Si vous cherchez à améliorer l’efficacité de votre support client via Jira Service Management, vous avez trouvé la ressource parfaite. Avec l’intégration de l’agent virtuel, la gestion des demandes devient un jeu d’enfant ! Ce guide est conçu pour vous enseigner à exploiter pleinement les fonctionnalités avancées de l’agent virtuel de Jira, transformant votre service de support en un véritable atout stratégique pour votre entreprise. Pour naviguer facilement dans cet article, voici les éléments que nous allons aborder :
Qu’est-ce que l’agent virtuel de Jira Service Management ?
Comment fonctionne l’agent virtuel de Jira Service Management ?
Qui utilise l’agent virtuel de Jira ?
Virtual agent : Le vocabulaire à connaître avant de débuter
Débuter avec l’agent virtuel de Jira Service Management
Qu’est-ce que l’agent virtuel de Jira Service Management ?
L’agent virtuel est une fonctionnalité de Jira Service Management qui permet d’automatiser les interactions avec le centre de services de niveau 1. Il est conçu pour faciliter les échanges entre les équipes de support et les utilisateurs, en automatisant certaines tâches et en fournissant des réponses rapides aux questions fréquentes.
L’agent virtuel, fonctionnant sur la même plateforme que le bot Slack d’Atlassian Assist, est équipé d’une intelligence artificielle avancée. Cette technologie lui permet de comprendre précisément les demandes des utilisateurs ainsi que le contexte dans lequel elles s’inscrivent, afin d’apporter des réponses sur mesure et pertinentes.
En janvier 2022, Atlassian a renforcé ses fonctionnalités de support client en acquérant Percept.AI, entreprise spécialisée en intelligence artificielle.
Comment fonctionne l’agent virtuel de Jira Service Management ?
L’agent virtuel de Jira Service Management offre une assistance automatisée à travers deux méthodes principales, permettant une gestion efficace des demandes de service.
Générer des réponses avec Atlassian Intelligence
Cette méthode utilise l’intelligence artificielle générative d’Atlassian pour fouiller dans votre base de connaissances et produire des réponses adaptées aux demandes. Elle est particulièrement efficace pour :
- Les requêtes déjà documentées dans votre base de connaissances
- Les situations pouvant être résolues par des instructions claires
- Les cas ne nécessitant pas l’intervention d’un agent humain
Exemples : jours fériés, accès WiFi, politiques RH, réinitialisation du mot de passe
Générer des réponses avec les flux d’intention
Les flux d’intention permettent de créer un déroulement de conversation personnalisé basé sur les interactions avec l’agent virtuel. Cette fonction est idéale pour :
- Les demandes exigeant un guidage ou un dépannage
- Les situations où il est nécessaire de recueillir des informations, d’effectuer une action ou de procéder à un triage
- Les cas où l’intervention d’un agent humain peut être nécessaire
Exemples : demandes d’accès à des logiciels, reporting d’incident, nouveau matériel
En combinant ces deux méthodes, l’agent virtuel de Jira Service Management offre une solution complète et flexible pour répondre efficacement aux divers besoins des utilisateurs. Cette approche hybride assure que les demandes simples sont résolues rapidement grâce à l’IA, tandis que les cas plus complexes peuvent bénéficier d’une intervention humaine, garantissant ainsi une expérience utilisateur optimale.
Bien que ces deux méthodes soient efficaces en synergie, elles peuvent également être déployées de manière indépendante.
« 23% des demandes sont résolues par l’agent virtuel d’Atlassian Intelligence. Avec une très petite équipe, utiliser les réponses de l’IA, c’est comme avoir une personne supplémentaire. »
– MARTIN BRIGNALL, Developer Tooling Specialist, OVO
Qui utilise l’agent virtuel de Jira ?
L’agent virtuel de Jira est un outil précieux qui aide plusieurs équipes dans une entreprise en économisant du temps et en améliorant l’efficacité. Voici comment il profite à différents départements :
Service client
L’agent virtuel transforme l’expérience client en répondant rapidement et efficacement aux questions fréquentes, en libérant ainsi du temps pour que les agents humains se concentrent sur des problèmes plus complexes.
Ventes et marketing
Pour les équipes de ventes et de marketing, l’agent virtuel facilite la collecte de leads entrants et la qualification automatique de prospects contribuant à une meilleure conversion et satisfaction client.
Finance
Les professionnels de la finance profitent de l’agent virtuel pour automatiser des tâches telles que la gestion des factures, les demandes de paiement et la réponse aux questions fréquentes, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle.
Ressources humaines
En ce qui concerne les ressources humaines, l’agent virtuel offre un support dans la gestion des demandes des employés, l’onboarding et le suivi des dossiers du personnel, rendant les processus RH plus fluides et accessibles.
En résumé, l’agent virtuel de Jira est un levier de performance pour l’entreprise, en permettant à divers départements de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée tout en assurant une gestion efficace et automatisée des demandes routinières.
Virtual agent : Le vocabulaire à connaître avant de débuter
Les intentions
Terme en anglais : intents
Une intention désigne une question ou une demande spécifique émise par le client au service d’assistance. L’agent virtuel est conçu pour identifier et traiter ces intentions, offrant ainsi une solution ou une réponse adaptée aux besoins. Les intentions sont composées d’un nom, d’une description et d’un nom d’affichage.
Les entraînements
Terme en anglais : training
Pour optimiser l’apprentissage et la capacité de reconnaissance de l’agent virtuel, il est essentiel de lui fournir divers exemples de demandes liées à chaque intention. Cela permet à l’agent d’analyser et de s’entraîner sur ces exemples grâce à des techniques d’apprentissage automatique. Ainsi, l’agent devient capable d’identifier ces intentions spécifiques dans les interactions réelles avec les clients, même lorsque les formulations utilisées par ces derniers varient ou ne correspondent pas exactement aux exemples initiaux. Cette méthode enrichit la compréhension de l’agent et améliore sa réactivité face à une gamme étendue de requêtes client.
Les flux conversationnels
Terme en anglais : intentional flows
Avant d’engager un dialogue basé sur une intention identifiée, l’agent virtuel sollicite d’abord une confirmation de la part du client pour s’assurer de sa pertinence. Une fois cette validation obtenue, l’agent déclenche le flux de conversation correspondant.
Le déroulement d’un flux de conversation avec l’agent virtuel s’apparente à un échange naturel entre deux individus. L’agent formule une proposition, attend la réaction du client, et ajuste sa réponse en fonction de celle-ci. Un flux efficacement élaboré prévoit les potentielles réponses des clients, assurant ainsi une assistance précise et adaptée à leurs besoins.
Les flux standards
Terme en anglais : standard flows
Les flux intentionnels traitent des demandes spécifiques des clients, tandis que les flux standards gèrent des tâches courantes comme accueillir, créer des tickets, ou clarifier des ambiguïtés, rendant l’interaction initiale plus rapide et plus simple. Les flux standards disponibles sur l’agent de virtuel sont :
Accueillir
Ce flux standard envoie automatiquement un message d’accueil au client quand celui-ci envoie son premier message, et avant que l’agent virtuel ne lance le flux standard de mise en correspondance avec l’intention.
Rendre prioritaire
Ce flux standard permet au client de savoir qu’une demande a été créée en son nom, et crée un ticket dans Jira Service Management.
Résoudre
Ce flux standard est utilisé pour mettre fin à une conversation lorsqu’un client indique que l’agent virtuel a résolu sa question, son problème ou sa demande.
Mettre en correspondance avec une intention
Ce flux standard est déclenché lorsqu’un client envoie son premier message, et est conçu pour les rediriger vers le flux de conversation correspondant à la bonne intention aussi vite que possible.
Fermer automatiquement
Ce flux standard est déclenché lorsqu’il n’y a pas eu d’activité dans la conversation depuis 5 minutes. Il est conçu pour s’assurer que le client a reçu l’aide dont il a besoin et, le cas échéant, pour que la conversation soit considérée comme résolue.
Débuter avec l’agent virtuel de Jira Service Management
Connecter Slack à Jira Service Management
Pour commencer à utiliser la fonctionnalité d’agent virtuel de Jira Service Management, vous devez d’abord le connecter à Slack. Voici comment procéder :
- Accédez à vos paramètres de projet, puis sélectionnez Agent virtuel
- Ajoutez votre espace Slack
Pour l’instant, l’agent virtuel est uniquement disponible dans Slack avec les éditions Premium et Enterprise de Jira Service Management. Atlassian travaille sur une prochaine intégration avec Microsoft Teams.
Configurer les canaux Slack
La configuration des canaux Slack revêt une grande importance car elle permet d’organiser vos demandes de manière efficace. Voici les trois canaux Slack que vous devez créer : pour les agents, les demandes et les tests.
Créer un canal pour les agents
Il est réservé aux agents et aux administrateurs, ce canal leur permet d’assigner, de trier, de commenter et de travailler sur les problèmes. Pour l’ajouter à votre Slack, voici les étapes à suivre :
- Dans l’agent virtuel, cliquez sur Paramètres puis Paramètres de base
- Ensuite cliquez sur “Créer un canal pour les agents”, le canal se créera automatiquement
Créer un canal de test
Utilisé pour tester l’interaction des clients avec l’agent virtuel et créer des problèmes fictifs. Pour créer un canal de test, même chose que pour le canal pour les agents :
- Dans l’agent virtuel, cliquez sur Paramètres puis Paramètres de base
- Ensuite cliquez sur “Créer un canal de test”, le canal se créera automatiquement
Créer un canal de demandes
Ce canal est dédié à l’interaction des clients avec l’agent virtuel pour obtenir de l’aide et créer des problèmes.
- Dans Slack, créez un nouveau canal pour que les salariés puissent obtenir de l’aide
- Ensuite, tapez /app puis sélectionnez “Ajoutez des applications à ce canal”
3. Cliquez sur le bouton “Ajouter” pour ajouter Atlassian Assist au canal
4. Cliquez sur le bouton “Request channel“ et sélectionnez le projet que vous souhaitez associer à ce canal
Définir un type de demande par défaut de l’agent virtuel
Maintenant, choisissez le type de demande par défaut pour les tickets créés par l’agent virtuel. Assurez-vous de sélectionner un type sans champs obligatoires.
Créer sa première intention
Comme mentionné précédemment, une intention représente une question ou une demande spécifique formulée par un client au service d’assistance. En créant des intentions, vous aidez votre agent virtuel à répondre efficacement aux demandes des clients. Voici les étapes à suivre pour créer votre première intention :
- Accédez à la section Intentions et cliquez sur « Créer une intention ».
- Parcourez les modèles d’intentions disponibles. Si aucun ne correspond à vos besoins, créez votre propre intention en fournissant un nom, une description et un nom d’affichage.
Entraîner son intention
Pour que l’intention soit correctement identifiée par l’agent virtuel, il est essentiel de lui fournir des exemples de phrases que vos clients pourraient utiliser lorsqu’ils s’adressent à l’équipe de support concernant cette intention. Cela permettra à l’agent virtuel de mieux comprendre le contexte de la demande. Pour entraîner correctement votre intention, voici quelques conseils :
- Conseil 1 : Analysez les messages envoyés par vos clients concernant cette demande afin d’identifier le vocabulaire qu’ils utilisent.
- Conseil 2 : Vous disposez d’une limite de 100 phrases d’entraînement, donc fournissez autant de phrases que possible sans répétition. Pour commencer, il est recommandé d’utiliser entre 10 et 15 phrases d’entraînement.
- Conseil 3 : Testez et apprenez. Une fois que l’agent virtuel est opérationnel, évaluez s’il comprend correctement les intentions ou s’il nécessite des améliorations en ajoutant de nouvelles phrases d’entraînement.
Créer un flux conversationnel (intentionnel)
Après avoir défini votre intention et rédigé vos phrases d’entraînement, l’étape suivante consiste à élaborer le flux conversationnel qui en découlera. Ce flux est activé lorsque l’agent virtuel identifie votre intention et cherche à obtenir davantage d’informations concernant votre demande. Pour cela, le flux est structuré en plusieurs étapes successives, chacune pouvant aller d’une simple interaction, comme l’envoi d’un message au client, à des actions plus complexes, telles qu’un changement de mot de passe.
Afin de concevoir efficacement ce flux, il est conseillé de planifier une réunion d’équipe et d’utiliser des outils de documentation collaboratifs, comme Confluence, pour structurer et clarifier les différentes interactions avec l’agent virtuel. Cela permet d’assurer que toutes les étapes nécessaires sont bien prises en compte et que le flux conversationnel est logique et fluide.
Lors de la création d’une nouvelle intention, celle-ci est automatiquement configurée avec le statut « Test » par défaut. Ce paramètre initial permet de peaufiner et d’ajuster l’intention avant de la rendre active et accessible aux utilisateurs.
Pour enrichir votre flux conversationnel, l’ajout d’étapes est rendu intuitif grâce à une interface utilisateur conviviale. En cliquant simplement sur le bouton « + », vous avez accès à un éventail d’options permettant de diversifier et de personnaliser l’interaction avec l’utilisateur. Voici les types d’étapes que vous pouvez intégrer :
Offrir des choix
Cette étape permet de présenter à l’utilisateur une série d’options parmi lesquelles choisir, facilitant la résolution de la demande.
Exemples de choix :
- Pour confirmer la résolution d’une requête : « Avez-vous obtenu l’aide que vous recherchiez ? » avec les options « Oui » ou « Non ».
- Pour identifier le service concerné par une demande de réinitialisation de mot de passe : « Pour quel service souhaitez-vous réinitialiser votre mot de passe ? » proposant les choix « Gmail », « Outlook », ou « Autre ».
Il est essentiel d’inclure une option « Autre » lorsqu’il est possible que les choix proposés ne couvrent pas toutes les situations envisageables par l’utilisateur. Cela assure une flexibilité dans les réponses et permet de ne pas limiter l’utilisateur à des options qui ne correspondent pas à son besoin spécifique.
Envoyer un message
Utilisez cette étape pour communiquer directement avec l’utilisateur, que ce soit pour fournir des informations (Envoyer d’une page Confluence) ou simplement accueillir l’utilisateur de manière personnalisée.
Exemples de message :
- “Votre demande a bien été prise en compte. Un de nos agents reviendra vers vous dans les plus brefs délais.”
- “Bonjour ! Pour découvrir nos politiques de congé, cliquez ici : lien. »
- « Bonjour ! Vous cherchez des informations sur les congés payés ? Tout ce que vous devez savoir se trouve ici : lien. »
Demander des informations
Cette fonctionnalité est cruciale pour recueillir les données nécessaires à la progression du flux. Elle peut être utilisée pour demander à l’utilisateur de spécifier ses besoins, de fournir des détails personnels, ou toute autre information pertinente.
- « Pour que je puisse vous aider, pouvez-vous me dire dans quel bureau vous souhaitez vous rendre ? »
- « Afin de mettre à jour votre profil, pourrions-nous avoir votre adresse email actuelle ? »
- « Afin de personnaliser notre assistance, pourriez-vous nous indiquer le modèle de votre appareil ? »
Modifier le type de demande et les champs
Cela permet d’ajuster dynamiquement le type de demande ou de modifier les champs en fonction des réponses de l’utilisateur, assurant ainsi que le flux reste pertinent et adapté aux besoins spécifiques de l’utilisateur.
Envoyer une demande web
Cette fonctionnalité avancée enrichit votre flux en permettant l’intégration d’interactions avec des services externes, comme l’envoi de requêtes HTTP vers des URL spécifiques.
Activer Atlassian Intelligence – si vous avez une base de connaissances
Si vous utilisez Confluence pour gérer une base de connaissances, vous avez la possibilité d’enrichir votre agent virtuel avec Atlassian Intelligence. Voici comment procéder pour l’activer :
- Accédez aux « Paramètres » de votre agent virtuel.
- Sélectionnez « Paramètres de base » et activez les fonctionnalités d’Atlassian Intelligence.
Pour ajouter votre base de connaissance à Jira Service Management, consultez cet article.
Tester votre agent virtuel sur Slack
Pour affiner et évaluer efficacement votre agent virtuel, le tester rigoureusement via le canal Slack dédié est essentiel. Voici un guide amélioré pour structurer ces tests et maximiser leur impact :
Constitution d’une équipe de testeurs
L’objectif est de rassembler un groupe varié de participants. Plus vous avez de testeurs, issus de différents horizons et avec diverses perspectives, plus vos tests seront riches et diversifiés.
Documentation et suivi des tests
Utilisez une page Confluence dédiée pour consigner méthodiquement les tests. Cela centralise les informations et prévient la perte de données. Vous pouvez organiser les données dans un tableau, en indiquant les intentions testées, les résultats obtenus, les validations, et les pistes d’amélioration identifiées. Assurez-vous de tester chaque intention et toutes ses branches.
Intégration des améliorations
Sur la base des retours collectés, apportez les modifications nécessaires à vos intentions. Cela peut inclure l’ajustement des phrases d’entraînement, la modification des flux conversationnels, ou l’ajout de nouvelles intentions pour couvrir des cas non envisagés initialement.
Itération des tests
Répétez le processus de test, documentation, et amélioration de manière itérative. Chaque cycle doit viser à raffiner davantage l’agent virtuel, en se concentrant sur les améliorations suggérées lors du cycle précédent.
Ce processus itératif garantit que l’agent virtuel est non seulement efficace dans la compréhension et la gestion des demandes mais qu’il est également capable d’interagir de manière naturelle et intuitive avec les utilisateurs, quelle que soit la complexité de la demande.
Activer l’agent virtuel
Après une série de tests concluants, le moment est venu de déployer votre agent virtuel pour qu’il soit accessible à tous les employés. Pour activer l’agent virtuel dans Jira Service Management, suivez ces instructions détaillées :
- Accédez à « Paramètres » de l’agent virtuel
- Sélectionnez « Canaux de demande »
- Cliquez sur le curseur en dessous de « État de l’agent virtuel » pour le passer de gris à vert
- Cliquez sur « Activer l’agent virtuel »
Bonnes pratiques d’utilisation de votre agent virtuel
Faire plusieurs réunions en amont pour organiser le projet
Avant de vous lancer dans la mise en place de votre agent virtuel, il est bénéfique d’organiser plusieurs réunions préparatoires pour vous assurer que le projet est bien structuré et conforme à vos objectifs. Envisagez d’utiliser un modèle de réunion pour rationaliser les discussions et aborder des sujets essentiels tels que les objectifs du projet, les rôles et responsabilités, le calendrier et les livrables clés.
Surveillez et améliorez les performances de votre agent virtuel
Quelques semaines après la mise en place de votre agent virtuel, vérifiez les performances de votre support, de vos intentions et des réponses faites pour Atlassian Intelligence dans le but de les optimiser ou de créer de nouvelles intentions. Dans l’onglet « Intentions » de votre agent virtuel, vous avez accès à trois principales métriques :
Taux de résolution
Cette métrique indique le pourcentage de conversations traitées par l’agent virtuel sans nécessiter d’intervention humaine.
Taux de correspondance
Il représente le pourcentage de conversations alignées sur une intention prédéfinie. Ces interactions peuvent être résolues par l’agent virtuel ou transférées à un agent humain pour une assistance supplémentaire.
Satisfaction Client (CSAT)
Cette métrique fournit une note sur cinq, reflétant la satisfaction globale des clients vis-à-vis de leurs interactions avec l’agent virtuel. En surveillant régulièrement ces métriques, vous pouvez identifier les points d’amélioration et vous assurer que votre agent virtuel continue d’offrir un support de qualité à vos clients.
Évaluez la satisfaction de vos clients sur Jira Service Management
Foire aux questions : Virtual agent
Combien coûte l’agent virtuel de Jira Service Management ?
À l’heure actuelle, l’agent virtuel est inclus dans les éditions Premium et Enterprise Cloud sans frais supplémentaires. Atlassian explore en permanence de nouvelles approches pour emballer ses logiciels afin de maximiser la valeur et la flexibilité pour ses clients.
Y a-t-il des limites à l’utilisation de l’agent virtuel ?
Pour l’instant, les clients Cloud Premium et Enterprise sont libres d’utiliser l’agent virtuel sans limites.
Quand l’agent virtuel sera-t-il disponible pour Microsoft Teams ou d’autres canaux ?
Atlassian s’efforce d’optimiser l’agent virtuel pour les équipes de service qui gèrent les demandes dans Slack. Dans un avenir proche, Atlassian étendra son support à d’autres canaux, tels que Microsoft Teams.
Est-il prévu de mettre la fonctionnalité d’agent virtuel à la disposition des clients Data Center ?
Il n’est actuellement pas prévu d’introduire l’agent virtuel ou Atlassian Intelligence dans Data Center.
Dois-je activer Atlassian Intelligence pour pouvoir utiliser l’agent virtuel ?
Vous n’avez pas besoin d’activer Atlassian Intelligence pour utiliser l’agent virtuel de Jira Service Management.
Est-ce qu’Atlassian envoie les données des clients à la plateforme OpenAI pour entraîner ses services ?
Les données que vous soumettez et les réponses que vous recevez via Atlassian Intelligence ne sont pas utilisées pour affiner ou améliorer les modèles ou services d’OpenAI. Chaque demande de données est envoyée à OpenAI individuellement, via un service crypté SSL, pour être traitée et renvoyée à Atlassian.
Atlassian Intelligence utilise-t-il mes données pour servir d’autres clients ?
Non, les données que vous soumettez et les réponses que vous recevez sont utilisées uniquement pour servir votre expérience.
OpenAI stocke-t-il les données des clients Atlassian ?
Non, OpenAI ne stocke pas les données que vous soumettez ni la réponse que vous recevez.