Pourquoi les arriérés de support augmentent-ils — et pourquoi la recherche IA corrige les bases

Le volume de tickets continue de grimper tandis que les clients attendent une aide quasi-instantanée. Le goulot d'étranglement n'est pas l'effort; c'est trouver la bonne réponse, à jour, rapidement. La recherche d'entreprise alimentée par l'IA résout ce problème en unifiant vos connaissances (bases de connaissances, runbooks, tickets antérieurs, documents) et en affichant des réponses soumises aux autorisations directement dans vos outils existants, réduisant le temps de traitement et les escalades.

La plateforme Work AI de Glean s'intègre aux outils que les équipes de support utilisent déjà — Zendesk, ServiceNow, Salesforce, Slack/Teams — pour que les agents et les employés obtiennent leurs réponses sans avoir à naviguer entre plusieurs onglets. Cette approche du «déplacement vers la gauche» déflecte les demandes courantes avant qu'elles ne deviennent des tickets et accélère la résolution lorsqu'un ticket est nécessaire.

Comment la recherche alimentée par l'IA de Glean fonctionne pour le support

1. Connecter et indexer en toute sécurité. Les connecteurs de Glean importent contenu et permissions depuis des systèmes comme Zendesk, ServiceNow et Salesforce pour que les résultats respectent l'accès au niveau des enregistrements.

2. Comprendre les questions, pas seulement les mots-clés. La recherche IA interprète l'intention et le contexte (par exemple, produit, plan, code d'erreur) pour récupérer les conseils les plus pertinents et actuels.

3. Répondre avec des citations. Les agents voient la réponse et son origine — article de connaissance, cas résolu ou document interne — ce qui génère de la confiance et accélère les revues de conformité.

4. Intégrer dans les flux de travail. Afficher les réponses dans Slack/Teams, dans la barre latérale des tickets ou le centre d'aide, minimisant les changements de contexte et encourageant l'auto-service.

Quoi de neuf en 2025

• Work AI + agents : Glean prend désormais en charge la création d'assistants/agents sur la plateforme et via des cadres populaires, permettant une automatisation des flux de travail plus profonde (par exemple, proposer des réponses, mettre à jour des cas) tout en maintenant l'autorité des systèmes de référence.

• Intégrations de service client : Des intégrations natives renforcées pour Zendesk, ServiceNow et Salesforce rationalisent le triage, le routage et l'utilisation des connaissances en cours d’exécution.

• Déflection par déplacement vers la gauche : Amélioration des expériences de centre d'aide et de chat pour présenter des réponses vérifiées avant que les utilisateurs ne déposent des tickets.

Vérification de la réalité : même les principaux leaders de l'IA notent que l'automatisation efficace nécessite une ingénierie minutieuse et des garde-fous — commencez avec la recherche + assistance, prouvez la valeur, puis automatisez progressivement. Business Insider

Moyens pratiques de réduire votre arriéré avec Glean

1) Défléchir les tickets répétitifs avec des réponses axées sur la connaissance.
Publiez vos meilleurs contenus de base de connaissances et les apprentissages des cas résolus; Glean les expose dans les centres d'aide et les outils de collaboration. Attendez-vous à moins de tickets du type « Comment réinitialiser... » ou « Où puis-je trouver... », réduisant le volume avant qu'il n'atteigne la file d'attente.

2) Accélérer le triage et le routage.
Utilisez la recherche IA pour identifier le type de problème, le produit et l'urgence à partir du texte du ticket, puis dirigez-le vers la bonne file d'attente ou suggérez les prochaines actions. Cela réduit le ping-pong et accélère la conformité aux SLA.

3) Augmenter la résolution au premier contact (FCR).
Affichez les runbooks, les pages de politique et les cas résolus similaires directement dans la vue de l'agent pour que le niveau 1 puisse résoudre davantage sans escalade — gagnant des minutes sur chaque interaction et réduisant le MTTR.

4) Équiper les répondants transversaux.
Parce que les résultats respectent les permissions des sources, les ingénieurs et les chefs de produit peuvent rechercher en toute sécurité les incidents antérieurs et les solutions pour aider le support sans exposer des enregistrements sensibles.

5) Extraire des modèles pour résoudre les problèmes en amont.
Agrégez les informations à partir des tickets et des chats pour repérer les problèmes récurrents et les lacunes dans le contenu — puis mettez à jour les bases de connaissances et les macros. L'arriéré diminue lorsque les causes profondes sont résolues.

Déploiement pas à pas (faible risque, mesurable)

Phase 1 — Connecter et tester (2–4 semaines).

• Connectez Zendesk/ServiceNow/Salesforce + votre principale base de connaissances.

• Choisissez un domaine produit et un petit groupe d’agents.

• Établissez des KPIs de base : taux de déflexion, MTTR, FCR, escalades.

Phase 2 — Assistance en flux (4–6 semaines).

• Activez l'affichage des réponses et des citations dans la barre latérale/Slack/Teams.

• Ajoutez des macros/extraits basés sur les meilleures réponses.

• Suivez : délai de la première réponse, interactions par ticket.

Phase 3 — Automatisez là où cela est prouvé (en cours).

• Introduisez des automatisations sûres (réponses pré-rédigées, suggestions de champs de cas, suggestions de connaissances).

• Gouvernez avec des revues en boucle humaine; élargissez la portée au fur et à mesure que la qualité est maintenue.

À quoi ressemble le succès (KPIs à surveiller)

• Taux de déflexion (centre d'aide ou assistant virtuel) : % de sessions résolues sans dépôt de ticket.

• MTTR (moyenne du temps de résolution) : devrait baisser à mesure que les réponses émergent plus rapidement.

• FCR (résolution au premier contact) : augmente avec un meilleur accès aux connaissances.

• Temps de traitement des agents/interactions : devrait diminuer à mesure que le contexte est unifié.

• Taux d'escalade : baisse à mesure que le niveau 1 résout davantage.

Exemple : Recherche IA intégrée dans votre infrastructure

• Zendesk : Effectuez des recherches parmi les cas et les bases de connaissances avec des permissions au niveau des enregistrements; montrez du contenu vérifié aux agents lorsqu'ils tapent.

• ServiceNow : Rejoignez la connaissance IT/HR et les tickets avec le reste de la connaissance de l'entreprise pour résoudre les problèmes plus rapidement.

• Salesforce : Intégrez le contexte des cas et des comptes dans l'espace de travail; préparez les réponses et gardez Salesforce comme le système de référence.

Résumé et prochaines étapes

Les arriérés diminuent lorsque la bonne réponse apparaît au bon endroit, instantanément. La recherche IA de Glean unifie les connaissances, accélère le triage et permet un auto-service par déplacement vers la gauche — réduisant le MTTR et augmentant la satisfaction sans un changement de processus lourd. Commencez petit, mesurez, puis automatisez là où la qualité est prouvée.

Parlez-nous : Generation Digital peut vous aider à connecter Glean, concevoir un déploiement sécurisé et mesurer l'impact.

FAQs

Comment l'IA améliore-t-elle le temps de résolution des tickets ?
En unifiant les connaissances et en affichant des réponses vérifiées et informées des autorisations dans les outils des agents, l'IA élimine le temps de recherche et réduit les escalades — accélérant le MTTR et augmentant le FCR. glean.com

L'IA peut-elle renforcer l'auto-service ?
Oui. Avec la « déflexion par déplacement vers la gauche », l'IA présente des réponses pertinentes dans le centre d'aide ou le chat avant qu'un ticket ne soit déposé, réduisant le volume entrant. glean.com

L'implémentation est-elle complexe ?
Glean est livré avec des connecteurs natifs (Zendesk, ServiceNow, Salesforce) et s'intègre aux flux de travail existants, donc les pilotes sont rapides et à faible risque. Commencez avec la recherche + assistance, puis automatisez par étapes. Business Insider | glean.com