zendesk-macro-input-fields-prompt-agent
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eesel Team
Last edited 25 février 2026
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"title": "Comment utiliser les champs de saisie de macro Zendesk pour inciter les agents en 2026",
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"date": "2026-02-24",
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"title": "Comment utiliser les champs de saisie de macro Zendesk pour inciter les agents en 2026",
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{
"question": "Pouvez-vous créer des champs de saisie de macro Zendesk qui invitent les agents à saisir des valeurs avant d'appliquer la macro ?",
"answer": "Non, les macros Zendesk ne prennent pas en charge nativement les invites de saisie. Lorsque vous appliquez une macro, tout le contenu est statique. Les agents doivent modifier manuellement les espaces réservés ou utiliser des solutions de contournement comme des champs personnalisés avec des données préremplies."
},
{
"question": "Quelle est la meilleure solution de contournement pour les champs de saisie de macro Zendesk qui invitent les agents ?",
"answer": "La meilleure solution de contournement dépend de votre cas d'utilisation. Pour les données déjà stockées dans Zendesk, utilisez des champs personnalisés avec des espaces réservés. Pour la saisie de nouvelles données, formez les agents à utiliser des marqueurs d'espace réservé clairs comme $MONTANT$. Pour une personnalisation complexe, envisagez des solutions d'IA qui rédigent des réponses de manière dynamique."
},
{
"question": "Comment fonctionnent les espaces réservés dans les macros Zendesk ?",
"answer": "Les espaces réservés utilisent une syntaxe à double accolade comme {{ticket.requester.name}} ou {{ticket.requester.custom_fields.field_key}}. Lorsqu'une macro est appliquée, Zendesk remplace ces espaces réservés par les données réelles du ticket ou du profil utilisateur."
},
{
"question": "Le contenu dynamique dans les macros Zendesk peut-il résoudre la limitation de l'invite de saisie ?",
"answer": "Non, le contenu dynamique sélectionne des variantes pré-écrites en fonction de règles (comme la langue), mais il n'invite pas les agents à saisir des valeurs personnalisées. Il est utile pour la prise en charge multilingue, pas pour la saisie de données variables."
},
{
"question": "Comment l'IA se compare-t-elle aux macros Zendesk avec des champs de saisie qui invitent les agents ?",
"answer": "Les solutions d'IA comme eesel AI éliminent complètement le besoin d'invites de saisie. Au lieu de modèles statiques avec des variables à remplir, l'IA rédige des réponses personnalisées en fonction du contexte du ticket et de votre base de connaissances. Chaque réponse est unique et pertinente sans remplacement manuel des espaces réservés."
},
{
"question": "Quels sont les risques liés à l'utilisation de la modification manuelle des espaces réservés dans les macros Zendesk ?",
"answer": "Les principaux risques sont l'erreur humaine (les agents manquent des espaces réservés), l'incohérence de la mise en forme et la charge cognitive supplémentaire pour les agents. Une étude a révélé que 71 % des clients s'attendent à des expériences personnalisées, et les erreurs dans les réponses macro peuvent nuire à cet effort de personnalisation."
}
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Si vous avez déjà souhaité que vos macros Zendesk puissent demander aux agents de renseigner des détails spécifiques avant d'envoyer, vous n'êtes pas seul.e. Les équipes de support partout dans le monde sont confrontées à la même frustration : les macros sont excellentes pour la cohérence, mais ce sont des modèles statiques qui ne peuvent pas s'adapter à chaque situation unique.
Imaginez une macro de remboursement qui pourrait inviter l'agent à saisir le montant exact. Ou une mise à jour d'expédition qui demande le numéro de suivi sur le champ. C'est le rêve. Mais voici la réalité : les [macros Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408824631578-Macros-resources) ne prennent pas en charge nativement les champs de saisie qui invitent les agents à saisir des valeurs.
Ce guide explique pourquoi cette limitation existe, les solutions de contournement que les équipes utilisent aujourd'hui, et comment l'IA moderne offre une approche fondamentalement différente des réponses de support personnalisées.
## Comprendre la limitation : pourquoi les macros Zendesk n'invitent pas nativement à la saisie
Commençons par le problème central. Une [macro Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408844187034-Creating-macros-for-repetitive-ticket-responses-and-actions) est essentiellement un ensemble enregistré d'actions et de texte que les agents peuvent appliquer aux tickets en un seul clic. Elles sont puissantes pour la standardisation, mais elles fonctionnent comme des "Mad Libs" où tous les blancs sont déjà remplis.
La demande de fonctionnalité pour les invites de saisie circule dans la [communauté Zendesk depuis des années](https://support.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/6146676803098-Macros-with-input-options). Un utilisateur a parfaitement décrit le point sensible :
<quote text="Vous pouvez utiliser du contenu dynamique dans les macros, mais il serait très utile d'avoir une macro qui invite l'agent à saisir des informations. Nous avons une macro qui nous permet de fournir un remboursement au prorata de $xxx en fonction du moment où un utilisateur a annulé son compte dans un mois. L'agent doit être attentif à trouver toutes les variables dans la macro à modifier." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Communauté Zendesk" sourceLink="https://support.zendesk.com/hc/en-us/community/posts/6146676803098-Macros-with-input-options">
</quote>
Sans invites de saisie natives, les agents ont recours à des solutions de contournement qui introduisent des risques. Ils pourraient :
- Scanner manuellement le texte de la macro à la recherche de marqueurs d'espace réservé comme `$XXX_MONTANT_XXX` avant d'envoyer
- Copier-coller à partir de notes externes où ils ont stocké des informations variables
- Modifier la macro à la volée, en espérant ne rien manquer
Le résultat ? Des expériences client incohérentes, des erreurs potentielles et une charge cognitive supplémentaire pour les agents qui jonglent déjà avec plusieurs tickets.
## Solution de contournement 1 : utiliser des champs personnalisés et des espaces réservés
La solution de contournement la plus courante consiste à créer des champs utilisateur personnalisés pour stocker des données variables, puis à référencer ces champs dans vos macros à l'aide d'espaces réservés.
Voici comment cela fonctionne. Supposons que vous ayez fréquemment besoin d'indiquer aux clients leur date d'expiration d'adhésion. Au lieu de demander aux agents de rechercher cela manuellement à chaque fois, vous :
1. Créez un champ utilisateur personnalisé appelé "Date d'expiration de l'adhésion" dans le Centre d'administration
2. Remplissez ce champ avec des données (via API, téléchargement en masse ou intégration)
3. Référencez-le dans votre macro en utilisant la syntaxe d'espace réservé
L'espace réservé ressemble à ceci :
{{ticket.requester.custom_fields.member_expiration_date}}
Vous pouvez même formater les dates en utilisant la syntaxe Ruby pour une meilleure lisibilité :
{{ticket.requester.custom_fields.member_expiration_date | date: "%-d %B %Y"}}
Cela affiche quelque chose comme "15 janvier 2026" au lieu de l'horodatage brut.
La limitation ? Cela ne fonctionne que pour les données déjà stockées dans Zendesk. Cela ne résout pas le cas d'utilisation où un agent doit saisir de nouvelles informations (comme un montant de remboursement au prorata calculé sur le champ). Pour cela, vous revenez à la modification manuelle.
## Solution de contournement 2 : contenu dynamique pour la prise en charge multilingue
Si votre défi est de prendre en charge plusieurs langues plutôt que la saisie de données variables, la fonctionnalité de [contenu dynamique de Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/9208752810650-Accessing-and-viewing-dynamic-content) peut vous aider.
Le contenu dynamique vous permet de créer des variantes de contenu pour différentes langues, puis de les référencer dans les macros à l'aide d'espaces réservés comme :
{{dc.welcome_message}}
Lorsqu'un agent applique la macro, Zendesk affiche automatiquement la version linguistique appropriée en fonction des paramètres régionaux de l'utilisateur.
Cette approche réduit la complexité de la bibliothèque de macros. Au lieu de créer des macros distinctes pour chaque langue, vous maintenez une seule macro qui extrait le bon contenu de manière dynamique.
Le contenu dynamique est toujours statique. Il n'invite pas les agents à saisir des informations. Il sélectionne simplement le contenu pré-écrit en fonction des règles que vous définissez.
## Solution de contournement 3 : modification manuelle par l'agent avec des espaces réservés clairs
Lorsque les autres solutions de contournement ne conviennent pas, de nombreuses équipes se rabattent sur la formation des agents à modifier manuellement les macros avant de les envoyer. La clé ici est d'utiliser des marqueurs d'espace réservé évidents et difficiles à manquer.
Au lieu d'espaces réservés subtils qui se fondent dans le texte, utilisez des marqueurs comme :
- `$MONTANT_REMBOURSEMENT$` au lieu de `$50.00`
- `[[NUMÉRO_DE_SUIVI]]` au lieu d'un faux code de suivi
- `{{NOM_AGENT}}` pour la personnalisation spécifique à l'agent
Meilleures pratiques pour cette approche :
- Utilisez une mise en forme cohérente dans toutes les macros
- Incluez des commentaires dans la description de la macro rappelant aux agents ce qu'il faut remplacer
- Formez spécifiquement les nouvelles recrues à ce flux de travail
- Vérifiez périodiquement les tickets envoyés pour détecter les erreurs
Le risque est l'erreur humaine. Un agent pressé pourrait manquer un espace réservé, envoyant à un client une réponse qui dit "Votre remboursement de $MONTANT_REMBOURSEMENT$ a été traité". Pas terrible.
## Une meilleure approche : réponses dynamiques basées sur l'IA avec eesel AI
Toutes ces solutions de contournement sont des correctifs à une limitation fondamentale. Les macros ont été conçues pour une époque où le support signifiait envoyer la même réponse à de nombreuses personnes. Les clients d'aujourd'hui s'attendent à la personnalisation. Une étude de McKinsey montre que [71 % des clients s'attendent à des expériences personnalisées](https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying), et 76 % se sentent frustrés lorsque les entreprises ne les offrent pas.
C'est là que l'IA change complètement la donne.
[eesel AI](https://www.eesel.ai) fonctionne différemment des macros. Au lieu de modèles statiques, elle apprend de vos connaissances existantes (tickets passés, articles du centre d'aide, macros, documents connectés) et rédige des réponses personnalisées pour chaque situation unique.
Voici à quoi cela ressemble en pratique :
- Un agent ouvre un ticket concernant une demande de remboursement
- eesel AI analyse le ticket, extrait le contexte pertinent de votre base de connaissances et rédige une réponse
- La réponse comprend des détails personnalisés sans aucune chasse aux espaces réservés
- L'agent examine, modifie si nécessaire et envoie
Pas de `$XXX_MONTANT_XXX` à remplacer. Pas de saisie manuelle de données. Juste une réponse contextuellement appropriée qui sonne comme si votre équipe l'avait écrite.
Au-delà de la rédaction, eesel AI peut effectuer des actions en temps réel que les macros ne peuvent tout simplement pas :
- Rechercher les détails de la commande dans [Shopify](https://www.eesel.ai/integration/shopify)
- Vérifier l'état de l'abonnement dans votre base de données
- Créer des problèmes dans [Jira Service Management](https://www.eesel.ai/integration/jira-service-management)
- Référencer les données de [Confluence](https://www.eesel.ai/integration/confluence) ou [Google Docs](https://www.eesel.ai/integration/google-docs)
Et contrairement à l'approche du tout ou rien de l'automatisation traditionnelle, vous pouvez commencer avec eesel AI en mode Copilote (rédiger des réponses pour l'examen de l'agent) et passer progressivement à l'autonomie complète au fur et à mesure que la confiance se construit. Vous pouvez même exécuter des simulations sur les tickets passés pour voir comment elle se comporterait avant de passer en direct.
## Choisir la bonne approche pour votre équipe
Alors, quelle solution convient à votre situation ? Voici un cadre simple :
| Votre situation | Approche recommandée |
|----------------|---------------------|
| Petite équipe, variables simples stockées dans Zendesk | Champs personnalisés + espaces réservés |
| Besoins de prise en charge multilingue | Contenu dynamique |
| Réponses complexes et personnalisées avec de nouvelles données | Solution basée sur l'IA |
| Budget serré, prêt à accepter un certain risque d'erreur | Modification manuelle avec des espaces réservés clairs |
Décomposons cela davantage.
**Les champs personnalisés fonctionnent mieux lorsque :** Vos données variables sont déjà stockées dans Zendesk et ne changent pas souvent. Les niveaux d'adhésion, les types de compte ou les niveaux d'abonnement sont de bons exemples. L'effort de configuration est rentable si vous utilisez ces champs dans de nombreuses macros.
**Le contenu dynamique est idéal pour :** Les équipes prenant en charge plusieurs langues qui souhaitent maintenir une seule bibliothèque de macros. Il ne s'agit pas de saisie variable, mais de sélection de contenu intelligente.
**Les solutions d'IA comme eesel AI ont du sens lorsque :** Vous traitez des réponses complexes et nuancées qui nécessitent du contexte et de la personnalisation. Si vos agents passent beaucoup de temps à personnaliser les réponses macro avant de les envoyer, l'IA peut éliminer complètement ce travail fastidieux.
**La modification manuelle est une option viable à court terme lorsque :** Vous avez une petite équipe, un budget limité et des besoins variables relativement simples. Soyez simplement prêt à l'occasionnelle erreur humaine.
La voie de migration vaut également la peine d'être considérée. De nombreuses équipes commencent avec des champs personnalisés, atteignent les limitations, puis explorent l'IA comme prochaine étape. La bonne nouvelle est qu'eesel AI peut apprendre de vos macros existantes, de sorte que votre investissement dans les flux de travail actuels n'est pas gaspillé.
## Commencez à créer des réponses de support dynamiques dès aujourd'hui
La limitation est réelle : les [macros Zendesk](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408844187034-Creating-macros-for-repetitive-ticket-responses-and-actions) ne prennent pas en charge nativement les champs de saisie qui invitent les agents à saisir des valeurs. Vous avez des solutions de contournement (champs personnalisés, contenu dynamique, modification manuelle), chacune avec ses propres compromis.
Mais il y a une image plus grande ici. L'attente d'un support personnalisé ne cesse d'augmenter. Les clients ne veulent pas avoir l'impression de recevoir une réponse préfabriquée, même lorsque les informations sous-jacentes sont standardisées. Ils veulent se sentir entendus et compris.
C'est le changement que l'IA permet. Au lieu de lutter avec des espaces réservés et des solutions de contournement, vous pouvez avoir des réponses qui sont véritablement personnalisées à la situation de chaque client. Pas de remplacement manuel de variables. Aucun risque d'envoyer `$MONTANT_REMBOURSEMENT$` à un client. Juste un support rapide, précis et à consonance humaine.
Si vous êtes prêt à aller au-delà des macros statiques, [explorez comment eesel AI s'intègre à Zendesk](https://www.eesel.ai/integration/zendesk). Vous pouvez commencer avec des réponses rédigées par l'IA que les agents examinent, puis passer à l'automatisation complète au fur et à mesure que vous voyez les résultats. La configuration prend quelques minutes, pas des semaines, et vous pouvez la tester sur les tickets passés avant de toucher une seule conversation en direct.
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