Agent conversationnel interne : quels KPI suivre pour une entreprise ?
Comment faire passer un entretien annuel à un agent conversationnel ? La question peut paraître saugrenue, mais à l’instar d’un employé, le programme doit être évalué, afin de mesurer le succès de cette démarche.
Mais dans le cas d’un assistant en interne, il est difficile de corréler ses résultats avec le chiffre d’affaires de l’entreprise. Est-on alors voué à faire aveuglément confiance à l’outil ? Heureusement non ! Le suivi de plusieurs indicateurs permet d’estimer la réussite du projet : ce sont les KPI (Key Performance Indicator, ou « Indicateurs Clés de la Performance »).
KPI liés à l’utilisation de l’agent conversationnel
Pour faire le bilan d’une plateforme conversationnelle, le plus intuitif reste de répondre à la question : « La solution est-elle adoptée par les collaborateurs ? » On va donc s’intéresser aux KPI témoignant du taux d’utilisation de l’outil.
Concrètement, voici quelques exemples d’indicateurs à surveiller :
- Nombre d’utilisateurs de la solution
- Volume de questions (par jour, par mois…)
- Nombre de questions posées par utilisateur
- Durée moyenne des échanges
- Taux de rétention, c’est-à-dire la proportion d’utilisateurs qui reviennent sur l’outil après l’avoir utilisé une première fois
Ces éléments donnent un aperçu chiffré du taux d’adoption de l’assistant. Et si certains paraissent trop faibles, cela peut simplement résulter d’un défaut de communication au sein de l’entreprise.
Mais ces KPI permettent surtout de se rendre compte des gains induits par l’agent conversationnel. En mettant en parallèle ces données avec les précédentes pratiques, l’entreprise peut ainsi déterminer le nombre de mails ou d’appels téléphoniques inutiles évités. Et pour un service comme le helpdesk informatique, une telle amélioration n’est pas marginale, car elle permet de se consacrer à des projets à plus forte valeur ajoutée.
Réactivité de l’assistant conversationnel
Bien entendu, les performances d’une plateforme conversationnelle se mesurent également à l’aune de sa capacité à répondre aux demandes. À cet effet, deux KPI peuvent être pris en compte.
Premièrement, on peut suivre le taux d’escalade de la solution. C’est-à-dire la proportion de questions auxquelles l’outil n’a pas su répondre de prime abord. Dans ce cas, c’est à un administrateur humain de prendre la main, pour apporter les informations que l’assistant ne connaissait pas (encore). L’avantage, c’est que ce taux est censé diminuer avec le temps, grâce à l’enrichissement progressif de la base de connaissance.
Ensuite, l’autre indicateur correspond précisément au traitement des demandes sans réponse. Il s’agit alors de mesurer le temps nécessaire au support pour ajouter une connaissance dans la base. Évidemment, l’idée est que cet indicateur soit le plus bas possible.
Avec une solution telle que Clevy, ajouter une nouvelle réponse nécessite quelques minutes (maximum). En effet, les questions en suspens apparaissent clairement dans le back-office. Il suffit alors de « créer une nouvelle connaissance », et l’outil suggère automatiquement des variations de la demande. Ensuite, l’administrateur peut entrer la réponse, qui est alors ajoutée à la base et envoyée par mail à l’utilisateur. Simple, basique.
Thématiques récurrentes
Enfin, citons un KPI plus difficile à anticiper, mais révélateur des bénéfices d’une plateforme conversationnelle. Il s’agit de relever les thématiques abordées le plus souvent par les utilisateurs, avec leur fréquence. Car une telle information peut renseigner quant à un éventuel manque d’information au sein de l’entreprise.
Pour mieux comprendre, rien de tel qu’un exemple : considérons un assistant conversationnel RH. Imaginons qu’il enregistre, à de nombreuses reprises, des questions relatives aux augmentations de salaire et aux primes (l’anonymat pouvant faciliter ce type de demandes). Cela peut signifier un défaut d’information quant à la politique de rémunération de l’entreprise. Le département RH pourra alors organiser une communication sur le sujet, pour clarifier la situation.
De cette façon, le succès de l’outil ne se mesure pas seulement aux réponses apportées aux collaborateurs. Mais également à l’amélioration de la connaissance de ces derniers.
