En se projetant dans l’avenir, les entreprises avant-gardistes d’aujourd’hui utiliseront l’IA pour améliorer l’expérience de leurs clients et renforcer la protection de leur marque. Découvrez comment utiliser l’IA dans les postes de service client pour y parvenir.
POURQUOI LES CHATBOTS SONT LE VISAGE DE L’IA dans le domaine de l’IA pour le service à la clientèle
Face à des clients de plus en plus impatients et de moins en moins fidèles, les entreprises doivent faire tout ce qui est en leur pouvoir pour conserver leur clientèle. L’un des moyens d’améliorer leur expérience et d’accélérer la résolution de leurs problèmes consiste à doter les agents du service clientèle d’une technologie plus performante.
L’un des principaux moyens d’améliorer l’expérience client consiste à améliorer les interactions du client avec le centre d’appel. Après tout, personne n’aime attendre ou se répéter lorsqu’il est transféré d’un agent à l’autre. Mais il ne suffit pas d’envoyer plus d’agents pour résoudre le problème : cela coûte cher, n’est pas extensible et n’augmente pas l’efficacité.
C’est pourquoi de nombreux centres d’appels déploient des chatbots, des assistants virtuels intelligents en langage naturel capables de reconnaître le langage humain et de comprendre les intentions de l’appelant sans que ce dernier ait à prononcer des phrases spécifiques. Les développements récents en matière de traitement du langage naturel, sous la forme de ChatGPT, sont déjà intégrés dans les chatbots de service à la clientèle, une tendance qui ne montre aucun signe de ralentissement.
Où les chatbots excellent-ils ? Les chatbots améliorent l’expérience client en accélérant les tâches monotones et répétitives, telles que :
– Demande de solde de compte
– Modification des mots de passe
– Programmation des rendez-vous
– Résolution des problèmes mineurs
Grâce aux chatbots d’IA, les clients n’ont plus besoin de perdre du temps à attendre de parler à des agents du service client pour effectuer ces actions simples. Au lieu de cela, ils peuvent obtenir ce dont ils ont besoin en utilisant de simples commandes vocales ou textuelles.
Mais ce que les chatbots ne peuvent pas faire, c’est aller au-delà de l’assistance aux tâches de base. Ils ne sont pas en mesure de reconnaître les indicateurs d’insatisfaction du client à temps pour rectifier la situation et conserver le client. Ils ne peuvent certainement pas faire la différence entre les clients qui bluffent en disant qu’ils vont abandonner un service et ceux qui vont effectivement le quitter.
Comment l’IA pour le service client s’étend au-delà des chatbots
Comme nous le savons tous, si les clients ne reçoivent pas le niveau de service qu’ils attendent, ils changeront rapidement de fournisseur pour obtenir ce dont ils ont besoin. C’est pourquoi les chatbots doivent être considérés comme un atout pour l’équipe du service client afin de l’aider à fournir un service client exceptionnel.
Les chatbots peuvent rationaliser les interactions les plus élémentaires des clients avec une marque, mais ils ne peuvent pas fournir l’expérience complexe ou holistique qui garantit la satisfaction du client. Les entreprises ont besoin de solutions qui fidélisent leurs clients et les aident à prévoir l’avenir. Heureusement, il existe d’autres applications de l’IA qui permettent d’atteindre cet objectif.
Ces applications plus sophistiquées de l’IA vont bien au-delà des chatbots – elles prédisent le comportement humain d’une manière qui permet à l’organisation de prendre des mesures proactives pour gérer la performance des agents, améliorer l’engagement des clients et les opérations de back-office, ainsi que d’obtenir des informations plus approfondies sur le parcours du client.
Voyons comment l’intelligence artificielle permet d’améliorer l’expérience client.
Pourquoi l’apprentissage automatique dans le service à la clientèle est l’avenir
Si les chatbots sont le visage du service client moderne, l’apprentissage automatique alimente tout en coulisses.
L’apprentissage automatique aide les entreprises à prévoir le comportement humain. Il peut identifier les clients insatisfaits qui sont à risque tout en devenant constamment « plus intelligent », en apprenant de toutes les nouvelles données qui lui parviennent. Grâce à l’apprentissage automatique, les centres d’appels peuvent exploiter les enregistrements d’appels, les scores de gestion de la qualité, les scores d’enquêtes auprès des clients, les Net Promoter Scores (NPS) et les données de la Voix du client (VoC). L’apprentissage automatique permet également d’analyser le texte, le bureau et la parole afin de créer des approximations mathématiques du comportement du client et de l’agent.
3 façons dont l’apprentissage automatique aide les centres de contact
Une fois que l’apprentissage automatique a recueilli et analysé les données, il peut utiliser ces informations pour prédire les résultats qui affectent le plus le centre de contact et l’entreprise. Ce type de discernement est extrêmement précieux pour les entreprises, car nombre d’entre elles ne reconnaissent les signes d’insatisfaction des clients qu’après les avoir perdus.
Comment appliquer l’apprentissage automatique à votre centre de contact ? Voici trois façons de le faire :
1. NPS prédictive
Le NPS prédictif utilise l’apprentissage automatique pour générer un NPS pour chaque client, qu’il ait ou non répondu à une enquête ou donné son avis. Pour ce faire, il évalue à la fois les enquêtes menées auprès des clients et les données phonétiques afin d’identifier les caractéristiques des interactions avec les clients qui ont le plus d’impact sur leur satisfaction. Le NPS prédictif peut être approfondi :
- Temps écoulé entre la première réponse et les réponses suivantes
- Si des réponses textuelles formulées de la même manière ont permis de satisfaire les clients.
- Les efforts déployés par l’agent pour résoudre le problème du client.
La technologie utilise ensuite ces informations pour générer un NPS prédictif pour tous les clients. Il indique essentiellement à une entreprise si une interaction avec un client aboutira à une expérience positive ou négative. Par exemple, « Lorsque les appels reçus ressemblent à ceci, voici ce qui va se passer ».
Pensez à la puissance de ces données pour un centre de contact. Si vous ne recueillez des enquêtes après appel que pour deux pour cent de vos clients, l’utilisation du NPS prédictif vous permet de générer un NPS pour les 98 pour cent restants des interactions avec les clients.
Cette exhaustivité permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, basées sur des données clients à 100 %. Cela permet d’aider les agents dans des domaines tels que la sensibilisation des clients ou l’évaluation des agents. Ce service client alimenté par l’IA permet également aux entreprises de délivrer des messages différents aux promoteurs et aux détracteurs (ou à ceux qui sont neutres), pour un impact maximal.
2. Évaluation prédictive
L’évaluation prédictive utilise l’apprentissage automatique pour gérer la qualité de manière ciblée, de la même manière que le NPS prédictif. Il applique un modèle mathématique aux évaluations de gestion de la qualité précédemment notées et aux résultats phonétiques afin d’identifier les aspects de chaque interaction qui ont le plus d’impact sur les scores de qualité.
La génération de scores prédictifs d’évaluation de la qualité qui en résulte permet un processus de gestion de la qualité véritablement ciblé. Grâce à ces informations, les évaluateurs sont en mesure d’identifier et d’évaluer les bons appels et de prendre de meilleures décisions concernant les agents qui ont besoin d’un accompagnement.
Sans ce type d’évaluation prédictive alimentée par la technologie et capable d’évaluer 100 % des interactions avec les clients, les évaluateurs doivent choisir au hasard les appels à évaluer. Et comme ils ne peuvent analyser qu’environ 5 % de toutes les interactions, ils doivent s’assurer qu’ils évaluent les bonnes.
Un autre avantage de la technologie d’IA pour le service client est que les modèles d’apprentissage automatique affinent et font évoluer leurs prédictions en permanence à mesure qu’ils sont alimentés en données. Cela signifie que plus le nombre de contacts évalués manuellement est important, plus les scores prédictifs sont précis.
3. Analyse des sentiments
La troisième façon dont l’apprentissage automatique est appliqué au centre d’appel est l’analyse des sentiments. L’analyse des sentiments s’appuie sur un lexique personnalisé axé sur les centres de contact pour évaluer automatiquement le sentiment de chaque appel, qu’il soit positif, négatif ou neutre.
Les responsables n’ont plus besoin d’attendre des sources de retour d’information à retardement telles que les enquêtes de vente ou les enquêtes après appel pour comprendre la voix de leurs clients. Au lieu de cela, ils peuvent utiliser l’analyse des sentiments pour repérer les tendances au fur et à mesure qu’elles se produisent.
Il leur permet d’ajuster rapidement les domaines de l’entreprise qui ont un impact sur l’expérience du client. Les managers peuvent également utiliser ces scores de sentiment en constante évolution pour identifier les meilleures opportunités de coaching des agents et décider de la manière de traiter les problèmes émergents.
L’avenir de l’intelligence artificielle dans les centres de contact
Si les chatbots sont un bon début, ils ne sont que la partie émergée de l’iceberg lorsqu’il s’agit de savoir ce que l’IA peut faire pour les centres d’appels et l’expérience client. L’analyse alimentée par l’IA et la modélisation prédictive avancée utilisent des données actuelles et historiques pour faire des approximations mathématiques du comportement des clients et des agents, et des prédictions intelligentes sur les résultats qui affectent le plus les clients et l’organisation qui les sert.
Contrairement aux chatbots, ces applications d’IA plus sophistiquées peuvent reconnaître les indicateurs d’insatisfaction des clients à temps pour rectifier les situations et fidéliser les clients ; discerner entre les clients qui bluffent en disant qu’ils vont abandonner un service et ceux qui vont réellement se désabonner ; et donner aux organisations les informations dont elles ont besoin pour être compétitives de manière efficace et stratégique.
L’IA prédictive du NPS, de l’évaluation prédictive et de l’analyse des sentiments permet aux entreprises de prendre des mesures proactives pour gérer la performance des agents, améliorer l’engagement des clients et obtenir des informations plus approfondies sur le parcours des clients. Et ce n’est qu’un début. Découvrez comment l’IA et l’analyse peuvent améliorer l’expérience humaine au sein du centre de contact.
