Trop de tickets, pas assez de temps. C’est le même défi qui tourmente les équipes de support chaque jour depuis que quelqu’un travaille sur des tickets. Alors que le volume de tickets continue d’augmenter et que les attentes des clients grandissent en parallèle, les méthodes traditionnelles peinent à suivre.
L’automatisation des flux de travail alimentée par l’IA change cela. Au lieu de s’appuyer sur des règles rigides “si-alors”, l’IA peut analyser le contexte, apprendre des interactions passées et s’adapter en temps réel—aidant les équipes à résoudre les tickets plus rapidement, réduire le travail manuel et améliorer l’efficacité.
Selon Zendesk, 65% des leaders CX considèrent désormais l’IA comme une nécessité stratégique, preuve que l’automatisation en conjonction avec l’intelligence artificielle est la voie de l’avenir. Des plateformes comme eesel AI s’intègrent parfaitement avec Zendesk, réduisant les temps de réponse jusqu’à 50% grâce à l’automatisation pilotée par l’IA sans le coût élevé des solutions IA natives.
Dans ce guide, nous explorerons cinq exemples concrets de la façon dont l’IA transforme l’automatisation des flux de travail Zendesk, aidant les équipes de support à travailler plus intelligemment, pas plus durement.
Qu’est-ce que l’automatisation des flux de travail par l’IA dans Zendesk ?
L’automatisation des flux de travail par l’IA dans Zendesk transforme les processus de support traditionnels en combinant l’intelligence artificielle avec des flux de travail automatisés pour créer des systèmes plus intelligents et adaptatifs. Contrairement aux automatisations standard qui suivent des règles rigides “si-alors”, les flux de travail alimentés par l’IA peuvent comprendre le contexte, apprendre des modèles et prendre des décisions intelligentes sur la gestion de différents scénarios.
Pour comprendre comment fonctionne l’automatisation des flux de travail par l’IA en pratique, examinons ses composants techniques principaux :
- Capacités de traitement du langage naturel qui analysent le contenu des tickets pour déterminer l’intention du client et extraire les informations clés pour une résolution plus rapide
- Algorithmes avancés d’apprentissage automatique qui améliorent continuellement la précision du routage et les suggestions de réponse en apprenant des modèles de gestion des tickets passés de votre équipe
- Cadre d’intégration transparent qui se connecte avec les macros Zendesk existantes et les règles commerciales tout en maintenant la cohérence des flux de travail
- Orchestration intelligente des API qui extrait automatiquement les données client pertinentes et le contexte des systèmes connectés
Ce système de flux de travail intelligent offre de multiples avantages. Tout d’abord, il catégorise et dirige automatiquement les tickets en fonction du contenu et de l’urgence, ce qui signifie que les tickets les plus critiques sont vus et traités en premier. Il génère également des réponses contextuellement pertinentes en exploitant votre base de connaissances, garantissant que l’information est toujours exacte. Le flux de travail aide à identifier les opportunités d’optimisation des processus, rendant tout changement de processus plus facile à repérer et à mettre à jour. Un autre avantage est qu’il fournit aux agents des suggestions intelligentes pour les aider à rédiger des réponses plus rapidement. Enfin, il aide à faire évoluer les opérations de support sans augmenter proportionnellement les effectifs, permettant une gestion budgétaire plus efficace. Des solutions comme eesel AI améliorent encore ces capacités en fournissant à la fois une gestion automatisée des tickets et une assistance alimentée par l’IA pour votre équipe de support.
Automatisation des flux de travail par l’IA : 5 exemples concrets
L’IA transforme la manière dont les équipes de support exploitent l’automatisation des flux de travail, offrant des améliorations mesurables en termes d’efficacité et de satisfaction client. Explorons cinq exemples puissants qui montrent comment l’IA améliore les opérations de support.
1. Automatisation par l’IA dans le commerce électronique
Les entreprises de commerce électronique traitent des milliers de demandes de clients chaque jour, allant du suivi des commandes aux retours. Sans automatisation par l’IA, les équipes de support peuvent être submergées, entraînant des temps de réponse plus lents et des clients frustrés.
Un excellent exemple de cela est Helthjem, un service de livraison de nourriture qui a automatisé ses mises à jour de statut de commande pour réduire les demandes des clients. En faisant cela, l’entreprise a considérablement amélioré les temps de réponse et la satisfaction client, entraînant une augmentation de 25% de la valeur moyenne des commandes (AOV).
L’automatisation par l’IA aide en extrayant les détails des commandes en temps réel à partir de plateformes comme Shopify et WooCommerce, garantissant que les clients reçoivent des mises à jour précises sans besoin d’intervention manuelle. Elle rationalise également l’organisation des demandes, permettant aux équipes de résoudre les problèmes plus rapidement et plus efficacement. En réduisant le fardeau des tâches répétitives, les équipes de support peuvent se concentrer sur des problèmes plus complexes, améliorant ainsi l’expérience client globale.
2. Automatisation de l’IA dans le secteur de la santé
Gérer la planification des patients, la facturation et la mise à jour des dossiers médicaux est un défi majeur pour les prestataires de soins de santé. Les retards dans ces domaines peuvent entraîner des rendez-vous manqués, des goulots d’étranglement administratifs et des inefficacités qui affectent à la fois le personnel et les soins aux patients.
Un exemple parfait de l’amélioration des flux de travail dans le secteur de la santé grâce à l’automatisation est la manière dont les outils de planification pilotés par l’IA ont transformé la gestion des rendez-vous des patients. Les hôpitaux et cliniques qui intègrent des systèmes de planification automatisés ont réduit les taux de non-présentation jusqu’à 38% en envoyant des rappels en temps opportun et en optimisant les créneaux horaires. Cela garantit que les patients reçoivent des soins sans retards inutiles tout en réduisant la charge du personnel administratif.
Au-delà de la planification, l’automatisation par l’IA joue également un rôle crucial dans la documentation médicale et la facturation. La saisie manuelle de données dans les dossiers de santé électroniques (DSE) est chronophage et sujette aux erreurs. L’automatisation de ces tâches par une IA intelligente garantit des dossiers patients précis et à jour, réduisant ainsi la probabilité d’informations mal classées ou de traitements retardés. De plus, les solutions de facturation automatisées aident à prévenir les erreurs de codage et à rationaliser le traitement des réclamations, conduisant à des remboursements plus rapides et à moins de refus de réclamations.
3. Automatisation de l’IA dans la finance et la banque
Les banques et les institutions financières traitent quotidiennement d’énormes volumes de transactions, ce qui rend la détection des fraudes et la gestion des risques des préoccupations critiques. Les méthodes traditionnelles ont souvent du mal à suivre la vitesse et la complexité des menaces financières modernes, entraînant des retards, des erreurs et des potentielles violations de sécurité.
Un exemple concret d’amélioration des flux de travail financiers grâce à l’automatisation de l’IA est illustré par les banques utilisant des systèmes d’IA pour surveiller les transactions en temps réel. Selon les données d’IBM, les adopteurs matures de l’IA dans la finance constatent une réduction de 43 % des soldes irrécouvrables et un cycle de clôture mensuelle 33 % plus rapide. En automatisant la détection des fraudes et la surveillance de la conformité, les banques peuvent rapidement signaler les activités suspectes et prévenir les pertes financières.
L’automatisation de l’IA aide en analysant instantanément les modèles de transactions, en identifiant les anomalies et en déclenchant des alertes pour les fraudes potentielles. Elle rationalise également les rapports de conformité, garantissant que les institutions financières respectent les exigences réglementaires sans le fardeau du traitement manuel des données.
4. Automatisation par l’IA dans le voyage et l’hôtellerie
Gérer les réservations, les demandes des clients et les prix manuellement ralentit les entreprises de voyage. De nombreux hôtels utilisent désormais l’automatisation pour rationaliser les opérations et améliorer la qualité du service.
Marriott International personnalise les expériences des clients en automatisant les préférences de chambre et les demandes de service. Hilton Worldwide utilise la tarification automatisée pour ajuster les tarifs en fonction de la demande, maximisant ainsi les revenus. Avec 50% des hôteliers s’appuyant sur l’automatisation pour réduire les coûts, il est clair que l’efficacité est une priorité.
5. Automatisation de l’IA dans les télécommunications
Les fournisseurs de télécommunications sont sous pression croissante pour améliorer l’expérience client, rationaliser les opérations et maintenir des réseaux fiables. Avec plus de 5 milliards de clients dans le monde, les entreprises de télécommunications se tournent vers l’automatisation alimentée par l’IA pour suivre la demande. Selon le rapport 2024 de NVIDIA, 90 % des entreprises de télécommunications utilisent désormais l’IA d’une manière ou d’une autre, avec 48 % testant des solutions d’IA et 41 % les déployant activement.
L’une des plus grandes applications de l’IA dans les télécommunications est l’automatisation du support client. Des entreprises comme NVIDIA aident les fournisseurs de télécommunications à mettre en œuvre des assistants virtuels alimentés par l’IA générative qui résolvent instantanément les problèmes courants des clients. Cela réduit les temps d’attente et améliore l’engagement, avec 57 % des fournisseurs de télécommunications utilisant l’IA générative pour améliorer les interactions de support.
La fiabilité du réseau est un autre point clé. Les entreprises de télécommunications utilisent la maintenance prédictive pilotée par l’IA pour anticiper les problèmes potentiels avant que des pannes de réseau ne se produisent, réduisant ainsi les temps d’arrêt et prévenant les perturbations coûteuses. En analysant des ensembles de données massifs en temps réel, l’IA assure une prestation de service fluide et optimise les performances du réseau.
Pourquoi eesel AI est une meilleure alternative à Zendesk AI
eesel AI s’intègre parfaitement avec Zendesk, améliorant l’automatisation des flux de travail sans le coût élevé des solutions AI natives de Zendesk. Contrairement à l’automatisation traditionnelle, il utilise le traitement du langage naturel pour analyser les tickets, l’apprentissage automatique pour affiner les réponses, et l’orchestration intelligente des API pour extraire les données client pertinentes. Cela permet une résolution plus rapide des tickets, un routage plus intelligent et une efficacité de support améliorée, réduisant les temps de réponse jusqu’à 50%. En combinant une AI avancée avec une intégration facile, eesel AI offre une alternative puissante et économique aux outils AI intégrés de Zendesk, permettant aux entreprises de toutes tailles de se développer sans rencontrer de problèmes financiers.
Choisissez une AI plus intelligente pour l’automatisation de vos flux de travail
En fin de compte, l’automatisation des flux de travail par AI n’est plus un luxe mais une nécessité pour les équipes de support modernes confrontées à des volumes de tickets croissants et à des attentes client en hausse. Avec des solutions pilotées par AI, les entreprises peuvent rationaliser leurs opérations, améliorer les temps de réponse et réduire les charges de travail manuelles sans compromettre la qualité. Bien que Zendesk offre des capacités AI, des solutions tierces comme eesel AI fournissent une alternative plus économique et flexible, offrant une automatisation avancée à une fraction du prix. En adoptant l’automatisation pilotée par AI, les équipes de support peuvent se concentrer sur des interactions significatives, améliorer l’efficacité et se développer sans les frais généraux des modèles de support traditionnels.
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