Un guide pratique : Utiliser un bot conversationnel Zendesk pour pré-remplir le type de problème pour les agents

On a tous déjà vu ça. Un nouveau ticket arrive dans la file d'attente, et la première chose que doit faire un agent, c'est de jouer au détective. Il lit le message, essaie de deviner ce que le client veut vraiment, attribue un type de problème, ajoute quelques étiquettes, puis, peut-être, finit par l'acheminer à la bonne personne. Chacune de ces actions n'est qu'une petite tâche répétitive, mais multipliez cela par des centaines de tickets par jour, et vous verrez une part énorme du temps de votre équipe s'évaporer purement et simplement.

Un bot de support ne devrait-il pas faciliter la vie de tout le monde, y compris celle des agents ? Il ne suffit pas qu'un bot se contente de dévier les questions simples. Il doit être assez intelligent pour recueillir les bonnes informations et préparer le ticket pour un humain, lui permettant ainsi de résoudre le problème plus rapidement.

Voyons comment les propres outils de Zendesk tentent de résoudre ce problème, les obstacles que vous rencontrerez probablement, et une manière bien plus propre et puissante d'automatiser ce flux de travail pour de bon.

Qu'est-ce qu'un bot conversationnel Zendesk pour pré-remplir le type de problème pour les agents ?

L'outil d'IA principal de Zendesk s'appelle l'AI Agent (vous vous en souvenez peut-être sous le nom d'Answer Bot). Il est intégré directement dans la Suite Zendesk, et son travail principal est d'aider les clients à trouver des réponses par eux-mêmes. Il se connecte à votre Zendesk Guide (votre centre d'aide) et utilise ces articles pour répondre aux questions courantes avant qu'un humain n'ait à intervenir.

Vous configurez son comportement à l'aide du "concepteur de bot", qui est un éditeur visuel où vous glissez-déposez des étapes pour schématiser une conversation. Vous pouvez lui faire envoyer un message, proposer quelques boutons ou pointer vers un article du centre d'aide. Pour les questions-réponses de base, il fait le travail.

Mais qu'en est-il des tâches plus complexes, comme catégoriser automatiquement un ticket ou remplir des champs en fonction de la conversation ? Bien que le bot soit correct pour dévier les FAQ, sa capacité à réellement effectuer des actions au sein d'un flux de travail est là où les choses commencent à se compliquer.

Méthodes natives : Utiliser le bot de Zendesk pour pré-remplir les types de problèmes

Si vous voulez qu'un bot Zendesk classe les tickets pour vous, vous découvrirez bientôt qu'il y a la manière "officielle" de le faire, et puis il y a la solution de contournement que tout le monde finit par utiliser. Spoiler : aucune n'est une solution parfaite.

La méthode prévue : « Demander des détails » et « transférer à un agent »

Sur le papier, le processus dans le concepteur de bot de Zendesk semble assez simple. Vous utiliseriez deux étapes principales pour y parvenir :

1. D'abord, vous ajouteriez une étape "Demander des détails". C'est là que vous poseriez une question comme : "Comment puis-je vous aider aujourd'hui ? S'agit-il d'un problème de facturation ou d'un problème technique ?"

2. La réponse du client est stockée comme une variable dans la mémoire du bot.

3. Ensuite, dans l'étape "Transférer à un agent", vous associez cette variable à votre champ de ticket personnalisé "Type de problème".

C'est l'approche théorique, mais elle échoue souvent en pratique. De nombreuses équipes de support ont constaté que si cela fonctionne assez bien pour les champs de texte simples, cela peut être bogué ou tout simplement échouer lorsque vous essayez de remplir des champs de liste déroulante personnalisés, ce qui est exactement la manière dont la plupart d'entre nous gèrent les types de problèmes. Ce petit accroc oblige la plupart des gens à chercher une autre solution.

Une solution de contournement courante : Une danse maladroite d'étiquettes et de déclencheurs

En raison du problème des champs de liste déroulante, une solution de contournement intelligente mais désordonnée est devenue la norme. Elle consiste à faire collaborer le bot et le moteur d'automatisation de Zendesk dans un processus en plusieurs étapes.

Voici le détail :

1. Dans le concepteur de bot, vous configurez la conversation de sorte que si un utilisateur choisit un certain chemin (par exemple en disant qu'il a une question de facturation), le bot appose une étiquette spécifique sur la conversation, par exemple "probleme_facturation".

2. Lorsque la conversation est transmise à un agent, un ticket est créé avec cette étiquette déjà attachée.

3. Maintenant, vous devez vous rendre dans une partie complètement différente de Zendesk et créer un Déclencheur. C'est une automatisation qui s'exécute séparément du bot. Vous configurez ce déclencheur pour surveiller tous les tickets entrants.

4. Lorsqu'un ticket apparaît avec l'étiquette "probleme_facturation", le déclencheur s'active et définit la liste déroulante "Type de problème" sur "Facturation".

Ça marche, techniquement, mais c'est loin d'être une solution propre. Vous utilisez essentiellement un système pour laisser une piste à un autre système afin qu'il la trouve (espérons-le) et agisse en conséquence. C'est une configuration fragile.

Limitations du bot natif de Zendesk

Cette solution de contournement peut sembler gérable pour un ou deux types de problèmes, mais elle se transforme rapidement en un énorme casse-tête à mesure que votre opération de support se développe.

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  C'est un cauchemar à mettre à l'échelle : Comme l'a si bien dit un utilisateur de Reddit, gérer ce système est 'une plaie quand on a beaucoup de branches'.

  Reddit
  Chaque fois que vous voulez ajouter un nouveau type de problème, vous devez créer une nouvelle étiquette dans le bot et un tout nouveau déclencheur pour l'accompagner. Très vite, vous vous noyez dans une mer d'étiquettes et de déclencheurs qu'il est presque impossible de suivre, et encore moins de dépanner.

• Votre logique est éclatée partout : La partie conversationnelle se trouve dans le concepteur de bot, mais la partie qui fait réellement le travail est cachée dans le menu des Déclencheurs. Il est donc incroyablement difficile de voir comment votre flux de travail fonctionne réellement de bout en bout. Si vous changez une étiquette dans le bot mais oubliez de mettre à jour le déclencheur, tout le système se casse sans avertissement.

• Il n'a pas de contexte en temps réel : Le bot Zendesk ne sait que ce que l'utilisateur lui dit à ce moment précis. Il ne peut pas rapidement vérifier le statut d'une commande dans Shopify ou consulter le plan d'abonnement d'un client dans votre base de données pour déterminer la meilleure façon de classer le ticket.

Ces maux de tête sont la raison pour laquelle de nombreuses équipes commencent à chercher des outils capables de gérer ces actions directement, sans dépendre d'un pont fragile d'étiquettes et de déclencheurs. Un agent IA qui peut simplement mettre à jour les champs de ticket par lui-même est une solution beaucoup plus stable.

Une meilleure solution : Utiliser une plateforme d'IA dédiée

Au lieu de se battre avec un bot conçu pour dévier des questions simples, une approche plus moderne consiste à utiliser une plateforme d'IA dédiée qui se branche directement sur votre service d'assistance.

Qu'est-ce qu'une intégration d'agent IA ?

Une intégration d'agent IA est un outil d'IA spécialisé conçu pour se connecter directement avec les logiciels sur lesquels vous comptez déjà, comme Zendesk. Le véritable avantage est que vous obtenez de nouvelles fonctionnalités d'IA puissantes sans avoir à remplacer votre service d'assistance existant et à repartir de zéro.

Par exemple, une plateforme comme eesel AI se connecte à Zendesk en quelques minutes. Elle ne remplace pas votre service d'assistance ; elle travaille à l'intérieur de celui-ci, lui donnant un moteur de flux de travail entièrement personnalisable, conçu exactement pour ce type d'automatisation.

Capacités clés qui améliorent le bot natif

Une intégration d'IA vraiment utile ne se contente pas de discuter, elle agit. Voici ce qu'une solution plus performante apporte, résolvant les problèmes mêmes que le bot natif de Zendesk crée.

• Actions directes sur les tickets : L'IA doit être capable de définir n'importe quel champ d'un ticket, qu'il s'agisse d'une liste déroulante, d'un champ de texte ou d'une case à cocher, comme une étape normale de son flux de travail. Cela élimine complètement la solution de contournement par étiquettes et déclencheurs. Toute la logique réside en un seul endroit, facile à gérer.

• Appels API personnalisés pour le contexte : Un agent IA intelligent peut interroger d'autres systèmes en temps réel pour obtenir le contexte dont il a besoin. Il peut vérifier le statut d'un abonnement, trouver une commande dans Shopify ou vérifier les détails d'un utilisateur dans votre base de données interne. Il utilise ensuite ces informations pour classer précisément le ticket avant même qu'un agent ne le voie.

• Sources de connaissances unifiées : Pour comprendre correctement les problèmes, une IA doit apprendre de plus que vos seuls documents d'aide publics. Les meilleures plateformes peuvent être entraînées sur vos anciens tickets, vos wikis internes comme Confluence, et vos Google Docs partagés. Cela les aide à saisir les nuances des problèmes de vos clients et la voix de votre marque.

• Simulation sans risque : Vous ne devriez pas avoir à lancer une nouvelle automatisation en espérant que tout se passe bien. Une fonctionnalité essentielle est la capacité de tester votre IA sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement sûr. Cela vous permet de voir exactement comment elle les aurait classés, vous donnant une prévision solide de sa précision avant même de la présenter à un client en direct.

Cette image montre un agent IA ajoutant directement un bloc d'action, une capacité clé pour qu'un bot conversationnel Zendesk pré-remplisse le type de problème pour les agents, éliminant le besoin de solutions de contournement complexes.

Avec le moteur de flux de travail de eesel AI, vous pourriez créer une seule règle qui dit : "Si l'utilisateur mentionne 'remboursement', appeler l'API de Shopify pour vérifier la date de la commande. Si elle est inférieure à 30 jours, définir le Type de problème sur 'Retour éligible' et étiqueter le ticket pour l'équipe des retours." Tout ce processus est construit et géré en un seul endroit et peut être testé en toute sécurité avant d'appuyer sur l'interrupteur.

Tarification de l'IA de Zendesk

Pour avoir accès à l'IA de Zendesk, vous devez généralement être sur l'un de leurs plans "Suite". Bien que certaines fonctionnalités d'IA soient incluses, débloquer les outils plus puissants nécessaires à une véritable automatisation signifie souvent passer à un plan plus cher ou acheter des modules complémentaires.

Voici un aperçu rapide de leurs plans incluant l'IA :

Le principal inconvénient ici est le potentiel d'augmentation rapide et imprévisible des coûts. Pour obtenir les fonctionnalités dont vous avez besoin pour une automatisation solide, vous pourriez vous retrouver avec un plan entreprise coûteux plus quelques modules complémentaires, ce qui peut se transformer en un investissement sérieux.

C'est un grand contraste avec la tarification claire et prévisible que vous voyez avec les plateformes intégrées. eesel AI, par exemple, inclut ses produits principaux AI Agent et AI Triage dans chaque plan. La tarification est basée sur un nombre simple d'interactions IA, sans frais surprises par résolution, ce qui facilite grandement la budgétisation.

Aller au-delà du bot natif de Zendesk

Bien que le bot natif de Zendesk soit un premier pas décent pour traiter les questions simples, il n'a tout simplement pas été conçu pour une automatisation de flux de travail intensive comme le pré-remplissage des champs de ticket. Les solutions de contournement sont fragiles, pénibles à gérer et ne tiennent tout simplement pas la route à mesure que votre entreprise grandit.

Une intégration d'IA dédiée comme eesel AI vous donne le contrôle et la flexibilité nécessaires pour une véritable automatisation, tout en s'intégrant parfaitement dans la configuration Zendesk que votre équipe utilise déjà tous les jours.

Au lieu de simplement dévier les tickets, vous pouvez commencer à les préparer intelligemment. Cela fait gagner un temps précieux à vos agents et leur permet de se concentrer sur ce qu'ils font de mieux : résoudre des problèmes clients complexes. Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois ; garder le contrôle total de vos flux de travail ; et tout tester en toute confiance à l'aide d'outils de simulation puissants.

Passez à l'étape suivante : Améliorez votre automatisation Zendesk avec eesel AI

Arrêtez de faire faire à vos agents le travail de nettoyage du bot. Découvrez avec quelle facilité vous pouvez automatiser la classification des tickets dans Zendesk avec une plateforme d'IA en libre-service conçue pour cela. Vous pouvez connecter votre service d'assistance en quelques minutes et commencer à créer des flux de travail plus intelligents dès aujourd'hui.

Commencez un essai gratuit d'eesel AI ou Réservez une démo.