Comment utiliser les métadonnées de conversation de messagerie Zendesk : un guide complet

Imaginez ceci : un client démarre une conversation depuis votre page produit, et votre agent sait immédiatement exactement quel article il regardait, le numéro de SKU et son niveau de compte. Pas d'allers-retours pour demander les numéros de commande. Pas de fouilles dans plusieurs systèmes. Juste un contexte instantané qui permet à votre équipe de résoudre les problèmes plus rapidement.

C'est ce que les métadonnées de conversation de messagerie Zendesk rendent possible. Il s'agit d'une fonctionnalité qui vous permet de transmettre des informations de votre site web ou de votre application mobile directement dans les tickets de support Zendesk. Au lieu de faire répéter aux clients les informations qu'ils ont déjà fournies ailleurs, vous pouvez envoyer par programme des données telles que les ID de produit, les numéros de confirmation ou les segments d'utilisateurs directement à vos agents.

Que vous cherchiez à améliorer le routage, à améliorer les conversations de votre agent d'IA ou simplement à donner à votre équipe un meilleur contexte, ce guide vous expliquera tout ce que vous devez savoir sur l'implémentation des métadonnées de messagerie.

Que sont les métadonnées de conversation de messagerie Zendesk ?

Les métadonnées de conversation de messagerie sont un ensemble d'API qui vous permettent de joindre des données personnalisées aux conversations Zendesk. Considérez cela comme un moyen d'étiqueter les conversations avec des informations qui aident votre équipe à comprendre l'ensemble du tableau avant même de dire bonjour.

Il existe deux façons principales d'utiliser les métadonnées :

• Les champs de conversation vous permettent de définir des valeurs pour les champs de ticket personnalisés. Ce sont des points de données structurés comme les numéros de commande, les SKU de produit ou les références de réservation. Lorsqu'un client démarre une conversation, ces champs se remplissent automatiquement dans le ticket résultant.

• Les balises de conversation sont des étiquettes plus simples que vous attachez aux conversations. Les balises comme « client_vip », « demande_de_vente » ou « application_mobile » aident au routage et au filtrage.

Les métadonnées que vous définissez voyagent avec la conversation à partir du moment où un client envoie son premier message. Lorsqu'un ticket est créé, ces données apparaissent dans votre espace de travail d'agent. Si vous utilisez les agents d'IA de Zendesk, les métadonnées peuvent préremplir les champs de formulaire ou déclencher des chemins de conversation conditionnels.

Les avantages sont simples. Les agents passent moins de temps à poser des questions de base et plus de temps à résoudre les problèmes réels. Le routage devient plus précis car vous pouvez baser les déclencheurs sur des valeurs de champ spécifiques. Et les clients ont une expérience plus fluide car ils ne répètent pas les informations que vos systèmes connaissent déjà.

Ce dont vous aurez besoin pour commencer

Avant de commencer à implémenter les métadonnées de messagerie, assurez-vous d'avoir quelques éléments en place.

Tout d'abord, vous aurez besoin d'un compte Zendesk Support avec la messagerie activée. Cette fonctionnalité fonctionne avec le Web Widget de messagerie moderne, pas avec le widget de chat classique. Si vous utilisez toujours l'ancien widget, vous devrez d'abord migrer.

Deuxièmement, vous avez besoin de champs de ticket personnalisés configurés dans votre Centre d'administration. Ces champs doivent être configurés pour permettre la modification par l'utilisateur final, ce qui est une exigence de sécurité puisque l'API de métadonnées est côté client. Si vous transmettez des données sensibles, réfléchissez bien aux champs que vous exposez.

Troisièmement, vous aurez besoin d'un accès développeur à votre site web ou à votre application mobile. Les API de métadonnées nécessitent l'ajout de code à vos pages ou écrans d'application. Pour les sites web, cela signifie JavaScript. Pour les applications mobiles, vous travaillerez avec les SDK Zendesk pour iOS ou Android.

Enfin, ayez une idée claire des données que vous voulez transmettre et pourquoi. Les meilleures implémentations commencent par un cas d'utilisation spécifique, comme l'extraction des ID de commande d'une page de paiement de commerce électronique ou l'étiquetage des conversations de votre application mobile différemment des conversations web.

Configuration des champs de conversation dans Zendesk

La première étape de l'utilisation des métadonnées de messagerie consiste à créer les champs personnalisés qui recevront vos données.

Étape 1 : Créer des champs de ticket personnalisés

Accédez au Centre d'administration, puis naviguez vers Objets et règles, puis Tickets, puis Champs. Cliquez sur Ajouter un champ et choisissez le type de champ qui correspond à vos données.

Les champs de texte fonctionnent bien pour des éléments comme les numéros de commande ou les codes de confirmation. Les champs de liste déroulante sont utiles lorsque vous voulez que les clients sélectionnent parmi des options prédéfinies comme les catégories de produits ou les types de demandes. Les cases à cocher fonctionnent pour les drapeaux simples oui/non comme « Abonnement actif » ou « Client VIP ».

Lors de la configuration du champ, faites attention à la section Autorisations. Vous devez sélectionner « Les clients peuvent modifier » pour que le champ fonctionne avec les métadonnées de messagerie. Ceci est requis car l'API définit les valeurs du côté client. Si un champ est défini sur agent uniquement ou masqué, l'API ne peut pas le remplir.

Définissez également un titre que les clients verront si le champ apparaît dans les conversations. Même si vous préremplissez la valeur, les clients peuvent la voir en fonction de la configuration de votre bot. Cliquez sur Enregistrer et notez l'ID de champ qui apparaît dans l'URL ou les détails du champ. Vous aurez besoin de cet ID dans votre code.

Étape 2 : Configurer les autorisations et la visibilité des champs

Une fois votre champ créé, réfléchissez aux implications en matière de sécurité. Étant donné que l'API de métadonnées est côté client, les utilisateurs avertis pourraient inspecter votre code et voir quels champs vous définissez. Évitez de transmettre des données très sensibles comme des numéros de carte de crédit complets ou des mots de passe via les métadonnées de conversation.

Réfléchissez bien à la visibilité des champs. Les champs définis via les métadonnées apparaîtront dans les tickets, mais vous pouvez contrôler si les agents les voient dans la vue principale du ticket ou dans les conversations secondaires. Vous pouvez également utiliser les autorisations de champ de Zendesk pour contrôler les rôles d'agent qui peuvent modifier les valeurs après leur définition.

Testez la configuration de votre champ en créant un ticket manuellement et en vérifiant que le champ apparaît comme prévu. Une fois que vous êtes satisfait, vous êtes prêt à implémenter les appels API.

Implémentation des métadonnées de messagerie sur votre site web

Pour les sites web utilisant le Web Widget Zendesk, vous utiliserez JavaScript pour définir les champs et les balises de conversation. L'API est simple, mais il faut garder à l'esprit certaines considérations de synchronisation.

Implémentation du Web Widget

L'appel API de base ressemble à ceci :

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

Remplacez 123456789 par votre ID de champ réel du Centre d'administration. La valeur peut être une chaîne de caractères, un nombre ou un booléen selon votre type de champ.

Pour définir plusieurs champs à la fois, ajoutez plus d'objets au tableau :

zE('messenger:set', 'conversationFields', [
  { id: '123456789', value: 'ORDER-9876' },
  { id: '987654321', value: 'SKU-ABC123' },
  { id: '456789123', value: true }
]);

Pour les balises, la syntaxe est similaire mais plus simple :

zE('messenger:set', 'conversationTags', ['vip_customer', 'mobile_web']);

Le timing est important. Vous devez appeler ces méthodes après le chargement du script Web Widget, mais idéalement avant que l'utilisateur ne démarre une conversation. Un modèle courant consiste à définir les champs lorsque la page se charge, puis à ouvrir le widget lorsque l'utilisateur clique sur votre lanceur personnalisé ou sur le bouton de widget par défaut.

Voici un exemple complet qui extrait un SKU de produit de la page et le définit lorsque la page se charge :

// Wait for the Zendesk widget to load
window.zESettings = {
  webWidget: {
    messenger: {
      onShow: function() {
        // Get the SKU from your page's data layer or DOM
        var productSKU = document.getElementById('product-sku').textContent;

        // Set the conversation field
        zE('messenger:set', 'conversationFields', [
          { id: '123456789', value: productSKU }
        ]);
      }
    }
  }
};

Effacement des champs et des balises

Lorsqu'un utilisateur se déconnecte ou quitte une page sensible au contexte, vous devez effacer les métadonnées. Sinon, les valeurs persistent et pourraient être attachées à des conversations non liées ultérieurement.

zE('messenger:set', 'conversationFields', []);
zE('messenger:set', 'conversationTags', []);

Alternativement, si vous réinitialisez complètement l'état du widget, vous pouvez utiliser :

zE('messenger', 'resetWidget');

Cela efface tout l'état local, y compris les champs de conversation, les balises et les données utilisateur. Après une réinitialisation, vous devrez redéfinir les champs pour les nouvelles conversations.

Test de votre implémentation

Ouvrez les outils de développement de votre navigateur et surveillez l'onglet Réseau lorsque vous déclenchez les appels API. Vous devriez voir des requêtes aux serveurs de Zendesk qui incluent vos métadonnées dans la charge utile. Les données apparaissent sous les métadonnées de conversation avec des clés comme zen:ticket_field:123456789.

Démarrez une conversation de test et vérifiez le ticket résultant dans l'espace de travail d'agent. Vos champs personnalisés devraient apparaître avec les valeurs que vous avez définies. Si des champs sont manquants, vérifiez que les ID de champ correspondent et que les champs sont configurés pour la modification par l'utilisateur final.

Implémentation du SDK mobile

Si vous avez une application mobile, vous pouvez utiliser les SDK Zendesk pour iOS et Android pour définir les métadonnées de conversation. Les concepts sont les mêmes que pour le Web Widget, mais la syntaxe varie selon la plateforme.

Implémentation iOS

Pour les applications iOS utilisant Swift, la définition des champs de conversation ressemble à ceci :

Zendesk.instance.messaging.setConversationFields([
    "123456789": "ORDER-9876",
    "987654321": "SKU-ABC123"
])

La définition des balises utilise un modèle similaire :

Zendesk.instance.messaging.setConversationTags(["vip_customer", "ios_app"])

Lorsque l'utilisateur se déconnecte ou change de compte, effacez les métadonnées :

Zendesk.instance.messaging.clearConversationFields()
Zendesk.instance.messaging.clearConversationTags()

Objective-C suit le même modèle avec une syntaxe légèrement différente :

[Zendesk.instance.messaging setConversationFields:@{@"123456789": @"ORDER-9876"}];
[Zendesk.instance.messaging setConversationTags:@[@"vip_customer"]];

Implémentation Android

Pour les applications Android utilisant Kotlin, l'implémentation ressemble à ceci :

Zendesk.instance.setConversationFields(listOf(
    TicketField(id="123456789", value="ORDER-9876"),
    TicketField(id="987654321", value="SKU-ABC123")
))

Définition des balises :

Zendesk.instance.setConversationTags(listOf("vip_customer", "android_app"))

Effacement des métadonnées :

Zendesk.instance.clearConversationFields()
Zendesk.instance.removeConversationTags()

Implémentation Unity

Pour les jeux ou les applications construits avec Unity, utilisez le SDK C# :

var fields = new Dictionary<string, object> {
    {"123456789", "ORDER-9876"},
    {"987654321", "SKU-ABC123"}
};
ZendeskSdk.Instance.Messaging.SetConversationFieldsAsync(fields);

Les balises fonctionnent de la même manière :

var tags = new List<string> {"vip_customer", "unity_app"};
ZendeskSdk.Instance.Messaging.SetConversationTags(tags);

Utilisation des métadonnées avec les agents d'IA de Zendesk

L'une des utilisations les plus puissantes des métadonnées de messagerie est l'amélioration de vos conversations avec les agents d'IA. Lorsque vous définissez des valeurs de champ via l'API, ces valeurs peuvent préremplir les formulaires dans les flux de votre bot.

Préremplissage des formulaires dans les conversations de bot

Dans la configuration de votre agent d'IA Zendesk, vous pouvez créer des étapes « Demander des détails » qui invitent les clients à fournir des informations. Lorsqu'un client a déjà fourni ces informations via les métadonnées, le champ apparaît prérempli. Ils peuvent confirmer la valeur ou la modifier si nécessaire.

Cela fonctionne particulièrement bien pour les scénarios comme :

• Un client clique sur le support depuis une page de confirmation de commande. Le numéro de commande est prérempli dans le formulaire du bot.
• Un client VIP ouvre une conversation depuis sa page de compte. Son niveau de compte est déjà défini, ce qui déclenche un flux de routage prioritaire.
• Un utilisateur sur votre application mobile démarre une conversation. Vous l'étiquetez comme « mobile_app » et la routez vers des agents formés aux problèmes spécifiques aux mobiles.

Branchement conditionnel

Les métadonnées permettent également des flux de conversation plus intelligents. Votre bot peut se brancher en fonction des valeurs de champ en utilisant une logique conditionnelle. Par exemple, si le champ « Catégorie de produit » est défini sur « Entreprise », le bot peut ignorer le dépannage de base et offrir une escalade directe à votre équipe de support entreprise.

Pour configurer cela, créez une condition de branche dans le flux de votre bot qui vérifie la valeur du champ personnalisé. Ensuite, concevez des chemins de conversation distincts pour chaque valeur possible.

Transmission des données à l'espace de travail d'agent

Lorsqu'une conversation passe d'un bot à un agent humain, toutes les métadonnées que vous avez définies l'accompagnent. L'agent voit immédiatement les champs préremplis dans son espace de travail. Cela élimine le besoin pour les clients de répéter les informations qu'ils ont déjà fournies au bot.

Cas d'utilisation courants et exemples

Pour vous aider à susciter des idées pour votre implémentation, voici quelques façons courantes dont les équipes utilisent les métadonnées de messagerie.

Scénarios de commerce électronique

• Contexte du produit : Transmettez le SKU ou le nom du produit lorsqu'un client démarre une conversation depuis une page de produit. Les agents savent immédiatement de quel article le client parle.
• Identification de la commande : Préremplissez les numéros de commande à partir de l'historique des commandes ou des pages de confirmation. Ceci est particulièrement utile pour les demandes d'expédition ou les demandes de retour.
• Abandon de panier : Étiquetez les conversations qui démarrent à partir de la page du panier avec « abandon_de_panier » et routez-les vers votre équipe de vente pour les efforts de récupération.

Voyage et hôtellerie

• Références de réservation : Transmettez les numéros d'itinéraire ou les codes de confirmation à partir des pages de détails de la réservation. Cela permet aux agents de récupérer les réservations sans demander aux clients de fouiller dans les e-mails.
• Dates de voyage : Définissez les dates d'arrivée ou de départ comme champs afin que les agents connaissent les niveaux d'urgence en un coup d'œil.
• Préférences de chambre ou de siège : Préremplissez les champs de préférence afin que les agents puissent voir l'historique du client pendant la conversation.

Segmentation de la clientèle

• Routage VIP : Définissez une balise pour les clients VIP et utilisez des déclencheurs pour les router immédiatement vers votre file d'attente de support premium.
• Niveau de compte : Transmettez les niveaux d'abonnement (Basique, Pro, Entreprise) pour vous assurer que les clients reçoivent le support d'agents formés aux fonctionnalités de leur plan.
• Ventes vs support : Utilisez le contexte de la page pour déterminer si un client a besoin de ventes ou de support. Les pages de produits peuvent être routées vers les ventes ; les articles d'aide peuvent être routés vers le support.

Conseils et pièges courants

Lorsque vous implémentez les métadonnées de messagerie, gardez ces conseils à l'esprit pour éviter les problèmes courants.

Les métadonnées ne s'appliquent qu'aux nouveaux tickets. Lorsque vous définissez des champs ou des balises de conversation, ils ne sont attachés qu'aux tickets créés après l'appel API. Vous ne pouvez pas ajouter rétroactivement des métadonnées aux tickets existants ou aux conversations en cours.

Les champs doivent autoriser la modification par l'utilisateur final. C'est le problème d'implémentation le plus courant. Si votre champ personnalisé est défini sur les autorisations « Agent uniquement », l'API de métadonnées ne peut pas le remplir. Vérifiez toujours les autorisations de champ dans le Centre d'administration.

Les types de données pris en charge sont limités. Les champs de conversation n'acceptent que les chaînes de caractères, les nombres et les booléens. Vous ne pouvez pas transmettre d'objets ou de tableaux complexes comme valeurs de champ. Pour les champs de liste déroulante, transmettez la valeur de balise associée à l'option que vous voulez sélectionner.

Les champs système ne sont pas pris en charge. Vous ne pouvez pas définir les champs intégrés comme Priorité, Statut ou Assigné via les métadonnées de messagerie. Ceux-ci doivent être gérés via des déclencheurs ou des règles d'automatisation après la création du ticket.

Les métadonnées persistent jusqu'à ce qu'elles soient effacées. Les valeurs que vous définissez restent dans le stockage local du SDK jusqu'à ce que vous les effaciez explicitement ou que vous appeliez la méthode de réinitialisation du widget. Assurez-vous d'effacer les données lorsque les utilisateurs se déconnectent ou quittent les pages sensibles au contexte.

Testez minutieusement avant le lancement. Utilisez un environnement de sandbox ou de test pour vérifier votre implémentation. Vérifiez que les ID de champ correspondent, que les valeurs apparaissent correctement dans les tickets et que vos déclencheurs de routage fonctionnent comme prévu.

Améliorer Zendesk avec eesel AI

Bien que les métadonnées de messagerie natives de Zendesk soient puissantes pour transmettre des données de vos applications, vous pourriez avoir besoin de capacités d'automatisation plus avancées. C'est là que nous pouvons vous aider.

Chez eesel AI, nous complétons Zendesk avec un moteur de flux de travail sans code qui peut gérer des scénarios d'automatisation plus complexes. Là où les métadonnées natives nécessitent du temps de développement pour être implémentées et maintenues, notre plateforme permet aux équipes de support de créer des automatisations en utilisant des instructions en langage clair.

Par exemple, au lieu d'écrire du code pour extraire les détails de la commande de Shopify et les définir comme champs, vous pourriez créer un flux de travail qui dit : « Lorsqu'un nouveau ticket est créé, recherchez la dernière commande du client dans Shopify et mettez à jour les champs ID de commande et Total dans Zendesk. » Pas de JavaScript requis.

Nous nous connectons également à plus de 100 sources de données externes au-delà de ce que les intégrations natives de Zendesk prennent en charge. Donc, si vous avez besoin d'extraire des données de Salesforce, Airtable ou d'une base de données personnalisée dans vos tickets Zendesk, nous pouvons combler cette lacune.

Notre mode de simulation vous permet de tester ces automatisations par rapport à vos anciens tickets avant de passer en direct. Vous verrez exactement comment les champs auraient été mis à jour, ce qui vous donnera la certitude que votre automatisation fonctionne correctement.

Si vous cherchez à aller au-delà de la transmission de métadonnées de base et à créer des automatisations sophistiquées en plusieurs étapes, consultez notre intégration Zendesk.

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Les métadonnées de conversation de messagerie Zendesk sont un moyen simple de donner à votre équipe de support un meilleur contexte et d'améliorer l'expérience client. En transmettant des données directement de votre site web ou de votre application dans les tickets, vous éliminez les questions répétitives et aidez les agents à résoudre les problèmes plus rapidement.

Commencez petit. Choisissez un cas d'utilisation à fort impact, comme la transmission des numéros de commande de votre page de paiement ou l'étiquetage des clients VIP. Implémentez cela en premier, mesurez les résultats et développez à partir de là.

Pour plus d'idées d'automatisation avancées, consultez notre guide sur l'automatisation Zendesk pour ajouter des métadonnées de produit à partir de champs personnalisés. Il couvre des techniques supplémentaires pour enrichir vos tickets avec des données provenant de systèmes externes.

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