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Intelligence artificielle et centres de contact : cinq applications pertinentes
L'intelligence artificielle dans les centres d'appels évolue pour répondre aux besoins des organisations en matière de support et de SAV. Voici cinq tendances clefs qui peuvent apporter une vraie valeur ajoutée.
Des chatbots à l'analyse prédictive, les possibilités de l'intelligence artificielle (IA) dans les centres de contact semblent infinies. Conséquence de cette abondance, on peut parfois se demander si toutes les promesses des éditeurs résolvent réellement des problèmes pour les clients et pour les agents.
« Parfois, les clients veulent quelque chose de très simple, qui n'a pas besoin d'IA. D'autres veulent au contraire un type d'interaction qui nécessite la pleine puissance de l'intelligence artificielle », resitue Jafar Adibi, responsable Data Sciences de la licorne Talkdesk. « Un bon système infusé à l'IA permet trois choses : la collecte de données, la mise en contexte et la déduction (NDR : l'inférence) ».
Avec des éditeurs dont le marketing fait souvent beaucoup de grandes promesses, il peut être difficile de distinguer l'innovation du « buzz ». Pour y voir plus clair, voici cinq tendances concrètes et réelles qui améliorent la relation client.
Optimisation
L'intelligence artificielle peut rationaliser et simplifier les flux opérationnels des centres de contacts. Elle peut collecter des informations, fournir un contexte pour les interactions en cours, et réduire les temps d'appel tout en assurant une meilleure expérience client - en permettant aux agents de savoir directement l'objet de l'appel et comment le résoudre.
« Si un vol est annulé, par exemple, et qu'un client appelle la compagnie aérienne, l'IA peut fournir le contexte rien qu'avec le numéro de vol. Elle donne à l'agent des informations sur l'annulation, la destination du vol en question et la date des prochains vols disponibles pour cette destination, sans que le client n'ait à donner d'autres informations », illustre Jafar Adibi.
Les centres de contact peuvent également utiliser ce contexte fourni par l'IA pour acheminer les appels vers l'agent disponible qui possèdent les compétences les plus appropriées pour résoudre rapidement un problème.
Automatisation
L'automatisation peut jouer un rôle important dans l'expérience client et dans la rétention des agents.
L'automatisation par le biais des chatbots par exemple est en progression constante en raison de l'évolution démographique des clients. Selon Jafar Adibi, les milléniaux sont plus enclins à choisir un outil de type « communication textuelle ». Pour cette classe d’âge, interagir avec un chatbot sophistiqué est une chose naturelle - voire plébiscitée. Les chatbots à base de vraie IA soulage alors les agents qui peuvent se concentrer sur les problèmes les plus complexes.
Dans le cas d'un vol annulé, un chatbot est parfaitement en mesure d'utiliser le numéro de vol pour offrir automatiquement de nouvelles suggestions de trajet et faciliter un report de la réservation, voire proposer une solution d'hébergement si le prochain vol est le lendemain.
L'IA peut également remplir automatiquement des formulaires après les appels pour réduire la charge administrative, peu productive, des agents. Jafar Adibi considère que sous cet angle l'automatisation aboutit à des agents plus heureux, qui resteront donc plus longtemps dans l'entreprise.
Prédiction
L'IA dans les centres d'appels peut également emprunter au prédictif. L'analyse d'ensembles de données permet d'affiner les estimations du nombre d'appels au cours d'une prochaine période. Résultat, il est possible de mieux affecter les agents.
Certains éditeurs vont encore plus loin en développant des analyses prédictives pour savoir sur quels sujets les appels vont porter.
Exemple très simple,: si une entreprise lance un nouveau produit, une IA peut prévoir que les questions des clients porteront sur ces nouveautés. Les agents pourront mieux ajuster en amont leurs interactions.
Recommandations
L'intelligence artificielle peut également améliorer la performance du centre en analysant les interactions des agents et en faisant des recommandations. Grâce à l'analyse vocale, par exemple, une IA peut déterminer qu'un client est stressé et fournir des éléments de langages et des conseils à l'agent, en temps réel, pour l'aider à gérer l'appel.
Certaines IA vont jusqu'à recommander aux agents de faire une pause et d'aller prendre un café si elle repère une baisse d'efficacité ou des signes de fatigue.
Découverte de données
Grâce à la Data Discovery infusée à l'intelligence artificielle, les centres de contact peuvent passer au peigne fin toutes leurs données d'appels et repérer quelles interactions ont été les plus efficaces. Ils peuvent ensuite décortiquer ces appels et voir la manière dont certains éléments de ces « meilleures interactions » peuvent être transposés pour les autres appels.
Cet usage de l'IA appliqué à l'analytique peut aboutir à mettre en œuvre de nouvelles tactiques et de nouvelles pratiques dans l'ensemble de l'organisation, ce qui, selon Jafar Adibi, mène au final à une meilleure expérience client.
L'analytique en temps réel - ce que Gartner appelle l'Intelligence Continue - permet également de découvrir des schémas récurrents, que ce soit dans les comportements clients ou dans la réactivité de l'agent. Ces schémas peuvent par exemple conduire à repérer des tentatives d'activités frauduleuses.
