Comment réduire le temps moyen de traitement des demandes dans le service client du commerce électronique

Temps moyen de traitement. Le nombre de minutes qu’un agent consacre à chaque ticket, de son ouverture à sa clôture, constitue la mesure la plus directe de l’efficacité du service client. Dans le commerce en ligne, c’est également l’élément le plus facile à améliorer. La principale cause d’un AHT élevé dans le service client du commerce en ligne n’est ni la rapidité de l’agent ni ses compétences rédactionnelles. Il s’agit du temps de recherche de commande : les 30 à 90 secondes qu’un agent passe à basculer entre sa plateforme d’assistance et son système de gestion des commandes pour trouver les informations dont il a besoin pour répondre. En optimisant cette étape de recherche de commande, l’AHT diminue de manière structurelle, sans qu’il soit nécessaire de former les agents ni de modifier les processus.

En bref

• Formule de l’AHT : temps total de traitement divisé par le nombre de tickets traités.
• AHT moyen dans le commerce électronique B2C : 6 à 12 minutes ; objectif avec une équipe bien équipée : 3 à 5 minutes.
• Le principal facteur influant sur l’AHT dans le commerce électronique est le temps de recherche des commandes, et non la vitesse de saisie.
• eDesk associe automatiquement le contexte de la commande à chaque ticket, supprimant ainsi complètement l’étape de recherche.
• La fonction de rédaction par IA d’Ava réduit le temps de rédaction des réponses par ticket.
• Les règles de clôture automatique et les modèles réduisent le temps administratif après la résolution.

Qu’est-ce que le temps moyen de traitement et pourquoi est-ce important ?

Le temps moyen de traitement (AHT) correspond au nombre moyen de minutes qu’un agent consacre à un ticket d’assistance donné, depuis sa création jusqu’au moment où il le marque comme résolu. Il inclut le temps passé à lire le ticket, à rechercher des informations contextuelles, à rédiger la réponse et à effectuer les tâches administratives postérieures à la résolution.

L’AHT est important car il détermine directement le nombre de tickets qu’un agent peut traiter par service. Un agent qui traite en moyenne un ticket en 10 minutes en traite 48 au cours d’un service de 8 heures (pauses non comprises). Ce même agent, s’il passe en moyenne 5 minutes par demande, en traite 96. Réduire de moitié l’AHT double la capacité effective de l’équipe sans augmenter les effectifs. Pour un vendeur sur une place de marché qui doit gérer des pics de demandes pendant les périodes de forte affluence, cette différence de capacité fait la différence entre le respect et le non-respect des SLA.

Comment calculer le temps moyen de traitement

La formule pour l’assistance par e-mail et par messagerie instantanée :

AHT = Temps total de traitement / Nombre de dossiers traités

La durée totale de traitement correspond à la somme du temps consacré à chaque ticket, de son ouverture à sa résolution. Dans eDesk, cette donnée est suivie automatiquement au niveau de chaque ticket et présentée dans le tableau de bord des performances, par agent et par canal. Pour effectuer un calcul manuel, exportez votre journal des tickets en indiquant les horodatages d’ouverture et de clôture, puis calculez la différence par ticket avant d’en faire la moyenne.

Pour les communications sur la place de marché, indiquez la durée totale du cycle, depuis l’ouverture du ticket dans votre service d’assistance jusqu’à sa résolution. N’utilisez pas le temps de réponse (le délai avant la première réponse) comme indicateur de l’AHT. Le temps de réponse vous indique la rapidité avec laquelle vous avez envoyé le premier message. L’AHT vous indique le volume total de travail requis pour chaque ticket.

Références en matière de durée moyenne de traitement des commandes dans le commerce électronique

Le tableau ci-dessous présente les estimations moyennes du secteur concernant le temps de traitement moyen (AHT) par canal pour les équipes d’assistance du commerce électronique B2C, ainsi que les objectifs réalisables grâce à un service d’assistance bien configuré. Tous ces chiffres sont approximatifs et varient en fonction de la complexité des tickets, de la taille de l’équipe et de la configuration des outils.

Les trois composantes du temps moyen de traitement

Le temps de traitement moyen (AHT) dans le service client du commerce électronique se décompose en trois éléments distincts. Identifier celui qui présente la valeur la plus élevée pour votre équipe vous permet de déterminer sur quel aspect concentrer vos efforts d’amélioration.

Comment réduire le temps moyen de traitement en 6 étapes

1. Calculez votre AHT actuel par canal. Extrayez les données relatives aux tickets à partir des rapports eDesk, en indiquant les dates et heures d’ouverture et de clôture de chaque ticket, regroupées par canal. Calculez séparément le temps de traitement moyen par ticket pour Amazon, eBay et Shopify. L’AHT varie considérablement d’un canal à l’autre : les messages sur la marketplace Amazon prennent généralement plus de temps à traiter que l’assistance par e-mail de Shopify, car les agents doivent gérer simultanément les contraintes liées aux accords de niveau de service (SLA). Connaître la répartition par canal vous permet d’identifier où se situent les plus grandes opportunités de réduction avant de mettre en œuvre la moindre mesure.
2. Identifiez la composante de l’AHT qui représente le plus grand poids. Réalisez un audit des temps sur un échantillon de 20 à 30 tickets. Demandez à un ou deux agents de discuter avec vous étape par étape de ce qu’ils font lorsqu’ils traitent un ticket : ce qu’ils ouvrent en premier, ce qu’ils recherchent, combien de temps prend la réponse et ce qu’ils font avant de marquer le ticket comme résolu. Cela vous permettra de déterminer si la majeure partie du temps est consacrée à l’examen (recherche de commande), à la réponse (rédaction) ou à la résolution (tâches administratives). Cet audit dure une heure et vous indique laquelle des trois mesures correctives ci-dessous vous devez privilégier.
3. Réduisez le temps de révision grâce au contexte natif de la commande. Pour les équipes d’assistance du commerce électronique, le temps d’examen est l’élément à améliorer qui a le plus d’impact. Un agent traitant un ticket WISMO d’Amazon sans disposer du contexte natif de la commande dans son système d’assistance passe entre 30 et 90 secondes à basculer vers Seller Central, à rechercher la commande, à consulter le statut de suivi, puis à revenir à son interface. Multiplié par des centaines de tickets par semaine, cela représente des heures de temps perdu par agent. Dans eDesk, le contexte de la commande est automatiquement associé à chaque ticket provenant de vos canaux connectés avant même que l’agent ne l’ouvre. Le numéro de commande, le statut actuel, le lien de suivi, les détails de l’article et les messages précédents de cet acheteur sont visibles dans le même panneau que le ticket. L’étape de recherche est ainsi supprimée.

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1. Réduisez vos délais de réponse grâce aux brouillons et aux modèles d’Ava AI. Une fois que l’agent dispose du contexte, la rédaction de la réponse constitue la prochaine étape chronophage. Pour les types de tickets courants (WISMO, confirmation de retour, statut de commande), Ava AI génère un premier brouillon à partir des données de commande associées. L’agent n’a alors plus qu’à le relire et à l’envoyer, plutôt que de rédiger le message à partir de zéro. Pour les tickets plus complexes, la bibliothèque de modèles de réponse d’eDesk permet aux agents d’insérer un modèle pré-approuvé et de le personnaliser, plutôt que de rédiger une réponse complète à partir d’un écran vierge. Une bibliothèque de modèles bien fournie pour vos 10 principaux types de tickets constitue le moyen le plus accessible de réduire le temps moyen de traitement (AHT) des réponses, que n’importe quelle équipe peut mettre en œuvre dès cette semaine sans changer d’outil.
2. Réduisez le délai de résolution grâce aux règles de clôture automatique et au marquage des tickets. Après avoir envoyé une réponse, les agents consacrent du temps à des tâches administratives : attribuer un tag au ticket en fonction de son type, le marquer comme résolu, mettre à jour les notes. Dans eDesk, les règles de fermeture automatique permettent de marquer automatiquement les tickets comme résolus après un délai défini si aucune réponse de l’acheteur n’est reçue. La catégorisation automatique des tickets d’Ava attribue des balises dès l’arrivée du ticket, supprimant ainsi entièrement l’étape de balisage post-résolution. Pour les équipes où les tâches administratives liées à la résolution représentent 15 à 20 % du temps moyen de traitement (AHT), ces règles d’automatisation permettent de gagner un temps considérable à grande échelle.
3. Définissez un objectif d’AHT par canal et assurez-en le suivi chaque semaine. Après avoir mis en œuvre ces trois mesures correctives, fixez un objectif d’AHT pour chaque canal en vous basant sur les références du secteur et vos performances actuelles. Pour la plupart des équipes de commerce électronique passant d’un support non structuré à un support structuré, une réduction de l’AHT de 30 à 40 % est réalisable au cours des 60 premiers jours, grâce à la mise en place du contexte des commandes et de modèles prédéfinis. Suivez cet indicateur chaque semaine dans les rapports eDesk et examinez-le lors de votre réunion d’équipe hebdomadaire. Une baisse de l’AHT prouve que les changements sont efficaces. Si l’AHT stagne malgré les mesures structurelles mises en place, cela indique un problème de formation ou de charge de travail, et non un problème lié à l’outil.
4. Évitez le piège de l’AHT : mesurez la qualité parallèlement à l’efficacité. La réduction de l’AHT n’a de valeur que si la qualité des tickets est préservée. Un agent qui clôture les tickets plus rapidement en donnant des réponses incomplètes augmente le taux de réouverture, ce qui ajoute davantage de tickets à la file d’attente qu’il n’en a économisé. Suivez toujours le taux de résolution dès le premier contact et le taux de satisfaction client (CSAT) parallèlement à l’AHT. L’objectif n’est pas d’atteindre l’AHT le plus bas possible, mais bien l’AHT le plus bas possible tout en maintenant stables le CSAT et le taux de résolution dès le premier contact. Les rapports eDesk présentent ces trois indicateurs ensemble, ce qui vous permet de déterminer si les gains d’efficacité se font au détriment de la qualité.

L’impact du contexte de commande sur l’AHT dans la pratique

Un agent traitant un ticket WISMO d’Amazon sans contexte natif de la commande passe environ 30 à 90 secondes à basculer vers Seller Central, à rechercher la commande, à consulter le statut de suivi, puis à revenir au service d’assistance avant de pouvoir commencer à rédiger sa réponse. Avec eDesk, cette commande est jointe au ticket avant même que l’agent ne l’ouvre. Pour les tickets liés aux commandes (qui représentent la majeure partie du volume d’assistance dans le commerce électronique), ce simple changement structurel permet de réduire le temps d’examen de 40 à 60 %.

Ce que cela donne en pratique

Une équipe composée de deux agents chargés du service client pour Amazon et Shopify traitait chaque ticket en 9 minutes en moyenne. La majeure partie de ce temps était consacrée à la recherche des détails de commande dans Seller Central et dans l’interface d’administration de Shopify, séparément, avant de rédiger une réponse. Après avoir connecté ces deux canaux à eDesk, le contexte de la commande s’affichait automatiquement sur chaque ticket : numéro de commande, statut, lien de suivi et historique des messages précédents étaient tous visibles avant même que l’agent n’ait saisi un seul mot. Le temps moyen de traitement a considérablement diminué en l’espace de deux semaines. Les agents ont décrit ce changement comme la suppression d’une étape dont ils n’avaient pas réalisé qu’elle constituait un goulot d’étranglement.

Ce qu’il ne faut pas faire pour réduire le temps de traitement (AHT)

• Ne fixez pas d’objectifs d’AHT sans suivre également le taux de résolution dès le premier contact. Les agents qui clôturent rapidement les tickets en donnant des réponses incomplètes génèrent davantage de tickets en aval.
• Ne considérez pas l’AHT comme le principal indicateur de performance clé (KPI) pris isolément. Il s’agit d’un indicateur d’efficacité parmi d’autres : la satisfaction client (CSAT), le taux de réponse et le respect des accords de niveau de service (SLA) doivent tous rester stables à mesure que l’AHT s’améliore.
• Ne partez pas du principe que l’AHT relève d’un problème de formation avant d’avoir identifié quelle composante est la plus chronophage. Si le temps d’examen représente 50 % de l’AHT, former les agents à taper plus vite revient à s’attaquer au mauvais problème.

Points clés à retenir

• AHT = Temps total de traitement / Nombre de tickets. Suivez cet indicateur par canal, et pas seulement sous forme de moyenne d’équipe.
• Pour les équipes de commerce électronique, le temps de vérification (recherche de commande) est l’élément de l’AHT ayant le plus d’impact et qu’il convient de corriger en priorité.
• eDesk associe automatiquement le contexte de la commande à chaque ticket, ce qui élimine l’étape de recherche pour tous les tickets liés à une commande.
• Les modèles de brouillon et de réponse d’Ava AI réduisent le temps de rédaction des réponses. Les règles de clôture automatique réduisent les tâches administratives après résolution.
• Mesurez le taux de résolution dès le premier contact et la satisfaction client (CSAT) parallèlement à l’AHT afin de vous assurer que les gains d’efficacité ne se font pas au détriment de la qualité.

Foire aux questions

Quelle est la durée moyenne de traitement recommandée pour le service client dans le secteur du commerce électronique ?

En matière d’assistance par e-mail et par messagerie dans le commerce électronique B2C, les estimations du secteur indiquent un temps moyen de traitement (AHT) compris entre 6 et 12 minutes. Les équipes disposant d’un contexte de commande intégré à leur service d’assistance et d’une aide à la rédaction basée sur l’IA peuvent atteindre un temps de traitement de 3 à 5 minutes par ticket. Pour la messagerie sur les places de marché (Amazon, eBay), où les agents doivent gérer la pression liée aux accords de niveau de service (SLA) tout en effectuant des recherches de commandes sur des systèmes distincts, ce temps est généralement plus long en l’absence d’un service d’assistance unifié.

Comment calculer le temps moyen de traitement ?

AHT = Temps total de traitement / Nombre de tickets traités. Le temps de traitement total correspond à la somme du temps consacré à chaque ticket, de son ouverture à sa résolution. Dans eDesk, cette donnée est suivie automatiquement pour chaque ticket et figure dans le tableau de bord des performances. Pour effectuer un calcul manuel, exportez votre journal des tickets avec les horodatages d’ouverture et de clôture, puis calculez la différence par ticket avant d’en faire la moyenne sur la période considérée.

Pourquoi le contexte de la commande permet-il de réduire le temps moyen de traitement ?

L’étape de recherche de la commande, qui consiste à passer du service d’assistance à un système de gestion des commandes ou à un portail de marketplace pour trouver les détails de la commande, représente entre 30 et 90 secondes par ticket pour les contacts liés à une commande. Pour une équipe traitant 80 tickets par jour, cela représente un temps mort cumulé de 40 à 120 minutes par agent et par jour. Lorsque le contexte de la commande est automatiquement associé au ticket, cette étape de recherche est entièrement supprimée et l’agent peut commencer à rédiger une réponse dès l’ouverture du ticket. eDesk intègre nativement le contexte de la commande à partir des canaux connectés Amazon, eBay, Shopify et Walmart.

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