Centralise tes réponses aux avis de l'App Store et de Google Play avec des brouillons générés par l'IA, inspirés de tes réponses précédentes. Voici quatre méthodes pour y parvenir, souvent combinées par les équipes :

La première étape est de connecter les profils de ton application (voici comment procéder pour l'App Store). Et rassure-toi, les simples évaluations en étoiles ne passent pas par les API des stores, donc chaque avis qui arrive inclut du texte à commenter.

Chacune des méthodes utilise le même moteur IA. Quand un nouvel avis arrive, l'agent IA cherche dans ton historique 5 à 10 avis similaires, en tenant compte de la note et de la langue, pour éviter qu'une plainte 1 étoile apprenne d'un remerciement 5 étoiles. Il s'inspire des réponses déjà publiées pour créer son brouillon, en se basant sur le style et le ton d'une de tes réponses. Que tu sois un nouvel utilisateur ou non, l'IA sonne toujours comme toi. Même sans historique, l'IA génère des réponses et s'améliore avec chaque réponse ajoutée.

Tu peux aussi créer un agent personnalisé avec ta propre directive, signature et politique linguistique. Mais mon conseil : ne le fais pas. Une directive personnalisée remplace la recherche avec tes instructions et tes 5 dernières réponses, et tu pourrais sacrifier l'objectivité que l'IA utilise pour trouver des avis et rédiger des réponses similaires. Chaque réponse publiée contribue déjà à perfectionner le processus.

Détail pratique : Google Play limite les réponses à 350 caractères, donc nos brouillons visent 320 caractères pour être sûrs de rentrer, et l'éditeur vérifie la longueur avant publication.

Automatise les réponses aux avis pour lesquels tu as déjà une solution idéale, et garde le reste pour les humains. C’est aussi simple que ça. Si un type de message revient souvent et que tu y as bien répondu dix fois, l'IA pourra gérer la onzième. Les cas particuliers peuvent rester sous contrôle direct pour garantir une supervision.

L'automatisation consiste à configurer un flux. Tu choisis les profils d'application concernés, les notes en étoiles à traiter, et éventuellement les langues. Ensuite, sélectionne un agent, ou utilise celui par défaut. Dans la majorité des cas, divise par note : automatise les bonnes, supervise les mauvaises.

Les cas non captés restent en attente dans la file d'attente des réponses, indépendante de ton service clientèle. Ainsi, un avis peut créer un ticket Zendesk tout en attendant une autre réponse.

La supervision reste présente même après publication. Chaque réponse automatique enregistre quel agent l'a publiée, par quel flux et à quel moment. La file d'attente conserve les réponses automatiques pour vérification : un like ou dislike montre ton approbation. Pour les abonnements payants, pas de limite de volume. Les essais sont limités à 20 réponses, et l'automatisation se met en pause lorsqu'elle les atteint.

Si ton équipe de support utilise Zendesk, les avis peuvent y être gérés directement. Un nouveau avis crée un ticket avec priorité selon la note : 1 et 2 étoiles sont priorisées haut, 3 étoiles moyennement, et 4 ou 5 bas. Le ticket inclut tags de langue, plateforme, sentiment et autres tags d'avis IA. La traduction est ajoutée en note privée, pour que ton agent lise et réponde même dans une autre langue. Si l’auteur modifie son avis, le ticket est rouvert.

La réponse est simplifiée : un commentaire dans le ticket est nettoyé et publié comme réponse réelle, attribuée à cet agent. Cette boucle convient aux équipes gérant de nombreux avis : Qonto gère 28k avis via cette méthode. Voici comment connecter Zendesk.

Nous supportons aussi Zoho Desk, Intercom, Front, LiveAgent, Freshdesk, Help Scout et Gorgias qui obtiennent des tickets enrichis similaires. Cependant, seuls les utilisateurs de Zendesk peuvent publier la réponse directement depuis un commentaire de ticket. Pour les autres, tu réponds via la file d'attente ou Slack.

Si ton équipe préfère travailler via un canal, les avis peuvent apparaître dans Slack ou Teams avec les bonnes étiquettes et traductions. Réponds directement depuis là. Clique "Répondre" sur la carte d'avis, une fenêtre s'ouvre pour rédiger, et une suggestion IA est proposée. Modifie ce qui doit l'être et envoie au store. Une fois publié, chaque membre de l'équipe peut voir que le travail est fait. Fonctionnement similaire pour Teams.

Guides de mise en place : alertes Slack et connexion Microsoft Teams.

Tout se termine ici. Ouvre "Réponses" dans la barre latérale pour accéder à la File d'attente des Réponses, l'endroit pour traiter tous les avis nécessitant une réponse. Commence par consulter les nouveaux avis, puis passe à ceux déjà vus, classés par coéquipier ou par agent.

Le processus est rapide. L'IA génère le brouillon dès que la carte charge, donc l'avis et sa réponse sont visibles en même temps. Modifie, régénère (dans une autre langue si besoin), met de côté pour 24 heures, ou envoie directement. Publier signifie envoyer immédiatement au store, sans étape intermédiaire. Si la publication échoue, la carte l'indique pour une nouvelle tentative.

Utilise cet espace pour tester la fiabilité de l'agent. Les réponses automatiques attendent une validation dans l'onglet "Non lu" avec un like ou dislike. Ainsi, rien n'échappe à ta vigilance.

Pour cet article, les deux plateformes publient directement depuis la file d'attente. La nuance : une réponse Google Play peut être modifiée ultérieurement depuis ReviewFlowz, mais pas celle de l'App Store. Les corrections pour celles-ci doivent donc se faire via App Store Connect.

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