Comment utiliser les balises AI pour les tickets et les requêtes par e-mail

La gestion des tickets et des requêtes par e-mail peut souvent ressembler à démêler un réseau de fils de discussion, de CC et de suivis. À mesure que les entreprises évoluent et que les volumes de communication augmentent, s'appuyer sur des règles manuelles d'étiquetage ou de classement ne suffit plus. C'est là qu'intervient le balisage IA, qui aide les équipes à classer, hiérarchiser et acheminer automatiquement les e-mails avec précision.

Dans ce blog, nous allons expliquer ce que sont les balises IA, comment elles fonctionnent et comment elles peuvent complètement changer la façon dont votre équipe gère les flux de courrier électronique, en particulier pour les tickets d'assistance et les requêtes des clients.

Que sont les tags AI et comment fonctionnent-ils ?

Maintenant que nous sommes prêts à commencer, commençons par définir clairement ce que sont les balises IA et comment elles fonctionnent par rapport aux balises manuelles ; nous verrons également comment le traitement du langage naturel (NLP) est l'ingrédient principal permettant à cet outil unique et incroyable de décoller et de prendre feu !

Définition de balises AI

Les balises AI sont des étiquettes intelligentes et contextuelles appliquées automatiquement aux e-mails à l'aide de modèles d'apprentissage automatique formés en fonction des modèles de contenu, du ton, de l'urgence, du comportement de l'expéditeur et des données de réponse historiques.

Contrairement aux règles statiques ou aux étiquettes appliquées manuellement, les systèmes de marquage IA fournis par e-mail intelligent les solutions évoluent en permanence, en s'adaptant aux flux de travail de votre équipe et en tirant parti de la façon dont les e-mails sont traités au fil du temps.

C'est-à-dire qu'ils sont autonomes.

Cette classification dynamique accélère non seulement le triage et la priorisation, mais réduit également les erreurs humaines et la fatigue décisionnelle. Il en résulte une boîte de réception plus intelligente et auto-optimisée, dans laquelle les messages critiques apparaissent plus rapidement et où l'équipe se concentre sur ce qui doit être fait, sur un travail significatif.

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Différence entre les balises manuelles et les balises appliquées par IA

Les balises manuelles reposent sur les entrées de l'utilisateur et sont appliquées en fonction d'étiquettes ou de structures de dossiers prédéfinies. Bien qu'ils soient cohérents, ils demandent du temps, de l'attention et une discipline manuelle, ce qui les rend vulnérables à la supervision et aux incohérences à grande échelle.

 En revanche, les balises générées par l'IA sont appliquées de manière autonome par des modèles d'apprentissage automatique qui analysent le contenu, le ton, les métadonnées et les indices contextuels d'un e-mail en temps réel. Ces modèles s'adaptent en permanence, identifiant des modèles que les systèmes manuels ne peuvent pas anticiper.

En allégeant la charge cognitive liée au tri, à l'étiquetage et à la hiérarchisation, Les balises IA permettent à votre équipe de passer de la gestion des boîtes de réception à la gestion des résultats—en garantissant des temps de réponse plus rapides et en mettant davantage l'accent sur les conversations à fort impact.

Découvrons comment le balisage manuel traditionnel se compare au balisage basé sur l'IA, afin de comprendre pourquoi l'avenir de l'organisation du courrier électronique est automatisé, adaptatif et intelligent :

Utilisation du traitement du langage naturel (NLP) pour le balisage

Le traitement du langage naturel (NLP) est le principal moteur du balisage par IA, permettant aux machines d'interpréter le sens et les nuances du langage humain grâce à une intelligence contextuelle. 

Contrairement à la correspondance de mots clés de base, la PNL va plus loin en analysant la syntaxe, la sémantique, les sentiments et même l'intention conversationnelle. Cela permet à l'IA d'identifier le véritable sujet d'un e-mail, même s'il est formulé de manière informelle, indirecte ou émotionnelle. Dans les environnements complexes tels que le support client, où la clarté n'est pas toujours une évidence, le NLP garantit la précision à grande échelle.

Par exemple, un message comme « Je n'ai toujours pas reçu ma facture » sera reconnu comme un problème de facturation, malgré l'absence du mot « facturation ». Cette compréhension sémantique rend le balisage non seulement plus rapide mais aussi plus précis, ce qui permet un meilleur triage, un routage plus intelligent et une plus grande satisfaction des clients.

Cas d'utilisation courants dans la gestion des e-mails

À présent, nous allons plus loin et examinons les suspects habituels, à savoir les nombreuses manières dont les tags IA peuvent être utilisés dans la gestion des e-mails :

Tickets d'assistance, requêtes des clients, demandes internes

Qu'il s'agisse d'un client soulevant un ticket d'assistance, d'un prospect demandant une démonstration ou d'un coéquipier signalant une tâche, les balises IA peuvent classer intelligemment les e-mails dans des catégories telles que :

• Problème technique
• Question de facturation
• Demande de fonctionnalité
• Demande de vente
• Discussion interne

Organisation des boîtes de réception et routage des messages

Le balisage par IA joue également un rôle majeur dans la conservation boîtes de réception partagées propre et ciblé. Les tags peuvent :

• Acheminez automatiquement les e-mails vers la bonne équipe
• Déclenchez des répondeurs automatiques ou des flux de travail de suivi
• Mettez en évidence les messages prioritaires
• Créez des tableaux de bord en temps réel en fonction du volume de tags ou des tendances thématiques

L'impact réel du balisage par IA sur l'efficacité des e-mails

Comme nous l'avons dit, le balisage par IA bouleverse ce modèle.

En tirant parti de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel (NLP), les e-mails sont automatiquement classés par urgence, sujet, sentiment ou intention de l'expéditeur... avant même qu'un humain ne les ouvre. Cela signifie que les messages prioritaires apparaissent en premier, que les redondances sont éliminées et que le temps passé à jouer au ping-pong par e-mail est considérablement réduit.

Les équipes ne gaspillent plus d'énergie à prendre des décisions qui devrait gérer un message ou que il s'agit de. Les balises IA le font en temps réel, ce qui permet aux individus de se concentrer sur les réponses, et non sur l'organisation. Au sein d'équipes qui évoluent rapidement, comme le support, les opérations ou les ventes, ce changement peut faire toute la différence entre respecter une date limite et la manquer complètement.

Le balisage par IA ne se contente pas de désencombrer votre boîte de réception ; il redéfinit le flux de travail de votre équipe pour des décisions plus précises et des actions plus rapides.

Voici les cas d'utilisation qui, selon nous, étaient absolument incontournables :

1. Triez instantanément ce qui compte grâce au balisage intelligent

L'une des plus grandes pertes de temps en matière d'assistance par e-mail est de déterminer à quoi répondre en premier. Les balises IA peuvent identifier l'urgence et le contexte, signaler les clients VIP ou séparer les requêtes simples des escalades complexes. Ainsi, votre équipe sait toujours ce qui compte le plus.

Les entreprises qui utilisent l'IA pour le balisage et la gestion des tickets constatent une réduction de 25 % du temps de traitement des e-mails.

2. Accélérez les réponses grâce au routage automatique

Les balises AI peuvent être associées à des règles de flux de travail pour attribuer instantanément des e-mails à la bonne personne ou au bon service. Un client a un problème concernant un plan de paiement ? Envoyez-le à la facturation. Un bug produit causé par un utilisateur expérimenté ? Acheminez-le vers le support technique. Aucun triage manuel n'est requis.

3. Gardez tout le monde aligné (pas besoin de transférer les fils de discussion)

En étiquetant les messages avec des libellés spécifiques au contexte, les équipes peuvent éviter des transferts interminables. Toutes les personnes ayant accès à la boîte de réception partagée peuvent voir en quoi consiste le message, ce qui a été fait et ce qui doit être fait, sans aucun va-et-vient compliqué.

4. Obtenez des informations exploitables grâce à des analyses basées sur des balises

Le balisage par IA ouvre la voie à de puissantes analyses. En agrégeant les balises données de courrier électronique, vous pouvez :

• Identifier les problèmes récurrents
• Suivez l'évolution des sentiments
• Prévoir la demande de soutien
• Comprenez les difficultés des clients

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Par exemple, si les balises « Rapport de bogue » augmentent après une nouvelle version, votre équipe produit reçoit un signal d'alerte précoce.

Les entreprises utilisant le balisage des boîtes de réception basé sur l'IA signalent un SLA 35 % plus rapide taux de réponse en moyenne.

Meilleures pratiques pour le balisage par IA dans les e-mails

Le balisage par IA est puissant, mais uniquement lorsqu'il est associé à une mise en œuvre intelligente. Pour obtenir de vrais résultats, les équipes ont besoin de bien plus que de l'automatisation ; elles ont besoin de flux de travail intentionnels qui les soutiennent. Cela implique d'entraîner vos modèles à l'aide de données de qualité, de définir des règles de balisage et des exceptions claires, et de revoir régulièrement les performances pour affiner les résultats.

Voici nos meilleures pratiques recommandées :

Conseil #1 : Gardez les balises propres, claires et évolutives

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Évitez de surcharger les tags. Tenez-vous en à des catégories pertinentes et de haut niveau. Par exemple : « Problème d'intégration » est préférable à « Customer Start ». Les balises doivent correspondre à des thèmes commerciaux réels, tels que les moteurs de désabonnement, les lacunes en matière de fonctionnalités ou les frictions liées aux processus, et non à l'argot interne de l'équipe. Si une étiquette ne vous aide pas à décider quoi réparer, qui affecter du personnel ou quoi construire, c'est du bruit.

Conseil #2 : Auditez souvent, améliorez toujours la précision

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Mettez en place un processus de révision régulier pour affiner la logique de vos balises. Les systèmes d'IA s'améliorent grâce au feedback, de sorte que des remplacements manuels occasionnels contribuent à améliorer la précision à long terme. Vérifiez trois éléments : (1) les balises inutilisées, (2) les balises dont l'utilisation est très inégale selon l'équipe ou la région, et (3) les balises qui dupliquent ou contredisent d'autres. Toute utilisation inférieure à 0,1 % au cours des 90 derniers jours doit être révisée ou supprimée.

Astuce #3 : Laissez l'IA tagger, mais tenez un humain au courant

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L'IA peut faire le gros du travail, mais les requêtes sensibles nécessitent tout de même un œil humain. Donnez à votre équipe les moyens de reclasser ou d'affiner les balises si nécessaire. Même les meilleurs modèles de balisage basés sur la PNL classent de manière erronée 5 à 15 % des cas extrêmes, en particulier les catégories basées sur le ton, telles que « risque d'escalade » ou « menace juridique ».

Créez une couche d'assurance qualité axée sur l'humain qui passe en revue un échantillon hebdomadaire de 1 %.

Conseil #4 : Transformez les tags en décisions basées sur les données

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Utilisez les tendances des balises pour tout informer, de la dotation en personnel aux feuilles de route des produits. Vous constatez une augmentation des demandes de fonctionnalités ? Il est peut-être temps de redéfinir les priorités de votre arriéré. Par exemple, si « Shipping ETA Missing » augmente de 3 fois en une semaine, cela peut justifier une correction du frontend ou une mise à jour du chatbot, avant qu'il n'atteigne le CSAT. Les tags liés à l'ARR ou au risque de désabonnement doivent être suivis chaque semaine, et non chaque mois.

Outils qui prennent en charge le balisage des e-mails par IA

Plusieurs plateformes permettent d'intégrer le balisage basé sur l'IA au flux de travail quotidien de votre équipe :

• Gmelius: logiciel de boîte de réception partagée alimenté par l'IA qui étiquette automatiquement les tickets d'assistance, les requêtes commerciales, les demandes internes et tous les e-mails entrants avec précision. Les équipes peuvent personnaliser les balises (ou utiliser des balises prédéfinies), acheminer les messages instantanément et obtenir des informations basées sur des analyses, le tout dans un espace de travail collaboratif dans Gmail.
• Avant: propose un balisage basé sur des règles et amélioré par l'IA pour gérer les boîtes de réception des équipes.
• Hiver: service d'assistance basé sur Gmail avec fonctionnalités de balisage et Automatisation de Gmail règles.
• Zendesk: plateforme de support client de niveau entreprise avec catégorisation des tickets basée sur l'IA.

Conclusion

Le balisage basé sur l'IA n'est pas simplement un « avantage », il devient une nécessité dans le cadre de la collaboration moderne en matière de messagerie. Que vous souhaitiez étendre la prise en charge, gérer plusieurs boîtes de réception ou simplement réduire le triage manuel, le balisage intelligent peut vous aider à mettre de l'ordre et à mieux comprendre votre situation.

Avec un outil comme Gmelius, vous ne vous contentez pas de baliser les e-mails, vous transformez chaque message en une opportunité pour une action plus rapide, de meilleures informations et une collaboration sans effort.

Êtes-vous prêt à transformer votre flux de travail de messagerie ?

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Références

• McKinsey & Company, « L'impact de l'IA sur l'efficacité du service client », 2023.
• Rapport de référence Zendesk, 2022.

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