Comment l’IA révolutionne les processus du service à la clientèle

De nos jours, la qualité des produits et des services n’est pas le seul facteur de compétitivité essentiel, un service à la clientèle optimal est tout aussi important. L’intelligence artificielle et le traitement automatique du langage naturel permettent d’augmenter l’efficacité en Service Center et en Service à la clientèle, et par là même d’améliorer la satisfaction de la clientèle.

«Bienvenue dans notre espace clients. Si vous avez des questions concernant votre facture, tapez 1. Pour obtenir des informations sur nos produits et services, tapez 2». C’est ainsi, à peu de chose près, que débute encore en de nombreux endroits un fastidieux périple à travers les méandres de l’espace clients. Il n’est pas rare que la navigation à l’aide d’un clavier demande beaucoup de temps et mette les nerfs à rude épreuve avant de réussir à joindre, dans le meilleur des cas, le bon poste. Si les clients, après cette épreuve de patience, tombent malgré tout sur la mauvaise personne compétente, la frustration est grande. Et ce, des deux côtés: ils attendent toujours de l’aide, tandis que le personnel de service n’a d’autre choix que de transmettre les demandes non traitées sans rien pouvoir faire de plus.

Aujourd’hui, les clientes et clients attendent de leurs fournisseurs qu’ils répondent rapidement et efficacement à leurs demandes, qu’il s’agisse de leur opérateur téléphonique, de leur banque ou d’une boutique en ligne. Si les entreprises veulent satisfaire leur clientèle, elles doivent toujours s’assurer que leur Service Center fonctionne aussi efficacement que possible et qu’il est à la pointe de la technologie.

Le NLP en Service Center: cinq champs d’application essentiels

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), en particulier du traitement automatique du langage naturel (TALN ou NLP en anglais), est primordiale pour l’efficacité d’un service à la clientèle. Le NLP consiste à faire interagir l’ordinateur et le langage humain. Il est utilisé pour la traduction vocale, la synthèse de textes ou l’analyse du ton émotionnel. Cela réduit les temps d’attente et améliore la satisfaction de la clientèle. Les cinq exemples suivants illustrent comment le NLP optimise la communication avec le client:

1. Identification du client: l’utilisation de Voicebots permet d’identifier et de vérifier les client(e)s à l’aide de caractéristiques d’identification, de la biométrie vocale ou d’autres méthodes d’authentification à deux facteurs. Les conseillers clientèle n’ont donc plus besoin de consulter manuellement les données, ce qui accélère le processus et permet à la clientèle de parvenir plus rapidement à ses fins.

2. Conversational IVR et Skill-Based Routing: avec la fonction Conversational IVR (Interactive Voice Response), les client(e)s peuvent exprimer leur demande par simple commande vocale au lieu de faire une sélection de touches sur le pavé numérique du téléphone. Le Skill-Based Routing (routage basé sur les compétences) permet de transmettre les demandes de clients en fonction des compétences et des connaissances des collaborateur(trice)s. Un exemple: au lieu de composer un numéro, la cliente ou le client dit «J’ai oublié le code PIN de ma carte» et est directement transféré à la personne compétente. La précision du transfert des appels est ainsi améliorée et les transferts internes sont réduits au minimum. Les client(e)s gagnent du temps et obtiennent plus rapidement l’aide dont ils ont besoin.

3. Automatisation: l’intégration du NLP dans les flux de travail et les systèmes centraux permet aux Voicebots de fournir des informations directes et d’exécuter des tâches. Dans l’exemple plus haut, l’envoi d’un nouveau code PIN par courrier peut être déclenché directement ou le bot peut envoyer des instructions sur la manière d’afficher le code PIN sur le portail libre-service.

4. Agent Assist: grâce à l’utilisation de systèmes d’assistance dans le service à la clientèle, les collaborateur(trice)s du service à la clientèle bénéficient d’informations pertinentes en temps réel, les processus sont déclenchés et les tâches administratives sont prises en charge par le bot.

5. Voice of the Customer: la transcription et l’analyse automatiques des entretiens clients grâce au NLP permettent aux entreprises d’obtenir de précieuses informations, des tendances et des modèles à partir des retours de la clientèle. D’une part, ces informations servent de base au coaching et la formation des conseillers clientèle et, d’autre part, elles sont directement intégrées dans le développement (continu) des produits et services. Cette capacité à non seulement résoudre les problèmes et répondre aux demandes de clients, mais aussi à en tirer des enseignements, est un avantage concurrentiel décisif.

L’IA est déjà une réalité

De telles applications sont aujourd’hui monnaie courante. L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le service à la clientèle a connu une évolution fulgurante au cours des dernières années. De plus en plus d’entreprises reconnaissent le potentiel du NLP. Elles implémentent cette technologie avec succès dans leurs Service Centers et augmentent d’ores et déjà considérablement leur efficacité grâce à ce transfert des appels automatisé et amélioré.

À l’avenir, les systèmes d’IA seront de plus en plus aptes à identifier les demandes de clients, de manière toujours plus précise, voire de signaler proactivement les éventuels problèmes avant même qu’ils ne surviennent. Sur le site web d’une entreprise par exemple, le service-bot réactif sera complété par un sales-bot qui conseillera la clientèle sur l’offre et les assistera dans le processus d’achat. Grâce à la mise en réseau avec des sources de données complémentaires, l’IA peut en outre faciliter des interactions personnalisées et fournir de précieuses indications pour améliorer la qualité du service. L’analyse dite du sentiment permet par exemple d’identifier l’humeur et le ton émotionnel à partir du contenu de la conversation et de proposer des guides d’entretien pertinents, adaptés à la situation particulière.

Une chose est sûre: les entreprises qui veulent rester compétitives doivent dès à présent implémenter ces technologies dans leurs Service Centers afin de créer la meilleure expérience client possible. Celles qui tardent à prendre les devants à cet égard risquent de se retrouver à la traîne et de ne plus pouvoir répondre aux exigences croissantes de la clientèle vis-à-vis des Service Centers. C’est d’autant plus vrai que l’IA fait depuis longtemps partie du quotidien des clientes et clients, sous la forme d’assistants vocaux tels que Siri, Alexa ou Cortana.

Une transition culturelle nécessaire

D’un point de vue technique, il n’y a pas beaucoup d’obstacles à l’implémentation de solutions d’IA telles que le NLP: l’accès à une puissance de calcul peu coûteuse et évolutive (grâce à l’infrastructure as a service) depuis le cloud rend possible l’utilisation de solutions d’IA de haute qualité aux nombreuses fonctionnalités. Dans le même temps, les entreprises doivent cependant également investir dans la formation de leurs collaboratrices et collaborateurs à l’utilisation la plus efficace possible des nouvelles technologies. Pour pouvoir améliorer les produits et les services en exploitant activement les interactions avec les clients, les organisations doivent également mettre en place et adopter des processus d’analyse des retours. Ainsi, l’introduction du TALN dans un Service Center nécessite, au-delà des mesures technologiques, une stratégie d’entreprise adaptée. Les décisionnaires doivent veiller à ce que l’IA ne soit pas considérée comme un simple gadget technologique, mais comme un élément essentiel du service à la clientèle et du développement des produits. Les partenaires technologiques peuvent apporter leur soutien à cet égard: Swisscom est spécialisée dans l’optimisation et l’automatisation des flux de travail et aide les entreprises à adopter des solutions omnicanal sur mesure – pour une expérience client optimale et une productivité accrue des collaboratrices et collaborateurs.