Élaboration d’une stratégie de déploiement
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Identifier les facteurs qui contribuent à un déploiement réussi
- Choisir les fonctionnalités d’Einstein pour Service adaptées aux besoins de votre équipe
- Découvrir comment les fonctionnalités d’Einstein pour Service fonctionnent conjointement
Définition de vos besoins
Sita, la PDG d’Ursa Major Solar, est convaincue par Einstein pour Service, mais elle ne sait pas par où commencer. Le directeur des opérations de la société, Roberto Alvarez, lui suggère d’élaborer une stratégie de déploiement pour que l’adoption se déroule le mieux possible. Il décrit les étapes qu’il recommande pour le déploiement d’un produit.
| Phase | Tâches |
|---|---|
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Pré-activation |
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Activation |
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Post-activation |
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Selon les conseils de Roberto, Sita doit d’abord identifier et analyser les différentes difficultés auxquelles ses agents de service et ses clients sont confrontés. Elle décide de demander à sa spécialiste du support produit, Ada Balewa, ce qui pourrait être amélioré pendant la journée de travail.
Ada adore Ursa Major Solar, il lui est donc difficile de déterminer exactement à quel niveau l’équipe de support aurait besoin d’assistance. Cependant, elle sait que ses agents ont parfois du mal à répondre à la demande croissante sur le plan de la rapidité et de l’efficacité. Elle décide d’étudier quelque peu la situation.
Après avoir envoyé une enquête à tous les agents et obtenu des retours individuels de la part de certains d’entre eux, Ada a identifié les principales difficultés auxquelles l’équipe de support doit faire face. Voici quelques-unes des difficultés courantes auxquelles les agents sont confrontés.
| Difficulté | Description | Fonctionnalité Einstein pour Service |
|---|---|---|
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Difficulté à allouer efficacement le temps consacré aux tâches de support |
Les agents de support se retrouvent souvent à réaliser des tâches monotones et fastidieuses. Actuellement, les agents doivent catégoriser les requêtes avant de les transmettre à des collègues spécialisés dans leur résolution, en fonction de leur nature particulière. Cette étape peut faire perdre un temps précieux, qui pourrait être passé avec le client. |
Classification des requêtes Einstein : cette fonctionnalité prédit les valeurs de champ que les agents doivent remplir lors de la création d’une requête. Les prédictions sont fondées sur les données des requêtes. Acheminement des requêtes Einstein : cette fonctionnalité utilise votre logique d’acheminement des requêtes existante pour acheminer les requêtes ayant été renseignées automatiquement par la classification des requêtes Einstein. |
| La clôture des requêtes prend du temps qui pourrait être utilisé pour aider les clients |
À la fin d’un chat avec un client, l’agent doit clore la requête avant d’aider le client suivant. |
Synthèse des requêtes Einstein : Einstein suggère des valeurs pour les champs de requêtes afin que l’agent de chat puisse se concentrer sur le client et moins sur la rédaction de synthèses des requêtes. |
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Trop de temps est passé à consulter d’autres applications à la recherche de la « bonne » réponse |
Chaque client est unique, et par conséquent, chaque demande l’est aussi. Les entreprises ne communiquent pas toujours avec les clients de manière rationalisée, et ces derniers peuvent finir par recevoir des réponses différentes à une même question. Pour éviter cela, les agents passent beaucoup de temps à parler entre eux, à écrire sur des post-it ou à passer d’un modèle à l’autre. |
Recommandations de réponses Einstein : les agents reçoivent des recommandations sur la manière de répondre à un client. Ces réponses sont pré-approuvées par les administrateurs et peuvent être personnalisées par l’agent avant d’être envoyées à un client. |
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Difficulté à filtrer le contenu de l’aide |
Votre organisation Salesforce contient une multitude d’articles Knowledge. C’est sans doute la ressource que vos agents consultent en premier lorsqu’ils ne connaissent pas par cœur la réponse à la question d’un client. Le temps passé à effectuer une recherche parmi tous les articles peut allonger la durée nécessaire pour clôturer une requête. |
Recommandations d’articles Einstein : les agents reçoivent des recommandations d’articles consultables dans la base de connaissances lors de la création ou de la mise à jour d’une requête. Vos agents peuvent lire ces articles eux-mêmes ou les envoyer directement aux clients. |
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Manque de réponses par e-mail aux enquêtes CSAT |
Les agents s’appuient sur les scores CSAT pour développer et améliorer leurs relations avec les clients. |
Einstein Next Best Action : lorsqu’un agent aide un client, Einstein lui demande d’envoyer une enquête CSAT dès que la requête est clôturée. |
Quelles sont les difficultés auxquelles vos agents sont confrontés ? Mettez-les en perspective avec ces solutions Einstein pour Service et découvrez les fonctionnalités correspondant à vos besoins.
Identification des objectifs et des priorités
Maintenant que Sita et Roberto ont identifié certaines des difficultés, ils sont prêts à élaborer une stratégie. Ils commencent par répondre à certaines questions clés, telles que : « Quels sont les objectifs pour le prochain trimestre ? » et « Quelles sont les principales priorités d’Ursa Major Solar ? ».
Ils énumèrent rapidement leurs quatre principaux objectifs.
- Faire en sorte que les agents réalisent moins de tâches fastidieuses.
- Rationaliser la communication entre les requêtes et faciliter la recherche d’informations sur la manière de répondre aux questions.
- Organiser le contenu de l’aide.
- Augmenter les scores CSAT.
Ensuite, ils énumèrent les priorités d’Ursa Major Solar.
- Confiance
- Réussite de nos clients
- L’innovation
- Égalité
Une fois cela fait, Sita et Roberto cernent déjà plutôt bien les outils Einstein qu’ils envisagent d’utiliser. Suivons leur parcours et observons comment ils mesurent leurs progrès au cours du processus.
Détermination d’indicateurs pour l’évaluation de la réussite
Maintenant que vous avez défini des objectifs et des priorités claires, vous pouvez déterminer les critères de réussite de votre déploiement. Roberto a identifié des indicateurs très spécifiques afin d’évaluer la réussite du déploiement d’Einstein pour Service d’Ursa Major Solar. Examinons-la de plus près.
| Objectif |
Outil(s) Einstein pour Service |
Indicateur de réussite |
|---|---|---|
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Réduire le temps que les agents doivent consacrer à la réalisation de tâches fastidieuses. |
Classification des requêtes Einstein, acheminement des requêtes Einstein, synthèse des requêtes Einstein |
Diminution de 3 heures du temps nécessaire à clôturer une requête. |
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Recommander aux agents les actions à entreprendre en fonction du contexte en temps réel grâce à des modèles automatisés. |
Recommandations de réponses Einstein |
Augmentation de 10 % du nombre de conversations avec au moins une recommandation de réponse. |
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Gagner du temps lors de la recherche des articles d’aide les plus pertinents pour résoudre les problèmes. |
Recommandations d’articles Einstein |
Augmentation de 10 % du nombre de requêtes clôturées avec au moins une recommandation d’article jointe. |
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Augmenter le nombre de réponses aux enquêtes CSAT. |
Einstein Next Best Action |
Augmentation de 20 % du nombre de réponses aux enquêtes permettant le calcul du score de satisfaction client. |
Salesforce peut garder une trace de ces indicateurs dans votre tableau de bord et fournir des graphiques faciles à lire. Roberto peut même créer des types de rapports personnalisés pour tenir Sita et tous ses agents informés. Ces indicateurs et rapports sont essentiels pour améliorer les stratégies d’équipe au fil du temps.
