11 min read

Les 5 meilleures pratiques pour un agent virtuel très efficace

19 août 2021 11:06:55

La pandémie a accru la pression sur les fonctions de support d’entreprise pour qu’elles s’adaptent à la nouvelle normalité

Introduction

La nouvelle normalité

La pandémie a accru la pression sur les fonctions de support d’entreprise pour qu’elles s’adaptent à la nouvelle normalité. Lorsque les entreprises ont mis leurs collaborateurs en télétravail en mars 2020, les DSI ont compris que le service desk n’était pas prêt à ce changement et devait évoluer.

L’avenir pour le support aux utilisateurs est fait de flexibilité, de canaux digitaux, d’intelligence hybride et d’automatisation. Les collaborateurs ne travailleront plus de 9 à 17h, les millennials n’utiliseront pas le téléphone mais contacteront plutôt le support IT via Slack ou Microsoft Teams.

En fait, la lenteur du support informatique limite la productivité des collaborateurs. Un collaborateur soumet, en moyenne, 1,1 ticket informatique par mois, avec un temps d’attente moyen de 5 heures avant qu’un agent ne prenne en considération le ticket et de 3 jours avant qu’il ne soit résolu.

Plus de 30% de ces tickets pourraient être entièrement résolus par l’IA.

Pourquoi implémenter un agent virtuel

Dans la nouvelle normalité, les agents virtuels s’attaqueront à des tâches simples tandis que les agents résoudront des problèmes complexes. Les Chatbots rationalisent les interactions entre les collaborateurs et les organisations de support internes. Ils peuvent résoudre les demandes et les tâches les plus courantes de vos utilisateurs, leur permettant d’obtenir une aide immédiate, de jour comme de nuit. Rendre votre Chatbot disponible sur des canaux tels que Microsoft® Teams ou Slack® offre aux utilisateurs un moyen pratique et accessible d’effectuer leur travail.

Un Chatbot offre également une expérience personnalisée en appliquant et en mémorisant les informations de l’utilisateur pendant la conversation

Un Chatbot offre également une expérience personnalisée en appliquant et en mémorisant les informations de l’utilisateur pendant la conversation.

Les tâches de support que les Chatbots peuvent effectuer sont les suivantes :

  • Fournir des étapes de dépannage («comment faire»), par exemple, des étapes pour résoudre les problèmes VPN ou matériels.
  • Interroger ou mettre à jour les tickets, par exemple, vérifier l’état des incidents et ajouter des commentaires.
  • Résolution de problèmes en plusieurs étapes ou exécution de workflow en plusieurs étapes, par exemple, modification d’un mot de passe ou mise à jour d’une adresse pour la paie. 

L’automatisation de ces tâches de support avec un Chatbot libère vos agents pour qu’ils se concentrent sur des problèmes utilisateur plus complexes et vous permet de faire évoluer votre organisation de support.

Qu’est-ce que l’Agent Virtuel de Konverso

Dans le cadre de leur programme de transformation, nos clients ont une stratégie d’automatisation et ils veulent offrir une IA conversationnelle pour simplifier l’expérience utilisateur et augmenter la productivité de l’utilisateur final.

Nous fournissons à nos clients une plate-forme conversationnelle avec un agent virtuel alimenté par l’IA et les données pour automatiser le support de l’utilisateur final.

Konverso est la plate-forme d’IA basée sur le cloud qui résout les problèmes et répond aux questions des utilisateurs dans certaines des plus grandes entreprises du monde. Nous utilisons une IA avancée pour résoudre les problèmes, instantanément sans intervention d’agents humains.

Éléments clés de notre plateforme :

  • Ouverte et sécurisée pour s’intégrer aux ITSM, aux suites collaboratives, aux bases de connaissances, aux RPA et plus encore.
  • Une expérience utilisateur transparente sur tous les canaux (Microsoft Teams, Portail libre-service, Slack) pour ravir les utilisateurs.
  • Scénarios conversationnels prédéfinis, y compris des scénarios d’automatisation pour offrir de la valeur plus rapidement.
  • Intelligence prédictive qui exploite les données historiques des clients et les combine avec notre Machine Learning pour identifier des patterns, trier automatiquement et apprendre par similarité.
  • Évolutivité Sans code, pour permettra aux clients de créer et de déployer plus de scénarios conversationnels (Service Desk, RH, juridique, DevOps).
  • Analyse en temps réel pour les clients afin d’identifier où et quoi optimiser.

5 Bonnes pratiques

La configuration d’un Chatbot doit répondre aux objectifs de votre entreprise, qu’il s’agisse d’un nombre de tickets moins élevé, d’une plus grande productivité des collaborateurs ou d’un délai de résolution (MTTR) plus rapide.

Suivre ces bonnes pratiques maximisera vos chances d’atteindre vos objectifs souhaités et une adoption élevée avec vos utilisateurs.

Ces meilleures pratiques ont été identifiées et testées grâce à plusieurs déploiements de l’agent virtuel de Konverso dans des entreprises de tailles variées.

Bonne pratique 1 – Définissez vos objectifs

Les entreprises gèrent leur support aux utilisateurs avec des indicateurs de performance clés très clairs tels que :

  • Volume mensuel de tickets
  • Temps de traitement des tickets du centre de service
  • Temps moyen de résolution

Selon une étude MetricNet-DeepCoding, les KPI se sont détériorés avec la pandémie. Le temps de résolution a augmenté, et la résolution au premier contact et de premier niveau ont diminué (de 78,2% avant la pandémie à 71,5% maintenant). Par conséquent, le coût du service par ticket a également explosé (+30%, passant de 20,44 $ à 26,51 $ par ticket).

Par conséquent, il est important de ne pas se lancer directement dans la configuration du Chatbot le plus complet

Par conséquent, il est important de ne pas se lancer directement dans la configuration du Chatbot le plus complet. La première chose à considérer avant de configurer votre Chatbot est de déterminer quels sont les objectifs souhaités.

Quels sont les résultats opérationnels que vous souhaitez atteindre ? Voici quelques exemples d’avantages où les Chatbots peuvent fournir des résultats :

  • Réduisez le volume de courriels et d’appels, ce qui permet aux organisations d’économiser du temps et de l’argent.
  • Dévier et résoudre les problèmes courants avant l’intervention de l’agent du support en direct, afin que ce dernier puisse se concentrer sur des tâches plus critiques.
  • Fournir un libre-service exploitable 24/7, améliorant l’expérience et la satisfaction des collaborateurs.

Il est important de commencer par des buts et des objectifs clairs, puis de commencer à configurer un Chatbot avec une idée claire de la portée du Chatbot. Ces objectifs peuvent ensuite être mesurables avec des indicateurs s tels que les économies de coûts, le taux de résolution et le CSAT.

Comment Konverso améliore cette meilleure pratique

Konverso fournit une méthodologie unique pour aider ses clients. Nous commençons toujours par des ateliers pour comprendre les performances actuelles du Service Desk, puis nous définissons conjointement de nouvelles cibles pour lesquelles le Chatbot devra apporter sa contribution à la création de valeur.

Konverso fournit une méthodologie unique pour aider ses clients

Bonne pratique 2 – Commencez avec un MVP et grandissez à partir de là

La configuration d’un Chatbot qui résout tous les problèmes de votre organisation peut sembler intimidante au premier abord. Il n’est pas nécessaire de répondre à chaque demande ou de créer une conversation pour chaque processus de diagnostic résolution.

20 % des incidents de votre organisation sont probablement à l’origine de 50 % des créations de tickets et des appels au support. Identifiez le top 20% des incidents problématiques de votre organisation et concentrez-vous sur la création d’excellentes conversations pour résoudre ces problèmes. Pensez d’abord à créer une liste de scénarios conversationnels «MVP» (Minimum Viable Product) et optimisez à partir de là.

Mais surtout, commencez quelque part ! Générez un élan en expérimentant quelques scénarios conversationnels cruciaux qui ont le potentiel de générer le plus de résolutions.

Une fois que vous avez réussi à traiter 20% des problèmes, vous pouvez appliquer ces apprentissages et étendre davantage l’empreinte de votre Chatbot.

Notre conseil : Lorsque les clients nous demandent combien de scénarios conversationnels pour commencer, nous vous recommandons de commencer par 10-15 scénarios conversationnels. Les scénarios conversationnels sont des cas d’usage métiers prédéfinis qui couvrent certains cas d’utilisation critiques pour l’entreprise.

Comment Konverso améliore cette meilleure pratique :

Si vous êtes curieux de savoir quels problèmes génèrent le plus d’incidents, vous pouvez tirer parti de la plateforme Konverso pour explorer vos données et appliquer des techniques de clustering qui trouveront des regroupements de problèmes à volumes élevés et percutants. L’analyse de la mine d’or de données de votre organisation pourrait faire apparaître des opportunités de déflexion.

Vous pouvez ensuite appliquer ces opportunités à vos scénarios conversationnels d’agent virtuel initiaux pour créer et optimiser. Par exemple, vous pouvez trouver un cluster de réinitialisations de mot de passe ou de demandes matérielles qui ont un impact constant sur les agents. Il s’agirait de flux idéaux à automatiser avec l’agent virtuel.

Bonne Pratique 3 – Repensez votre stratégie de gestion des connaissances

On s’attend à ce que les collaborateurs d’aujourd’hui soient de plus en plus autonomes pour trouver les connaissances dont ils ont besoin, comme changer leur arrière-plan virtuel sur Zoom ou résoudre les messages d’erreur sur Slack.

Les articles de la base de connaissances (KB) permettent aux collaborateurs de répondre rapidement à leurs problèmes informatiques urgents, sans consulter le centre de service.

Les entreprises seront confrontées à différents défis en fonction de leur maturité numérique en ce qui concerne leurs connaissances. Certains peuvent être au point zéro tandis que d’autres peuvent avoir des milliers d’articles de connaissances dispersés dans plusieurs référentiels.

Il est donc très important d’évaluer où vous en êtes, quelles sont vos forces et vos faiblesses pour définir la meilleure stratégie de connaissance.

Si nous prenons l’exemple d’une entreprise qui a des connaissances partout, alors trouver ces réponses est un défi car les moteurs de recherche ne parviennent pas à comprendre ce dont les collaborateurs ont besoin. Même lorsque les collaborateurs peuvent accéder à tous les articles de votre base de connaissances, bon nombre de leurs questions restent sans réponse. En effet, les utilisateurs ont tendance à décrire les symptômes superficiels de leurs problèmes, comme «l’écran de mon ordinateur portable est devenu bleu», tandis que la plupart des articles sont centrés sur des solutions techniques. Et parce que les systèmes de recherche d’entreprise conventionnels reposent sur des mots clés correspondants, ils ne peuvent pas combler cet écart.

Si nous prenons l’exemple d’une entreprise qui n’a presque pas d’articles de connaissance, la question est de savoir par où commencer.

Notre conseil #1 : Si nous prenons l’exemple d’une entreprise qui n’a presque pas d’articles de la base de connaissances, notre recommandation est d’utiliser un outil de messagerie, tel que Slack ou Microsoft Teams pour prendre en charge vos collaborateurs. Ce faisant, vous commencerez à générer des données sur les questions fréquentes et les meilleures réponses pour résoudre les incidents. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour alimenter le moteur de votre Chatbot.

Notre conseil #2 : Si nous prenons l’exemple d’une entreprise qui a des connaissances partout, la solution est une interface unique pour rechercher toutes les KB, quel que soit leur localisation (interne ou externe). Cela permet aux créateurs de connaissances d’utiliser leurs outils préférés tout en conservant un endroit de choix pour les utilisateurs finaux à rechercher. Idéalement, cette interface est accessible et sans friction.

Notre conseil # 3 : Un article de connaissances efficace permet aux collaborateurs de résoudre leurs problèmes informatiques sans avoir à solliciter les experts. Cependant, de nombreux articles sont structurés comme des manuels techniques, plutôt que des guides faciles à comprendre créés pour l’utilisateur final. L’autonomisation d’un véritable libre-service pour les collaborateurs non techniques implique de placer les réponses au premier plan. Cela nécessite plus que du contenu. Cela nécessite également une organisation claire, un minimum de jargon et une concentration sur un seul sujet.

Notre conseil # 4: Il y a de fortes chances que les équipes informatiques écrivent et mettent constamment à jour des articles sur des outils tiers tels que Microsoft Outlook et Zoom. Mais ces efforts finissent par faire double emploi parce que les réponses sont déjà sur le web. Pour gagner du temps pour les rédacteurs d’articles et éviter que votre base de connaissances ne soit obsolète, incorporez des sources externes crédibles sous forme de liens ou de références

Comment Konverso améliore cette bonne pratique

La plateforme de Konverso comprend des connecteurs prédéfinis vers plusieurs référentiels de connaissances tels que Confluence, SharePoint, ServiceNow, RightAnswers, Google Drive mais aussi le Web. Il est facile de construire sur la plate-forme Konverso un système de recommandation qui fera correspondre les symptômes des collaborateurs à la réponse exacte. De plus, notre plateforme dispose d’un module appelé «Entraînement des Conversations» où vous pouvez intégrer vos sessions de chat en direct. À partir de ceux-ci, vous pouvez commencer à créer des FAQ. La fonctionnalité FAQ de la plate-forme vous permet de créer, de gérer et d’utiliser des connaissances précises.

Bonne pratique 4 – Automatisez

Les entreprises ont une stratégie d’automatisation. Il est donc important de hiérarchiser les cas d’utilisation qui entraîneront l’automatisation. Il existe différentes possibilités d’automatiser l’utilisation du Chatbot et de l’apprentissage automatique.

Certains workflows conversationnels prédéfinis permettent une automatisation maximale. Un agent virtuel vous aide par exemple à gérer les groupes Microsoft Office 365 à l’aide d’actions dans les flux de conversations. Cela inclut cette capacité à créer un Groupe Office 365, à ajouter ou retirer un Utilisateur à Groupe Microsoft Office 365, obtenir les détails d’un Groupe Microsoft Office 365.

Le triage automatisé est un autre scénario d’automatisation majeur pour les clients. La classification automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique des objets. Elle consiste à attribuer une classe ou une catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, sur la base de données statistiques. Le triage utilise couramment l’apprentissage automatique. La classification fait référence à l’action de classer donc de «déterminer les critères de classification, définir les classes».

La classification soutient les équipes de centre de services grâce à l’analyse des tickets historiques

Dans le domaine du Service Desk, la classification fournit des modèles prédictifs qui recommandent et catégorisent automatiquement les champs critiques (catégorie, priorité...) pour les utilisateurs ou les agents. Il automatise les processus répétitifs et chronophages de création, de classification et de routage des tickets pour les agents. La classification soutient les équipes de centre de services grâce à l’analyse des tickets historiques. Il peut soit recommander une nouvelle classification, soit effectuer une classification automatique en fonction des tickets historiques. Par exemple, certaines entreprises pourraient réduire les ressources allouées au support de niveau 0 qui consistent à qualifier les tickets et à acheminer les tickets vers le meilleur groupe de résolution. La classification réduit le MTTR, les taux de rebond et la classification erronée des tickets.

Notre conseil #1: Évitez de créer des expériences de Chatbot qui ne servent que d’interface de recherche. Cela ne devrait pas être un objectif de conception de Chatbot.

Notre conseil #2 : Dans le cadre de votre exercice d’exploration de données, sélectionnez un ou deux scénarios d’automatisation attrayants du point de vue de la valeur et réalisables (sécurité, API, performances, architecture).

Comment Konverso améliore cette bonne pratique :

Le module d’intelligence prédictive de Konverso permet au client d’implémenter plusieurs scénarios d’apprentissage automatique, y compris la classification. Konverso fournit également des scénarios conversationnels Out of the box qui couvrent certains des problèmes informatiques les plus urgents de votre organisation et qui peuvent être utilisés pour apporter rapidement de la valeur. Vous pouvez les modifier si nécessaire pour les adapter à votre workflow personnalisé. Certains des scénarios conversationnels incluent déjà un appel prédéfini vers un système tiers. Si vous créez votre propre workflow conversationnel, vous pouvez tirer parti de notre fonction d’API REST pour interagir avec des systèmes tiers.

Le module d’intelligence prédictive Konverso permet au client d’implémenter plusieurs scénarios d’apprentissage automatique, y compris la classification.

Meilleure pratique 5 – Mesurer et optimiser

Vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne mesurez pas. Votre organisation doit mesurer de manière cohérente l’utilisation et le succès de votre agent virtuel afin que vous puissiez suivre l’adoption et l’utilité.

Tout d’abord, identifiez les indicateurs importants à suivre pour vous et votre organisation. Cela peut inclure par exemple l’utilisation, les scores de commentaires et le taux de résolution.

Ensuite, créez un tableau de bord pour visualiser vos métriques. Vos métriques devraient être en mesure de vous informer sur où vous concentrer et où améliorer votre expérience de Chatbot. Enfin, envisagez de mesurer d’autres parties de votre organisation pour déterminer les domaines que votre agent virtuel pourrait automatiser.

Par exemple, si vous constatez que votre organisation a constamment des incidents pour des problèmes d’imprimante, envisagez de créer un workflow conversationnel d’agent virtuel qui permet aux utilisateurs de se servir en libre-service sur ce problème.

Ensuite, vous pouvez mesurer l’efficacité de votre agent virtuel par la diminution (déflexion) du nombre d’incidents déposés ou de demandes d’agent en direct.

Notre conseil: Il est recommandé de configurer vos Analytics tôt dans votre projet. Il s’agit d’un moyen visuel percutant pour montrer aux principales parties prenantes les améliorations opérationnelles obtenues par votre agent virtuel.

Il est recommandé de configurer vos Analytics tôt dans votre projet

Comment Konverso améliore cette bonne pratique:

Konverso fournit des tableaux de bord d’analyse conversationnelle prêts à l’emploi et personnalisables. Vous pouvez mesurer les utilisateurs, les conversations, les niveaux de satisfaction pour ne citer que quelques exemples.

En résumé

Les entreprises qui ont une stratégie d’automatisation peuvent désormais mettre en œuvre une IA conversationnelle pour simplifier l’expérience utilisateur et augmenter la productivité de l’utilisateur final. L’agent virtuel peut désormais comprendre le langage spécifique du support informatique avec une IA conversationnelle avancée, et résoudre les problèmes informatiques de manière autonome et traiter les demandes sur la plupart des canaux, y compris le chat et le portail. Les agents virtuels alimentés par l’IA peuvent faire une différence significative dans l’efficacité opérationnelle. Plus de 30% de ces tickets pourraient être entièrement résolus par l’IA.

Vous pouvez maintenant vous servir de ces cinq bonnes pratiques comme feuille de route pour mettre en œuvre un agent conversationnel efficace.

Topics: Service Desk
Bertrand Lafforgue

Written by Bertrand Lafforgue

Bertrand has co-founded Konverso where he leads strategy, sales, partnerships and business development. Konverso has developed a vertical chatbot powered by artificial intelligence to augment the Service Desk team to better support millions of employees everyday.