La nouvelle normalité
La pandémie a accru la pression sur les fonctions de support des entreprises pour qu'elles changent et s'adaptent à la nouvelle normalité. Lorsque tout le monde est passé au travail à domicile en mars 2020, les DSI ont réalisé que les services d'assistance n'étaient pas prêts à faire face à la nouvelle normalité.
Lanouvelle normalité pour le support informatique est faite de flexibilité, de canal numérique, d'intelligence hybride et d'automatisation. Dans la nouvelle normalité, les employés ne travailleront plus 9/5, le millénaire n'utilisera pas le téléphone mais s'engagera plutôt avec le Service Desk via Slack ou Teams.
En fait, la lenteur du support informatique limite la productivité de votre personnel. Un employé soumet en moyenne 1,1 ticket informatique par mois, avec un temps d'attente typique de cinq heures avant qu'un agent ne voie le ticket, et de trois jours avant qu'il ne soit résolu. Plus de 30 % de ces tickets pourraient être entièrement résolus par l'IA.
Pourquoi mettre en place un agent virtuel ?
Dans la nouvelle normalité, les agents virtuels s'occuperont des tâches simples tandis que les agents résoudront les problèmes complexes. Les chatbots rationalisent les interactions entre les employés et les organisations de support interne.
Il peut résoudre les demandes et les tâches les plus courantes de vos utilisateurs, leur permettant d'obtenir une aide immédiate, de jour comme de nuit. En rendant votre chatbot disponible sur des canaux familiers tels que Microsoft® Teams ou Slack®, vous offrez aux utilisateurs un moyen pratique et accessible d'accomplir leur travail.
Un chatbot offre également une expérience personnalisée en appliquant et en mémorisant les informations de l'utilisateur au cours de la conversation.
Les tâches d'assistance que les chatbots peuvent effectuer sont notamment les suivantes
- Fournir des étapes de dépannage ("comment faire"), par exemple des étapes pour résoudre des problèmes de VPN ou de matériel.
- Interroger ou mettre à jour des enregistrements, par exemple vérifier l'état des incidents et ajouter des commentaires.
- Résoudre des problèmes en plusieurs étapes ou exécuter des flux de travail en plusieurs étapes, par exemple changer un mot de passe ou mettre à jour une adresse pour la paie.
L'automatisation de ces tâches de support avec un chatbot permet à vos agents de se concentrer sur des problèmes plus complexes et vous permet de faire évoluer votre organisation de support.
Qu'est-ce que l'agent virtuel Konverso ?
Dans le cadre de leur programme de transformation, nos clients ont une stratégie d'automatisation et veulent offrir une IA conversationnelle pour simplifier l'expérience utilisateur et stimuler la productivité de l'utilisateur final.
Nous fournissons à nos clients une plateforme conversationnelle avec un agent virtuel alimenté par l'IA et les données pour automatiser l'assistance à l'utilisateur final.
Konverso est la plateforme d'IA basée sur le cloud qui résout les problèmes et répond aux questions en ce moment même dans certaines des plus grandes entreprises du monde. Au lieu de suivre les problèmes, nous utilisons l'IA avancée pour les résoudre, instantanément sans l'intervention d'un agent.
Éléments clés de notre plateforme :
- Ouverte et sécurisée pour s'intégrer à l'ITSM, à la suite collaborative, aux systèmes de connaissance, à la RPA et plus encore.
- Expérience utilisateur transparente à travers les canaux (Teams, portail Slack Self-service) pour ravir les utilisateurs.
- Scénarios conversationnels pré-construits incluant des scénarios d'automatisation pour délivrer de la valeur plus rapidement.
- Intelligence prédictive qui exploite les données historiques du client et les combine avec notre apprentissage automatique pour regrouper, trier automatiquement et apprendre par similarité.
- Plateforme NO CODE évolutive permettant aux clients de créer et de déployer davantage de scénarios conversationnels dans toutes les fonctions (Service Desk, RH, juridique, DevOps).
- Analyse en temps réel pour les clients afin d'identifier où et quoi optimiser.
5 Meilleures pratiques
La configuration d'un chatbot doit répondre aux objectifs et aux avantages de votre entreprise, qu'il s'agisse de taux de déviation plus élevés, d'une plus grande productivité des employés ou d'un temps moyen de résolution (MTTR) plus rapide.
En suivant ces meilleures pratiques, vous vous assurez que la mise en œuvre de votre agent virtuel atteindra les objectifs commerciaux souhaités et maximisera l'adoption par vos utilisateurs.
Ces bonnes pratiques ont été identifiées et testées lors de multiples déploiements de Konverso Virtual Agent dans le monde entier.
Meilleure pratique 1 - Définissez vos objectifs
Les entreprises gèrent leur service desk avec des KPI très clairs tels que :
- Volume mensuel de tickets
- Temps de traitement des tickets par le Service Desk
- Temps moyen de résolution
Selon une étude MetricNet-DeepCoding, les indicateurs de performance se sont détériorés avec la pandémie. Le temps de résolution a augmenté, et le premier contact et la résolution de premier niveau ont diminué (de 78,2 % avant la pandémie à 71,5 % aujourd'hui). Par conséquent, le coût du service par ticket a également explosé (+30 %, de 20,44 $ à 26,51 $ par ticket).
Il est donc important de ne pas se lancer directement dans la configuration du chatbot le plus complet. La première chose à faire avant de configurer votre chatbot est de déterminer quels sont les avantages commerciaux souhaités.
Quels sont les résultats opérationnels que vous souhaitez obtenir ? Voici quelques exemples d'avantages pour lesquels les chatbots peuvent apporter des résultats :
- Réduire 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 d'un agent en direct, de sorte que les agents puissent se concentrer sur des tâches plus critiques.
- Fournir un libre-service exploitable 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ce qui améliore l'expérience et la satisfaction des employés.
Il est important de commencer par des buts et des objectifs clairs, puis de configurer un chatbot en ayant une idée précise de son champ d'action. Ces objectifs peuvent ensuite être mesurés à l'aide d'indicateurs tels que les économies de coûts, le taux de résolution et le CSAT.
Comment Konverso améliore cette meilleure pratique
Konverso propose une méthodologie unique pour aider ses clients. Nous commençons toujours par des ateliers pour comprendre la performance actuelle du Service Desk, puis nous définissons ensemble de nouveaux objectifs vers lesquels le Chatbot doit apporter une valeur nouvelle et supplémentaire.
Meilleure pratique 2 - Commencer avec un MVP et évoluer à partir de là
Configurer un chatbot qui réponde à tous les problèmes de votre organisation peut sembler décourageant au début. Il n'est pas nécessaire de répondre à toutes les demandes ou de créer une conversation pour chaque flux de travail.
20 % des incidents de votre organisation sont probablement à l'origine de 50 % des créations de tickets et des appels au support. Découvrez les 20 % les plus 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" (produit minimum viable) et optimisez à partir de là.
Mais surtout, commencez quelque part ! Créez une dynamique en expérimentant quelques scénarios conversationnels cruciaux susceptibles de générer le plus grand nombre de résolutions.
Une fois que vous aurez résolu les 20 % de problèmes les plus importants, vous pourrez appliquer ces enseignements et étendre l'empreinte de votre chatbot.
Notre conseil : lorsque les clients nous demandent combien de scénarios conversationnels il faut commencer, nous recommandons de commencer par 10 à 15 scénarios conversationnels. Les scénarios conversationnels prêts à l'emploi sont des workflows conversationnels préconstruits qui couvrent des cas d'utilisation critiques pour l'entreprise.
Comment Konverso améliore cette meilleure pratique :
Si vous souhaitez savoir quels sont les problèmes qui génèrent le plus d'incidents, vous pouvez utiliser la plateforme Konverso pour explorer vos données et appliquer des techniques de clustering qui trouveront des groupes de problèmes à fort volume et à fort impact. L'analyse de la mine d'or de données de votre organisation peut révéler des opportunités de détournement.
Vous pouvez ensuite appliquer ces opportunités à vos scénarios de conversation initiaux de l'agent virtuel pour les construire et les optimiser. Par exemple, vous pouvez trouver un groupe de réinitialisations de mots de passe ou de demandes de matériel qui ont un impact constant sur les agents en direct. Il s'agit là de flux de travail idéaux à automatiser avec l'agent virtuel.
Meilleure pratique 3 - Repensez votre stratégie de connaissance
Aujourd'hui, on attend des employés qu'ils soient de plus en plus autonomes pour trouver les connaissances dont ils ont besoin - comme changer leur arrière-plan virtuel sur Zoom ou dépanner les messages d'erreur sur Slack.
Les articles de la base de connaissances (KB) permettent aux employés de répondre rapidement à leurs questions informatiques urgentes, sans avoir à consulter le service desk.
Lesentreprises seront confrontées à différents défis en fonction de leur maturité numérique en ce qui concerne leurs connaissances. Certaines peuvent être au point zéro, tandis que d'autres peuvent avoir des milliers d'articles de connaissance dispersés dans de multiples référentiels.
Il est donc très important d'évaluer votre situation, vos forces et vos faiblesses afin de définir la meilleure stratégie en matière de connaissances.
Si nous prenons l'exemple d'une entreprise dont les connaissances sont éparpillées, il est difficile de trouver les réponses, car les systèmes de recherche ne comprennent pas ce dont les employés ont besoin. Même si les employés peuvent accéder à tous les articles de votre base de connaissances, 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", alors que la plupart des articles sont centrés sur des solutions techniques. Et comme les systèmes de recherche d'entreprise conventionnels reposent sur la correspondance de mots-clés, ils ne peuvent pas combler ce fossé.
Si nous prenons l'exemple d'une entreprise qui n'a pratiquement pas d'articles sur la connaissance, la question est de savoir par où commencer.
Notre conseiln° 1 : Si nous prenons l'exemple d'une entreprise qui n'a pratiquement pas d'articles de référence, notre recommandation est d'utiliser un outil de messagerie, tel que Slack ou Microsoft Teams, pour soutenir vos employés. Ce faisant, vous trouverez 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 n°2 : Si nous prenons l'exemple d'une entreprise dont les connaissances sont dispersées, la solution est une interface unique pour rechercher toutes les bases de données, quel que soit l'endroit où elles se trouvent. Cela permet aux créateurs de connaissances d'utiliser leurs outils préférés tout en conservant un endroit où les utilisateurs finaux peuvent effectuer leurs recherches. Idéalement, cette interface est accessible et sans friction.
Notre conseil n° 3 : un article de connaissance efficace permet aux employés de résoudre leurs problèmes informatiques sans avoir recours à des experts. Cependant, de nombreux articles sont structurés comme des manuels techniques, plutôt que comme des guides faciles à comprendre créés pour l'utilisateur final. Pour permettre aux employés non techniques de bénéficier d'un véritable libre-service, il faut placer les réponses au premier plan. Cela exige plus qu'un simple contenu. Il faut aussi une organisation claire, un minimum de jargon et se concentrer sur un seul sujet.
Notre conseil n° 4 : Il est probable que les équipes informatiques rédigent 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, car les réponses se trouvent déjà sur le web. Pour faire gagner du temps aux rédacteurs d'articles et éviter que votre KB 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 de multiples référentiels de connaissances tels que Confluence, SharePoint, ServiceNow, RightAnswers, Google Drive, mais aussi le Web. Il est facile de construire sur la plateforme Konverso un système de recommandation qui associe les symptômes de l'employé à la réponse exacte. En outre, notre plateforme dispose d'un module appelé Conversation training dans lequel vous pouvez intégrer vos sessions de chat en direct. À partir de là, vous pouvez commencer à créer des FAQ. La fonctionnalité FAQ de la plateforme vous permet de créer, de gérer et d'utiliser des connaissances précises.
Meilleure pratique 4 - Automatiser
Les clients ont une stratégie axée sur l'automatisation. Il est donc important de donner la priorité aux cas d'utilisation qui conduiront à l'automatisation. Il existe différentes possibilités d'automatisation à l'aide d'un chatbot et de l'apprentissage automatique.
Certains flux de travail conversationnels préconstruits permettent une automatisation maximale. Un agent virtuel vous aide par exemple à gérer les groupes Microsoft Office 365 en utilisant des actions dans les flux de conversation. Cela inclut la possibilité de créer un groupe Office 365, d'ajouter un utilisateur à un groupe Microsoft Office 365, de supprimer un utilisateur d'un groupe Microsoft Office 365 et d'obtenir les détails d'un groupe Microsoft Office 365.
Letriage automatisé est un autre scénario d'automatisation majeur pour les clients. La classification automatique ou 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. Elle fait généralement appel à l'apprentissage automatique. La classification fait référence à l'action de classer, c'est-à-dire de "déterminer des critères de classification, définir des classes".
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. Elle automatise les processus répétitifs et fastidieux de création, de classification et d'acheminement des tickets pour les agents. La classification soutient les équipes du service desk grâce à l'analyse historique des tickets. Il peut soit recommander une nouvelle classification, soit effectuer une classification automatique basée sur l'historique des tickets. Par exemple, certaines entreprises pourraient réduire les ressources allouées au support de niveau 0, qui consiste à qualifier les tickets et à les acheminer vers le meilleur groupe de résolution. La classification réduit le MTTR, les taux de rebond et les erreurs de classification des tickets.
Notre conseil n° 1 : évitez de créer des expériences de chatbot qui servent uniquement d'interface de recherche. Cela ne devrait pas être l'objectif de la conception d'un chatbot.
Notre conseil #2 : Dans le cadre de votre exercice d'exploration des données, sélectionnez un ou deux scénarios d'automatisation qui sont attrayants du point de vue de la valeur et réalisables (sécurité, API, performance, architecture).
Comment Konverso améliore cette meilleure pratique :
Le module d'intelligence prédictive de Konverso permet au client de mettre en œuvre plusieurs scénarios d'apprentissage automatique, y compris la classification. Konverso fournit également des scénarios conversationnels prêts à l'emploi qui couvrent certains des problèmes informatiques les plus urgents de votre organisation, qui peuvent être rapidement utilisés pour un délai de rentabilisation rapide. Vous pouvez les modifier si nécessaire pour les adapter à votre flux de travail personnalisé. Certains scénarios conversationnels comprennent déjà un appel préconstruit à un système tiers. Si vous créez votre propre flux de travail conversationnel, vous pouvez exploiter notre nœud API REST dans les scénarios conversationnels pour interagir avec des systèmes tiers.
Le module d'intelligence prédictive de Konverso permet au client de mettre en œuvre 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 en permanence l'utilisation et le succès de votre agent virtuel afin de pouvoir suivre son adoption et son utilité.
Commencez par identifier les indicateurs importants pour vous et votre organisation. Il peut s'agir de l'utilisation, des scores de rétroaction et du taux de résolution.
Créez ensuite un tableau de bord permettant de visualiser ces indicateurs. Vos indicateurs devraient vous permettre de savoir où vous concentrer et où améliorer l'expérience de votre chatbot.
Si ce n'est pas le cas, continuez à optimiser et à améliorer votre expérience. Enfin, envisagez de mesurer d'autres parties de votre organisation pour déterminer les domaines que votre agent virtuel peut automatiser et résoudre.
Par exemple, si vous constatez que votre organisation a régulièrement des incidents liés à des problèmes d'imprimante, envisagez de créer un flux conversationnel d'agent virtuel qui permette aux utilisateurs de s'occuper eux-mêmes de ce problème.
Vous pourrez alors mesurer l'efficacité de votre agent virtuel par la diminution (déviation) du nombre d'incidents déposés ou de demandes d'agents en direct.
Notre conseil: il est recommandé de mettre en place votre analyse conversationnelle dès le début. Il s'agit d'un moyen visuel et percutant de montrer aux principales parties prenantes les améliorations opérationnelles réalisées par votre agent virtuel.
Comment Konverso améliore cette meilleure pratique :
Konverso fournit un tableau de bord d'analyse conversationnelle prêt à l'emploi. Vous pouvez mesurer les utilisateurs, les conversations et le taux de résolution au fil du temps, pour ne citer que quelques exemples.
Résumé
Les clients qui ont une stratégie d'automatisation peuvent maintenant mettre en œuvre l'IA conversationnelle pour simplifier l'expérience utilisateur et stimuler la productivité de l'utilisateur final. Les agents virtuels peuvent désormaiscomprendre le langage unique du support informatique grâce à l'IA conversationnelle avancée, résoudre les problèmes informatiques de manière autonome et intercepter les demandes sur la plupart des canaux, y compris le chat et le portail. Les agents virtuels dotés d'IA peuvent faire une différence significative en termes d'efficacité opérationnelle, car plus de 30 % de ces tickets pourraient être entièrement résolus par l'IA.
Vous pouvez maintenant utiliser ces cinq meilleures pratiques comme feuille de route et comme rappel des bonnes pratiques de mise en œuvre.
