On trouve partout des conseils génériques sur l’IA appliquée au service client. Mettez en place un chatbot. Commencez par traiter les demandes à faible risque. Entraînez-le à partir de votre FAQ. Ce sont des points de départ raisonnables si vous gérez le service client d’une entreprise de logiciels. Ces conseils n’ont toutefois pas été rédigés à l’intention des vendeurs qui doivent gérer simultanément le délai de réponse de 24 heures imposé par Amazon, le Centre de résolution d’eBay et Shopify, où un message automatisé inapproprié peut vous coûter votre statut de compte, et pas seulement un avis négatif.
Ces neuf bonnes pratiques s’adressent spécifiquement aux vendeurs des places de marché en ligne qui adoptent l’IA dans leurs opérations d’assistance. Chacune d’entre elles fait l’objet d’une étape de configuration dans eDesk.
TL;DR
- Les bonnes pratiques générales en matière d’IA ne tiennent pas compte des accords de niveau de service (SLA) des places de marché, des règles spécifiques à chaque canal ni des risques liés à la santé du compte.
- Ces neuf bonnes pratiques s’adressent aux vendeurs assurant le service client sur Amazon, eBay, Shopify et Walmart.
- L’ordre des étapes est important : formation, calibrage, puis automatisation.
- Chaque pratique comprend une étape de configuration spécifique dans eDesk.
1. Entraînez votre IA sur vos 20 types de tickets les plus courants avant de mettre en place toute automatisation
L’IA effectue ses classifications en fonction des données sur lesquelles elle a été entraînée. Si vous la mettez en production avec des données d’entraînement génériques issues du domaine de l’informatique, sur une file d’attente basée sur Amazon WISMO et les litiges liés aux retours sur eBay, elle produira des classifications erronées dès le premier jour.
Dans eDesk : Exportez vos tickets des 90 derniers jours, triez-les par volume, identifiez vos 20 principaux types de tickets, puis constituez un ensemble d’apprentissage pour Ava à partir d’exemples réels résolus dans chaque catégorie avant d’activer la classification automatique sur l’un d’entre eux.
2. Définissez des seuils de réponse automatique différents par canal, et non par sujet
La politique d’Amazon exigence de réponse dans les 24 heures s’applique tous les jours, y compris le week-end. Le délai de résolution d’eBay est différent. Shopify n’impose aucun accord de niveau de service (SLA). Appliquer le même seuil sur tous les canaux revient soit à sur-automatiser là où vous disposez d’une certaine flexibilité, soit à sous-automatiser sur Amazon, où le non-respect d’un délai déclenche un signal d’alerte concernant la santé du compte.
Dans eDesk : Créez des règles d’automatisation spécifiques à chaque canal. Amazon WISMO : configurez Ava pour qu’elle réponde dans un délai de deux heures. Demandes Shopify : commencez par Agent-Assist, effectuez un suivi pendant 30 jours, puis envisagez le passage à HandsFree. Veillez à bien distinguer les règles par canal des règles par sujet.
3. Ne laissez jamais l’IA envoyer des excuses sans qu’un humain ne les ait préalablement relues
Les excuses automatisées présentent deux risques spécifiques. Premièrement, elles peuvent constituer un aveu de responsabilité dans une situation où celle-ci est véritablement contestée (retard du transporteur, retour dû à une erreur du client, problème d’adresse). Deuxièmement, sur Amazon, des excuses automatisées envoyées dans le cadre d’un litige en cours peuvent être considérées comme un aveu lors de l’examen d’une réclamation « A à Z ». Le gain d’efficacité obtenu sur ce type de demande ne compense pas les inconvénients.
Dans eDesk : Marquez tous les messages contenant des mots déclencheurs d’excuses (« désolé », « je m’excuse », « c’est ma faute », « nous sommes désolés ») comme étant réservés à l’assistance par un agent. Pas de traitement automatisé pour cette catégorie, en aucun cas.
4. Bloquer totalement l’automatisation des types de requêtes susceptibles d’affecter la santé du compte
Les avis de suspension, les lettres de rejet de paiement, les réponses aux réclamations « A à Z » et les signaux de fraude nécessitent une rédaction entièrement humaine, et non la simple révision d’un brouillon généré par l’IA. Une réponse automatisée à un avertissement de suspension, dont le ton serait inapproprié ou qui contiendrait des informations erronées, peut transformer une situation réversible en une situation définitive.
Dans eDesk : Créez une liste de mots-clés d’exclusion qui redirige les demandes vers un agent senior sans aucune intervention d’Ava : « suspension », « A à Z », « réclamation », « rejet de débit », « compte à risque », « violation des conditions générales ». Passez cette liste en revue chaque trimestre et ajoutez-y de nouveaux termes déclencheurs à mesure qu’ils apparaissent dans votre file d’attente.
5. Utilisez Agent-Assist pendant 30 jours avant d’activer HandsFree sur un flux quelconque
C’est l’étape la plus souvent négligée et celle qui est à l’origine du plus grand nombre d’incidents. Les vendeurs activent la fonctionnalité HandsFree sur un type de requête pour lequel ils n’ont pas effectué de calibrage ; un lot de réponses erronées est alors envoyé, ce qui entraîne un pic d’escalades ou l’envoi d’une notification « Amazon Account Health » la semaine suivante. La période d’« Agent-Assist » de 30 jours a justement pour but de détecter ce problème avant qu’il ne se produise.
Dans eDesk : Commencez chaque nouveau type de requête dans Agent-Assist et passez en revue les brouillons chaque semaine. Au bout de 30 jours, vérifiez un indicateur : le client a-t-il envoyé un message de suivi dans les 24 heures ? Si cela se produit dans plus de 15 % des cas, poursuivez le réglage avant d’activer HandsFree.
6. Connectez les données en temps réel relatives aux commandes avant d’activer toute réponse WISMO automatisée
Une IA qui ne dispose pas de données en temps réel sur les commandes fournit des réponses types. Une réponse type à la question « Où en est ma commande ? » n’est pas de l’automatisation, c’est un retard qui confirme au client que personne n’a vérifié sa commande. Sur Amazon, une réponse vague envoyée dans le délai de 24 heures est considérée comme transmise, mais elle sape immédiatement la confiance.
Dans eDesk : Avant d’activer toute automatisation WISMO, vérifiez l’état de l’intégration pour chaque place de marché dans le panneau d’intégrations d’eDesk. Lancez un ticket de test par canal et assurez-vous que le brouillon généré par l’IA contient une référence de commande réelle, et non un espace réservé.
7. Utilisez la détection des sentiments pour identifier rapidement les clients dont la situation s’aggrave
Les clients sur le point d’initier un retour, de laisser un avis négatif ou de déposer une réclamation « A à Z » le laissent presque toujours entrevoir dans le ton de leur message. Un message de relance agacé, un « C’est mon troisième message », un « Je veux un remboursement ». La détection des sentiments par IA repère ces signaux en temps réel. Intervenir à ce stade coûte moins cher que de gérer l’escalade par la suite.
Dans eDesk : Activez le routage par escalade en fonction du sentiment dans Ava. Acheminez tout message présentant un signal de sentiment négatif vers une file d’attente réservée aux agents seniors avec un objectif de réponse prioritaire, quel que soit le type de ticket d’origine.
8. Consultez votre journal d’automatisation chaque semaine pendant les 90 premiers jours
Les 90 premiers jours constituent une phase de mise au point, et non la fin du déploiement. Les analyses hebdomadaires des journaux effectuées pendant cette période permettent de détecter les erreurs de classification, les réponses non conformes à la politique et les cas limites avant qu’ils ne deviennent des tendances. Les vendeurs qui effectuent ces analyses mensuellement découvrent généralement les problèmes six semaines plus tard que ceux qui les effectuent chaque semaine.
Dans eDesk : Extrayez le rapport hebdomadaire sur l’automatisation depuis le tableau de bord Ava. Signalez tout ticket résolu automatiquement suivi d’une réponse du client dans les 24 heures, puis réintégrez ces cas dans l’ensemble de formation.
9. Demandes de réexamen des autorisations en cas de confirmation de livraison et de signaux indiquant qu’aucun problème n’a été détecté
Les demandes d’avis envoyées à la suite d’un retard de livraison ou d’une réclamation en cours nuisent à votre note de vendeur. Un client déjà frustré par un colis en retard, à qui l’on demande ensuite de laisser un avis, devient hostile.
Dans eDesk : Configurez l’automatisation des demandes d’avis de manière à ce qu’elle ne se déclenche que lorsque les trois conditions sont remplies. Pour les commandes Amazon, utilisez l’intégration native « Demander un avis » intégrée à eDesk. Celle-ci envoie la demande via le système agréé par Amazon et respecte automatiquement les directives de sollicitation d’avis de ce dernier.
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Pour les vendeurs qui mettent en place leur infrastructure d’automatisation, le guide sur l’automatisation du service client dans le commerce électronique couvre l’ensemble du processus. Le analyse du logiciel d’assistance par agent IA explique les critères à prendre en compte lors du choix d’une plateforme. L’ guide sur les plateformes de service client pour le commerce électronique couvre l’ensemble de cette catégorie.
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FAQ
Quelles sont les meilleures pratiques en matière d’IA pour le service client dans le commerce électronique ?
Les bonnes pratiques en matière d’IA pour le service client dans le commerce électronique correspondent aux règles de configuration qui déterminent la manière dont l’IA traite les demandes d’assistance en toute sécurité sur l’ensemble des canaux des places de marché. Voici les principales recommandations pour les vendeurs sur les places de marché : formez l’IA sur vos types de tickets réels avant d’activer l’automatisation, définissez des seuils de réponse par canal en fonction des exigences de leur SLA, empêchez l’IA d’envoyer des excuses ou de traiter les demandes relatives à l’état du compte sans vérification humaine, et connectez les données de commande en temps réel avant d’activer l’automatisation WISMO.
L’IA devrait-elle répondre aux réclamations « A-to-Z » d’Amazon ?
Non. Les réclamations « A à Z », les avis de suspension et les courriers de rejet de paiement ne doivent en aucun cas faire l’objet d’une automatisation. Une réponse inappropriée à ce type de demandes peut transformer un problème de santé du compte pouvant être résolu en un problème définitif. Configurez eDesk Ava de manière à acheminer toutes les demandes sensibles concernant la santé du compte vers un agent expérimenté, sans intervention de l’IA.
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