Les équipes de support client à travers le monde connaissent un changement alors que l’IA générative est mise en œuvre dans de plus en plus de processus à mesure que la technologie progresse. Ces avancées technologiques dans la technologie de l’IA permettent aux équipes de service client de réellement répondre aux demandes des clients.
Selon le Rapport sur les tendances de l’expérience client de Zendesk 2023, 65 % des dirigeants d’entreprise rapportent que leur IA de service client devient plus naturelle et humaine, marquant une évolution significative des capacités de support alimentées par l’IA.
Nous vous guiderons à travers les fonctionnalités d’IA générative de Zendesk, en décomposant les exigences essentielles, les coûts et les stratégies de mise en œuvre pour un déploiement réussi. Que vous évaluiez les prix de l’IA de Zendesk ou que vous cherchiez à optimiser votre configuration existante, vous trouverez des informations exploitables pour améliorer vos opérations de support et augmenter les taux de résolution des tickets.
L’IA générative de Zendesk dans le support client
Les capacités d’IA générative de Zendesk transforment le support client dans trois domaines clés : l’automatisation intelligente, la gestion des connaissances et l’autonomisation des agents.
Automatisation intelligente des tickets
Le système de triage intelligent constitue la base de l’automatisation des tickets de Zendesk. Il analyse les tickets entrants pour les taguer automatiquement et les diriger vers les équipes appropriées en fonction du contenu et de l’urgence. Bien qu’efficace pour le routage de base, certaines organisations trouvent des limitations avec des flux de travail complexes où eesel AI offre des options de personnalisation plus flexibles.
Au-delà du routage, le système génère des suggestions de réponses contextuelles en analysant le contenu et l’intention des tickets par rapport à votre base de connaissances et aux interactions passées. Cela fonctionne particulièrement bien pour des requêtes simples, bien que la précision puisse varier pour des situations nuancées. Pour aider les agents à se mettre rapidement à jour, il existe des résumés alimentés par l’IA qui fournissent des aperçus concis de l’historique et du contexte des tickets.
Amélioration de la base de connaissances
L’IA analyse en continu les conversations de support pour identifier les lacunes de connaissances et recommander de nouveaux sujets d’articles. Cela aide à maintenir une documentation précise et à jour, bien que certaines équipes trouvent qu’elles ont besoin d’outils supplémentaires pour des analyses de contenu plus approfondies. Pour améliorer l’utilisabilité, le système génère automatiquement des résumés d’articles et offre des capacités de recherche avancées qui aident les utilisateurs à trouver des informations pertinentes même lorsque les termes de recherche ne correspondent pas exactement aux mots-clés.
Assistance de l’agent IA
Pour un support direct des agents, Zendesk AI fournit des outils pour améliorer la productivité et la cohérence. Les agents peuvent rapidement générer des réponses préliminaires en fonction du contexte des tickets et du contenu de la base de connaissances. Bien que cela soit utile pour des requêtes simples, certaines équipes complètent cela avec des assistants AI plus avancés comme eesel AI’s copilot pour gérer des interactions clients complexes.
Le système aide également à maintenir la voix de la marque en ajustant le ton des réponses entre des styles formels et conversationnels. En analysant le sentiment des clients et l’historique des interactions, il permet aux agents de fournir un support plus personnalisé.
Exigences de configuration de l’AI générative de Zendesk
La mise en œuvre des capacités AI de Zendesk nécessite une planification et une préparation minutieuses pour garantir le succès. Il y a quelques exigences techniques et de mise en œuvre clés que vous devez prendre en compte avant de commencer.
Prérequis techniques
Avant de mettre en œuvre Zendesk AI, votre organisation doit répondre à plusieurs exigences de base conformément à la documentation officielle de Zendesk. Les principaux prérequis techniques incluent :
Un abonnement Suite Professional ou Enterprise est obligatoire, les plans Legacy étant inéligibles. Votre système doit avoir l’espace de travail des agents activé et avoir terminé la migration vers le backend de messagerie amélioré. Pour les organisations souhaitant utiliser des prédictions d’intention, votre entreprise doit opérer dans des secteurs éligibles spécifiques tels que le commerce de détail, les logiciels, les services financiers ou le voyage.
Certaines fonctionnalités ont des exigences supplémentaires qui peuvent impacter les petites équipes. Par exemple, les suggestions de macro nécessitent un minimum de 150 tickets en anglais traités dans une période de trois mois, comme indiqué dans la documentation AI avancée de Zendesk.
Étapes essentielles de mise en œuvre
Au-delà de la satisfaction des exigences techniques, la mise en œuvre réussie dépend fortement de la préparation adéquate de votre base de connaissances et de votre équipe. La préparation de la base de connaissances est cruciale pour le succès de l’AI, car c’est à partir de ces informations qu’elle tirera ses données. Cela implique de réaliser un audit approfondi des articles d’aide existants pour garantir l’exactitude du contenu, d’organiser la documentation en catégories logiques qui correspondent aux demandes des clients, et de vérifier la couverture complète des problèmes courants.
La préparation des données est tout aussi importante pour une performance optimale de l’AI. Concentrez-vous sur le nettoyage des données historiques des tickets, la normalisation de votre système de balisage, et la révision des modèles de réponse pour garantir la cohérence. Ce travail préparatoire aide l’AI à apprendre à partir d’exemples de qualité et à fournir des résultats précis.
La formation de l’équipe représente la dernière pièce du puzzle. Planifiez des sessions de formation complètes couvrant à la fois les fonctionnalités de base et avancées de l’AI. Créez une documentation détaillée des nouveaux flux de travail, y compris des exemples spécifiques de la manière dont l’AI améliorera les tâches quotidiennes. Établissez un plan d’optimisation continue avec des vérifications régulières pour évaluer la performance de l’AI et recueillir les retours de l’équipe.
Bien que ces exigences puissent sembler exigeantes, surtout pour les petites équipes ou celles qui commencent tout juste avec le support AI, des alternatives sont facilement disponibles. eesel AI offre des capacités similaires sans exigences de volume minimum de tickets, permettant aux équipes de toute taille de commencer à bénéficier immédiatement du support AI.
Tarification de l’AI générative de Zendesk et ROI
La mise en œuvre de l’AI pour le support client nécessite une évaluation minutieuse des coûts et des retours potentiels. Décomposons ce que vous devez savoir sur le modèle de tarification de l’AI de Zendesk et son impact.
Répartition de l’investissement
Selon la documentation officielle de Zendesk, le module complémentaire AI avancé coûte 50 $ par agent et par mois. Cependant, l’investissement total comprend plusieurs composants :
| Composant | Coût de base | Exigences | Impact sur l’entreprise |
|---|---|---|---|
| Module complémentaire AI avancé | 50 $ par agent/mois | Suite Professional ou Enterprise | Réponses automatisées, routage amélioré |
| Transcription des appels | Frais basés sur l’utilisation | Abonnement Talk actif | Résumés d’appels, surveillance de la qualité |
| Plan de suite requis | Varie selon le niveau | Niveau Professional ou Enterprise | Accès à la plateforme, fonctionnalités de base |
Pour donner une idée, une équipe de support de 20 agents investirait environ 12 000 $ par an uniquement dans le module complémentaire AI, avant de prendre en compte les coûts d’abonnement à la suite.
Mesurer le ROI
Les mises en œuvre réussies de l’AI devraient montrer des améliorations mesurables dans plusieurs indicateurs clés. Ceux-ci incluent le pourcentage de tickets automatiquement détournés, des réductions mesurables du temps de traitement moyen, et des gains quantifiables en productivité des agents grâce à un meilleur contexte et des réponses suggérées.
Lors de l’évaluation des solutions d’IA, considérez votre volume de tickets actuel et votre trajectoire de croissance, analysez la taille de l’équipe y compris les changements prévus, et évaluez votre budget par rapport aux exigences de ROI. Bien que l’IA de Zendesk offre des capacités décentes, d’autres solutions d’IA, telles que eesel AI, proposent des modèles de tarification plus flexibles basés sur l’interaction qui peuvent mieux convenir aux équipes en croissance cherchant des coûts prévisibles.
Défis courants dans l’adoption de l’IA de Zendesk
Bien que les capacités d’IA de Zendesk offrent un potentiel d’automatisation précieux, comprendre les obstacles d’implémentation courants peut vous aider à planifier un déploiement plus réussi. Explorez quelques défis courants et quelques solutions pratiques à ceux-ci.
Limitations et considérations
Selon la documentation officielle de Zendesk, le support linguistique reste une contrainte significative. Bien que le système fonctionne bien avec du contenu en anglais, le support pour d’autres langues est remarquablement limité. Les avis des clients indiquent également que les traductions de Zendesk sont parfois outrageusement incorrectes, avec quelques cas où elles produisent des traductions inappropriées. Les organisations soutenant des clients globaux devraient évaluer soigneusement ces capacités lors de leur phase de planification pour résoudre tout problème.
Comme mentionné précédemment, les restrictions sectorielles impactent également la fonctionnalité. La fonctionnalité de prédiction d’intention de Zendesk n’est disponible que pour des secteurs spécifiques comme le commerce de détail, les logiciels et les services financiers. Les entreprises en dehors de ces industries peuvent se retrouver avec des capacités d’IA réduites, nécessitant potentiellement des solutions alternatives comme eesel AI qui offrent une couverture sectorielle plus flexible.
La gestion complexe des tickets représente un autre défi notable. Le système actuel peut avoir des difficultés avec des problèmes à plusieurs étapes ou des tickets nécessitant un contexte provenant de plusieurs sources. Pour les organisations traitant des scénarios de support sophistiqués, la mise en œuvre d’outils supplémentaires ou de flux de travail personnalisés peut être nécessaire.
Défis d’implémentation
Les exigences en matière de données constituent une considération cruciale, car l’IA de Zendesk a besoin d’un volume substantiel de données historiques sur les tickets pour fonctionner efficacement. Les nouvelles organisations ou celles avec un historique de tickets limité devraient prévoir des périodes de formation plus longues et éventuellement compléter avec une documentation supplémentaire.
La préparation de la base de connaissances nécessite également une attention significative. L’efficacité de l’IA est directement corrélée à la manière dont votre documentation est bien organisée et complète. De nombreuses entreprises constatent qu’elles doivent investir un temps considérable dans la structuration et l’optimisation de leur base de connaissances avant de voir des résultats optimaux.
L’adaptation de l’équipe représente le dernier obstacle clé. Les agents de support ont souvent besoin de temps pour s’adapter aux flux de travail assistés par l’IA, rendant la formation complète et la gestion du changement essentielles. Créer des directives claires et offrir un soutien continu peut aider à faciliter cette période de transition. Cela devient plus important si vos agents passent d’un flux de travail entièrement manuel.
Conseils pour l’implémentation
Implémenter efficacement l’IA de Zendesk nécessite une planification minutieuse et une approche structurée. Voici quelques étapes essentielles pour mettre votre équipe en route avec ces fonctionnalités puissantes.
Mise en place de votre fondation
Commencez par évaluer soigneusement la préparation de votre organisation pour l’implémentation de l’IA. Passez en revue votre niveau d’abonnement actuel à Zendesk et assurez-vous que vous répondez à toutes les exigences techniques décrites dans la documentation de Zendesk.
L’étape suivante consiste à préparer votre base de connaissances pour l’intégration de l’IA. Cela implique de réaliser un audit de contenu complet pour garantir l’exactitude et la pertinence, d’identifier et de combler les lacunes de documentation, et de mettre en œuvre des structures d’articles cohérentes pour aider l’IA à mieux comprendre votre contenu.
Optimisation
Pour garantir une adoption réussie, concentrez-vous sur le suivi de ces indicateurs de performance clés :
- Couverture et qualité de la base de connaissances
- Engagement de l’équipe et taux d’adoption
- Précision des réponses et satisfaction client
Envisagez de commencer par un programme pilote dans un département avant de l’étendre à l’ensemble de l’entreprise. Cette approche vous permet de peaufiner votre stratégie de mise en œuvre en fonction des retours et des résultats réels.
Astuce pro : Bien que l’IA de Zendesk nécessite généralement plusieurs semaines pour une mise en œuvre complète, des solutions comme eesel AI offrent des processus de configuration simplifiés qui peuvent être complétés en environ 1 à 2 semaines, avec un support dédié tout au long du parcours.
Prochaines étapes
Alors que vous évaluez les solutions d’IA pour votre équipe de support, commencez par une évaluation approfondie de vos opérations. Considérez vos modèles de volume de tickets actuels, analysez vos types de requêtes clients les plus courants et évaluez l’état de vos bases de connaissances existantes. Cette approche structurée aidera à déterminer quelles fonctionnalités d’IA s’alignent le mieux avec vos besoins spécifiques.
Selon la documentation de Zendesk, une mise en œuvre réussie de l’IA nécessite une planification minutieuse autour de la préparation de la base de connaissances, de la formation de l’équipe et des exigences système. Pour les équipes cherchant un processus de mise en œuvre simplifié, eesel AI offre un support d’intégration dédié avec des délais de déploiement typiques de 1 à 2 semaines.
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