#Présentation de la solution de tickets

Note : Il s'agit d'une version préliminaire (early preview). Les fonctionnalités sont encore en cours d'amélioration et nous travaillons continuellement à leur perfectionnement. Vos commentaires sont les bienvenus !

#1. Contexte (Pourquoi)

#Problèmes sectoriels, de rôles ou de gestion résolus

Les entreprises font face à divers types de demandes de services au quotidien : maintenance d'équipements, support informatique, plaintes clients, demandes de conseils, etc. Ces demandes proviennent de sources dispersées (systèmes CRM, ingénieurs de terrain, e-mails, formulaires publics, etc.), suivent des processus de traitement différents et manquent de mécanismes de suivi et de gestion unifiés.

Exemples de scénarios métier typiques :

• Maintenance d'équipement : L'équipe après-vente traite les demandes de réparation, doit enregistrer des informations spécifiques comme les numéros de série, les codes d'erreur et les pièces de rechange.
• Support informatique : Le département IT gère les demandes internes des employés pour la réinitialisation de mots de passe, l'installation de logiciels ou les problèmes de réseau.
• Plaintes clients : L'équipe de service client gère les plaintes multi-canaux ; certains clients mécontents nécessitent un traitement prioritaire.
• Libre-service client : Les clients finaux souhaitent soumettre facilement des demandes de service et suivre l'avancement du traitement.

#Profil des utilisateurs cibles

#Points de douleur des solutions actuelles du marché

• Coût élevé / Personnalisation lente : Les systèmes de tickets SaaS sont onéreux et les cycles de développement sur mesure sont longs.
• Fragmentation du système, silos de données : Les données métier sont dispersées dans différents systèmes, rendant l'analyse et la prise de décision difficiles.
• Évolution difficile face aux changements : Lorsque les besoins métier changent, les systèmes sont difficiles à ajuster rapidement.
• Réponse lente du service : Les demandes circulant entre différents systèmes ne peuvent pas être réparties rapidement.
• Processus opaque : Les clients ne peuvent pas suivre l'avancement de leur ticket, et les demandes fréquentes augmentent la pression sur le service client.
• Qualité difficile à garantir : Manque de surveillance SLA, les dépassements de délais et les retours négatifs ne peuvent pas être signalés à temps.

#2. Analyse comparative (Benchmark)

#Produits phares du marché

• SaaS : Salesforce, Zendesk, Odoo, etc.
• Systèmes sur mesure / Systèmes internes

#Dimensions de comparaison

• Couverture des fonctionnalités
• Flexibilité
• Extensibilité
• Utilisation de l'IA

#Points de différenciation de la solution NocoBase

Avantages au niveau de la plateforme :

• Priorité à la configuration : Des tables de données sous-jacentes aux types de services, SLA et routage des compétences, tout est géré par configuration.
• Développement rapide en Low-code : Plus rapide qu'un développement sur mesure, plus flexible qu'un SaaS.

Ce que les systèmes traditionnels ne peuvent pas faire ou à un coût prohibitif :

• Intégration native de l'IA : Utilisation des plugins d'IA de NocoBase pour la classification intelligente, l'aide au remplissage de formulaires et les recommandations de connaissances.
• Conception reproductible par les utilisateurs : Les utilisateurs peuvent étendre la solution à partir de modèles.
• Architecture de données en "T" : Table principale + tables d'extension métier ; l'ajout d'un nouveau type de service nécessite uniquement l'ajout d'une table d'extension.

#3. Principes de conception

• Faible coût cognitif
• Le métier avant la technologie
• Évolutif, pas une réalisation unique
• Configuration d'abord, code en dernier recours
• Collaboration Humain-IA, pas de remplacement de l'humain par l'IA
• Toutes les conceptions doivent être reproductibles par les utilisateurs

#4. Aperçu de la solution

#Présentation générale

Un centre de tickets universel construit sur la plateforme low-code NocoBase, permettant :

• Entrée unifiée : Intégration multi-sources, traitement standardisé.
• Distribution intelligente : Classification assistée par IA, répartition avec équilibrage de charge.
• Activités polymorphes : Table principale centrale + tables d'extension métier, extension flexible.
• Boucle de rétroaction fermée : Surveillance SLA, évaluations clients, suivi des avis négatifs.

#Flux de traitement des tickets

Entrée multi-sources → Pré-traitement / Analyse IA → Affectation intelligente → Exécution manuelle → Boucle de rétroaction
          ↓                        ↓                          ↓                    ↓                ↓
 Vérif. des doublons      Reconnaissance d'intention   Corr. compétences    Flux de statuts   Éval. satisfaction
                          Analyse de sentiment         Équilibrage charge   Surveillance SLA  Suivi avis négatifs
                          Réponse automatique          Gestion des files    Commentaires      Archivage données

#Liste des modules principaux

#Aperçu de l'interface principale

#5. Employés IA (AI Employee)

#Types d'employés IA et scénarios

• Assistant service client, Assistant commercial, Analyste de données, Auditeur
• Assister les humains, pas les remplacer.

#Quantification de la valeur des employés IA

Dans cette solution, les employés IA peuvent :

#6. Points forts (Highlights)

#1. Architecture de données en "T"

• Tous les tickets partagent une table principale avec une logique de flux unifiée.
• Les tables d'extension portent les champs spécifiques à chaque type de métier, permettant une extension flexible.
• L'ajout d'un nouveau type de service nécessite uniquement l'ajout d'une table d'extension, sans affecter le flux principal.

#2. Cycle de vie complet du ticket

• Nouveau → Affecté → En cours → En attente → Résolu → Fermé.
• Supporte les scénarios complexes comme le transfert, le retour ou la réouverture.
• Chronométrage SLA précis incluant les pauses lors des mises en attente.

#3. Intégration unifiée multi-canaux

• Formulaires publics, portail client, API, e-mail, saisie par agent.
• Vérification d'idempotence pour éviter la création de doublons.

#4. Intégration native de l'IA

• L'IA n'est pas un simple bouton ajouté, elle est intégrée à chaque étape.
• Reconnaissance d'intention, analyse de sentiment, recommandation de connaissances et polissage des réponses.

#7. Feuille de route (Mises à jour continues)

• Intégration système : Support de l'intégration du module de tickets dans différents systèmes métier tels que les ERP, CRM, etc.
• Interconnexion de tickets : Intégration des tickets des systèmes amont/aval et rappels de statut pour une collaboration inter-systèmes.
• Automatisation par l'IA : Employés IA intégrés aux flux de travail, supportant l'exécution automatique en arrière-plan pour un traitement sans intervention humaine.
• Support multi-entité : Extension horizontale via une architecture multi-espaces/multi-applications, permettant la distribution à différentes équipes de service pour une exploitation indépendante.
• Base de connaissances RAG : Vectorisation automatique de l'ensemble des données (tickets, clients, produits, etc.) pour une recherche intelligente et des recommandations de connaissances.
• Support multilingue : Interface et contenu supportant le changement de langue pour répondre aux besoins de collaboration des équipes internationales ou régionales.