qui rassemblent toutes vos données éparpillées sans nécessiter un projet de configuration massif.
Une infographie montrant comment eesel AI connecte diverses sources de connaissances comme Zendesk, Slack et Confluence pour une analytique basée sur les prompts complète.2. Posez des questions claires (de manière simple)
Les bonnes informations proviennent de questions claires, pas de questions compliquées. Vous n'avez pas besoin d'être un « ingénieur de prompts » pour tirer de la valeur de vos données. Il suffit d'une manière simple de formuler vos demandes.
-
Objectif : Qu'essayez-vous de comprendre ? (par exemple, « Trouver les principales tendances », « résumer ces tickets »).
-
Contexte : Quelles données spécifiques doit-il examiner ? (par exemple, « du mois dernier », « pour les tickets étiquetés 'problème de facturation' »).
-
Format : Comment voulez-vous que la réponse soit présentée ? (par exemple, « sous forme de tableau », « montrez-moi la variation en pourcentage »).
Voici à quoi cela ressemble dans le monde réel :
-
Un prompt vague : « Parle-moi de nos tickets. » (Cela ne donne pas à l'IA beaucoup d'éléments sur lesquels travailler).
-
Un prompt clair : « Génère un tableau des 10 principaux sujets de tickets du mois dernier, et inclus le temps de résolution moyen pour chacun. » (Celui-ci a un objectif, un contexte et un format clairs).
Pour vous donner une longueur d'avance, voici quelques prompts que vous pouvez copier et adapter pour votre propre équipe :
| Objectif | Exemple de prompt |
|---|---|
| Identifier les tendances | « Quels ont été les thèmes de tickets les plus courants ce trimestre par rapport au trimestre précédent ? Affichez la variation en pourcentage. » |
| Trouver les lacunes dans les connaissances | « Résume les tickets des 30 derniers jours où la solution a été trouvée dans un document Google Doc interne. » |
| Analyser le sentiment | « Montre-moi la tendance du sentiment négatif des clients pour les tickets étiquetés 'problème de facturation' au cours des 90 derniers jours. » |
| Mesurer l'efficacité | « Quel est le temps de première réponse moyen pour les tickets assignés à l'équipe de niveau 2 cette semaine ? » |
| Évaluer la performance | « Liste les 3 macros les plus utilisées par l'équipe de support et leurs taux de résolution. » |
3. Transformez les informations en actions
C'est la partie la plus importante, et c'est là que la plupart des outils d'analyse ratent complètement leur cible. Une information sans action n'est qu'une anecdote. Elle n'améliore rien en réalité.
Le plus grand problème avec la plupart des outils d'analyse est qu'ils vous montrent un problème, mais vous laissent ensuite vous débrouiller pour le résoudre. L'outil pourrait vous dire : « Hé, 25 % de vos tickets concernent des réinitialisations de mot de passe », mais c'est ensuite à vous de mettre à jour la base de connaissances, de créer une nouvelle macro ou de reformer vos agents. L'analyse est totalement déconnectée de la solution.
Le véritable objectif de l'analytique ne devrait pas être de générer un graphique, mais d'améliorer le fonctionnement de votre service de support. Au lieu de simplement repérer un problème, l'étape suivante devrait être d'automatiser sa résolution. C'est la différence entre faire un rapport sur le passé et améliorer réellement l'avenir. L'ancienne méthode consiste à voir une information puis à créer une liste de tâches manuelles. L'approche intelligente consiste à voir une information et à déployer un agent IA pour gérer ce problème pour de bon.
Un diagramme de flux de travail illustrant comment les informations de l'analytique basée sur les prompts peuvent être directement transformées en actions automatisées.Le problème : quand l'analytique basée sur les prompts n'est qu'un autre joli tableau de bord
Même si parler à vos données semble formidable, de nombreux outils proposant l'analytique basée sur les prompts finissent par n'être qu'un autre tableau de bord avec une interface plus élégante. Ils ont souvent de grandes limites qui les empêchent de faire une réelle différence.
-
Le fossé de l'action : Comme nous l'avons dit, la plupart des outils s'arrêtent juste après vous avoir donné une « information ». Ils vous donnent les données mais sont complètement coupés des flux de travail qui pourraient résoudre les problèmes. Vous obtenez un joli rapport, mais votre équipe est toujours coincée à faire tout le suivi manuel.
-
Friction à l'intégration et coûts cachés : De nombreuses plateformes offrant une analytique avancée vous obligent à prendre un rendez-vous commercial et à assister à une démo obligatoire juste pour avoir un aperçu. Ces fonctionnalités sont souvent verrouillées derrière des forfaits d'entreprise coûteux ou vendues comme des modules complémentaires onéreux. Cela crée un énorme obstacle pour les équipes qui veulent simplement commencer et voir si c'est même utile.
-
Les écosystèmes fermés : Lorsque l'analytique est directement intégrée à une seule plateforme comme un service d'assistance, vous ne pouvez pas voir l'ensemble du tableau. Vous pouvez analyser vos tickets, bien sûr, mais vous n'avez aucune visibilité sur les problèmes des clients débattus sur Slack ou les solutions documentées dans Confluence.
De l'analytique basée sur les prompts à l'automatisation intelligente avec eesel AI
La solution est de finalement boucler la boucle entre la détection d'un problème et sa résolution. C'est là qu'eesel AI change vraiment la donne en construisant un système où les informations alimentent directement l'automatisation.
Soyez opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois
Contrairement aux plateformes qui vous font attendre une démo, eesel AI est entièrement en libre-service. Vous pouvez connecter votre service d'assistance, importer vos sources de connaissances et commencer à explorer les données historiques de vos tickets en quelques minutes. Il ne s'agit pas seulement d'être rapide ; il s'agit de vous mettre immédiatement en position de transformer ces découvertes en une automatisation puissante.
Ce flux de travail montre le processus de mise en œuvre simple et en libre-service d'eesel AI pour l'analytique basée sur les prompts et l'automatisation.Une analytique qui fait vraiment quelque chose
Un exemple parfait de cela est le mode simulation d'eesel AI. Il s'exécute sur vos anciens tickets pour vous montrer exactement quels problèmes un agent IA peut résoudre et vous donne une prévision étonnamment précise de votre taux d'automatisation potentiel. Ce n'est pas seulement un rapport vous disant ce qui s'est passé ; c'est une étude de cas basée sur des données pour ce que vous pouvez accomplir.
Une capture d'écran du mode simulation d'eesel AI, démontrant comment l'analytique basée sur les prompts peut prévoir les taux d'automatisation.Contrôle total et actions personnalisées
Avec eesel AI, vous utilisez des prompts simples non seulement pour analyser les données, mais aussi pour définir la personnalité, le ton et le comportement de votre IA. Vous pouvez configurer votre agent IA pour qu'il entreprenne des actions spécifiques, comme rechercher des informations de commande sur Shopify, étiqueter les tickets avec la bonne catégorie ou remonter les problèmes délicats à la bonne personne. Cela transforme une simple constatation comme « nous recevons beaucoup de questions sur l'état des commandes » en un flux de travail entièrement automatisé qui les traite instantanément.
Arrêtez d'analyser, commencez à automatiser
L'analytique basée sur les prompts offre un moyen rafraîchissant et simple pour les équipes de support de donner un sens à leurs données sans s'enliser dans des outils compliqués. C'est un excellent premier pas pour repérer les tendances, trouver les lacunes dans les connaissances et voir comment votre équipe performe.
Mais sa véritable puissance n'est libérée que lorsque ces informations sont directement connectées à un moteur d'automatisation intelligent. Vous ne devriez pas avoir à choisir entre un outil qui analyse vos problèmes et un outil qui les résout. Les meilleurs systèmes font les deux, transformant les données brutes en action réelle.
Prêt à transformer vos données de support en votre outil d'automatisation le plus efficace ? Essayez eesel AI gratuitement et voyez ce que vous pouvez découvrir dans les 10 prochaines minutes.
Foire aux questions
L'analytique basée sur les prompts permet aux équipes de support de poser des questions sur leurs données en utilisant un langage simple. Elle est utile en fournissant des réponses immédiates et claires sur les tendances, les problèmes et les performances sans nécessiter de compétences techniques complexes ou d'expertise en science des données.
Contrairement aux méthodes traditionnelles qui nécessitent un filtrage manuel, des requêtes SQL complexes ou une navigation approfondie dans les outils de BI, l'analytique basée sur les prompts utilise l'IA pour interpréter des questions en langage naturel. Cela rend les informations issues des données accessibles et beaucoup plus rapides à obtenir pour les utilisateurs non techniques.
Pour une analytique basée sur les prompts efficace, il est crucial de consolider toutes vos sources de connaissances (service d'assistance, wikis, discussions), de poser des questions claires et spécifiques, et surtout, de relier directement ces informations à des actions concrètes ou à une automatisation. Sans un contexte complet et un chemin vers l'action, les informations peuvent être limitées.
Pour poser des questions claires avec l'analytique basée sur les prompts, structurez votre prompt avec un Objectif clair (ce que vous voulez savoir), un Contexte (quelles données examiner) et un Format (comment vous voulez la réponse). Par exemple, « Résume les 5 principaux problèmes de facturation du dernier trimestre, en indiquant le temps de résolution moyen. »
De nombreux outils proposant l'analytique basée sur les prompts souffrent d'un « fossé de l'action », ce qui signifie qu'ils fournissent des informations mais ne se connectent pas à des solutions. Ils peuvent également être des « écosystèmes fermés » (limitant les sources de données) et présenter une friction à l'intégration élevée ou des coûts cachés, ce qui les rend moins accessibles.
L'analytique basée sur les prompts peut identifier des problèmes récurrents ou des lacunes dans les connaissances, qui peuvent ensuite être utilisées pour former des agents IA afin de gérer automatiquement ces problèmes spécifiques. Par exemple, si l'analyse montre de nombreuses questions sur « l'état de la commande », un agent IA peut être déployé pour les résoudre instantanément.
