Améliorer l’efficacité des agents de soutien avec Salesforce Einstein AI
Les agents de soutien traitant les demandes des clients par téléphone, courriel, clavardage et SMS dans Salesforce Service Cloud étaient ralentis par la classification manuelle des cas, de longs fils de discussion par courriel et des résumés d’appels chronophages. Ces inefficacités augmentaient le temps de traitement et rendaient plus difficile le maintien d’un service à la clientèle cohérent et de haute qualité.
Grâce à l’introduction de Salesforce Einstein IA, nous avons automatisé des composantes clés du flux de travail de soutien, incluant la classification des cas, les résumés de courriels et de conversations, ainsi que la documentation post‑interaction. Cela a permis aux agents de comprendre rapidement le contexte des cas, de se concentrer sur les enjeux complexes et d’offrir des réponses plus rapides et plus précises.
Les équipes de soutien consacrent souvent beaucoup plus de temps que prévu à se familiariser avec un cas : lecture de longs fils de courriels, révision de notes d’appels et mise à jour manuelle des champs. Dans ce contexte, nous avons observé plusieurs points de friction récurrents :
- Temps de traitement élevés causés par la saisie et la révision manuelles des données
- Classification incohérente des cas entraînant un mauvais acheminement, des retards et des rapports peu fiables
- Visibilité limitée de l’historique complet des cas lors des transitions entre canaux, agents ou équipes
- Notes de clôture retardées ou incomplètes nuisant à la continuité pour l’agent suivant
- Baisse de la productivité des agents et contrôle réduit sur la qualité et la résolution du service à la clientèle
Nous avons implanté Salesforce Einstein IA au sein de Service Cloud afin de simplifier le travail des agents et d’améliorer la qualité des données capturées dans chaque cas.
La fonctionnalité Einstein Case Classification recommande désormais automatiquement des valeurs de champs à partir des cas historiques, réduisant la saisie manuelle et améliorant la précision de l’acheminement vers l’équipe de support appropriée. Grâce à une base solide de cas fermés utilisée pour l’entraînement, le modèle contribue à assurer une classification et un traitement cohérents des problématiques similaires.
Les résumés de courriels et de conversations générés par Einstein offrent aux agents une vue instantanée de chaque cas, mettant en évidence les éléments clés de longs échanges par courriel ou de l’historique des appels, ainsi que les engagements déjà pris envers le client. Pour les appels vocaux et les sessions de messagerie (clavardage et SMS), Einstein suggère des notes de clôture et génère des résumés post‑interaction, rendant la documentation plus rapide et plus fiable.
En résultat, les agents consacrent moins de temps aux tâches répétitives et davantage à la résolution des problèmes des clients. Les temps de traitement diminuent, la qualité des données s’améliore et les clients bénéficient d’un soutien plus rapide et plus cohérent sur l’ensemble des canaux, avec une meilleure visibilité de l’historique des cas tant pour les agents que pour les superviseurs.