Zendesk IA en action

Selon Zendesk, lorsque cela fonctionne, son IA accélère votre file d'attente de tickets et réduit vos temps de première réponse. Cela rend votre système de support un peu plus cohérent, un peu plus rapide et un peu plus facile à gérer.

Mais il est facile de trop en faire. L'IA ne comprendra pas le sarcasme. Elle ne taguera pas toujours les choses correctement. Elle pourrait suggérer des articles d'aide qui n'ont rien à voir avec la question. Vous devrez surveiller ces erreurs et ajuster au fil du temps.

Les outils eux-mêmes ne sont pas cassés, mais ils ne sont aussi bons que les flux de travail et le contenu qui les sous-tendent. Si vos macros sont obsolètes ou si votre centre d'aide est en désordre, l'IA ne fera que pousser les mauvaises réponses plus rapidement.

C'est pourquoi les résultats en phase précoce peuvent être trompeurs. On dirait que l'automatisation fonctionne parce que les réponses sortent plus vite. Mais si ces réponses sont hors sujet ou que les agents les corrigent par la suite, vous ne gagnez rien. 

À quoi ressemblent de bons résultats

Lorsque l'IA de Zendesk est bien configurée et associée à un contenu clair et à des flux de travail solides, elle peut vraiment soulager votre équipe.

Voici à quoi ressemblent de bons résultats :

• Les agents traitent moins de tickets manuellement
• Le temps de première réponse diminue, surtout sur les problèmes courants
• Les temps de résolution sur les FAQ ou les mises à jour de commande diminuent de manière significative
• Les réponses suggérées correspondent à l'intention du client et sont utilisées sans lourdes modifications
• Les clients cessent de rouvrir des tickets juste pour obtenir des clarifications

Si vous voyez ces signes, l'IA fait son travail. Pas parfaitement, pas magiquement, mais d'une manière qui aide réellement. Si vous ne voyez pas ces choses, il y a de fortes chances que l'IA soit soit inactive, soit en train de créer silencieusement du travail supplémentaire.

Chapitre 5.1 : Cas d'utilisation par type de ticket

En fonction de ce que les équipes de support voient réellement en production, voici où l'IA de Zendesk a tendance à mieux fonctionner :

Demandes de remboursement
L'IA peut guider les clients à travers le processus de remboursement en confirmant les numéros de commande, en liant des articles de politique et en collectant les bons détails à l'avance. Elle ne délivrera pas le remboursement elle-même, mais elle ouvre la voie pour que l'agent ne parte pas de zéro.

FAQs et tickets d'assistance
Ce sont les gains faciles. Des questions comme « Comment puis-je changer mon mot de passe ? » ou « Où puis-je voir mes commandes passées ? » sont parfaites pour l'automatisation. L'IA peut envoyer un macro, suggérer un article d'aide, ou fermer automatiquement le ticket en fonction de sa configuration.

Statut de la commande et mises à jour d'expédition
Lorsque connecté à votre backend (comme Shopify), les agents IA peuvent récupérer des informations d'expédition en temps réel et répondre instantanément. Cela évite aux agents de fouiller dans les commandes juste pour dire à un client que son colis est en transit.

Routage basé sur le sujet, le ton ou la langue
Avec le triage activé, l'IA peut détecter l'intention, l'urgence et même le ton émotionnel pour trier les tickets de manière plus précise. Cela signifie moins de tickets mal orientés, des escalades plus rapides et moins de rebonds entre les files d'attente.

Ce sont les tickets à haute fréquence et faible effort qui ralentissent les équipes. L'IA de Zendesk ne résoudra pas les problèmes complexes, mais elle peut éliminer le travail répétitif.

Chapitre 5.2 : À quoi ressemble une intégration fonctionnelle (exemple Shopify) 

L'un des cas d'utilisation les plus clairs où l'IA de Zendesk fonctionne réellement bien est avec Shopify.

Les marques de commerce électronique utilisant Zendesk avec Shopify constatent des gains rapides car le volume est élevé et les questions tendent à être répétitives. C'est le genre d'environnement où l'automatisation peut faire une différence notable rapidement.

Voici à quoi cela ressemble en pratique :

Les agents IA p peuvent répondre aux questions de suivi de commande et d'expédition en tirant des données en direct de Shopify. Les clients obtiennent des réponses immédiatement sans attendre qu'un agent se connecte et vérifie manuellement.

Les demandes de remboursement ou de retour sont partiellement automatisées. L'IA collecte les informations nécessaires, confirme la commande et fournit même des liens vers les politiques de retour. Dans la plupart des cas, l'agent doit simplement examiner et cliquer sur approuver.

Copilot aide avec les cas particuliers en rédigeant des réponses à des situations comme un colis manquant ou un article incorrect. Les agents obtiennent un bon point de départ et effectuent de petites modifications au lieu d'écrire à partir de zéro.

Pendant ce temps, les agents humains p passent moins de temps à répondre à des tickets routiniers et plus de temps à traiter des plaintes, des problèmes logistiques ou des escalades.

Ce n'est pas un système à installer et à oublier. Vous avez toujours besoin de données Shopify propres et d'un processus de remboursement clair. Mais une fois l'intégration solide, l'IA devient un véritable gain de temps au lieu d'être juste un autre bouton dans le tableau de bord.

Avant et après l'IA dans les flux de travail de support

Avant l'IA	Après l'IA
Les agents taguent, routent et répondent à tout	L'IA gère automatiquement les tickets courants
Les mêmes FAQ sont répondues encore et encore	Des macros et des réponses sont suggérées en temps réel
Les tickets s'accumulent dans une file générale	La triage route les tickets vers les bonnes équipes plus rapidement
Les macros et les documents d'aide sont sous-utilisés	Copilot les rend visibles et faciles à utiliser
Les temps de réponse restent lents, même sur des problèmes simples	Le temps de première réponse diminue sans ajouter de personnel
Les agents se sentent coincés dans un travail répétitif	Les agents se concentrent sur les escalades et les cas particuliers

Chapitre 5.3 : Ce que disent les vraies équipes  

Vous avez vu les fonctionnalités, les cas d'utilisation et les flux de travail. Maintenant, voici ce qui compte vraiment. Ce sont de vraies critiques d'utilisateurs qui ont intégré l'IA Zendesk dans des environnements de support en direct.

Les retours proviennent de sources publiques comme Capterra et SoftwareReviews. Certains sont positifs. D'autres sont critiques. Tout cela reflète ce que les équipes vivent réellement lorsqu'elles s'appuient sur l'IA Zendesk dans le support quotidien.

Retour des utilisateurs sur l'IA Zendesk

"C'est assez mauvais honnêtement. Nous avons essayé pendant 30 jours, et le modèle d'intention n'est pas conçu pour toutes les entreprises. Et c'est cher. Nous vérifions maintenant ultimate ou Jochem.ai. La seule chose qui a bien fonctionné était la fonction de transcription pour Zendesk talk. Cela devrait être une fonctionnalité par défaut dans Zendesk professionnel."
— Utilisateur Reddit
Source : Reddit

"Zendesk semble être dans le même bateau, acquérant des entreprises et intégrant l'IA là où elle le peut. Mais j'ai du mal à m'y habituer et à le rendre utile. Mais quand je regarde certaines autres alternatives à ZD, elles se sont beaucoup mieux intégrées à l'IA et ont fait de tout cela une partie de l'interface."
— Utilisateur Reddit
Source : Reddit

"Certains utilisateurs trouvent que les fonctionnalités avancées sont complexes et notent que la plateforme peut ne pas être idéale pour les petites entreprises en raison des coûts plus élevés et des courbes d'apprentissage abruptes."
— Blog Desku
Source : Desku

"Zendesk, malgré avoir reçu le plus grand nombre d'avis avec 422, a la note moyenne la plus basse de 1.58 et un nombre significativement plus élevé d'avis négatifs (354)."
— Competitors App
Source : Competitors App