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Service Client

Service client alimenté par l'IA : ce qu'il faut surveiller en 2022

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Essayez d’imaginer un monde dans lequel vous n'êtes jamais bloqué en attendant qu'un représentant du Service Client (CSR) soit disponible pour vous assister. A la place toutes vos questions reçoivent une réponse instantanée et tous vos problèmes sont résolus rapidement et de manière complète grâce à une combinaison de chatbots intelligents et en libre-service.

Bien que ce scénario hypothétique ne soit pas encore une réalité, il n'est pas aussi éloigné actuellement. Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) a connu une adoption importante dans différents secteurs. Gartner prédit à cet effet que d'ici 2022, les organisations mettrons en place en moyenne 35 projets d'IA - une augmentation substantielle par rapport à une moyenne de seulement quatre en 2019.

Une part importante de cet investissement sera consacrée au service client : d'ici 2022, 70 % des interactions avec les clients impliqueront des technologies émergentes, telles que les applications d'apprentissage automatique et la messagerie mobile, en hausse de 15 % par rapport à 2018.

Il ne fait aucun doute que l'IA est la prochaine révolution du service client et deviendra un différenciateur concurrentiel crucial dans les années à venir.

Dans cet article, nous examinerons certaines des principales tendances du service client IA pour 2022 et au-delà.

Avantages de l'IA dans le service client

Dans le domaine du service client, les avantages du déploiement de l'IA ne manquent pas. En voici quelques-uns :

  • Temps de réponse rapides : Plutôt que de rester assis à attendre qu'un CSR réponde au téléphone ou à son e-mail, les chatbots et les agents virtuels activés par l'IA sont toujours disponibles et peuvent répondre aux demandes des clients en quelques minutes, parfois même en quelques secondes. Il est important de noter qu'à ce stade, les chatbots et les agents virtuels sont mieux adaptés aux demandes et requêtes de niveau inférieur. Cela dit, grâce au traitement du langage naturel (NLP) et à d'autres formes d'apprentissage automatique, la technologie de service client de l'IA évolue rapidement.

  • Meilleure gestion des ressources : en chargeant les chatbots et les agents virtuels d'enquêtes et de demandes de niveau inférieur, les organisations permettent aux CSR et aux agents en direct de se concentrer sur des problèmes urgents qui nécessitent une intervention humaine qualifiée. Mieux encore, il est possible de programmer des chatbots et des agents virtuels pour faire remonter automatiquement les problèmes en fonction de certains critères, ce qui permet un processus de service client plus efficace.

  • Réduction des coûts globaux : les centres d'appels traitent des centaines, voire des milliers, d'appels chaque jour, dont beaucoup nécessitent des conversations de suivi. Multipliez cela par 365 jours par an, et il est facile de voir à quelle vitesse les volumes d'appels peuvent augmenter. Le CSR moyen peut traiter entre 40 à 50 appels toutes les huit à neuf heures, plus le volume d'appels augmentent, plus la charge de travail des CSR augmente. Cette pression peut facilement conduire à l'épuisement professionnel des agents et à des taux élevés de rotation du personnel. Cette situation impacte à la fois les agents et les employeurs. En orientant une partie des demandes entrantes vers des chatbots et des agents virtuels activés par l'IA, les organisations peuvent créer un environnement de travail sain qui prend mieux en charge les CSR, améliorer le service client et réduire les temps d'attente à tous les niveaux, ce qui peut aider les entreprises à réduire drastiquement les coûts.

  • Interactions personnalisées : les systèmes de support client basés sur l'IA ont la capacité de s'intégrer aux systèmes dorsaux, tels que le système de gestion de la relation client de votre entreprise, pour mettre en évidence les données pertinentes. La mise en évidence de ces données permet aux agents d'adapter leurs réponses à chaque client et d’offrir des recommandations personnalisées.

  • Hiérarchisation des problèmes : certaines solutions de service client d'IA peuvent tirer parti de l'analyse des sentiments - une forme d'IA qui utilise la PNL pour déterminer si un bloc de texte est positif, négatif ou neutre - pour détecter quand les clients sont frustrés et transmettre automatiquement les problèmes aux CSR et aux agents en direct. Les agents peuvent hiérarchiser les tickets ouverts, en s'adressant d'abord aux clients insatisfaits, réduisant ainsi leur risque d'attrition.

  • Service proactif : l'apprentissage automatique - un sous-ensemble de l'IA - permet aux chatbots et aux agents virtuels d’intervenir auprès des clients en cas de blocage d’une page Web, les incitant ainsi à demander aux clients s'ils ont besoin d'aide. Le service client alimenté par l'IA est précieux pour l'intégration de nouveaux clients : les chatbots peuvent interagir avec de nouveaux prospects, offrant des instructions détaillées sur les produits et des conseils sur le meilleur moyen d’optimiser leur investissement.

  • Disponibilité 24 heures sur 24 : Les organisations subissent une pression croissante pour offrir un service client toujours plus rapide. Selon une enquête de HubSpot , 90 % des clients qui contacte le service client s'attendent à une réponse dans les 10 minutes ou moins. Les organisations peuvent ainsi répondre aux attentes croissantes des clients et réduire l'investissement financier lié à la dotation en personnel de centres d'appels ou de contacts 24h/24 et 7j/7. Elles tirent parti des chatbots et des agents virtuels pour traiter les demandes entrantes en dehors des heures de bureau.
  • Communication efficace : les entreprises peuvent déployer des outils de reconnaissance vocale basés sur l'IA pour analyser le contenu et le ton des enregistrements d'appels du service client. L'analyse vocale en plus des informations précieuses sur l'état d'esprit du client lors de conversations axées sur le service, fournit aux agents en direct un moyen d'identifier les opportunités d'amélioration des interactions futures.

  • Protection de la marque : les organisations peuvent appliquer l'analyse des sentiments aux publications sur les réseaux sociaux, aux commentaires des clients et aux avis sur les produits. L'analyse des sentiments permet aux entreprises d’identifier et de résoudre rapidement tout problème susceptible de nuire à leur marque.

  • Formation optimisée : en plus de prendre en charge la hiérarchisation des problèmes et la protection de la marque, les entreprises peuvent également tirer parti de l'analyse des sentiments pour identifier les besoins de formation. Par exemple, si une entreprise reçoit régulièrement des commentaires négatifs liés à un problème spécifique, elle peut développer de nouveaux supports de formation dédiés à la résolution de ce problème.

  • Informations comportementales : plus votre organisation collecte de données, plus vous avez d'opportunités d'obtenir des informations basées sur l'IA. Il est possible d'utiliser la technologie basée sur l'IA pour identifier les tendances et les habitudes basées sur le comportement des clients et les exploiter pour prendre des décisions de service client plus intelligentes et éclairées.

A quoi tout cela se traduit-il ? Temps de résolution amélioré, satisfaction client accrue et meilleure expérience client globale.

5 tendances du service client IA à surveiller

Alors que l'IA est en passe de devenir la pierre angulaire du service client pour les organisations du monde entier, voici quelques tendances intéressantes pour vous lancer rapidement :

  1. Des chatbots plus avancés. Les récentes avancées technologiques ont permis à la plupart des chatbots et assistants virtuels de réussir le test de Turing . L'IA conversationnelle, combine aujourd’hui l'apprentissage automatique et la PNL pour aider les machines à comprendre les nuances qui existent dans le langage humain, voire à les reproduire. En permettant aux chatbots de reconnaître l'intention, de développer une sensibilité contextuelle et de réagir en nature, l'IA a permis aux marques d'offrir une expérience de support client plus cohérente sur tous les canaux, que le client parle à un agent en direct ou virtuel.

    La réponse vocale interactive, ou IVR, est un autre exemple de progrès de la technologie des chatbots. Selon TechTarget , IVR est "un système de téléphonie automatisé qui interagit avec les appelants, recueille des informations et achemine les appels vers les destinataires appropriés". Il est possible d'utiliser des chatbots pour améliorer votre système IVR - par exemple, Microsoft utilise Power Virtual Agents pour développer son système IVR pour First Party Voice, afin que les clients aient la même expérience par téléphone que par chat. Tout comme un chatbot, si le système IVR n'est pas en mesure de résoudre une demande, il transmet automatiquement le dossier à un agent d'assistance en direct. 

  2. De nouvelles applications pour les chatbots. Alors que les chatbots et les agents virtuels évoluent et deviennent de plus en plus sophistiqués, les organisations découvrent de nouvelles façons de les déployer au-delà des interactions de support transactionnelles ponctuelles.

    Eno de Capital One illustre bien cette approche. Assistant virtuel alimenté par l'IA, Eno est conçu non seulement pour répondre aux questions des clients, mais également pour suivre leurs dépenses et proposer des recommandations personnalisées pour aider à la prise de décisions financières judicieuses. Eno fournit également une surveillance de compte en temps réel pour tous les clients de Capital One et les alerte automatiquement chaque fois qu'il détecte une activité suspecte et potentiellement frauduleuse. L'approche de Capital One en matière d'IA transcende le service client standard, identifiant plutôt de nouvelles opportunités pour offrir de la valeur au client et améliorer l'expérience client globale.
     
  3. IA fait passer le marketing au niveau supérieur L'un des cas d'utilisation émergents dans le service client est le marketing amélioré par l'IA. L'intégration de données alimentées par l'IA est une mine d'or pour les équipes marketing du monde entier.Elle devrait permettre de consolider les données de différentes plates-formes marketing et de leur appliquer des analyses de prescriptives afin de générer des recommandations ciblées.

    Les informations issues de ce processus permettront d'une part  aux spécialistes du marketing de développer des campagnes personnalisées qui répondent aux intérêts uniques des clients et prennent en compte des points faibles spécifiques. D'autre part elles rendront possible la surveillance du succès de ces campagnes en temps réel sur plusieurs canaux et de les itérer à l'aide de l'apprentissage automatique et du marketing

  4. Les entreprises créent des parcours clients connectés. Pour un client qui contacte les services support rien n'est plus frustrant que de devoir se répéter chaque fois qu'il parle à un nouvel agent. Ce qui est susceptible d'arriver lorsque le client utilise des canaux de communication différents.

    Les organisations peuvent économiser du temps, des efforts et de la frustration aux clients en utilisant une solution de service client basée sur l'IA. Cette dernière répondrait aux demandes initiales des clients, puis les dirigerait vers l'agent approprié pour une assistance supplémentaire. Cette solution transfère également toutes les informations pertinentes capturées et documentées automatiquement lors d'un premier contact avec un chatbot ou un agent virtuel. Non seulement cela évite au client d'avoir à réexpliquer son problème ou à reformuler sa question à l'agent en direct, mais cela crée également une sorte de piste d'audit que les entreprises peuvent utiliser pour améliorer leurs processus et leur structure de service et de support existants.

    Et ce n'est pas tout ce que l'IA peut faire : grâce aux progrès récents, les systèmes compatibles avec l'IA peuvent même détecter les demandes des clients restées sans réponse et les hiérarchiser en conséquence. Supposons qu'un client contacte une marque sur les réseaux sociaux à propos d'un problème qu'il rencontre et ne reçoive jamais de réponse. Maintenant, disons que le même client a appelé la ligne de service client de cette entreprise concernant le même problème à une date ultérieure. La solution de service client IA de l'entreprise reconnaîtrait ce client, le signalerait et le déplacerait en tête de file pour obtenir de l'aide. En utilisant l'IA pour rendre le service client plus pratique et en ne ménageant aucun effort, les entreprises peuvent créer des parcours client omnicanal véritablement connectés

  5. Le contact humain reste essentiel Aussi avancée que puisse être l'IA, elle n'est pas sans limites. Heureusement, la PNL et l'apprentissage automatique ont permis aux chatbots et aux assistants virtuels de reconnaître quand une intervention humaine est nécessaire.

    La vérité est que les systèmes activés par l'IA ne remplaceront sans doute jamais complètement le support en direct. A la place, les agents réels et virtuels auront une sorte de relation symbiotique : les agents virtuels automatiseront de nombreuses tâches manuelles et résoudront les problèmes de niveau inférieur, permettant aux agents réels de se concentrer sur des problèmes prioritaires et plus complexes. À leur tour, les agents en direct joueront un rôle essentiel en aidant à rendre les solutions de service client d'IA plus sophistiquées en fournissant des exemples de résolutions de cas réussies. Ces exemples serviront de base aux modules d'apprentissage automatique, que les agents virtuels utiliseront pour améliorer les interactions avec les clients de manière efficace.

Exemples concrets de service client alimenté par l'IA

Après Capital One Eno, voici d’autres exemples d'optimisation du service à la clientèle  et de l'expérience client globale grâce à l'IA :

Delta Airlines

En 2018, Delta Air Lines s'est associée à US Customs and Border Protection (CBP) pour développer un programme d'embarquement biométrique unique en son genre. Le programme est disponible pour les clients voyageant directement vers une destination internationale à partir de certains aéroports américains.

Son fonctionnement est le suivant :

  1. Delta  envoie un manifeste client pour chaque vol au CBP, qui crée ensuite une galerie de photos basée sur ce manifeste.
  2. Les clients qui s'inscrivent au programme se font prendre en photo à un point de contact de l'aéroport, la photo cryptée et anonymisée est ensuite envoyée via un canal sécurisé du CBP pour les vérifier par rapport à la galerie du manifeste de vol.
  3. Une fois que le CBP a vérifié l'identité du client, il renvoie la vérification à Delta, accompagnée d'un indicateur pour procéder à l'embarquement.
  4. Le CBP met à jour ses dossiers sur les personnes qui ont quitté le pays et les clients sont libres de se rendre à leur destination finale.

Selon une étude tierce sur la connaissance des clients , 70 % des clients ont trouvé l'expérience de reconnaissance faciale « curb-to-gate »   attrayante, et 72 % ont déclaré qu'ils préféraient cette formule à l'embarquement standard. En fait, le programme a connu un tel succès que Delta l'a étendu aux aéroports de huit grandes villes américaines , dont New York, Los Angeles et Boston.

Dominos Pizza

Domino's Dom n'est pas votre chatbot moyen. Cet assistant de commande de pizza à commande vocale répond non seulement aux questions fréquemment posées, mais il rationalise également l'expérience de commande en mémorisant les commandes précédentes des clients et utilise l'intégration des données pour fournir des estimations de livraison précises. Mieux encore, Dom surveille l'état de chaque pizza au fur et à mesure de sa fabrication et de sa livraison, fournissant aux clients des mises à jour en temps réel afin qu'ils ne se demande jamais à quel moment leur commande arrivera.

La muse

The Muse, un site d'emploi et de recrutement populaire parmi la génération Y, a fait passer sa stratégie marketing à un niveau supérieur en s'associant à Blueshift, un fournisseur de plateforme d'automatisation du marketing CDP+. Ensemble, les deux sociétés utilisent des analyses prédictives et des algorithmes d'intelligence artificielle pour créer des campagnes d'e-mails hyper personnalisées basées sur les actions et les attributs des utilisateurs. Ces campagnes complexes à déclenchements multiples qui ciblaient différentes interactions des utilisateurs dans plusieurs sections du site de The Muse et dans ses catalogues, générant une augmentation de 200 % des visites sur les pages ciblées .

Walgreens Boots Alliance
Lorsque la pandémie de COVID-19 a frappé, la Walgreens Boots Alliance (WBA) - un important fournisseur de l’industrie pharmaceutique et des soins de santé – s’est associé à Microsft afin de trouver un moyen de mieux répondre aux besoins de ses clients . Ensemble ils ont développé et déployé des chatbots de service client alimentés par l'IA sur certains de leurs sites web notamment Walgreens.com.

Bien que bon nombre de ces bots soient conçus pour répondre aux questions courantes, aider les clients à trouver les bons produits et gérer les questions liées aux ordonnances, le véritable atout est le bot COVID-19 Risk Assessment, qui a été ajouté à la section Find Care du site Web de Walgreens. Ce bot utilise une interface de chat pour aider les clients à évaluer leur risque d'avoir le COVID-19 sur la base des directives de des CDC (Centers for Disease Control and Prevention) . Le bot, qui a été utilisé par des milliers de clients Walgreens depuis sa mise en œuvre, a à la fois réduit le risque d'exposition des clients au COVID-19 et réduit la pression sur un système de santé déjà surchargé – deux succès massifs, selon les normes de chacun.

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Rob Worsley

Rob Worsley est un leader expérimenté dans le domaine des données et de l'analytique, ainsi qu'un expert en data science. Il est passionné par l'idée d'aider ses clients à devenir des entreprises « data-driven » en accélérant le passage à l’échelle des solutions de forte valeur ajoutée.

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