Les agents IA qui répondent à votre place au support client
Comment j’ai automatisé mon support client et divisé par 3 le temps de réponse du support
Cette newsletter est le début de votre aventure dans l'univers de l'IA. Chaque semaine, nous partageons une utilisation concrète expliquée simplement, avec sa méthode de mise en place et les bénéfices chiffrés, pour vous et vos équipes.
Bienvenue dans cette treizième édition de Préambule. Aujourd'hui, c'est Melvin qui prend la plume pour vous dévoiler comment j’ai automatisé le support client de mon organisme de formation et ce que nous déployons également chez d’autres clients.
Le support client occupe une place à part dans l’entreprise. D’un côté, il s’agit d’une fonction support : l’entreprise veut limiter au maximum le budget alloué à cette fonction. De l’autre, il s’agit parfois de la seule interaction réelle qu’aura un utilisateur avec nos équipes ou notre service. Elle impacte directement notre image de marque et mérite d’être irréprochable.
Un support professionnel, pédagogique et réactif rassure. Et pour cause, LiveMentor, organisme de formation reconnu en France, expliquait que la réactivité de l’équipe de formateurs est un critère de qualité d’expérience client qui a plus d’importance que le contenu des formations elles-mêmes ! Donc que le contenu de leurs propres produits !
Si gérer 100% du support reste un idéal difficile à atteindre, réduire de 30 à 70% le nombre de demandes entrantes avec des réponses générées par l’IA est un objectif possible pour de nombreuses entreprises.
Vous l’aurez compris, mettre des agents IA au support client fait partie du programme du jour !
Bonne lecture !
Temps de lecture : 6 min
Temps d’application : 15 min
ROI : Rentable en une semaine, si vous répondez à plus de 3 mails clients / semaineBénéfices additionnels :
meilleure image de marque,
meilleure réactivité,
meilleure qualité des réponses.
Vous découvrez Préambule et vous avez besoin de contexte ? Commencez par ces éditions :
Comprendre les processus d’un support client
Ping. Une nouvelle notification sur le mail support de l’entreprise.
Je dois m’interrompre 10 minutes pour y répondre et pour appliquer ce processus :
Et c’est ça 10 à 20 fois/jour. 1h30 à 3h pour répondre, auquel s’ajoute la perte de concentration liée à l’interruption. Pour un adulte qui travaille sur un sujet complexe, il faut compter environ 25 minutes pour se reconcentrer pleinement.
En bref, la perte de productivité est majeure.
Alors qu’on pourrait mettre de l’IA à différents niveaux :
Niveau 1 (pour moins de 500 sollicitations par mois) : construire un agent qui produit un brouillon de réponse à chaque sollicitation du support. On ouvre, on lit, on envoie. Dans 70% des cas, on envoie sans correction. Réduction du temps de traitement de 10 min à 30 secondes.
Niveau 2 (pour moins de 5000 sollicitations par mois) : construire un workflow qui inclut l’agent de niveau 1 et qui envoie directement la réponse si le sujet abordé n’est pas critique, sans la mettre en brouillon.
Niveau 3 (pour plus de 5000 sollicitations par mois) : compléter le workflow en récupérant les derniers échanges via le CRM pour avoir le contexte du client et un agent qui enrichit lui-même la base de connaissances en cas d’erreur.
Explorons ensemble le niveau 1 et discutons du niveau 2 pour la suite.
Construire une base de connaissance
Les agents IA ont besoin de deux composantes pour travailler : des connaissances pour comprendre le contexte de leur travail, des outils pour répondre.
Dans le cas de notre agent de support client, voici une liste de sources à réunir qui le rendront pertinent :
Dans le cas de Dust, on évitera les captures d’écran qui ne sont pas exploitables en base de données. On privilégiera le texte, au sein de Google Doc par exemple.
Pour enrichir automatiquement ces connaissances, on pourrait penser à un autre agent qui reprend une conversation qui n’a pas trouvé de réponse satisfaisante avec l’IA, qui récupère la réponse humaine pour enrichir automatiquement la documentation…
Par exemple : il vous manquait des informations dans la documentation produit pour répondre à une question grâce à l’IA. En deux clics, la documentation est mise à jour dans la base de connaissances en fonction des échanges avec le support grâce à un autre agent spécialisé.
Mais ça, c’est du knowledge management et ce sera l’objet d’un autre agent et d’une autre newsletter !
L’agent support client : nous y sommes !
Les points importants d’un agent support
Les points importants à la création :
Qu’il garde une posture professionnelle, quel que soit le ton du client,
Qu’il sache quand escalader vers un humain,
Qu’il sache où chercher les informations et qu’il n’invente pas de réponses,
Qu’il clarifie si la demande est ambiguë,
Qu’il propose des solutions claires et actionnables.
À l’usage, que vous répondiez via une boîte mail ou sur un outil de support Helpdesk comme Intercom, je vous conseille d’utiliser l’extension Chrome de Dust qui facilitera votre navigation et la réactivité dans vos réponses.
Il n’a pas besoin d’outils supplémentaires comme la recherche web. Il n’a besoin que de connaissances. C’est plutôt basique, pourtant, beaucoup d’entreprises n’ont pas encore ce niveau 1 et répondent encore à la main.
Construire son agent support
Allons dans l’interface Dust pour créer votre agent de support client. Si vous ne savez plus comment faire, je vous renvoie à cette édition.
Pour créer le prompt, deux solutions :
en téléchargeant un exemplaire de prompt d’agent de support à remplir vous-même
en décrivant ce que vous souhaitez faire à promptwriter, ce qui est important pour vous, en mettant les documents de la base de connaissances en pièce jointe et en vous laissant guider
Dans la partie Instructions, où vous mettrez le prompt, vous avez le choix du niveau de créativité. Pour s’assurer que l’IA n’invente rien, nous la mettrons sur “Deterministic”. Par défaut, elle est sur “Balanced”, elle peut donc également consulter sa base d’entraînement pour répondre… et donc inventer des réponses.
Ensuite, il vous reste à connecter votre base de connaissances dans la partie Knowledge avec la fonction Search. Si vous ne savez plus comment faire, vous pouvez regarder le tuto de cette édition. Puis donnez un nom à votre agent, et le tour est joué !
Tester l’agent en conditions réelles
Comme tout agent, il y aura une période d’ajustement. Si la qualité des réponses de l’agent n’est pas bonne, c’est que la base de connaissances n’est pas à jour. Si le format ou la posture de l’agent n’est pas bonne, c’est que votre prompt est à revoir.
Au bout de quelques tests, vous aurez un agent opérationnel.
Pour vous en servir au quotidien, le plus simple est de télécharger l’extension Dust, cliquer sur “ajouter le texte” et appeler votre agent pour avoir une réponse prête en quelques secondes.
En pratique, une fois l’extension téléchargée et ouverte, elle ressemble à un encart qui s’ouvre sur le côté droit de votre navigateur avec une zone de conversation, comme sur le site Dust. Les 2 boutons à gauche de “Send” en forme de “feuille” et “d’appareil photo” servent à faire une capture du texte de la page de navigation ou une capture d’écran pour les ajouter à conversation en cours. Et c’est très pratique !
Si vous êtes sur un mail de support sur votre messagerie, une fois que vous avez cliqué sur la “feuille”, le texte du mail est ajouté à la conversation et vous pouvez appeler votre agent dans la conversation pour répondre ensuite par rapport à ce texte, cliquez sur “Send” et avoir une réponse exploitable en retour pour le support :
Et la suite ? L’automatisation avancée !
Vous avez donné des centaines de questions à votre agent et ses réponses sont si satisfaisantes qu’il pourrait travailler sans vous ?
Super, c’est qu’il est temps de l’intégrer dans une automatisation plus complète avec Make ou n8n pour répondre automatiquement à votre support.
Voici comment cela fonctionnerait :
Vous recevez un mail/message chat
L’agent analyse et choisit si une réponse doit être apportée par l’IA ou la conversation doit être transférée à un humain, selon des critères définis à l’avance:
Si la réponse est faite par un humain, alors on peut avoir un brouillon IA de message en attente + une notification à l’humain.
Si la réponse est faite par l’IA, alors on envoie automatiquement la réponse en quelques minutes avec la possibilité de demander à parler à un humain pour l’utilisateur.
Dans tous les cas, l’historique des échanges est stocké pour permettre :
d’analyser les données régulièrement et de transférer les synthèses aux équipes,
d’enrichir la base de données dans le futur avec les conversations qui n’ont pas trouvé de réponses.
Plusieurs bénéfices majeurs supplémentaires :
le support devient un maillon indispensable de la boucle de feedback dans l’entreprise. Chaque département reste informé des questions utilisateurs et donc des retours terrains qui le concernent chaque mois.
Si beaucoup de questions marketing → effort à faire sur les prochaines campagnes sur la pédagogie.
Si beaucoup de questions produit → éclaircir les guides, notices, features.
Si beaucoup de questions sur le prix → éclaircir les moyens de paiement, les arguments, la valeur apportée par le produit.
les questions posées + la documentation existante permettent de construire une documentation exhaustive et idéale pour faciliter la création des prochaines campagnes marketing, le design de nouveaux produits, les stratégies commerciales futures. Vous savez ce qui est important pour les utilisateurs et vous capitalisez sur votre travail.
le support devient un atout au service de l’image de marque et des ventes : réactif, avec des réponses complètes, professionnelles, l’expérience utilisateur devient si bonne que vous participez à construire une bonne réputation.
Alors, vous vous lancez ?
J’espère que cette édition vous a plu ! Si vous avez des questions, laissez un petit commentaire.
Si vous souhaitez aller plus loin et découvrir comment nous pouvons vous accompagner dans le déploiement de l'IA au sein de votre entreprise, c'est par ici.
À la semaine prochaine,
Melvin
PS : Si vous avez aimé cette édition, laissez un petit like juste en dessous, ça nous fait toujours plaisir.
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Génial !! Beaucoup de travail préparatoire d enrichissement de base de données avant ( beaucoup d'exemples de mails donc avant beaucoup de réponses à faire par un humain). Merci