Déviation Zendesk par canal : Un guide complet pour mesurer le succès du libre-service

Lorsque les clients peuvent résoudre leurs propres problèmes, tout le monde y gagne. Ils obtiennent des réponses instantanées. Votre équipe de support traite moins de tickets répétitifs. Mais voici le hic : tous les canaux de libre-service ne fonctionnent pas de la même manière. Votre centre d’aide pourrait dévier 40 tickets pour chaque ticket soumis, tandis que votre canal de courriel parvient à peine à 5:1.

Comprendre la déviation Zendesk par canal ne consiste pas seulement à suivre une seule mesure. Il s’agit de savoir où votre stratégie de libre-service fonctionne, où elle est déficiente et comment optimiser chaque canal pour un impact maximal. Ce guide explique exactement comment mesurer la déviation sur chaque canal de votre configuration Zendesk, quels sont les points de référence à viser et comment améliorer vos chiffres.

Si vous cherchez à aller au-delà des rapports natifs de Zendesk, eesel AI offre des outils de simulation qui vous permettent de tester les améliorations de la déviation en utilisant vos données d’historique de tickets avant de déployer les changements aux clients.

Qu’est-ce que la déviation de tickets par canal ?

La déviation de tickets se produit lorsque les clients trouvent des réponses par eux-mêmes au lieu de contacter le support. Voici l’exemple classique : un client effectue une recherche dans votre centre d’aide, trouve le bon article et ne soumet jamais de ticket.

Mais la déviation est différente selon le canal :

• Déviation du centre d’aide : Un client lit un article et résout son problème sans contacter le support
• Déviation par chat : Un chatbot d’IA répond à la question avant qu’un agent humain n’intervienne
• Déviation par courriel : Les recommandations d’articles automatisées résolvent le problème avant qu’un agent ne réponde
• Déviation sociale : Les clients trouvent des réponses grâce aux options de libre-service des médias sociaux

Chaque canal a un potentiel de déviation différent. Les centres d’aide fonctionnent généralement mieux parce que les clients y recherchent activement de l’information. La déviation par courriel a tendance à être plus faible parce que les clients se sont déjà engagés à communiquer. Comprendre ces différences est important parce que cela façonne l’endroit où vous investirez vos efforts d’optimisation.

Nous avons constaté ce modèle dans des milliers de comptes Zendesk. Les équipes qui suivent la déviation par canal prennent de meilleures décisions concernant les investissements de contenu, les stratégies de déploiement de l’IA et l’allocation des ressources.

Comprendre les mesures de déviation de Zendesk

Zendesk offre plusieurs façons de mesurer l’efficacité du libre-service. Examinons les principales mesures et ce qu’elles vous disent réellement.

Score de libre-service

Il s’agit de la formule classique de déviation : total des sessions d’utilisateurs du centre d’aide divisé par le total des utilisateurs qui soumettent des tickets. Un ratio de 4:1 signifie que quatre clients utilisent le libre-service pour chaque client qui communique avec le support.

Zendesk lui-même a atteint un score de libre-service de 40:1 à son apogée. La plupart des organisations se situent entre 4:1 et 15:1. Le calcul nécessite l’intégration de Google Analytics et Zendesk Explore.

Taux de déviation

Cela mesure le pourcentage de tickets potentiels qui ne sont jamais soumis parce que les clients ont trouvé des réponses en premier. Zendesk calcule cela différemment selon le canal :

• Centre d’aide : Basé sur les vues d’articles suivies d’aucune soumission de ticket dans un délai déterminé
• Chat : Basé sur les conversations résolues par les agents d’IA ou Answer Bot sans transfert humain
• Courriel : Basé sur les tickets résolus via les réponses automatiques avec des articles

Taux de résolution automatisée

Ceci est distinct de la déviation traditionnelle. Il suit les conversations que les agents d’IA gèrent de bout en bout sans intervention humaine. Les agents d’IA de Zendesk visent des taux de résolution automatisée de plus de 80 % sur les canaux pris en charge.

La principale différence : la déviation se produit avant qu’un ticket n’existe, tandis que la résolution automatisée se produit dans une conversation. Les deux réduisent la charge de travail des agents, mais ils nécessitent des approches de mesure différentes.

Ventilation de la déviation par canal

Centre d’aide et base de connaissances

Votre centre d’aide est généralement votre canal de déviation le plus élevé. Les clients qui y atterrissent sont déjà en mode de résolution de problèmes, à la recherche active de réponses.

Principales mesures à suivre :

• Total des vues d’articles et des visiteurs uniques
• Conversion de la recherche en ticket (clients qui effectuent une recherche, puis soumettent un ticket de toute façon)
• Votes et commentaires sur les articles
• Score de libre-service

Le tableau de bord de la base de connaissances dans Zendesk Explore suit la plupart de ces éléments. Vous aurez besoin de Guide Professional ou Enterprise pour y accéder. Le tableau de bord affiche les vues par canal (centre d’aide, SDK mobile, espace de travail de l’agent), les vues par rôle d’utilisateur et les tendances d’engagement au fil du temps.

Meilleures pratiques pour maximiser la déviation du centre d’aide :

• Optimisez d’abord vos 20 articles les plus consultés
• Utilisez l’analyse de la recherche pour cerner les lacunes de contenu
• Ajoutez des appels à l’action clairs qui guident les clients vers des articles connexes
• Examinez régulièrement les articles avec des vues élevées, mais de faibles scores de satisfaction

Chat et messagerie

Les canaux en temps réel offrent différentes possibilités de déviation. Les clients s’attendent à des réponses immédiates, ce qui rend les agents d’IA particulièrement efficaces ici.

Zendesk offre deux approches principales :

1. Answer Bot : Suggère des articles pertinents en fonction du contexte de la conversation
2. Agents d’IA : Gèrent des conversations complètes de façon autonome, y compris la prise de mesures comme la vérification de l’état d’une commande ou le traitement des retours

Les taux de déviation par chat varient considérablement en fonction de la maturité de la mise en œuvre. Les nouveaux déploiements affichent souvent une déviation de 20 à 30 %, tandis que les mises en œuvre matures avec des agents d’IA bien formés peuvent atteindre 60 à 80 %.

Les considérations propres aux canaux comptent également. Les conversations de widgets Web dévient généralement mieux que la messagerie sociale parce que les clients sur votre site Web ont plus de contexte sur vos produits. La déviation du SDK mobile dépend fortement de la façon dont votre base de connaissances s’affiche sur les petits écrans.

Courriel

La déviation par courriel fonctionne différemment des autres canaux. Au moment où quelqu’un envoie un courriel, il s’est déjà engagé à communiquer avec le support. L’objectif passe de la prévention du contact à la résolution rapide sans intervention de l’agent.

La fonction de réponses automatiques avec articles de Zendesk analyse le texte des courriels entrants à l’aide de l’apprentissage machine, puis répond automatiquement avec des articles pertinents de la base de connaissances. Cela peut résoudre des problèmes simples immédiatement, transformant ce qui aurait été un ticket en déviation.

Les taux de déviation par courriel sont généralement inférieurs à ceux des autres canaux, souvent de l’ordre de 10 à 20 %. Mais le volume de support par courriel dans de nombreuses organisations signifie que même des améliorations modestes se traduisent par des économies de temps importantes pour les agents.

Canaux sociaux et tiers

WhatsApp, Facebook Messenger, Slack et d’autres canaux sociaux présentent des défis uniques en matière de déviation. Les clients utilisent ces plateformes pour des interactions rapides et conversationnelles plutôt que pour des recherches approfondies.

Les stratégies de déviation efficaces ici comprennent :

• Menus de réponses rapides qui guident les clients vers des réponses courantes
• Agents d’IA formés sur votre base de connaissances qui peuvent répondre de façon conversationnelle
• Transferts transparents aux agents humains au besoin

Le suivi intercanal devient important parce que les clients commencent souvent sur un canal et passent à un autre. Quelqu’un pourrait effectuer une recherche dans votre centre d’aide, puis ouvrir une conversation par chat lorsqu’il ne trouve pas la réponse, puis passer au courriel si la conversation par chat ne résout pas son problème.

Configuration de la création de rapports de déviation dans Zendesk Explore

Pour obtenir une visibilité sur la déviation propre aux canaux, il faut configurer correctement le tableau de bord. Voici comment configurer les principaux rapports.

Tableau de bord de la base de connaissances

Accédez-y par l’entremise de Analytics dans votre menu Produits Zendesk. Le tableau de bord fournit des mesures de titre, y compris le total des vues, les articles consultés et les vues par article.

Filtrez par canal pour voir comment la déviation varie entre le centre d’aide, le SDK mobile et l’espace de travail de l’agent. Le rapport des vues par rôle d’utilisateur indique si les membres du personnel (qui pourraient avoir des habitudes de recherche différentes) faussent vos données.

Tableau de bord de recherche

Cela montre ce que les clients recherchent et ce qui se passe après leur recherche. Un volume de recherche élevé suivi de la création de tickets indique des lacunes de contenu. La mesure de la conversion de la recherche en ticket aide à cerner les recherches qui mènent à un contact avec le support.

Rapports de déviation personnalisés

Pour une analyse propre aux canaux, vous voudrez créer des rapports personnalisés. Principaux attributs à inclure :

• Canal : D’où provient l’interaction
• Source du ticket : Comment le ticket a été créé (si un ticket a été créé)
• État de la déviation : Si l’interaction a été résolue sans ticket
• Temps de résolution : Combien de temps la déviation a pris par canal

La création d’un tableau de bord unifié qui combine ces mesures vous donne une image complète de la performance de la déviation sur tous les canaux.

Points de référence et à quoi ressemble une bonne déviation

Les points de référence de l’industrie aident à établir des cibles réalistes. Voici ce que nous voyons généralement dans les organisations qui utilisent Zendesk :

Plusieurs facteurs influent sur ces chiffres :

• Complexité de l’industrie : Les produits techniques affichent généralement une déviation plus faible que les produits de vente au détail simples
• Données démographiques des clients : Les clients connaisseurs en technologie utilisent plus facilement le libre-service
• Qualité du contenu : Les bases de connaissances bien organisées et complètes entraînent une déviation plus élevée
• Maturité de l’IA : Les organisations avec des agents d’IA formés obtiennent de meilleurs résultats que celles qui utilisent des systèmes basés sur des règles

Établissez des cibles propres aux canaux en fonction de votre base de référence actuelle plutôt que des moyennes de l’industrie. Une amélioration de 10 % d’un score de centre d’aide de 5:1 vous amène à 5,5:1, ce qui est plus réalisable que de passer directement à 15:1.

Amélioration des taux de déviation par canal

Optimisation du centre d’aide

Commencez par vos données de recherche. Le tableau de bord de recherche révèle ce que les clients recherchent, mais ne peuvent pas trouver. Ce sont vos lacunes de contenu les plus prioritaires.

Tactiques d’optimisation du contenu :

• Réécrivez les titres des articles pour qu’ils correspondent aux termes de recherche des clients
• Ajoutez des liens « articles connexes » au contenu à fort trafic
• Utilisez des titres clairs et des puces pour la lisibilité
• Incluez des captures d’écran et des vidéos pour les processus complexes

Les améliorations de la recherche comptent également. La recherche générative de Zendesk (disponible sur les plans Suite) utilise l’IA pour comprendre l’intention du client plutôt que de simplement faire correspondre les mots-clés.

Optimisation du chat

La formation à l’intention est le fondement. Examinez les conversations où les agents d’IA ont transféré à des humains. Recherchez des modèles : y a-t-il des types de questions spécifiques que l’IA ne parvient pas à comprendre de façon constante ? Ajoutez-les comme exemples de formation.

L’optimisation du flux de conversation comprend :

• Chemins d’escalade clairs lorsque l’IA ne peut pas aider
• Préservation du contexte lors du transfert à des agents humains
• Suggestions proactives basées sur le comportement du client

Optimisation du courriel

Le réglage fin des recommandations d’articles nécessite une attention continue. Examinez quels articles sont envoyés le plus souvent et lesquels résolvent réellement les tickets. Les articles avec des taux d’envoi élevés, mais de faibles taux de résolution doivent être améliorés.

L’analyse de la ligne d’objet aide également. L’apprentissage machine de Zendesk analyse le contenu des courriels, mais des lignes d’objet claires et spécifiques améliorent la précision des recommandations.

Stratégies intercanaux

Guidez les clients vers des canaux de déviation plus élevés au besoin. Par exemple, un widget de chat pourrait suggérer des articles pertinents du centre d’aide avant d’offrir de communiquer avec un agent.

Avant de déployer des changements en production, testez-les. eesel AI aide les équipes à simuler les améliorations de la déviation en utilisant les données d’historique des tickets, afin que vous puissiez voir l’impact prévu avant d’apporter des changements en direct.

Défis courants dans la création de rapports de déviation de canal

Les problèmes d’attribution affligent de nombreuses organisations. Lorsqu’un client effectue une recherche dans votre centre d’aide, puis ouvre une conversation par chat, puis soumet un ticket, quel canal reçoit le crédit (ou le blâme) pour l’échec de la déviation ?

Les rapports de Zendesk attribuent les interactions au dernier canal utilisé avant la création du ticket. Cela signifie que votre centre d’aide pourrait faire de l’éducation précoce précieuse qui ne s’affiche pas dans les chiffres si le client communique finalement avec le support par chat.

Distinguer la véritable déviation de l’abandon est un autre défi. Un client qui quitte votre centre d’aide après 10 secondes n’a probablement pas trouvé sa réponse. Mais Zendesk pourrait considérer cela comme une déviation réussie si aucun ticket n’est soumis.

La déviation différée dans le temps complique davantage la mesure. Un client pourrait lire un article aujourd’hui, y réfléchir pendant la nuit et résoudre son problème demain sans jamais communiquer avec le support. La plupart des rapports manquent cela.

Les solutions de contournement pour des données plus propres comprennent :

• Définir des fenêtres de temps raisonnables (p. ex., ne compter la déviation que si aucun ticket n’est créé dans les 24 heures)
• Utiliser les votes et les commentaires sur les articles pour évaluer si les clients ont réellement trouvé des réponses
• Suivre les visites répétées du même utilisateur comme indicateurs potentiels de problèmes non résolus

Faire progresser votre stratégie de déviation Zendesk

Les rapports natifs de Zendesk fournissent des bases solides, mais les équipes avancées ont souvent besoin de plus. C’est là que les outils d’analyse spécialisés entrent en jeu.

eesel AI aide les équipes Zendesk à aller au-delà des mesures de déviation de base. Nos agents d’IA s’intègrent directement à votre instance Zendesk et offrent des capacités de simulation qui vous permettent de tester les améliorations de la déviation en utilisant les données d’historique avant de déployer les changements aux clients.

L’approche est simple : connectez votre compte Zendesk et nous analysons vos tickets passés et vos articles du centre d’aide pour cerner les possibilités spécifiques d’améliorer la déviation par canal. Vous pouvez simuler différentes configurations d’IA, des changements de contenu et des règles de routage pour voir l’impact prévu sur les taux de déviation.

Pour les équipes qui prennent au sérieux l’optimisation du libre-service, cette approche de simulation d’abord réduit les risques. Au lieu de deviner si un nouveau flux de chatbot aidera, vous obtenez des projections basées sur les données en fonction de votre historique de tickets réel.

Prêt à améliorer votre déviation Zendesk par canal ? Voyez comment eesel AI fonctionne avec Zendesk pour tester et optimiser votre stratégie de libre-service avant d’apporter des changements en direct. Vous pouvez également essayer eesel AI gratuitement ou réserver une démonstration pour le voir en action.