Rapport sur la performance de l'intention de l'agent IA de Zendesk : un guide complet pour 2026

Si vous dirigez une équipe de support avec des agents IA, vous vous êtes probablement demandé : notre IA comprend-elle réellement ce que veulent les clients ? La reconnaissance de l'intention est le fondement de toute résolution automatisée. Lorsque votre IA interprète mal l'intention, vous obtenez des escalades, des clients frustrés et une perte de temps pour les agents.

Selon le rapport de Zendesk sur les tendances de l'expérience client, 70 % des responsables de l'expérience client investissent dans des outils qui capturent et analysent automatiquement l'intention du client. Mais avoir les données n'est que la moitié de la bataille. Vous devez savoir comment les lire, quels sont les objectifs à atteindre et comment agir en fonction de ce que vous trouvez.

Ce guide vous explique tout ce que vous devez savoir sur le rapport sur la performance de l'intention de l'agent IA de Zendesk. Nous verrons comment y accéder, ce que signifie chaque métrique, les références du monde réel et comment résoudre les problèmes courants. Nous vous montrerons également comment des outils comme eesel AI peuvent compléter les rapports natifs de Zendesk pour obtenir des résultats encore meilleurs.

Qu'est-ce que le rapport sur la performance de l'intention de l'agent IA de Zendesk ?

Le rapport sur la performance de l'intention de l'agent IA de Zendesk est un tableau de bord d'analyse qui mesure la façon dont votre agent IA comprend et catégorise les intentions des clients. Considérez-le comme un bulletin de notes pour les compétences de compréhension de votre IA.

Zendesk propose deux niveaux de rapports selon votre plan :

Ventilation de la performance de l'intention (extension Advanced AI) Il s'agit de l'analyse détaillée disponible avec l'extension AI agents - Advanced. Elle ventile la performance par intention individuelle, vous montrant exactement quelles demandes des clients votre IA gère bien et où elle a des difficultés.

Tableau de bord Insights (Essential/Legacy) Inclus avec tous les plans Suite, il fournit un aperçu de base de la performance avec des métriques comme les utilisateurs actifs, les taux de transfert et les résolutions automatisées.

Pourquoi est-ce important ? Parce que la reconnaissance de l'intention est le gardien de tout le reste. Si votre IA ne peut pas identifier correctement qu'un client veut « vérifier l'état de sa commande » au lieu de « demander un remboursement », elle ne peut pas acheminer correctement la conversation, extraire les bonnes informations ou faire remonter le problème si nécessaire. Une mauvaise reconnaissance de l'intention se répercute sur les mauvaises expériences client.

Pour les équipes qui cherchent à tirer davantage de leurs données d'intention, notre guide pratique de la ventilation de la performance de l'intention de Zendesk couvre des tactiques supplémentaires pour analyser ces rapports.

Métriques clés expliquées : ce qu'il faut suivre et pourquoi

Voici une ventilation des métriques que vous verrez dans votre rapport sur la performance de l'intention de l'agent IA de Zendesk et ce qu'elles vous disent réellement sur la santé de votre IA.

Comprendre les conversations

Le nombre total de conversations est votre base de référence du volume. Il vous indique le nombre d'interactions que votre agent IA a gérées au cours d'une période donnée. Suivez cela pour surveiller la croissance et les tendances saisonnières.

Les conversations comprises indiquent le pourcentage (et le nombre brut) de conversations où votre IA a réussi à faire correspondre le message du client à une source de connaissances ou à un cas d'utilisation. Il s'agit de votre métrique de compréhension de base. Pour les configurations d'IA agentique, cela exclut les bavardages et les conversations qui remontent par le biais de la réponse du système, alors attendez-vous à ce que ce nombre soit inférieur au nombre total de conversations.

Indicateurs de performance

Les conversations escaladées suivent le pourcentage d'interactions qui sont transmises à des agents humains. Ce n'est pas nécessairement l'inverse des résolutions automatisées. Un moins votre taux d'escalade vous donne le taux de déviation, dont un sous-ensemble devient des résolutions automatisées.

Les conversations assistées couvrent les interactions où l'IA a participé mais n'a pas entièrement résolu la demande. Cela comprend les conversations de messagerie qui n'ont pas été escaladées et les e-mails où des actions ont été entreprises mais aucune réponse n'a été envoyée.

Les conversations gérées signifient que l'IA a entièrement géré l'interaction : conversations de messagerie avec des cas d'utilisation reconnus et aucune tentative d'escalade, ou e-mails où une réponse a été réellement envoyée.

Les résolutions automatisées sont la référence absolue. Il s'agit de conversations entièrement résolues par l'agent IA sans aucune intervention humaine. Pour plus de détails sur la façon dont Zendesk les calcule, consultez leur documentation sur les résolutions automatisées.

Métriques spécifiques à l'intention

Les scores de confiance de l'intention montrent à quel point votre IA est certaine de ses classifications d'intention. Plus c'est élevé, mieux c'est, mais le contexte compte. Une confiance de 95 % sur une intention commune est attendue. Une confiance de 95 % sur une intention rare et complexe pourrait justifier une enquête.

La santé de l'intention est la confiance moyenne des messages reconnus pour une intention spécifique. Elle reflète la façon dont vos expressions correspondent au langage réel des clients.

Le chevauchement d'intention se produit lorsque deux intentions ou plus contiennent des expressions similaires, ce qui amène l'IA à les confondre. Vous identifierez cela grâce à la matrice de confusion.

Comment accéder au rapport et l'utiliser

L'accès à vos données de performance de l'intention dépend du niveau d'IA de Zendesk que vous utilisez.

Pour les utilisateurs d'Advanced AI

1. Accédez à AI agents - Advanced dans votre panneau d'administration
2. Cliquez sur Reporting dans la barre latérale gauche
3. Explorez les trois onglets principaux :
   • Overview (Aperçu) : Métriques et tendances de haut niveau
   • Contact Reasons (Raisons de contact) : Ventilation par raison pour laquelle les clients vous contactent
   • Custom Resolutions (Résolutions personnalisées) : Analyse de vos cas d'utilisation spécifiques
4. Utilisez des filtres pour explorer en détail : Agent IA, Canal, Type de réponse, Cas d'utilisation, Langue et Étiquette

Pour les utilisateurs d'Essential/Legacy

1. Accédez à Admin Center > AI > AI agents
2. Sélectionnez l'agent IA que vous souhaitez analyser
3. Cliquez sur l'onglet Insights
4. Examinez les métriques de performance et les ventilations des réponses

Meilleures pratiques pour la lecture des données

Les informations de votre tableau de bord sont mises à jour toutes les heures, alors vérifiez-les régulièrement pendant les phases d'optimisation. Cependant, notez qu'une interaction ne peut pas être considérée comme « résolue » tant qu'au moins 72 heures ne se sont pas écoulées depuis la dernière activité du client. Cela signifie que vous verrez un décalage de trois jours dans les données de résolution. Planifiez votre cadence d'analyse en conséquence.

Comparez les tendances au fil du temps plutôt que de vous fixer sur des instantanés uniques. Un pic quotidien des escalades pourrait simplement être un lancement de produit. Une tendance soutenue de trois semaines mérite d'être étudiée.

Références : à quoi ressemble une bonne performance de l'intention

Maintenant que vous savez ce que signifient les métriques, parlons de ce à quoi ressemble réellement le « bien ».

Références de l'industrie pour la configuration de l'intention

Pour un modèle d'IA initial, Zendesk recommande de commencer avec 30 à 40 intentions, y compris les intentions significatives (requêtes courantes des clients) et les intentions structurelles (salutations, affirmations, escalades). Les modèles avancés fonctionnent généralement avec 60 à 80 intentions. Aller en dessous de 30 ou au-dessus de 100 est rare et indique généralement un problème avec votre taxonomie d'intention.

Objectifs de taux d'automatisation

Zendesk commercialise que ses agents IA peuvent automatiser plus de 80 % des interactions. Les déploiements matures réalistes observent généralement des taux d'automatisation de 50 à 70 %. Si vous débutez, 30 à 40 % est une base solide sur laquelle vous pouvez vous appuyer.

Pour la confiance de l'intention, visez une confiance moyenne de plus de 85 % par intention. En dessous de 70 %, cela suggère que vos expressions d'entraînement doivent être retravaillées ou que l'intention est trop large.

Contexte de la performance dans le monde réel

Voici quelques données qui donnent à réfléchir tirées de la propre recherche de Zendesk : alors que les LLM modernes atteignent une précision de plus de 90 % sur les appels d'outils à un seul tour, la précision des conversations à plusieurs tours chute fortement. GPT-4o atteint 14,1 % d'exactitude de la conversation, Claude 3 Sonnet atteint 10,4 % et GPT-4 chute à seulement 4,2 %. C'est important car les conversations réelles avec les clients sont à plusieurs tours. Votre reconnaissance de l'intention doit résister aux clarifications, aux interruptions et aux changements de contexte.

Quand s'inquiéter

• Santé de l'intention constamment inférieure à 70 %
• Matrice de confusion montrant un déclenchement croisé de plus de 15 % entre les intentions
• Taux de compréhension inférieur à 60 % du nombre total de conversations
• Taux d'escalade supérieur à 40 % pour les intentions qui devraient être simples

Si vous constatez ces schémas, consultez notre guide complet des agents IA de Zendesk pour des stratégies de dépannage plus approfondies.

Dépannage des problèmes courants de performance de l'intention

Nous allons passer en revue les problèmes les plus courants que rencontrent les équipes avec la reconnaissance de l'intention et comment les résoudre.

Problème : Faible confiance de l'intention

Cause : Expressions d'entraînement insuffisantes ou de mauvaise qualité

Solution : Ajoutez 15 à 20 expressions diverses par intention qui reflètent la façon dont les clients parlent réellement, et non la façon dont vous aimeriez qu'ils parlent. Utilisez l'analyse de la couverture du contenu de Zendesk pour identifier les requêtes fréquentes qui ne sont pas couvertes par les intentions existantes. Tirez les expressions des conversations réelles avec les clients, pas de votre imagination.

Problème : Chevauchement et confusion d'intention

Cause : Expressions similaires dans plusieurs intentions

Solution : Utilisez la matrice de confusion pour identifier quelles intentions se marchent sur les pieds. Vous avez trois options : fusionner les intentions qui se chevauchent en une catégorie plus large, les différencier avec des expressions plus spécifiques ou en supprimer une entièrement. En règle générale, si deux intentions ont le même flux de conversation, elles doivent probablement être fusionnées.

Problème : Escalade élevée sur des intentions spécifiques

Cause : Contenu de la base de connaissances manquant ou chemins de résolution peu clairs

Solution : Examinez votre analyse des lacunes de connaissances pour voir où l'IA manque de réponses. Renforcez les articles de votre centre d'aide pour ces sujets. Parfois, le problème n'est pas la reconnaissance de l'intention, c'est que l'IA reconnaît correctement l'intention mais n'a rien d'utile à dire.

Problème : Intention ne se déclenchant pas

Cause : Intention trop étroite ou expressions trop génériques

Solution : Élargissez la description de votre intention pour clarifier ce qu'elle couvre. Ajoutez des expressions plus variées qui capturent différentes façons dont les clients pourraient formuler le même besoin. Vérifiez que votre intention n'est pas éclipsée par une intention plus générale avec une confiance plus élevée.

Pour les équipes qui utilisent notre intégration Zendesk, nous constatons souvent que ces problèmes sont résolus plus rapidement, car notre IA peut identifier des schémas dans l'ensemble de votre historique de tickets, et pas seulement dans les conversations que votre bot a gérées.

Tarification et exigences de l'IA de Zendesk

Comprendre le rapport sur la performance de l'intention est une chose. Y accéder en est une autre. Voici ce que vous devez savoir sur la structure de tarification de Zendesk.

Exigences du plan

AI Agent Essential est inclus avec Suite Team et supérieur, à partir de 55 $ par agent par mois (facturation annuelle). Cela vous donne des fonctionnalités de base d'agent IA, des réponses génératives et le tableau de bord Insights.

AI Agent Advanced nécessite Suite Professional ou supérieur (115 $ par agent par mois) plus l'extension Advanced AI. La tarification de l'extension n'est pas publiée publiquement et vous devrez contacter le service commercial de Zendesk pour connaître les tarifs spécifiques.

Coûts de résolution automatisée

Tous les plans incluent un nombre de base de résolutions automatisées (RA) par agent par mois :

Si vous dépassez vos RA incluses, vous payez par résolution. La tarification du volume engagé (jusqu'à 10 000 par an) est de 1,50 $ par RA. Le paiement à l'utilisation est de 2,00 $ par RA.

Considérations relatives aux coûts

Une petite équipe de 10 agents sur Suite Professional avec l'extension Advanced AI pourrait coûter environ 1 800 $ par mois au total. Passez à 25 agents avec la pile IA complète (Copilot, Assurance qualité, Gestion des effectifs) et vous vous retrouverez avec environ 7 500 $ par mois.

Le seuil de retour sur investissement se situe généralement autour de 50 %+ de taux d'automatisation. La plupart des équipes voient un retour sur investissement dans les 6 à 12 mois grâce aux économies de coûts de main-d'œuvre. Pour une ventilation plus approfondie des coûts, consultez notre guide des résolutions automatisées de Zendesk.

Au-delà de Zendesk : compléter les rapports natifs

Les rapports sur la performance de l'intention de Zendesk sont solides pour comprendre ce qui s'est passé. Mais ils sont intrinsèquement réactifs. Vous examinez les données historiques et essayez de déduire ce qu'il faut corriger.

C'est là que les outils supplémentaires peuvent aider. Chez eesel AI, nous abordons l'optimisation de l'intention de manière proactive.

• Simulation avant le déploiement : Nous pouvons exécuter votre IA sur des milliers de tickets passés avant qu'elle ne parle à un vrai client, afin que vous sachiez exactement comment elle se comportera sur chaque intention
• Identification automatique des lacunes de connaissances : Au lieu d'attendre que les escalades révèlent des lacunes, nous les faisons remonter à partir de votre historique de tickets existant
• Recommandations en langage clair : Au lieu de simplement vous montrer une matrice de confusion, nous vous disons spécifiquement quelles intentions fusionner, diviser ou recycler
• Apprentissage continu : Notre IA apprend de chaque correction d'agent, et pas seulement des conversations qu'elle a gérées directement

Nous nous intégrons directement à Zendesk, vous n'avez donc pas à choisir entre les plateformes. Utilisez Zendesk pour la surveillance de la performance en temps réel et eesel AI pour l'optimisation proactive et l'analyse historique plus approfondie.

Consultez notre tarification pour voir comment nous nous comparons, ou lisez-en plus sur nos capacités d'agent IA.

Améliorer votre performance de l'intention : stratégies réalisables

Voici une feuille de route pratique pour améliorer votre reconnaissance de l'intention au fil du temps.

Gains rapides (faites-les ce mois-ci)

• Vérifiez vos 10 principales intentions : Extrayez les 10 intentions les plus fréquemment déclenchées et vérifiez leurs scores de confiance. Celles qui sont inférieures à 85 % nécessitent une attention immédiate.
• Examinez les intentions qui se chevauchent tous les trimestres : Exécutez votre matrice de confusion et fusionnez ou différenciez toutes les intentions montrant un déclenchement croisé de plus de 15 %.
• Mettez à jour les expressions avec un langage réel : Écoutez comment les clients décrivent réellement leurs problèmes dans les tickets, puis ajoutez ces phrases exactes à votre entraînement d'intention.
• Connectez la performance de l'intention à la CSAT : Suivez si les clients sont plus satisfaits lorsque des intentions spécifiques sont déclenchées. Une faible CSAT sur une intention à forte confiance suggère que le problème n'est pas la reconnaissance, mais la résolution.

Optimisation à long terme

• Construisez votre taxonomie d'intention à l'aide de l'analyse de la couverture du contenu : Laissez vos données client réelles guider votre structure d'intention, et non vos hypothèses sur ce que veulent les clients.
• Mettez en œuvre l'apprentissage continu : Mettez en place un processus où les corrections des agents sont automatiquement réinjectées dans l'entraînement de l'intention.
• Utilisez Conversation Journey Explorer : Identifiez où les clients abandonnent vos flux de conversation et corrigez ces points d'arrêt.
• Créez des boucles de rétroaction sur le produit : Partagez les données de tendance de l'intention avec votre équipe produit. Si 20 % des conversations portent sur une confusion spécifique concernant une fonctionnalité, il s'agit d'un problème de produit, pas d'un problème de support.

Utiliser les données d'intention pour prendre des décisions commerciales

Les données sur la performance de l'intention ne servent pas seulement à optimiser votre IA. C'est une mine d'or pour l'intelligence économique au sens large.

Rétroaction sur le produit : Un volume élevé sur des intentions spécifiques signale souvent des opportunités de produit. Si des centaines de clients demandent comment faire quelque chose que votre produit devrait rendre évident, il s'agit d'un problème d'expérience utilisateur qui mérite d'être signalé.

Allocation des ressources : Utilisez les données d'intention pour identifier quels sujets nécessitent une expertise humaine par rapport à ceux qui peuvent être entièrement automatisés. Les litiges de facturation complexes pourraient toujours avoir besoin d'agents. Les réinitialisations de mot de passe, certainement pas.

Priorités de formation : Concentrez votre formation des agents sur les intentions à forte escalade. Si les clients font systématiquement remonter le problème lorsque l'intention « modifier l'abonnement » est déclenchée, vos agents ont besoin d'une expertise approfondie dans ce domaine.

Stratégie de contenu : Créez des articles de base de connaissances pour les intentions sous-performantes. Parfois, l'IA reconnaît correctement l'intention, mais manque de contenu de qualité à servir.

Tirer le meilleur parti de votre rapport sur la performance de l'intention de l'agent IA de Zendesk

Le rapport sur la performance de l'intention de l'agent IA de Zendesk est un outil puissant, mais seulement si vous l'utilisez de manière cohérente. Définissez une cadence d'examen qui correspond à votre phase d'optimisation : hebdomadaire lorsque vous effectuez un réglage actif, mensuelle pour l'analyse des tendances une fois que les choses se stabilisent.

N'oubliez pas que la reconnaissance de l'intention est un moyen d'arriver à une fin. Le but n'est pas une classification parfaite, mais de meilleures expériences client et des opérations plus efficaces. Gardez un œil sur les métriques en aval : taux de résolution, scores CSAT et temps de traitement des agents.

Si vous cherchez à aller au-delà des rapports réactifs et que vous voulez une optimisation proactive de l'IA, essayez eesel AI. Nous complétons les capacités natives de Zendesk avec la simulation, une analyse plus approfondie et une amélioration continue qui se produit avant que les problèmes n'atteignent vos clients.