Comment nous traitons 22 000 tickets d'assistance chaque mois avec ElevenAgents

Nous gérons notre propre assistance client avec ElevenAgents et traitons plus de 22 000 tickets par mois sans intervention humaine. Notre agent d’assistance IA traite les textes, captures d’écran et PDF, et s’intègre à notre plateforme de gestion des tickets. Il gère les conversations longues, consulte les informations de compte, exécute des actions et transfère les dossiers à l’équipe d’assistance si nécessaire.

Le mois dernier, notre agent d’assistance IA a résolu 65 % de nos tickets de bout en bout. Notre délai moyen de première réponse est désormais de 60 secondes, contre plusieurs heures avant l’arrivée de notre coéquipier ElevenAgents. Parmi toutes les conversations traitées par l’agent IA, 70 % ont reçu une évaluation positive des utilisateurs.

Démonstration de l’assistance client d’ElevenLabs

Comment nous avons créé notre agent d’assistance

Notre équipe d’assistance disposait déjà de procédures opérationnelles standard détaillées pour chaque grande catégorie de tickets : remboursements, modifications de facturation, questions sur le clonage professionnel de voix, et plus encore. L’essentiel du travail a consisté à transformer ces connaissances existantes en instructions qu’un agent peut exécuter de manière fiable. Deux fonctionnalités d’ElevenAgents ont été déterminantes : les procédures et les outils webhook.

Procédures permet aux équipes de transformer leurs procédures opérationnelles standard (SOP) d’assistance client en flux de travail reproductibles pour les agents. Nous avons intégré les guides opérationnels de notre équipe d’assistance dans Procedures pour chaque grande catégorie de tickets. Pour les actions critiques, comme l’émission de remboursements, nous nous appuyons sur Structured Procedures afin de garantir l’exécution déterministe de chaque étape.

Outils webhook sont des outils personnalisables qui permettent aux agents de consulter dynamiquement des informations utilisateur, comme le niveau d’abonnement, l’utilisation des crédits, les voix détenues par l’utilisateur et plus encore. Grâce aux outils webhook, notre agent d’assistance accède facilement aux informations utilisateur, ce qui renforce sa capacité à résoudre les demandes de bout en bout. 

Améliorer la qualité des réponses

Les fonctionnalités suivantes nous ont permis d’atteindre le niveau de qualité exigé par nos équipes d’assistance client :

• Paramètres de comportement par canal. Les utilisateurs de l’email et de la voix ont des attentes différentes. Les utilisateurs de l’email souhaitent des réponses en aussi peu d’échanges que possible, tandis que les utilisateurs de la voix attendent des conversations naturelles, interactives et en temps réel, avec davantage d’échanges. Nous avons introduit des paramètres de comportement par canal afin que chaque canal réponde à ses propres exigences, par exemple des réponses par email conformes aux standards de communication professionnelle.
• Tests de simulation. Nous avons utilisé des tests de simulation pour comprendre les performances de notre agent dans les quelque 50 scénarios les plus fréquents pour notre équipe d’assistance client. Architect a ensuite affiné le prompt système et les procédures afin de réussir tous les tests de manière fiable. Enfin, nous avons relancé cette suite de tests après chaque modification de configuration pour vérifier qu’elle n’introduisait aucune régression.
• Mode parallèle. Nous avons utilisé notre mode parallèle pour observer le comportement de l’agent sur le trafic de production de notre système de gestion des tickets avant son déploiement. Une fois satisfaits de ses réponses, nous l’avons déployé en production.

Tests de simulation

Boucle d’amélioration pilotée par Architect

Notre équipe d’assistance client utilise ElevenAgents Architect, notre outil de création d’agents en langage naturel, dans son travail quotidien pour mieux comprendre nos clients et améliorer notre agent IA :

Comprendre les facteurs en jeu. Nous examinons en permanence les raisons pour lesquelles notre agent se bloque sur certains tickets et les points sur lesquels il peut progresser. Avec une seule requête en langage naturel, Architect nous fournit une répartition des principales catégories de tickets. Sur demande, il identifie aussi pourquoi un problème spécifique a été transféré, qu’il s’agisse d’une lacune dans la base de connaissances, d’un outil manquant ou d’une politique interne à clarifier. Après avoir identifié la cause racine, Architect propose des modifications pour améliorer notre taux de résolution. 

Analyse des tickets par Architect

Mettre en œuvre les changements en toute sécurité. Pour améliorer les performances de l’agent, notre équipe d’assistance s’appuie sur Architect pour rédiger, examiner et déployer les mises à jour. Avant tout déploiement, Architect crée de nouveaux tests de simulation et les ajoute à la suite de tests complète, afin de vérifier la réussite des nouvelles procédures et de détecter les régressions avant la mise en production des changements.

Notre équipe d’assistance client reste impliquée pour continuer à mieux comprendre les besoins de nos clients, mettre à jour les politiques et éviter de suradapter l’agent à un type de ticket particulier. Architect lui donne toutefois davantage de moyens pour diagnostiquer les problèmes, itérer, tester et améliorer les performances de l’agent au rythme exigé par notre portefeuille de produits en pleine croissance.

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