Comment améliorer un service client avec l’Intelligence artificielle
L’Intelligence artificielle peut stimuler l’efficacité des équipes chargées de la relation client. Voici huit exemples d’applications concrètes de l’IA pour améliorer votre expérience client.
Les clients exigent une expérience de plus en plus personnalisée et de qualité. Ce qui n’est pas toujours simple pour une entreprise. Heureusement, la technologie évolue également et les différentes formes d’Intelligence artificielle peuvent aider, aujourd’hui, à atteindre cet objectif.
Les chatbots sont, à coup sûr, l’option qui vient le plus immédiatement à l’esprit. Mais d’autres technologies, comme le machine learning (apprentissage statistique), ont aussi un rôle à jouer.
Certes, toutes les formes d’Intelligence artificielle ne conviennent pas à toutes les organisations. Il n’en demeure pas moins que l’IA sera essentielle à l’avenir du service clientèle.
Voici les principaux cas d’usage concrets de l’IA à explorer pour votre service client.
1 - Chatbots
Les chatbots, ou assistants virtuels sont l’utilisation de l’IA le plus répandue dans le service clientèle. Faire un chatbot permet de mieux gérer certaines questions classiques, comme la date de livraison, le solde d’un règlement dû, l’état d’une commande ou tout autre élément issu de systèmes internes.
L’utilisation d’un chatbot pour gérer la foire aux questions (FAQ) permet aussi à l’équipe du service clientèle d’aider davantage de personnes.
2 - Assistant d’agent (agents augmentés)
Dans de nombreux centres de contact modernes, un outil à base d’IA interprète automatiquement la demande du client, recherche des articles ou des contenus en relation avec la demande, et propose ces connaissances sur l’écran de l’agent pendant l’appel.
On parle alors d’agent « augmenté » à l’Intelligence artificielle.
Ce processus fait gagner du temps à l’agent et au client, et peut réduire la durée de l’appel et donc le coût.
3 - Libre-service
Le libre-service client désigne la possibilité, côté client, d’identifier et de trouver de l’aide, sans faire appel à un agent. Lorsque la possibilité leur est offerte, la plupart des clients préfèrent résoudre les problèmes eux-mêmes, dès lors qu’ils disposent des outils et des informations adaptés.
À mesure que l’IA se perfectionne, les fonctions de libre-service sont de plus en plus présentes et donnent au client la possibilité de résoudre ses problèmes à son rythme, et quand il le souhaite (par exemple en dehors des heures classiques de bureau). Le self-service est en passe de devenir une norme de l’expérience client.
4 - Automatisation robotisée des processus (RPA)
L’automatisation robotisée des processus, ou RPA (Robotic Process Automation) permet d’automatiser des tâches simples qu’effectuait manuellement un agent.
Mise à jour de dossiers, aller-retour entre le CRM et l’outil de facturation, de suivi des stocks ou de livraisons sont des exemples où la RPA accélère les tâches administratives et améliore l’efficacité du traitement de la demande du client.
Pour savoir si la RPA peut améliorer un service client, le meilleur moyen est de poser la question aux agents. Ils sauront très probablement identifier les processus qui leur prennent le plus de temps ou qui nécessitent le plus de clics entre des systèmes, ou simplement suggérer des transactions simples et répétitives qui ne requièrent pas d’intervention humaine. Correctement déployé, ce type d’amélioration des processus métier peut faire économiser des millions de dollars au service clientèle chaque année.
5 - Machine learning
Le machine learning peut aider les agents grâce à l'analyse prédictive, pour identifier les questions et les réponses les plus courantes, et même repérer les éléments qu'il aurait pu manquer dans la communication.
L’apprentissage statistique, ou machine learning, est essentiel au traitement et à l’analyse de flux de données volumineux, ainsi qu’à l’extraction des informations exploitables qu’ils contiennent (les « insights »).
Pour un service clientèle, le machine learning aide à identifier des questions et des réponses courantes, grâce à l’analytique prédictive. Cette technologie peut même détecter un élément qu’un agent pourrait avoir manqué dans la communication.
En outre, le machine learning permet aux chatbots de s’adapter à une situation selon des résultats antérieurs et, au final, à mieux aider les clients à résoudre les problèmes en libre-service.
6 - Compréhension du langage naturel
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) permet d’analyser la « voix du client » sur différents canaux (téléphone, mail, chat, SMS). La branche des technologies sémantiques de l’IA analyse le sens du texte de ces interactions à la recherche de certaines tendances, de certains thèmes.
Un agent peut alors mieux répondre aux besoins du client. Auparavant, l’analyse de toutes les interactions constituait un processus de longue haleine qui impliquait souvent plusieurs équipes et de nombreuses ressources.
7 - Analyse des sentiments et analytiques avancées
L’analyse des sentiments pour identifier ce que ressent un client (insatisfaction, colère, déception, etc.) est devenue chose courante au sein des équipes de service clientèle. Certains outils peuvent même déterminer quand le client est contrarié et en notifier un responsable ou un manager pour qu’il intervienne et désamorce la situation.
8 - Entraînement des agents
Dans le cadre de la formation des agents, l’IA peut simuler le profil de plusieurs clients pour tester des dizaines de scénarios et mettre les personnes chargées de répondre aux clients dans des situations pratiques. Les managers et les formateurs s’assurent ainsi que les agents sont prêts à répondre et à aider tous les types de clients susceptibles de faire appel à eux.
Et demain, les appareils intelligents
Les assistants intelligents, comme Alexa, celui de Google ou Siri, offrent de nouvelles perspectives pour l’expérience client.
Les utilisateurs préfèrent en effet communiquer avec une organisation via leur plateforme préférée. Or ces appareils du « smart home » (Écho, Google Home, etc.) sont des dispositifs de plus en plus populaires. On peut donc imaginer – et il faut l’anticiper – que le client voudra résoudre un problème lié à un produit ou à un service avec une simple question qu’il posera à son enceinte intelligente, sans passer par un contact téléphonique et sans envoyer de mail courriel.
Les communications simplifiées de ce type pourraient bien faire la différence, demain, entre un client satisfait et fidélisé, et un client déçu qui ira voir chez vos concurrents.
