Scénario 58: Orienter les réclamations selon leur sujet et le sentiment exprimé

Pour qui et dans quelle situation

Zeynep, responsable du service client d’une entreprise de commerce en ligne à Konya, souhaite distinguer les demandes de livraison, de retour, de paiement et de panne, et orienter les clients mécontents vers la file d’attente appropriée.

Comment procède-t-on aujourd’hui

Le conseiller remplit manuellement les champs de sujet et de priorité ; Zeynep exporte le rapport, regroupe manuellement les réclamations et les transmet aux équipes.

Comment procéder avec l’IA

1. Activez les classifications Intelligent Triage dans Zendesk avec votre administrateur. Le système peut enrichir les nouveaux tickets avec des champs tels que le sujet ou l’intention, le sentiment, la langue et les entités. [106]
2. Si certaines intentions prédéfinies ne conviennent pas à votre entreprise, définissez des intentions personnalisées. Vous pouvez, par exemple, souhaiter suivre séparément les « livraisons endommagées » et les « livraisons en retard ». [106]
3. Utilisez ces champs dans les règles métier pour orienter les tickets hautement prioritaires ou rédigés dans une langue donnée vers la bonne file d’attente. Le champ de sentiment ne doit pas, à lui seul, déclencher une décision automatique de remboursement ou d’indemnisation.
4. Produisez un rapport de tendances à partir des champs des tickets. Permettez au conseiller de corriger la classification et l’étiquette de sentiment ; examinez chaque semaine un échantillon pour repérer les erreurs de routage.

Exemple de prompt

Examine les classifications des tickets sur la période {période}. Présente sous des rubriques distinctes le sujet le plus fréquent, les problèmes récurrents de produit ou de livraison, les cas présentant un risque émotionnel élevé et les exemples soupçonnés d’avoir été mal orientés. Appuie-toi uniquement sur les informations présentes dans les champs des tickets. Pour chaque recommandation, indique les identifiants des tickets à examiner ; si la cause racine n’est pas certaine, précise-le clairement.

Preuves et exemple réel

Zendesk explique comment classer les tickets selon le sujet, le sentiment, la langue et les entités, et comment utiliser ces champs dans les rapports, les tendances et les règles de routage et de priorité. Aucun cas d’entreprise indépendant n’a été trouvé. [106]

Points de vigilance

La classification n’est pas une vérité absolue. Compte tenu du contexte et des exemples d’intentions incorrectes dans la discussion du support Zendesk, prévoyez des corrections humaines et un contrôle par échantillonnage. Pour les agents d’entreprise, une vérification des sources est également nécessaire. [106] [108]

Sources de ce scénario

106. Automatically classifying tickets with intelligent triage (support.zendesk.com)
108. Knowledge sources summary (learn.microsoft.com)