Récapitulatif de l’atelier : créer un SDR IA en 45 minutes

La plupart des équipes commerciales sont cantonnées à un mode réactif : un fort volume de demandes entrantes, des délais de réponse trop longs et pas assez de commerciaux pour la prospection sortante.

Cet article récapitule l’atelier en direct Créer un SDR IA en 45 minutes — et explique comment créer et déployer un agent SDR IA.

Pourquoi les agents SDR IA sont essentiels

Les difficultés rencontrées par ElevenLabs avant de créer un agent SDR IA ne sont pas uniques.

Parmi les défis rencontrés :

1. L’équipe ne se développait pas aussi vite que la demande
2. Un volume élevé de demandes entrantes limitait la capacité de prospection sortante
3. Le délai de prise en charge des prospects était trop long
4. Les prospects qui contactaient l’entreprise en dehors des heures ouvrées recevaient une réponse tardive (ex. : un prospect contactait l’entreprise un vendredi soir, attendait jusqu’au lundi pour obtenir une réponse, puis attendait encore pour un rendez-vous qui pouvait n’avoir lieu que le mercredi)
5. La langue devenait un obstacle
   

L’intérêt d’automatiser ce processus est vite devenu évident.

L’agent SDR IA fonctionne 24 h/24 et 7 j/7, prend en charge plus de 70 langues, qualifie les prospects selon des critères définis et planifie directement les rendez-vous dans l’agenda pendant l’appel. Aucun délai de transfert. Aucune contrainte liée aux fuseaux horaires.

Les résultats aujourd’hui :

1. L’agent assure l’équivalent du travail de deux SDR à temps plein
2. La précision de qualification atteint 88 %
3. La satisfaction client atteint en moyenne 8,7 sur 10

Démo 1 : le SDR IA en action

Scénario : Un prospect contacte ElevenLabs après avoir envoyé un formulaire de contact commercial. L’agent, nommé Jon, prend l’appel, mène la qualification, puis planifie un rendez-vous.

Ce qui a été présenté :

• Jon a identifié le cas d’usage du prospect : créer un agent vocal pour informer les clients de l’état de leurs commandes et traiter des milliers d’appels chaque semaine
• L’agent a répondu à une question de sécurité sur la conformité des données en citant SOC 2 Type 2, HIPAA, le RGPD, l’hébergement des données en Europe et la possibilité de signer des BAA — sans hésiter
• Jon a posé les questions de qualification une par une : formule actuelle, volume de conversations prévu et calendrier de déploiement
• Une fois que le prospect a satisfait à tous les critères, l’agent est passé à l’étape de planification
• Jon a demandé le fuseau horaire du prospect (Londres), a appelé un outil en temps réel pour consulter les disponibilités de l’agenda et a proposé des créneaux précis
• Le prospect a choisi le mardi à 15 h 15. Le rendez-vous a été ajouté à l’agenda en temps réel, pendant l’appel
• À la fin, Jon a demandé une note de satisfaction. Le prospect a donné dix sur dix. L’agent a automatiquement extrait et enregistré ce score

Pourquoi c’est important : Il s’agit d’un processus complet de qualification et de prise de rendez-vous, réalisé sans SDR humain pendant l’appel. L’agent a traité une objection liée à la conformité, suivi un processus de qualification en plusieurs étapes, utilisé une intégration d’agenda en temps réel et collecté des données structurées pour le CRM — le tout dans une seule conversation. La transcription de l’appel, les journaux d’appels d’outils, la décision de qualification et le score CSAT étaient tous disponibles sur la plateforme immédiatement après l’appel.

Composants clés d’un SDR IA

Prompt système
Définit l’objectif, la personnalité, l’environnement et les garde-fous de l’agent. Pour un agent SDR, cela implique de préciser les critères de qualification, de définir les sujets que l’agent peut ou ne peut pas aborder, et de décrire son contexte d’intervention. Un enseignement clé : un prompt système concis et une logique déplacée dans les Workflows réduisent les erreurs et rendent l’agent plus prévisible.

Workflows
Permettent de répartir l’agent en nœuds, chacun avec son propre objectif et ses propres conditions de transfert. Utilisez un nœud d’orchestration pour déterminer le bon parcours, un nœud de qualification pour poser les bonnes questions dans le bon ordre, un nœud de routage vers le support pour les appelants ayant des questions non commerciales et un nœud de planification qui héberge les outils. Chaque nœud peut disposer de son propre LLM, de sa propre base de connaissances et de ses propres garde-fous.

Base de connaissances
Donne à l’agent les éléments nécessaires pour répondre précisément aux questions. Chargez les fonctionnalités du produit et plus de 100 FAQ tirées de l’expérience de votre propre équipe SDR.

Outils
Connectent l’agent à des systèmes réels. L’agent de planification peut utiliser une intégration d’agenda (cal.com) pour vérifier les disponibilités en temps réel et réserver des rendez-vous. Le même cadre prend en charge les mises à jour du CRM, les notifications Slack et les recherches dans des bases de données.

Analyse et collecte de données
À configurer avant le lancement. Définissez des indicateurs de réussite binaires, des données structurées à collecter (cas d’usage, volume, calendrier, décision de qualification) et un score CSAT extrait automatiquement à la fin de l’appel. Chaque variable est visible dans la vue de transcription après l’appel.

Bonnes pratiques

1. Définissez la réussite avant de créer votre agent. Déterminez ce que signifie « qualifié » pour votre cas d’usage précis. Soyez précis. Les critères de qualification de votre agent ne valent que ceux que vous donneriez à un nouveau SDR dès son premier jour.
2. Commencez par un Workflow, puis itérez. La première version de l’agent ElevenLabs intégrait toute la logique dans le prompt système. Le passage aux Workflows a rendu l’agent plus précis et plus facile à maintenir.
3. Adaptez votre LLM à la tâche. Choisissez un modèle léger pour une logique d’orchestration simple. Réservez un modèle plus performant aux nœuds exigeant l’utilisation d’outils ou un raisonnement poussé. Cette distinction réduit la latence.
4. Choisissez des voix clonées nativement dans chaque langue. Pour les déploiements multilingues, une voix clonée nativement dans une langue donnée offre une qualité nettement supérieure à celle d’une même voix appliquée à toutes les langues.
5. Mettez en place des garde-fous dès le départ et enrichissez-les au fil du temps. Un prospect a demandé à l’agent une recette de spaghetti. Vous n’anticiperez pas tous les cas limites au lancement. Établissez un processus de suivi et mettez à jour les garde-fous à mesure que vous apprenez.
6. Utilisez des variables dynamiques pour personnaliser les échanges à l’exécution. Transmettre le nom, l’entreprise ou la formule actuelle de l’appelant à l’agent au début d’un appel rend la conversation plus pertinente et limite les demandes de clarification.
7. Ajoutez des effets sonores lors des appels d’outils. Lorsque l’agent consulte l’agenda ou écrit dans un CRM, un son de frappe ou un court signal audio rend l’expérience plus naturelle, plutôt que silencieuse et inconfortable.
   

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