Les entreprises de tous les secteurs considèrent l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation comme un moyen d’améliorer la qualité opérationnelle et l’expérience client (CX), de réduire les coûts et d’augmenter les marges. Le service à la clientèle est un bon endroit pour employer une telle technologie car c’est à la fois une dépense importante et un moteur de l’expérience client. L’IA et l’automatisation peuvent vous aider à chaque étape du parcours du service à la clientèle.
Par exemple, l’IA conversationnelle ou les chatbots font appel à des organisations qui cherchent à offrir un service à la clientèle en dehors des heures d’ouverture sans avoir besoin de personnel supplémentaire. En supprimant les tâches répétitives et de faible valeur des agents du service à la clientèle, l’automatisation leur permet de se concentrer sur l’endroit où leur touche humaine ajoute le plus de valeur.
C’est ainsi que la chaîne hôtelière Hyatt utilise un assistant virtuel pour certaines parties de son voyage de réservation, en en prenant les tâches de drainage « insensées » – telles que l’authentification des clients ou la collecte de leurs dates de voyage et de destination – avant de transférer l’appel avec tout le contexte pertinent à un agent qui peut se concentrer sur la composante émotionnelle de la vente. Enfin, la capacité de l’agent à se connecter au client est un moteur fondamental de la qualité des appels.
Risque d’avoir une vision étroite du parcours client
À mesure que l’intelligence artificielle et la technologie d’automatisation arrivent à maturité et deviennent plus abordables, il est tentant de se précipiter pour le déployer, mais cela peut entraîner des pièges courants qui empêchent une entreprise d’atteindre l’impact qu’elle attendait – ou pire, qui nuisent à l’expérience client.
Cela peut se produire s’il y a un manque de perspicacité dans le voyage de service à la clientèle de bout en bout. Un voyage de service à la clientèle implique plusieurs canaux numériques et non numériques, car les clients essaient généralement de libre-service avant de tendre la main à un représentant du service à la clientèle. Les professionnels de CX qui ciblent des moments spécifiques ou des points de contact dans le voyage sans une image claire et complète combattent une bataille perdante.
« Les fournisseurs de services d’automatisation et d’IA affirment que leur principal défi avec les clients est de gérer les attentes quant à ce que la technologie peut et ne peut pas faire »
Forrester
Si les centres d’appels sont débordés parce que les clients ne trouvent pas les informations qu’ils recherchent sur le site Web de l’entreprise, la première action devrait être de réparer le site web plutôt que de déployer un chatbot pour répondre à ces demandes.
Le mauvais jugement des capacités technologiques est un autre problème que les organisations peuvent rencontrer. Les fournisseurs qui opèrent sur le marché de l’automatisation et de l’IA conviennent que leur principal défi avec les clients est de gérer les attentes sur ce que la technologie peut et ne peut pas faire. Le meilleur retour sur investissement provient de cas d’utilisation simple et à volume élevé qui peuvent être répondus sans avoir besoin de remettre l’interaction à un agent humain.
Mais quand les entreprises se trompent, elles créent des expériences frustrantes pour les clients. L’IA conversationnelle ou les chatbots qui enferment les clients dans des dialogues, les redirigeant d’un outil inutile à un autre, sont une illustration commune d’une telle erreur de jugement.
Il convient également de noter que ces technologies ne devraient pas être considérées comme des substituts pour l’homme. La pandémie covid-19 a accéléré la vitesse à laquelle les machines ont pris des emplois humains. La réduction de la main-d’œuvre est toujours considérée comme un avantage potentiel de l’IA, mais alors que l’IA transforme le service à la clientèle, elle ne remplacera pas les agents humains. Les représentants humains sont nécessaires pour les cas hautement émotionnels ou complexes où les clients recherchent l’interaction humaine.
Mélange du service à la clientèle humain et iA
Pour récolter les avantages de l’IA et de l’automatisation, vous devez identifier leur juste place et leur rôle dans votre parcours de service à la clientèle. Forrester décompose ça en six étapes.
Le point de départ est de tracer le plan de service de votre service à la clientèle.
Les opportunités d’IA et d’automatisation résident souvent dans les coulisses de l’expérience. Commencez à cartographier la partie visible du voyage de service à la clientèle, y compris avant et après avoir interagi avec un agent. Ajoutez ensuite les couches invisibles de l’expérience – la technologie et les processus qui permettent ou entravent les étapes du voyage. Une fois que vous avez un plan de service complet, mettez en évidence les points de douleur pour tous les acteurs qui en font partie.
La deuxième astuce de Forrester est d’appliquer la technique des cinq raisons, qui itérativement perce vers le bas dans un problème pour identifier la cause profonde. Utilisez la technique des cinq raisons pour effectuer une analyse profonde des causes profondes de vos points de douleur et évaluer si vous avez vraiment besoin d’intelligence artificielle ou d’automatisation.
« Donner la priorité aux occasions qui profitent aux clients et aux employés – pour chaque occasion identifiée, évaluer qui en bénéficiera et ensuite donner la priorité à ceux qui profitent tant aux employés qu’aux clients »
Forrester
Une police britannique fOrce, par exemple, a utilisé la conception du service pour découvrir qu’un grand nombre d’appels 999 n’étaient que des demandes d’information et qu’ils empêchent les gestionnaires d’appels d’aider les citoyens qui en ont vraiment besoin. D’autres recherches ont montré que des processus fragmentés et des solutions de contournement pour les bloqueurs existants réduisaient l’efficacité et la visibilité du processus pour les citoyens. Les solutions étaient axées sur un meilleur accès à l’information plutôt que sur l’automatisation.
Le troisième conseil de Forrester est de donner la priorité aux opportunités qui profitent tant aux clients qu’aux employés. Pour chaque occasion identifiée, évaluez qui en bénéficiera, puis priorisez ceux qui profitent tant aux employés qu’aux clients.
Une entreprise qui a essayé cette approche est BT, qui a utilisé l’IA pour améliorer le service à la clientèle en concentrant ses ingénieurs sur le terrain sur le bon travail au bon moment. Au lieu d’utiliser le système de gestion de la main-d’œuvre pour attribuer des emplois uniquement aux ingénieurs locaux, l’entreprise a utilisé une logique floue pour permettre aux ingénieurs sur le terrain de franchir les frontières régionales, ce qui a permis d’améliorer le service, d’accroître la productivité, de réduire les coûts de déplacement et d’améliorer le bien-être des employés.
La quatrième recommandation est d’identifier la bonne technologie. Les termes couvrent un si large éventail de capacités que l’aide d’un expert en la matière pourrait être nécessaire pour définir ce qui convient à une entreprise particulière, selon ses systèmes existants et ses cas d’utilisation. Cependant, il y a une technologie qui est fondamentale pour le centre de contact – la reconnaissance vocale.
La compagnie de téléphone néerlandaise KPN, par exemple, a utilisé la reconnaissance vocale pour réduire son temps d’attente moyen de 30 secondes par appel et a augmenté son score net de promoteur de 17 points. Le client commence par indiquer dans ses propres mots pourquoi il appelle. Ai authentifie l’appelant, reconnaît son intention et la répond ou l’a itinéraire automatiquement vers le bon agent. Quand il le fait, il sort les détails du client et l’historique des appels et transcrit leurs propres mots afin que l’agent a immédiatement le bon contexte.
Ensuite, il s’agit de faire des liens affectifs au-delà de l’empathie une partie des exigences du projet d’IA et d’automatisation. Des changements subtils de mots peuvent améliorer l’expérience client en créant un lien émotionnel positif avec les clients. Les stratèges de contenu savent que ce que vous dites et comment vous dis-le peut être un puissant différenciateur. L’IA peut générer du contenu émotionnellement engageant, mais vous devez en assurer les capacités émotionnelles.
Par exemple, l’assistant iA de Capital One, Eno, s’est concentré sur le développement de son intelligence émotionnelle. En conséquence, la banque a vu des clients envoyer des messages de gratitude Eno après l’avoir utilisé comme s’ils avaient connu une interaction positive avec une personne réelle.
La dernière recommandation de Forrester est d’aligner les mesures de succès pour le voyage de bout en bout. Trouver les bonnes mesures pour mesurer le retour sur investissement de l’automatisation et de l’IA nécessite une évaluation minutieuse. Évitez les mesures isolées. Définissez plutôt un ensemble de mesures de qualité au niveau du voyage pour mesurer correctement l’impact.
L’une des histoires de malheur est celle d’une entreprise de télécommunications qui s’était concentrée sur la réduction des temps d’appel dans son centre de service lorsqu’elle s’ingait à bord de nouveaux clients du réseau fibre. Mais lorsque l’entreprise s’est associée à McKinsey & Company pour analyser les données de voyage, elle a constaté que la réduction des temps d’appel causait plus de visites de techniciens de suivi. Cela a coûté à l’entreprise entre 10 et 20 fois ce qu’elle avait économisé en raccourcissant les temps d’appel.
Cet article est basé sur un extrait du rapport Forrester, « Comment l’IA et l’automatisation conduisent de meilleures expériences de service à la clientèle ». Karine Cardona-Smits est analyste senior chez Forrester. Ian Jacobs est analyste principal chez Forrester.
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