Paysend en quelques mots

Paysend est une société de Fintech qui vise à révolutionner les transferts d’argent de par le monde. Sa gamme de produits simplifie les transactions internationales pour les particuliers et les entreprises.

Avec la prise en charge de l’envoi d’argent dans plus de 49 pays, et la réception dans plus 170, la clientèle de Paysend se compose d’entreprises internationales, d’expatriés, de travailleurs saisonniers et d’étudiants. Elle compte parmi ses clients des entreprises qui effectuent des transactions avec des employés situés dans d’autres pays et des personnes vivant à l'étranger qui envoient de l'argent dans leur pays d'origine.

Face à une clientèle aussi diverse, l’équipe de Paysend, composée de plus de 250 professionnels originaires de plus de 30 pays, doit être en mesure de communiquer en plusieurs langues.

L’assistance client freinée par la lenteur des processus de traduction

Du fait d’une clientèle multilingue nécessitant une assistance en plusieurs langues, notamment en russe, en anglais, en chinois, en espagnol, en allemand, en ukrainien et en français, Paysend faisait face à un défi de taille en matière de recrutement. La recherche de locuteurs natifs ou de personnes maîtrisant parfaitement ces langues était coûteuse et freinait la capacité de l’entreprise à s’étendre à l’international.

L’équipe d’assistance client de Paysend privilégie les messageries et les tchats pour communiquer avec ses clients, deux moyens de communication qui exigent une grande réactivité. Son outil de traduction précédent atténuait la barrière de la langue, mais la médiocrité de l’expérience utilisateur et des traductions ralentissait les processus d’assistance client de l’entreprise.

La lourdeur du processus traductionnel ainsi que le manque de constance dans la traduction des termes clés nuisaient aux performances des agents, entraînant une frustration tant chez les clients que chez les agents eux‑mêmes. Constatant que certains de ses agents utilisaient DeepL, Paysend a décidé d’examiner cette option.

Simplicité, précision et cohérence avec DeepL

Après évaluation, Paysend a adopté DeepL en raison de sa plateforme d’assistance à la clientèle, de la simplicité de son intégration dans Zendesk et de la qualité de ses traductions.

De plus, le fait de pouvoir utiliser des glossaires dans cette intégration a aussi permis à Paysend d’accroître le niveau de précision de ses traductions, et de réduire ainsi la barrière de la langue encore davantage. Un glossaire partagé avec tous les utilisateurs de l’entreprise permet depuis à Paysend de personnaliser la traduction de certains mots et expressions, lesquels sont ensuite automatiquement adaptés par DeepL en fonction du contexte. Paysend peut donc avoir toute confiance dans la précision des traductions produites. Cette fonctionnalité est d’autant plus utile que de nombreux agents doivent communiquer dans des langues qu’ils ne maîtrisent pas parfaitement.

Réduction des délais et augmentation de la satisfaction client

Depuis la mise en place de DeepL, Paysend a constaté des améliorations significatives de ses indicateurs de performance clés :

Le délai moyen de résolution des messages est passé de 5 heures à 4 heures et 30 minutes.

Selon les équipes d’assistance client de Paysend, ceci est dû à la simplification des processus de traduction permise par DeepL.

Ajoutons également que la satisfaction des clients a augmenté de 10 % en l’espace d’un seul trimestre.

L’interface intuitive de DeepL pour Zendesk a permis aux équipes d’assistance de Paysend de rationaliser leurs processus.

Paysend a ainsi pu éliminer la barrière de la langue, satisfaire sa clientèle encore davantage, et donner à son équipe d’assistance client les moyens d’offrir un service exceptionnel et encore plus efficace.

« Dans l'ensemble, nous avons constaté une nette amélioration de l'expérience client avec DeepL. »

Svetlana Yumaguzina, responsable du service client chez Paysend

Un service de traduction de qualité est un moteur du développement à l’international

Perspectives L’entreprise envisage d’autres utilisations de DeepL dans le cadre de son expansion, par exemple pour la traduction du contenu de son centre d’assistance. Svetlana Yumaguzina l’affirme :

« DeepL nous aide dans notre développement international. Lorsqu’il s’agit de parler à nos clients, les locuteurs natifs sont une excellente solution, certes, mais DeepL nous offre une certaine flexibilité dans nos choix de recrutement. Même si nous continuons de recruter ce type de profil pour certaines régions clés, DeepL est un excellent atout pour nos projets d’expansion. »