Pourquoi et comment utiliser l’IA, l’apprentissage automatique et l’analyse pour faire du centre de contact un gardien de la marque ?
Le centre de contact reste la principale soupape de décompression pour les clients. Et cette pression est extrêmement précieuse.
Les frustrations des clients révèlent des signes avant-coureurs de problèmes à grande échelle et de risques pour la marque. Ces informations peuvent aider les centres de contact à résoudre rapidement les problèmes et à protéger la fidélité et la réputation. Alors comment l’utilisation de l’IA dans le centre de contact peut-elle révéler ces informations rentables?
Il est temps de commencer à recueillir ces informations précieuses afin de protéger la fidélité et la réputation de la marque. Découvrez comment utiliser les analyses alimentées par l’IA pour renforcer la protection de la marque de votre centre de contact.
Le centre de contact reçoit les premiers signaux de risque pour la marque
Notre rapport « State of the Contact Center 2022 » a clairement montré que les consommateurs attendent plus et pardonnent moins. Les responsables des centres de contact affirment que les attentes en matière d’expérience client (CX) ne cessent de croître. La majorité des consommateurs affirment qu’ils quitteront le navire après seulement deux mauvaises expériences. Cela signifie que les marques doivent être proactives pour garantir un CX cohérent et de haute qualité.
Pour agir, il faut d’abord analyser les problèmes qui apparaissent régulièrement dans votre centre de contact. Ils peuvent être le signe de problèmes plus graves qui entraînent des risques sérieux pour l’entreprise. Gardez l’œil ouvert sur ces problèmes courants qui peuvent affecter la tutelle de votre marque :
Questions relatives aux produits ou aux services
Une augmentation du nombre d’appels de clients est souvent l’un des premiers signes de problèmes aigus ou chroniques avec un produit ou un service.
Problèmes de communication/connectivité
Les interactions peuvent révéler les difficultés rencontrées par les clients pour entrer en contact avec une marque, qu’il s’agisse de problèmes liés au site web, aux canaux sociaux, aux applications de chat ou à la technologie du centre de contact elle-même.
Questions relatives au commerce électronique
Une avalanche de problèmes liés aux achats ou aux paiements peut être le signe d’un dysfonctionnement de la plateforme de commerce électronique ou de la passerelle/application de paiement.
Questions relatives à la chaîne d’approvisionnement
Les clients qui signalent des lenteurs ou des retards dans l’exécution des commandes – ou des frustrations liées à des ruptures de stock – peuvent être le signe de problèmes liés aux stocks et à la chaîne d’approvisionnement.
Questions de relations publiques
Les appels des clients et leur engagement sur les canaux sociaux peuvent être l’un des premiers indices d’un problème de relations publiques plus large impliquant la marque.
Questions relatives à l’engagement et à la satisfaction des employés
Les informations sur la voix des employés (VoE) peuvent mettre en évidence les frustrations croissantes des employés ou les points de friction et de frustration les plus aigus pour les agents.
Utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour trouver le signal au milieu du bruit
Les données relatives à la voix du client (VoC) et à la voix de l’employé (VoE) affluent chaque jour dans le centre de contact multicanal moderne. La grande majorité d’entre eux représente des communications de routine avec les clients. Il y a également beaucoup de résolution de problèmes, de résolution de problèmes et de défoulement de la part des clients.
Cependant, tous les clients en colère ne signalent pas forcément un problème imminent. La plupart des interactions avec les clients découlent de problèmes qui ne sont pas généralisés et qui ne représentent pas un risque sérieux pour la marque. Le défi consiste à trouver les signaux les plus pertinents et les plus urgents dans le bruit des interactions quotidiennes.
L’IA moderne, l’apprentissage automatique (ML) et l’analytique excellent à percer les piles de données pour révéler ces problèmes. Les outils alimentés par l’IA peuvent traiter le volume exponentiel de données brutes VoC et VoE provenant de tous les canaux, en trouvant des modèles et des tendances en temps réel.
De plus en plus de centres de contact tirent parti de l’IA, de la ML et de l’analytique pour aider à découvrir les problèmes émergents – afin que les marques puissent enquêter et prendre des mesures avant que de graves dommages ne soient causés.
Utiliser l’IA dans le centre de contact pour découvrir les causes profondes
Voici un défi plus important : la VoC, à elle seule, ne permet pas de remonter à la source de la frustration des clients. Seule l’analyse isolée de la VoC permet d’identifier que les clients sont frustrés par la lenteur de l’exécution de leur commande. Mais ce point de douleur du client peut être causé par un problème avec la plateforme de commerce électronique, par un problème de chaîne d’approvisionnement ou par un autre problème d’exploitation interne.
De même, la VoE, sans une vision analytique plus large, peut mettre en évidence des signes avant-coureurs de stress et d’épuisement professionnel chez les agents. Mais ce stress peut être le résultat d’un volume d’appels élevé, d’un manque de personnel ou de lacunes technologiques. Il peut également s’agir d’un problème qui peut être résolu par une formation supplémentaire et ciblée des agents.
La complexité des entreprises modernes signifie que la cause première de ces problèmes peut prendre des semaines, des mois, voire plus longtemps, avant d’apparaître clairement. Il est alors bien trop tard : il est extrêmement difficile de réparer les dommages causés à la marque et de regagner la confiance.
C’est ici que la magie de l’IA et de la ML modernes prend tout son sens. Ces outils intelligents peuvent rapidement corréler les informations VoC et VoE avec des points de données provenant du centre de contact et de l’ensemble de l’entreprise, notamment :
- Vente
- Marketing
- Site web
- Commerce électronique
- Inventaire
- Chaîne d’approvisionnement et exécution des commandes
- RH
- IT
- Finance
- Autres systèmes internes
Les responsables des centres de contact peuvent démêler la complexité et découvrir les causes profondes en temps quasi réel. Les outils d’analyse modernes des centres de contact doivent être dotés de ces capacités prédictives, alimentées par le ML, pour créer rapidement ces connexions et trouver la cause derrière le symptôme.
L’IA en action : Gagnants du concours Calabrio Analytics
Lors de notre événement 2022 Calabrio Customer Connect (C3), nous avons poursuivi notre tradition annuelle de reconnaissance et de célébration des utilisations les plus innovantes et les plus impactantes des outils d’analyse, de speech-to-text, d’IA et de ML de Calabrio parmi nos clients. De nombreux lauréats du concours Calabrio Analytics de cette année se sont concentrés sur la surveillance proactive de la marque.
Découvrez ci-dessous comment 3 responsables de centres de contact ont procédé :
1. renverser les sentiments négatifs grâce à l’optimisation des phrases par l’IA
Voyant les appels répétés et le coût par appel augmenter, Idaho Central Credit Union (ICCU) a voulu découvrir les causes profondes de ces tendances problématiques. En utilisant l’analyse des sentiments et de la parole, ICCU a identifié les interactions du centre de contact qui montraient un sentiment négatif et un effort important de la part des membres.
En utilisant les scores prédictifs NPS et de qualité alimentés par l’analyse de Calabrio, ils ont été en mesure d’affiner leur concentration sur les interactions ayant des résultats médiocres. Ensuite, l’ICCU a doublé son utilisation de l’IA. Ils ont mis au point un optimiseur de phrases alimenté par l’IA qui suggère automatiquement des phrases utiles aux agents afin d’améliorer la résolution des problèmes des membres et de maintenir un sentiment positif à leur égard. En plus de l’ajout de cette solution technique, ICCU a mis l’accent sur la formation des agents là où c’était nécessaire.
En améliorant la résolution des problèmes et la satisfaction des membres, l’ICCU estime qu’elle a déjà éliminé 9 000 appels répétés en 2022. et de mettre fin à la tendance à la hausse du coût par appel. La coopérative de crédit est également en mesure d’optimiser la dotation en agents afin de fournir des niveaux de service plus élevés avec moins d’agents.
2. Identifier les goulets d’étranglement pour accélérer le service et améliorer le CX
Au début de la pandémie, Peckham, un fournisseur de solutions de centres de contact tiers, a constaté l’apparition de goulets d’étranglement chez certains de ses principaux clients. En utilisant Calabrio Analytics pour analyser le problème, Peckham a mis en évidence un volume élevé d’appels avec de longues pauses. Les outils de Calabrio Analytics, alimentés par l’IA, les aident à retracer ces appels à longue pause en raison d’une combinaison de lacunes dans la technologie et la formation des agents.
Pour résoudre les problèmes constatés, Peckham :
- Mise en place de nouveaux messages IVR pour répondre rapidement aux besoins de services les plus courants.
- Ajout d’un coaching supplémentaire
- Création d’une FAQ pour les agents afin de leur permettre de répondre plus rapidement.
- Déployer de nouvelles technologies pour rationaliser les processus du centre de contact
Cette combinaison de technologie et de formation permet aux agents d’éliminer les pauses et d’accélérer la résolution des problèmes. améliorer l’expérience des clients pour protéger les marques de ses clients. Ces améliorations permettent également aux agents de Peckham de traiter un appel supplémentaire par heure. Cela représente une augmentation annuelle de 2,7 millions de dollars du chiffre d’affaires.
3. Utiliser l’analyse des postes de travail pour identifier la cause des déconnexions
Comme beaucoup d’entreprises contraintes de passer brusquement au travail à distance, Cummins a reconnu que les problèmes de connectivité téléphonique nuisaient à la satisfaction de ses clients et de ses agents. Le fabricant de solutions de production d’énergie a utilisé Calabrio Analytics pour zoomer sur ces scénarios de déconnexion, en les mettant en corrélation avec les informations fournies par l’outil d’analyse de bureau de Calabrio pour retracer les problèmes de connectivité jusqu’à quatre « points de défaillance » principaux.
En résolvant ces problèmes technologiques, Cummins a considérablement réduit les risques de connexion, augmentant la satisfaction des clients et des agents, tout en économisant environ 160 000 dollars par an.
4. Bonus Case : Utilisation de l’analyse des sentiments pour trouver les phrases de l’agent qui renvoient le sentiment du client vers le sud
Dans le cadre de ses efforts continus pour améliorer de manière proactive l’expérience des patients, la Mayo Clinic a utilisé l’outil d’analyse prédictive des sentiments de Calabrio pour se concentrer sur les interactions avec les sentiments négatifs des patients. Les outils d’IA de Calabrio ont ensuite identifié les phrases des agents qui étaient fortement corrélées avec les sentiments négatifs des clients.
Les responsables du centre de contact de la clinique Mayo ont mis en place une nouvelle formation pour les agents afin d’aborder directement ces « phrases négatives » et d’offrir aux agents des alternatives efficaces pour améliorer le sentiment des patients et renforcer leur satisfaction globale.
Apprenez de vos pairs les plus éminents lors de notre webinaire Brand Guardian
Il existe de nombreuses façons d’utiliser l’IA dans le centre de contact pour obtenir des informations précieuses sur les interactions avec les clients. Nous avons approfondi les cas d’utilisation de l’analyse VoC primée mentionnés ci-dessus lors d’un récent webinaire client. Entendez directement vos pairs leaders sur la façon dont ils exploitent les outils d’analyse, d’IA et de ML de Calabrio pour identifier rapidement les problèmes des clients et les relier aux causes profondes. Cette initiative protège de manière proactive votre CX, la fidélité à votre marque et votre réputation durement acquise.
