Beaucoup d'entreprises utilisent aujourd'hui Zendesk bien au-delà du support client, notamment pour centraliser leurs processus RH. Le Knowledge Center permet de créer des pages personnalisées (custom pages) et des segments d'utilisateurs spécifiques : un nouveau collaborateur peut ainsi accéder automatiquement à une catégorie "Onboarding" avec vidéos, documentation et formulaires de contact dédiés.
Deux approches coexistent pour ce type de personnalisation :
Le choix dépend avant tout des ressources internes disponibles pour gérer la donnée dans la durée.
Le routage omnicanal (OCR) remplace les affectations manuelles ou le mode "play" par une distribution automatique des tickets, selon compétence, motif ou groupe. Trois méthodes d'affectation sont disponibles :
Les files d'attente permettent en complément de prioriser certains motifs et d'organiser une escalade vers des groupes secondaires si personne n'est disponible dans le groupe primaire.
C'est la bonne pratique à retenir : pour répondre aux obligations RGPD, il est recommandé de supprimer les profils utilisateurs plutôt que les tickets. Cela permet de conserver l'historique des tickets, donc vos statistiques et tableaux de bord, tout en respectant le droit à l'oubli sur les données personnelles.
Deux leviers complémentaires existent :
Supprimer des tickets reste rarement nécessaire pour la conformité RGPD : cela ne devient pertinent qu'en cas de contrainte de stockage, plusieurs années après la création des tickets.
Zendesk distingue désormais trois briques IA, chacune avec un rôle précis :
Les agents IA avancés détectent automatiquement la langue du client (plus de 100 langues supportées) et répondent nativement dans cette langue, sans étape de traduction manuelle. Copilot permet en complément de traduire vos réponses sortantes à la demande.
Deux notions à ne pas confondre :
Notre conseil : filtrez systématiquement les conditions de déclenchement de vos workflows pour éviter qu'ils ne s'exécutent sur l'ensemble de vos tickets sans distinction.
C'est le sujet qui a suscité le plus de questions pendant la session. Concrètement, un agent personnalisé se crée en langage naturel : on lui décrit sa mission (lire le ticket, les commentaires, les pièces jointes), les données à en extraire, et les actions qu'il a le droit d'exécuter.
Lors de la démonstration, un agent a été configuré pour identifier automatiquement le magasin concerné par une réclamation, à partir d'un ticket de caisse envoyé en pièce jointe. Résultat : sur un premier ticket, l'agent a correctement identifié le magasin, mis à jour les champs correspondants et assigné le bon groupe de support, sans aucune intervention humaine. Sur un second ticket volontairement incohérent (une ville mentionnée dans le message, une autre sur le ticket de caisse), l'agent a détecté l'anomalie et appliqué un tag "conflit" pour signaler le cas à vérifier.
Ces agents fonctionnent aujourd'hui sur des images (JPEG) et des PDF, mais pas encore sur la vidéo. Ils ne peuvent être déclenchés que via un workflow d'action, jamais directement depuis un déclencheur classique.
Notre recommandation : lister vos besoins en amont sous forme de procédures, avant de créer plusieurs agents, pour éviter les actions qui se chevauchent. Et tester d'abord sur un périmètre restreint (sandbox ou petite population d'utilisateurs) avant un déploiement à l'échelle du service client.
Dernière question abordée : peut-on personnaliser visuellement la liste des demandes (couleurs de statut, colonnes, filtres mémorisés) ? La réponse est nuancée. La page de création d'une nouvelle demande est très flexible et peut être personnalisée comme une page de Knowledge Center. La liste des demandes existante, en revanche, est plus rigide : sa personnalisation poussée nécessite un développement technique dédié, à maintenir dans le temps, notamment lors des mises à jour de thème.
À surveiller : le nouveau thème Lisbon, qui pourrait à terme faire évoluer cette page vers une interface de type messaging, en intégrant toutes les interactions client dans un même flux.
Cet AMA a confirmé une tendance de fond : l'IA s'intègre de plus en plus profondément dans Zendesk, que ce soit pour répondre aux clients (agents IA), assister les agents (Copilot) ou automatiser des tâches métier précises (agents personnalisés). Mais ces nouveaux usages s'accompagnent de questions très concrètes de budgétisation (crédits d'action, résolutions facturées) et de gouvernance (RGPD, personnalisation d'interface) qu'il vaut mieux anticiper avant de se lancer.
Nous espérons que cet article sur notre webinar Ask Me anything vous a aidé à en savoir plus. Si vous avez des questions ou des commentaires, n'hésitez pas à les partager avec nous. Une prochaine session est à venir ! Restez connectés !
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