Réduction du volume de tickets : la devise du self-service

Forrester Research prévoit que le self-service sera la tendance la plus importante du service client ces prochaines années car les clients se tournent de plus en plus vers l’auto-assistance. Pourquoi cette préférence ? Parce que c’est généralement la façon la plus rapide et la plus simple de résoudre leurs problèmes : ils n’ont pas besoin de contacter un agent et peuvent y accéder à tout moment. Cet accès « n’importe où n’importe quand » est probablement le facteur le plus important… nous vivons désormais dans un monde mobile multi-écran et multi-canal. C’est une excellente nouvelle pour les entreprises car avec le self-service, le volume de tickets chute et les clients choisissent de s’auto-assister plutôt que de contacter le service client.

Vous avez peut-être déjà beaucoup investi dans la création d’une base de connaissances facilement accessible sur le Web et sur les appareils mobiles, mais même si vous faites de votre mieux pour diriger vos clients vers les ressources d’auto-assistance, vous avez encore souvent besoin que les clients prennent la peine de rechercher et d’utiliser ces ressources. Il est toujours possible de faire mieux et aujourd’hui, les nouvelles technologies et les nouveaux outils vous permettent d’y parvenir et de hisser le self-service à la première place, ce qui améliore considérablement votre taux de réduction du nombre de tickets.

Grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, vous pouvez désormais automatiser bon nombre des interactions avec les clients les plus simples et les plus fréquentes. Ainsi, les clients n’ont plus besoin de déployer le moindre effort pour trouver et utiliser ce contenu et les agents peuvent se consacrer aux problèmes d’assistance plus compliqués. Le self-service booste la satisfaction client et génère des économies conséquentes.

Le seul problème, et c’est peut-être pour cela que certaines entreprises hésitent à l’adopter, est que c’est une forme de service client indirecte. Il est difficile de prouver qu’un Centre d’aide regorgeant de contenu de self-service de qualité évite que les clients ne contactent l’assistance, créent des tickets et aient besoin de parler aux agents. Nous savons que c’est le cas, nous disposons d’un certain nombre de mesures qui montrent l’efficacité du self-service, mais il est difficile de démontrer l’effet direct sur la file d’attente de tickets et la satisfaction client. Mais les choses sont en train de changer.

Le succès est au rendez-vous, mais difficile à prouver
Pour moi, le self-service a toujours été la tendance du service client la plus importante. J’ai commencé à travailler chez Zendesk début 2011 et mon rôle était de créer la base de connaissances et de développer le canal de self-service pour les clients de Zendesk. Au fil des années, mon équipe d’auteurs a publié des centaines d’articles et de guides et a accompli des progrès constants en vue du premier jalon que nous nous étions fixé : un million de consultations par mois.

Il nous a fallu deux ans pour atteindre cet objectif. Cela nous a valu les félicitations du PDG et une tasse portant le hashtag #OMGMONFORUMAETEVU1000000DEFOIS que nous a offert le vice-président de notre organisation. Nous ne suivions pas seulement le nombre total de consultations mensuelles, mais c’était la mesure la plus importante et cet accomplissement nous a donc fait un plaisir immense. Mais est-ce que cela a suffi pour prouver l’efficacité du canal de self-service ? Pas pour moi et probablement pas pour vous non plus.

Comment mesurons-nous le self-service ?
Les mesures du self-service que nous suivons nous aident à savoir quel contenu créer et sa qualité et les interactions des clients avec ce contenu, ce qui est loin d’être négligeable. Mais elles ne nous aident pas à prouver le rapport direct entre l’utilisation du Centre d’aide et la réduction du volume de tickets. Voici les mesures que nous utilisons :

Consultations et interactions
Ce sont les mesures typiques pour les performances du Centre d’aide (ou de n’importe quel autre site Web) : le nombre de consultations, de visiteurs uniques et les mesures des interactions comme la durée moyenne d’une session, le taux de rebond, etc. Les mesures Google Analytics typiques qui aident à déterminer si vos clients trouvent et utilisent votre contenu, et s’il leur est utile. De ce point de vue, ce sont des mesures très utiles. Pour en savoir plus au sujet de ces mesures, vous pouvez lire ces quatre articles, en commençant par Google Analytics et Centre d’aide – Partie 1 : poser les bonnes questions.

Activités et interactions de la communauté
Pour nous, une autre mesure du succès importante était la taille et le dynamisme de notre communauté d’utilisateurs. Nous voulions que notre Centre d’aide soit la ressource principale pour nos clients, que ce soit pour trouver les informations que nous leur y fournissons ou pour échanger avec d’autres clients, partager leur expertise et apprendre les uns des autres.

Google Analytics peut vous aider à mesurer certaines des activités de votre communauté, mais c’est là que des liens plus directs avec le workflow d’assistance sont vraiment utiles. Dans Zendesk Support, les rapports sur le Centre d’aide sont divisés en deux parties : base de connaissances et communauté. Pour ces deux éléments, vous pouvez suivre le nombre de publications, les consultations, les votes positifs, les abonnements et les commentaires. C’est à vous de choisir les objectifs que vous vous fixez, mais ils doivent être nombreux et vous devez les suivre sur le long terme.

Recherche
Dans l’onglet des rapports de Zendesk Support, vous trouverez aussi des données sur les recherches effectuées par les utilisateurs dans le Centre d’aide. Le rapport inclut le nombre de recherches sans résultats (aucun article contenant les mots-clés) et les recherches qui n’ont pas généré de clics sur les articles existants. La première mesure peut vous aider à déterminer les articles que vous devez créer et la deuxième à résoudre les problèmes de facilité d’utilisation de votre contenu (l’absence de clics peut signifier que les titres des articles ne sont pas assez descriptifs ou n’utilisent pas les mêmes mots que les utilisateurs). Vous pouvez aussi voir le nombre de tickets créés après une recherche. Enfin, des données sur l’impact du self-service sur la file d’attente des tickets, cette fois-ci un impact négatif puisqu’il s’agit des tickets créés et non des tickets évités.

Score du self-service
Alors que les mesures ci-dessus fournissent des informations sur les performances ou la qualité de votre contenu de self-service, le score du self-service essaie de mesurer l’impact de votre Centre d’aide en tant que canal d’assistance, s’il aide vos clients à résoudre leurs problèmes et s’il évite qu’ils envoient des demandes d’assistance qui doivent ensuite être traitées par les agents.

Pour déterminer votre score du self-service, utilisez cette formule :

score du self-service = nombre total d’utilisateurs de votre ou de vos Centres d’aide/nombre total de tickets envoyés par les utilisateurs

Cela vous donne un rapport, par exemple 4:1, qui signifie que sur 4 clients ayant essayé de résoudre leur problème avec le self-service, 1 a envoyé une demande d’assistance. (Pour en savoir plus sur le score du self-service, vous pouvez aussi consulter l’article mentionné ci-dessus).

Le score du self-service est très utile car il permet de créer des références pour la réduction du volume de tickets et ainsi de comparer le taux de réduction d’un mois à l’autre.

À un moment, chez Zendesk, nous avons atteint un rapport de 40:1 : c’était excellent pour les rapports que j’envoyais à la direction et cela a peut-être contribué à ma promotion, mais je n’étais pas satisfait car cela ne suffisait pas pour montrer le véritable impact de notre canal de self-service sur la réduction du nombre de tickets créés. Nous avions seulement le bénéfice du doute.

Mais alors, comment nous rapprocher de données plus réalistes ? Avec les nouvelles technologies, bien sûr.

Introduction de l’intelligence artificielle dans le self-service : ce sont les agents et les robots qui seront le moteur de la prochaine phase du self-service

L’avenir du self-service dépend d’une alliance réussie entre humains et nouvelles technologies, de leur collaboration pour permettre aux clients de s’auto-assister. Aujourd’hui, nous pouvons non seulement exploiter l’intelligence artificielle et l’automatisation pour présenter du contenu à nos clients, mais nous pouvons aussi établir le lien direct entre l’utilisation de ce contenu et la résolution des problèmes d’assistance. Nous disposons enfin des données dont nous avions toujours rêvé !

Cela a été rendu possible par les nouvelles technologies de self-service comme Answer Bot, qui est inclus dans Zendesk Guide. Regardons comment ça marche.

En s’appuyant sur l’apprentissage détaillé et le traitement du langage naturel, Answer Bot analyse le texte de l’e-mail du client, puis lui répond en suggérant des articles du Centre d’aide pouvant l’aider à résoudre son problème tout seul.

La demande par e-mail du client a bien sûr créé un ticket et il doit être clos. La réponse automatisée d’Answer Bot fournit au client les informations pour l’aider à résoudre son problème et lui permet de clore le ticket tout seul, avant d’être contacté par un agent. S’il ne ferme pas le ticket, un agent le contactera et s’en chargera.

Pour moi, ce qui est le plus important, c’est qu’il est ensuite possible de créer des rapports sur ces résolutions de ticket par le biais du self-service.

Avec Answer Bot, le self-service est un canal d’assistance bien mieux intégré. Nous pouvons enfin montrer son impact direct sur la file d’attente des tickets et sur la satisfaction client, et présenter les données qui prouvent son efficacité. Nous pourrons bientôt le faire pour de nombreux canaux d’assistance, ce qui nous offrira une visibilité multicanal encore plus complète sur l’impact du self-service.

Bien sûr, les clients continueront d’utiliser le self-service de façons déconnectées et impossibles à suivre pour l’analyse de la réduction du volume de tickets, mais ce n’est pas grave. Ce qui compte, c’est que le self-service aide nos clients à résoudre leurs problèmes, même si cela n’est pas toujours quantifiable.

Découvrez comment fournir une expérience de self-service d’exception, lisez 6 conseils pour un Centre d’aide d’excellence

Anton de Young est un écrivain et photographe reconnu. Il a longtemps travaillé chez Zendesk et y a créé les équipes chargées de la formation et de l’éducation des clients. En tant que directeur du marketing, il a ensuite lancé le programme et la série d’événements de leadership du service client Zendesk, avant de contribuer à leur élargissement et à la naissance du site Web et des événements Relate. Anton, qui travaille désormais à son compte, habite à Lisbonne, d’où il adore explorer le monde. Suivez-le sur Twitter : @antondeyoung.