On dirait que toutes les entreprises parlent d'IA, et pour de bonnes raisons. Dans le service client, la promesse est immense : des réponses plus rapides, des agents plus satisfaits et une manière bien plus intelligente de gérer vos opérations de support. En tant que l'un des plus grands noms du secteur des CRM, Salesforce a sa propre réponse avec Service Cloud, alimenté par son IA maison, Einstein.
Mais à quoi ressemble réellement son utilisation ? Il peut être difficile de se faire une idée précise de ce que l'IA de Salesforce dans Service Cloud offre vraiment. Il ne s'agit pas seulement d'une liste de fonctionnalités ; il s'agit de ce qu'il faut pour la configurer, de son coût final, et des obstacles que vous pourriez rencontrer en cours de route. Ce guide vous offrira un aperçu pratique et sans fioritures pour vous aider à décider si c'est la bonne solution pour votre équipe.
Qu'est-ce que l'IA de Salesforce dans Service Cloud ?
Quand vous entendez parler d'IA dans Salesforce Service Cloud, vous entendez en réalité parler d'Einstein, la technologie qui pilote toutes ses fonctionnalités intelligentes. Ce n'est pas un produit unique, mais toute une collection d'outils basés sur l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive.
L'objectif d'Einstein est assez simple : améliorer votre expérience Service Cloud. Il est conçu pour automatiser les tâches répétitives qui monopolisent la journée d'un agent, offrir des suggestions intelligentes lorsqu'ils sont bloqués, et extraire des informations utiles des montagnes de données que vous possédez déjà. Vous pouvez le considérer comme une couche d'intelligence qui se superpose à votre configuration Salesforce existante.
Comme il est directement intégré à la plateforme, Einstein est conçu pour apprendre à partir des données que vous avez dans Salesforce, comme les anciens cas de support, les informations client et les articles de la base de connaissances interne. Cette intégration étroite est son principal argument de vente, mais comme nous le verrons, elle peut aussi être une véritable limitation.
Un aperçu de l'interface de Salesforce Service Cloud, où les fonctionnalités basées sur l'IA sont intégrées.Principales fonctionnalités de l'IA de Salesforce dans Service Cloud
Salesforce divise ses capacités d'IA en plusieurs fonctionnalités distinctes, chacune conçue pour aider une partie différente de votre flux de travail de service client. Voici un aperçu des plus importantes.
Automatisation des interactions client avec l'IA de Salesforce
Les Einstein Bots sont les chatbots alimentés par l'IA que vous pouvez placer sur votre site web ou dans des applications de messagerie comme WhatsApp. Ils sont conçus pour gérer les questions simples et routinières qui prennent tant de temps à votre équipe, comme « Quel est le statut de ma commande ? » ou « Comment réinitialiser mon mot de passe ? ». Si une conversation devient trop compliquée pour le bot, il peut transférer toute la discussion, contexte inclus, à un agent humain.
Un exemple d'un Einstein Bot de l'IA de Salesforce dans Service Cloud traitant des questions client de routine.Ensuite, il y a les Service Replies (Réponses de service) et les Reply Recommendations (Recommandations de réponses). Cette fonctionnalité agit comme un copilote pour vos agents. Pendant un chat en direct ou une conversation par e-mail, Einstein peut suggérer des réponses basées sur ce qu'il a appris de vos anciens tickets de support et articles de la base de connaissances. Il peut même rédiger des réponses complètes que les agents peuvent rapidement relire, modifier et envoyer.
Mais voici le piège : créer un bot vraiment utile n'est pas une mince affaire. Cela demande beaucoup de travail préparatoire et une formation constante pour s'assurer qu'il comprend ce que les clients demandent réellement. Plus important encore, la qualité de ses réponses dépend entièrement des connaissances que vous avez stockées à l'intérieur de Salesforce. Si vos informations les plus récentes se trouvent ailleurs, le bot n'en a aucune idée, ce qui entraîne des clients frustrés et plus de travail pour vos agents.
Optimisation des flux de travail des agents avec l'IA de Salesforce
La Classification et le routage des cas est une autre fonctionnalité majeure. Lorsqu'un nouveau ticket de support arrive, Einstein peut l'analyser pour prédire automatiquement des champs comme « Motif du cas » ou « Priorité ». Une fois trié, il peut acheminer le ticket vers le bon agent ou la bonne équipe, ce qui signifie moins de temps passé à fouiller manuellement dans la boîte de réception.
Au lieu de laisser les agents chercher dans votre base de connaissances, les Recommandations d'articles suggèrent automatiquement des articles d'aide pertinents directement dans la console de service. Il analyse les détails du cas et trouve des articles qui ont aidé à résoudre des problèmes similaires par le passé.
Et à la fin d'une longue interaction, les Résumés de travail peuvent vous sauver la vie. Après un chat ou un cas complexe, la dernière chose qu'un agent souhaite faire est de rédiger un résumé détaillé. Cette fonctionnalité le fait pour eux, générant un récapitulatif du problème, des étapes suivies et de la manière dont il a été résolu.
La fonctionnalité de Résumés de travail en action, où l'IA de Salesforce dans Service Cloud génère un récapitulatif d'une interaction client.Les petits caractères : Ces fonctionnalités sont vraiment pratiques, mais elles ne fonctionnent de manière optimale que si tout votre univers de support réside dans Salesforce. Si votre équipe s'appuie sur des wikis externes dans Confluence, des guides de dépannage dans Google Docs, ou reçoit des mises à jour importantes dans Slack, l'IA de Salesforce ne peut rien voir de tout cela. Cela crée des angles morts et signifie que vos agents ne reçoivent des suggestions que sur la base d'une partie des connaissances totales de votre entreprise.
Fournir des informations prédictives avec l'IA de Salesforce
Next Best Action (Prochaine meilleure action) est une fonctionnalité qui tente d'être plus proactive. Elle utilise des modèles prédictifs pour recommander des étapes à suivre pour les agents. En fonction de l'historique d'un client, elle pourrait suggérer une vente incitative, une offre personnalisée pour les empêcher de partir, ou une étape de dépannage spécifique pour prévenir un problème futur.
Ensuite, vous avez Service Analytics, qui est l'outil de reporting et de tableau de bord d'Einstein. Il utilise l'IA pour analyser vos données de service et mettre en évidence des tendances que vous auriez pu manquer, comme une augmentation soudaine des cas concernant une nouvelle fonctionnalité ou une baisse de performance d'un agent.
Service Analytics de Salesforce utilise l'IA pour mettre en évidence les tendances et les informations issues de vos données de service.Et le retour à la réalité : Les fonctionnalités prédictives semblent incroyables, mais elles nécessitent une énorme quantité de données historiques propres et bien organisées pour être efficaces. Vous devez également passer un temps considérable à définir les « règles » qui indiquent à l'IA quoi recommander. Pour de nombreuses équipes, cela peut se transformer en un projet long et gourmand en ressources qui ne génère pas de valeur immédiatement.
La réalité de la mise en place de l'IA de Salesforce dans Service Cloud
Bien que les fonctionnalités soient impressionnantes sur le papier, les mettre en service est rarement aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur. La réalité de la mise en œuvre de l'IA de Salesforce signifie faire face à une tarification complexe, une configuration longue et le défi des données cloisonnées.
Tout d'abord, la plupart des fonctionnalités d'IA vraiment utiles ne sont pas incluses dans les offres Service Cloud standard. Elles sont souvent réservées aux éditions plus chères Enterprise et Unlimited ou nécessitent l'achat d'un module complémentaire séparé et coûteux. Il est donc difficile de déterminer le coût réel de départ.
Deuxièmement, la configuration elle-même est un travail considérable. Un rapide coup d'œil à la propre documentation d'aide de Salesforce montre le nombre d'étapes nécessaires pour créer des modèles de données, mapper des champs et activer chaque fonctionnalité. Ce n'est pas quelque chose que l'on peut faire un mardi après-midi ; cela nécessite souvent un administrateur Salesforce dédié, voire un développeur.
Enfin, il y a le problème des données. Einstein fonctionne mieux lorsqu'il peut apprendre de toutes vos connaissances internes, mais il est principalement limité à ce qui se trouve à l'intérieur de Salesforce. Si vos connaissances sont réparties sur différentes plateformes, vous devez faire un choix difficile : soit vous contenter d'une IA qui n'a pas toutes les réponses, soit vous lancer dans un projet colossal pour tout migrer vers Salesforce.
Un flux de travail illustrant les limitations de données de l'IA de Salesforce dans Service Cloud, qui a du mal à accéder aux connaissances provenant de plateformes externes.C'est une frustration courante, et c'est pourquoi certaines équipes recherchent des outils qui s'intègrent bien à leur pile technologique existante. Les plateformes modernes comme eesel AI sont conçues pour se connecter à votre service d'assistance et à toutes vos sources de connaissances avec des intégrations en un clic. Vous pouvez obtenir un agent IA puissant opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois, sans avoir besoin d'un développeur pour le faire.
Explication de la tarification de l'IA de Salesforce dans Service Cloud
La tarification de Salesforce peut ressembler à un labyrinthe. Le coût final dépend de votre offre de base, du nombre d'utilisateurs que vous avez, et des modules complémentaires d'IA dont vous avez besoin pour obtenir les fonctionnalités que vous voulez vraiment.
Voici un aperçu simplifié des principales offres Service Cloud et de ce à quoi vous pouvez généralement vous attendre. N'oubliez pas que ces prix sont par utilisateur, par mois, et facturés annuellement.
| Nom de l'offre | Prix (par utilisateur/mois, facturé annuellement) | Principales fonctionnalités d'IA incluses |
|---|---|---|
| Starter Suite | 25 $ | Aucune |
| Pro Suite | 100 $ | Aucune |
| Enterprise | 175 $ | IA de base (ex. : Classification des cas Einstein - 1 modèle) |
| Unlimited | 350 $ | Plus de fonctionnalités d'IA (ex. : Einstein Bots, Recommandations d'articles) |
| Agentforce 1 Service | 550 $ | Suite complète de fonctionnalités d'IA incluse |
Les coûts cachés de l'IA de Salesforce dans Service Cloud
Ce tableau ne dit pas tout. Pour débloquer de nombreuses fonctionnalités d'IA générative les plus puissantes, comme les Service Replies ou les Work Summaries, sur les offres Enterprise ou Unlimited, vous devez souvent acheter le module complémentaire Agentforce for Service. Celui-ci a son propre prix, ce qui peut sérieusement gonfler votre coût total.
À titre de comparaison, d'autres outils adoptent une approche différente. eesel AI propose un modèle plus simple et prévisible. Notre tarification est basée sur le nombre d'interactions d'IA que vous utilisez, pas sur le nombre de postes que vous avez. Tous nos produits principaux, y compris l'Agent IA, le Copilot et le Triage, sont inclus dans chaque offre, vous n'avez donc pas à vous soucier des frais cachés pour les fonctionnalités essentielles. De plus, vous pouvez commencer avec une offre mensuelle flexible et annuler à tout moment, vous donnant la liberté de vous adapter à votre croissance.
Une alternative flexible à l'IA de Salesforce dans Service Cloud
Alors, quelle est la conclusion ? Les plus grands défis avec l'IA de Salesforce sont la dépendance vis-à-vis du fournisseur, la tarification confuse avec ses coûts cachés, et la mise en œuvre lente et difficile. C'est un outil puissant, mais il exige pratiquement que vous construisiez tout votre univers de support à l'intérieur de ses murs.
Pour les équipes qui ont besoin d'aller vite et de rester flexibles, eesel AI offre une alternative solide qui fonctionne avec vos outils existants au lieu de vous obliger à les remplacer. Voici une comparaison rapide :
| Fonctionnalité | IA de Salesforce dans Service Cloud | eesel AI |
|---|---|---|
| Temps de configuration | Semaines à mois ; nécessite des spécialistes. | Opérationnel en quelques minutes ; entièrement en libre-service. |
| Sources de connaissances | Principalement des données Salesforce (cas, articles). | Unifie toutes les sources : Zendesk, Confluence, Google Docs, Slack, etc. |
| Modèle de tarification | Licences complexes par utilisateur + modules complémentaires coûteux. | Tarification transparente basée sur les interactions. Pas de frais cachés. |
| Facilité d'utilisation | Nécessite une connaissance approfondie de la plateforme et une configuration par un administrateur. | Tableau de bord simple, aucun code requis. |
| Simulation et tests | Limité, nécessite des environnements de test (sandbox). | Simulation puissante sur les anciens tickets avant la mise en service. |
Avec un outil comme eesel AI, vous pouvez obtenir une automatisation de niveau entreprise sans les maux de tête de niveau entreprise.
L'IA de Salesforce dans Service Cloud est-elle faite pour vous ?
L'IA de Salesforce dans Service Cloud est un choix solide pour les équipes qui sont déjà profondément investies dans l'écosystème Salesforce et qui ont le budget et les ressources techniques pour gérer une configuration complexe. Pour ces entreprises, garder tout sur une seule plateforme peut être un grand avantage.
Cependant, pour la plupart des équipes qui recherchent la rapidité, la flexibilité et un retour sur investissement clair, les limitations de la plateforme sont difficiles à ignorer. Les coûts élevés cachés dans des offres confuses, le long temps de configuration et l'incapacité d'apprendre des connaissances en dehors de Salesforce peuvent être des freins majeurs.
La bonne nouvelle, c'est que vous n'avez pas à remanier toute votre pile technologique pour obtenir une IA de qualité. Les solutions modernes sont conçues pour se connecter directement aux outils que vous utilisez déjà, offrant une réelle valeur dès le premier jour.
Si vous êtes curieux de voir à quelle vitesse vous pouvez automatiser le support et donner un coup de pouce à vos agents, jetez un œil à eesel AI. Vous pouvez créer votre premier agent IA, formé sur les connaissances réelles de votre entreprise, en quelques minutes seulement.
Foire aux questions
L'IA de Salesforce dans Service Cloud, alimentée par Einstein, est une suite d'outils d'apprentissage automatique et prédictifs conçus pour améliorer le service client. Elle vise à automatiser les tâches répétitives, à offrir des suggestions intelligentes aux agents et à extraire des informations utiles de vos données client.
Elle automatise les interactions grâce aux Einstein Bots, qui gèrent les demandes de routine des clients. Pour les agents, elle offre des fonctionnalités comme les Service Replies (Réponses de service) et les Reply Recommendations (Recommandations de réponses) pour des réponses plus rapides, et optimise les flux de travail avec la Classification des cas, les Recommandations d'articles et les Résumés de travail.
Sa mise en place implique souvent des niveaux de tarification complexes et des modules complémentaires potentiels, un long processus de configuration nécessitant des compétences spécialisées d'administrateur ou de développeur, et le défi de surmonter le cloisonnement des données, car elle apprend principalement à partir des informations contenues dans Salesforce.
Le coût varie considérablement, car de nombreuses fonctionnalités d'IA utiles sont liées aux offres Service Cloud de niveau supérieur (Enterprise, Unlimited) ou nécessitent des modules complémentaires séparés et coûteux comme Agentforce for Service. Cela peut entraîner des coûts totaux considérablement plus élevés que les frais de base par utilisateur.
L'IA de Salesforce dans Service Cloud apprend principalement et fournit des suggestions basées sur les données et les articles de la base de connaissances stockés directement dans Salesforce. Si vos informations les plus critiques résident dans des systèmes externes comme Confluence ou Google Docs, l'IA aura des angles morts et ne pourra pas accéder à ces connaissances.
Pour garantir une réelle valeur, elle nécessite une quantité importante de données historiques propres et bien organisées pour l'entraînement. Elle requiert également souvent beaucoup de temps et de ressources pour la configuration initiale, la création de modèles et la formation continue afin de fonctionner efficacement.
