Outcome AI™ Platform : de meilleurs résultats à chaque point de contact

À l’heure où le consensus était de juger les IA dans le service client sur le nombre de conversations déviées, nous soutenions déjà que seules les résolutions générées étaient un indicateur fiable. Cette approche d’évaluation est depuis devenue la norme et, l’an passé, Zendesk a résolu plus de 4,5 milliards de requêtes pour ses clients.

Mais résolution ne rime pas toujours avec solution.

Aujourd’hui, de nouveaux standards se dessinent dans notre secteur. Derrière un ticket fermé peut se cacher un client déçu ou un employé qui n’a toujours pas accès à ses outils de travail. Et ce décalage n’échappe pas aux clients : 88 % d’entre eux déclarent que la qualité du service influence fortement leurs décisions d’achat et 83 % jugent que l’expérience client reste bien en deçà de leurs attentes.

Ce constat est aussi partagé par les responsables CX, qui affirment à 79 % que les mesures traditionnelles ne suffisent pas à comprendre l’étendue de l’impact d’un service piloté par l’IA. Le nombre de tickets clos par l’IA n’est plus pertinent. Ce qui compte, c’est le résultat concret généré par son action : un client fidélisé, une commande finalisée ou une recrue opérationnelle dès son premier jour.

Un service de confiance à chaque point de contact

Les employés confient toujours plus de tâches aux outils d’IA comme ChatGPT, Claude et Copilote, et cette tendance se retrouve en dehors du bureau avec les assistants IA personnels, que près des deux tiers des consommateurs utilisent davantage qu’il y a un an. Bientôt, ces outils leur serviront aussi à contacter votre assistance.

Pour le service client, il est indispensable de répondre présent sur ces nouveaux canaux. Les équipes doivent avoir accès à Zendesk dans les outils qu’elles utilisent déjà, et les assistants IA des clients doivent pouvoir facilement vous trouver. 

« Chez Zendesk, nous préparons ce changement en transformant le service client pour aller à la rencontre des utilisateurs et assurer le même niveau de confiance à chaque point d’accès à l’assistance. Pour nous, c’est le remaniement le plus passionnant que notre secteur ait connu ces dix dernières années. »  — Ram Sangireddy, vice-président des produits et de l’ingénierie

C’est précisément ce que permet Zendesk Bridge, conçu pour rendre les outils spécialisés, le contexte et les agents IA de Zendesk à accessibles aux agents, aux applications et aux outils que les clients et les employés utilisent déjà. Résultat ? Il devient possible pour un agent d’enquêter sur un problème de paiement dans ChatGPT ou Claude à partir d’un ticket Zendesk, pour un client de recevoir l’aide d’un agent IA dans une application personnalisée, ou encore pour un employé d’avoir la réponse à ses questions d’onboarding dans Microsoft Copilot.

Bridge garantit aussi un contrôle rigoureux : les administrateurs choisissent les agents qui peuvent se connecter, les personnes qui peuvent les utiliser et les actions qu’ils peuvent réaliser. Les permissions utilisateur existantes continuent de s’appliquer et vos équipes peuvent voir tout l’historique des agents. 

L’Open Service Directory étend cette même relation de confiance aux assistants IA personnels en leur permettant d’identifier les points de contact vérifiés des entreprises. Les marques valident elles-mêmes leur fiche et les assistants compatibles peuvent, sous réserve d’autorisation, aiguiller les clients vers les canaux d’aide officiels. Résultat ? Au lieu d’écumer les résultats de recherche pour trouver à qui s’adresser, les clients ont accès au bon interlocuteur sans effort.

Des agents conçus pour aller au bout des choses

L’accès n’est que le point de départ : le vrai défi est d’aboutir à une solution concrète. Une réponse qui exige encore d’obtenir des approbations, de jongler entre plusieurs outils ou de coordonner les prochaines étapes ne résout qu’une partie du problème. C’est la différence entre une résolution et un résultat.

Cet enjeu prend tout son sens dans le service aux employés, où une demande d’accès à un logiciel ou une attestation d’emploi peut impliquer des politiques, des approbations et des dossiers répartis entre trois services : Informatique, RH et Finances. Les agents IA dédiés à l’assistance interne, alimentés par des flux d’action avancés, sont capables de coordonner ces étapes entre les systèmes connectés. Par exemple, si un collaborateur émet une demande d’accès dans Slack, l’agent la transmet pour lui au bon approbateur et exécute les prochaines étapes à sa place : il n’a rien à chercher.

« Tout le temps que les employés passent à obtenir une approbation et à parcourir les systèmes internes les détourne de leur cœur de métier. L’expérience collaborateur agentique promet moins de frictions pour les employés et plus de temps pour les tâches qui comptent »  — Shashi Upadhyay, président des produits, de l’ingénierie et de l’IA

Et les premiers résultats démontrent la puissance de travail des agents IA pour le service aux employés. En seulement deux mois d’utilisation, 300 clients ont exécuté 9 millions de workflows. Un volume d’opérations qui, selon les estimations de Zendesk, représentent pas moins de 750 000 heures de travail manuel.  

Le même principe s’applique au service client. Les retours, les remboursements et les questions de facturation reposent sur des politiques et des systèmes distincts, et les organisations peuvent compter sur les connaissances spécialisées des agents sectoriels pour répondre à leurs besoins, mais aussi sur Agent Builder pour créer des agents personnalisés adaptés à leurs workflows et à leurs exceptions.

Et quand une conversation passe des canaux digitaux au téléphone, les agents IA vocaux peuvent conserver tout son contexte. Grâce à la traduction en temps réel et aux relances proactives, les clients peuvent poursuivre leurs échanges sans avoir à tout reprendre de zéro.

Ce n’est pas le nombre de tickets traités qui fait le succès d’un agent, mais sa capacité à livrer aux clients et aux employés le résultat recherché avec moins d’attente, moins de transferts et moins d’efforts. 

Améliorez les résultats en continu

Les résultats peuvent vous livrer des enseignements précieux. Vous devez impérativement les saisir. L’IA gère toujours plus d’interactions d’assistance, et les tendances qui s’en dégagent permettent aux équipes d’identifier les points de blocage qui subsistent dans les processus. Des contacts répétés peuvent indiquer que la première réponse n’a pas permis de résoudre le problème. Des questions restées sans réponse peuvent révéler des lacunes dans les connaissances disponibles. Les escalades peuvent mettre en lumière une politique trop complexe. Dans le service client comme dans le service aux employés, ces signaux aident les équipes à identifier les obstacles persistants.

Grâce aux capacités d’amélioration autonome de Zendesk, les équipes peuvent utiliser ces informations pour optimiser leur service. Les analyses agentiques mettent en lumière les points à corriger et le copilote administrateur les aide à traduire les enseignements en changements concrets. Depuis le Launchpad, elles peuvent aussi tirer des opportunités d’automatisation des conversations passées, générer des connaissances et des procédures, et tester les agents IA avant leur mise en service. Les simulations indiquent les domaines où les agents brillent et ceux où ils doivent être améliorés, tandis que les tests A/B permettent de comparer des versions pour déterminer celles qui donnent de meilleurs résultats.

Les responsables examinent et approuvent les modifications avant leur déploiement. Les équipes peuvent ensuite mesurer leur impact et identifier les lacunes qui subsistent grâce au score de qualité. 

L’amélioration suit une boucle de rétroaction continue : identifier les tendances, ajuster les pratiques, tester les changements et évaluer leur impact. Les équipes peuvent pour cela suivre des indicateurs comme les prises de contact répétées, la vitesse de résolution et l’évolution du score de qualité.

Mesurez la valeur à partir des résultats

Les tarifs facturés aux entreprises doivent refléter la qualité des résultats. Un modèle par licence remplit difficilement cette promesse, en particulier lorsqu’une requête implique des personnes extérieures aux équipes CX.

La

tarification basée sur les résultats facture uniquement les tâches réellement accomplies par l’IA, sans se soucier du nombre de personnes impliquées. Comme l’explique Lucy Field, vice-présidente produit :  « Ce modèle donne à nos clients plus de liberté pour automatiser avec l’IA et mobiliser davantage de collaborateurs dans la résolution des requêtes. Un nombre illimité de licences et un budget flexible à allouer aux résultats aident les équipes à résoudre les problèmes à leur manière, avec la visibilité et les garde-fous dont elles ont besoin pour garder le contrôle. »

Les dépenses sont reliées à deux types de résultats : les résultats conversationnels, lorsqu’un problème est traité avec succès dans le cadre d’une interaction avec le client, et les résultats d’IA opérationnelle, lorsqu’un workflow automatisé aboutit dans les systèmes de l’entreprise.

Ce modèle s’appuie sur une expérience concrète : deux années de déploiement auprès des entreprises, des centaines de clients utilisant l’IA et des milliards d’opérations automatisées. À mesure que les logiciels traitent des tâches plus complexes, leur mode de facturation doit refléter le travail réellement accompli à sa juste valeur.

Le résultat est l’expérience

La véritable valeur de l’IA réside dans sa capacité à livrer les résultats recherchés à ses utilisateurs.

C’est pour cela que nous avons conçu l’Outcome AI™ Platform. Bridge permet à l’IA de répondre présent sur tous les points de contact. Les agents spécialisés prennent en charge des tâches plus approfondies et plus complexes. Les capacités d’amélioration autonome de Zendesk tirent des leçons de chaque résultat pour améliorer les suivants.

Nous avons contribué à faire des résolutions une norme pour l’IA dans le service client. À présent, nous plaçons la barre encore plus haut.