Un guide de l'automatisation Zendesk pour ajouter des métadonnées de produit à partir de champs personnalisés

Stevia Putri
Written by

Stevia Putri

Stanley Nicholas
Reviewed by

Stanley Nicholas

Last edited 29 octobre 2025

Expert Verified

Nous sommes tous passés par là. Un nouveau ticket apparaît, mais il lui manque toutes les informations importantes. Votre agent doit repartir de zéro, en posant des questions de base comme : « Quel est votre numéro de commande ? » ou « De quel SKU de produit parlez-vous ? ». Ces allers-retours ne sont pas seulement un casse-tête pour le client ; c'est une perte de temps considérable pour votre équipe.

Et si vous pouviez éviter tout ce manège ? En extrayant automatiquement les métadonnées produit, comme les numéros de commande, les niveaux d'abonnement ou la page produit exacte sur laquelle se trouvait un client, directement dans vos tickets Zendesk, vous pouvez donner à vos agents le contexte dont ils ont besoin dès le départ. Ce simple changement peut vous aider à résoudre les problèmes beaucoup plus rapidement et à satisfaire vos clients.

Ce guide vous expliquera comment configurer l'automatisation Zendesk pour ajouter des métadonnées produit à partir de champs personnalisés. Nous commencerons par les méthodes natives de Zendesk, qui sont utiles mais peuvent devenir assez techniques rapidement. Ensuite, nous vous montrerons une manière beaucoup plus simple, basée sur l'IA, de le faire vous-même en quelques minutes.

Que sont les champs personnalisés et les métadonnées produit ?

Avant de nous lancer, assurons-nous d'être sur la même longueur d'onde. Les champs personnalisés sont simplement des champs supplémentaires que vous pouvez ajouter à vos tickets pour recueillir des informations qui ne sont pas couvertes par les options par défaut de Zendesk comme « Sujet » ou « Priorité ». Considérez-les comme des conteneurs de données personnalisés pour votre processus de support. Si vous débutez, Zendesk propose un guide utile sur l'ajout de champs de ticket personnalisés à vos tickets et formulaires.

Les métadonnées produit sont les informations réelles qui vont dans ces conteneurs. C'est tout le contexte concernant le compte d'un client ou ce qu'il faisait qui aide vos agents à avoir une vue d'ensemble. Cela peut aller des articles dans son panier et de la page produit qu'il consultait, à son type de compte ou à son numéro de commande le plus récent.

Pourquoi est-ce si important ? Lorsque ces données sont remplies automatiquement, vos agents peuvent cesser de jouer les détectives et s'attaquer directement au vrai problème. C'est la différence entre une solution rapide et fluide et une conversation lente et frustrante.

L'approche native de l'automatisation Zendesk

Zendesk vous offre quelques outils intégrés pour automatiser ce processus. Ils peuvent faire le travail, mais il y a généralement un hic : vous aurez probablement besoin d'un développeur pour vous aider. Examinons les deux principales façons de le faire.

Méthode 1 : Utiliser l'API de métadonnées de messagerie

Si vous utilisez le widget web Zendesk ou les SDK mobiles, vous pouvez utiliser l'API de métadonnées de messagerie pour envoyer des informations depuis votre site web ou votre application directement dans une conversation.

Le processus consiste à demander à un développeur d'écrire un extrait de code JavaScript qui récupère les informations de la session de l'utilisateur. Par exemple, pour extraire un numéro de commande d'une page web et l'envoyer à un champ personnalisé, le code ressemblerait à quelque chose comme ceci :

"zE('messenger:set', 'conversationFields', [{ id: '123456789', value: 'ORDER-9876'}]);"

Cette méthode fonctionne, mais elle présente de réels inconvénients :

  • Vous avez besoin d'un développeur. Ce n'est pas quelque chose qu'un responsable du support peut mettre en place un mardi après-midi. Vous devrez vous inscrire sur la liste d'attente de l'équipe d'ingénierie, ce qui pourrait signifier attendre des semaines pour ce qui semble être un simple changement.

  • Elle est limitée à ce qui se trouve sur la page. L'API ne peut récupérer que les informations déjà disponibles sur la page web ou dans l'application. Elle ne peut pas extraire de données de votre base de données interne, de votre CRM ou d'une autre base de connaissances.

  • Les données sont statiques et visibles. Une fois la conversation commencée, ces métadonnées sont verrouillées. Vous ne pouvez pas les mettre à jour avec de nouvelles informations en cours de conversation, et vous ne pouvez pas les utiliser pour des notes internes que vous ne voudriez pas que le client voie.


graph TD  

    A[User on Website/App] -->|Session data like Order ID| B(JavaScript Snippet);
    B -->|zE('messenger:set', ...)| C{Messaging Metadata API};
    C -->|Pushes data to custom field| D[Zendesk Ticket];

Méthode 2 : Utiliser les webhooks et les déclencheurs

Mais que faire si vous devez extraire des données qui ne se trouvent pas sur la page web, comme copier le « Type de compte » d'un client depuis son profil utilisateur vers un nouveau ticket ? C'est une demande très courante, et comme vous pouvez le voir sur des forums comme Stack Overflow, ce n'est pas aussi simple que vous l'espéreriez.

Les déclencheurs standards de Zendesk ne vous permettent pas d'utiliser des balises pour copier des données d'un champ utilisateur vers un champ de ticket. Vous ne pouvez pas simplement configurer une règle qui dit : « Lorsqu'un ticket est créé, prenez l'information du champ_utilisateur_A et mettez-la dans le champ_ticket_B ».

Les solutions de contournement officielles deviennent très vite techniques :

  • Webhooks : Vous pouvez créer un déclencheur qui envoie une requête à un service externe. Ce service (que vous pourriez avoir à construire et à héberger) utiliserait ensuite l'API Zendesk pour trouver les informations de l'utilisateur et mettre à jour le ticket avec les bonnes métadonnées.

  • Services d'Intégration Zendesk (ZIS) : Il s'agit de la plateforme sans serveur plus avancée de Zendesk pour créer des intégrations personnalisées. Elle est très puissante, mais elle nécessite également de sérieuses connaissances techniques pour être utilisée correctement.

Une fois de plus, ces approches s'accompagnent de leur propre lot de casse-têtes :

  • Elles sont compliquées. Les webhooks et ZIS sont fermement du ressort des développeurs. Ils exigent une bonne maîtrise des API, du code côté serveur, et peut-être même de la construction et de la maintenance d'une petite application.

  • La mise en œuvre prend beaucoup de temps. Ce qui semble être un flux de travail simple peut facilement se transformer en un mini-projet qui détourne du temps et des ressources de vos principaux objectifs commerciaux.

  • Elles peuvent être fragiles. Les appels API personnalisés peuvent se casser ou créer des « conditions de concurrence » où les mises à jour s'emmêlent, conduisant à des données désordonnées si tout n'est pas géré parfaitement.

Les défis de l'approche native de Zendesk

Si vous avez lu jusqu'ici, vous avez probablement repéré un thème. Bien que Zendesk vous offre des moyens d'automatiser, ils mènent souvent aux mêmes vieux problèmes. Récapitulons les principaux défis :

  • Vous êtes toujours en attente d'un développeur. Les équipes de support se retrouvent souvent bloquées dans la file d'attente, attendant les ressources d'ingénierie pour construire, mettre à jour ou corriger ces automatisations. Cela ralentit tout le monde et rend difficile une adaptation rapide.

  • Il faut une éternité pour faire quoi que ce soit. Une excellente idée pour rendre les choses plus efficaces peut se transformer en un projet qui prend des semaines, voire des mois, repoussant les améliorations mêmes que vous essayiez d'apporter.

  • Vos données sont coincées dans des silos. Les outils natifs de Zendesk ont du mal à extraire le contexte d'ailleurs que de Zendesk ou de votre site web. Et si les détails du produit dont vous avez besoin se trouvent dans une page Confluence, une fiche technique dans Google Docs, ou votre boutique Shopify ? Vous êtes généralement malchanceux.

  • Le déploiement ressemble à un jeu de devinettes. Comment tester si votre webhook personnalisé fonctionnera pour des milliers de tickets différents avant de le mettre en production ? Avec les outils natifs, il n'y a pas de moyen facile de vérifier, donc vous devez souvent simplement le déployer et espérer que tout se passe bien.

Une meilleure solution : l'automatisation no-code avec eesel AI

La bonne nouvelle est qu'il existe une manière beaucoup plus simple de faire tout cela, et bien plus encore. Les plateformes d'IA modernes sont conçues pour résoudre précisément ces problèmes, vous donnant le pouvoir de l'automatisation sans les maux de tête techniques.

Soyez opérationnel en quelques minutes avec une configuration que vous pouvez faire vous-même

Au lieu d'attendre les développeurs, vous pouvez configurer un outil comme eesel AI entièrement par vous-même. Avec une intégration Zendesk en un clic, vous pouvez connecter votre centre d'aide en quelques minutes sans toucher à aucune API. L'IA commence immédiatement à apprendre de vos tickets passés, de vos articles du centre d'aide et de vos macros pour comprendre votre entreprise dès le premier jour.

Connectez instantanément toutes vos sources de connaissances

Vous vous souvenez de ce problème de silo de données ? eesel AI le résout en se connectant à plus de 100 sources, pas seulement à Zendesk.

Imaginez ceci : un client pose une question sur un achat récent. Votre agent IA peut automatiquement rechercher les détails de sa commande dans Shopify, trouver les spécifications techniques du produit dans un Google Doc, vérifier les politiques d'expédition dans Confluence, et ajouter tout ce contexte au ticket Zendesk avant même qu'un agent humain ne le voie. C'est un niveau de perspicacité que vous ne pouvez tout simplement pas obtenir avec les seuls outils natifs de Zendesk.

Utilisez un moteur de flux de travail puissant avec des actions personnalisées

Ce flux de travail délicat de Stack Overflow, consistant à copier un champ utilisateur vers un champ de ticket, devient extrêmement simple avec un moteur de flux de travail no-code. Avec eesel AI, vous pouvez créer une Action IA personnalisée avec des instructions en langage clair, comme : « Lorsqu'un nouveau ticket est créé, trouve le numéro de commande du client dans Shopify et met à jour le champ personnalisé 'Numéro de commande' dans Zendesk. »

Cela place le pouvoir de l'automatisation là où il doit être : entre les mains de l'équipe de support. Vous pouvez créer, tester et lancer des flux de travail complexes qui déclenchent des appels API, mettent à jour des champs de ticket et étiquettent des conversations, le tout sans écrire une seule ligne de code.

Testez et déployez en toute confiance

L'une des plus grandes craintes avec le code personnalisé est de risquer de casser quelque chose accidentellement. eesel AI élimine cette inquiétude avec un mode de simulation puissant. Avant d'activer une automatisation, vous pouvez l'exécuter sur des milliers de vos tickets passés dans un environnement de test sécurisé.

Vous obtiendrez un aperçu clair de la façon dont l'IA aurait répondu, des champs qu'elle aurait mis à jour et des tickets qu'elle aurait étiquetés. Cela vous donne une prévision précise de ses performances et vous permet d'ajuster les choses jusqu'à ce qu'elles soient parfaites, bien avant qu'elle ne touche un ticket client en direct.

Arrêtez de coder et commencez à automatiser vos métadonnées Zendesk

Bien que les outils intégrés de Zendesk puissent gérer une certaine automatisation, ils nécessitent souvent un développeur, prennent beaucoup de temps à mettre en place et sont difficiles à maintenir. C'est un cas classique où l'on a les outils mais pas le temps ni les ressources pour bien les utiliser.

Les plateformes d'IA modernes comme eesel AI inversent cette tendance. Elles offrent une solution en libre-service et no-code qui est non seulement plus facile mais aussi beaucoup plus puissante. En connectant toutes vos sources de connaissances et en vous donnant un contrôle total sur vos flux de travail, vous pouvez enfin construire le système de support intelligent et riche en contexte que vous avez toujours voulu.

Prêt à automatiser vos flux de travail Zendesk ?

Ne laissez pas un manque de ressources de développement vous empêcher de donner à votre équipe le contexte dont elle a besoin. Découvrez par vous-même à quel point il est facile de connecter vos outils, de créer des automatisations personnalisées et de vous débarrasser des tâches répétitives. Essayez eesel AI gratuitement ou réservez une démo pour le voir en action.

Foire aux questions

Cela fait référence à la mise en place de processus automatisés dans Zendesk pour extraire des informations spécifiques liées aux produits (métadonnées) et les placer dans des champs de ticket personnalisés. C'est très bénéfique car cela fournit aux agents un contexte immédiat, réduisant les allers-retours avec les clients et accélérant la résolution des problèmes.

Oui, Zendesk propose des méthodes natives comme l'API de métadonnées de messagerie pour les widgets web et les webhooks/déclencheurs. Cependant, celles-ci nécessitent souvent une expertise de développeur et peuvent être complexes à mettre en œuvre et à maintenir, ce qui entraîne des temps de configuration plus longs.

Les principaux défis incluent la dépendance aux ressources de développement, les longs délais de mise en œuvre et la difficulté à extraire des données de sources externes en raison des silos de données. Les outils natifs manquent aussi souvent d'environnements de test robustes pour les automatisations complexes.

Les plateformes no-code simplifient le processus en permettant aux équipes de support de configurer elles-mêmes les intégrations et les flux de travail, sans écrire de code. Elles se connectent également à un plus large éventail de sources de connaissances au-delà de Zendesk, fournissant un contexte plus riche instantanément.

Avec des plateformes avancées comme eesel AI, vous pouvez utiliser un mode de simulation pour tester vos automatisations sur des tickets passés. Cela vous permet de prévisualiser comment l'IA répondrait et mettrait à jour les champs, garantissant ainsi la précision et la confiance avant la mise en production.

Les métadonnées produit peuvent inclure des détails comme les numéros de commande, les SKU de produit, les niveaux d'abonnement, les types de compte, les pages produit spécifiques qu'un client a visitées ou les articles dans un panier d'achat. Tout contexte qui aide les agents à comprendre le produit ou l'interaction client est précieux.

Partager cet article

Stevia undefined

Article by

Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.