5 façons dont l’IA profite déjà à l’expérience client

Les entreprises et les clients s’habituent à l’intelligence artificielle, et les conversations qui en traitent sont devenues moins abstraites et moins chimériques et plus du style « ah, c’est comme ça qu’on peut en fait l’utiliser ». Nous sommes loin de voir la fin des spéculations sur la façon dont nous pouvons collaborer avec nos collègues robots et le potentiel du machine learning dans le domaine des données d’analyse et les chatbots, mais les applications pratiques de l’IA sont nombreuses.

Beaucoup de ces applications sont présentes dans le domaine du service client, mais qu’en est-il de l’expérience client ? Certes, les entreprises veulent mettre en œuvre l’intelligence artificielle, mais les experts leur conseillent de ne pas implémenter l’IA juste parce qu’il faut le faire. Ils expliquent que l’intelligence artificielle est la plus efficace quand elle aide les êtres humains à fournir de meilleures expériences client.

C’est pour cette raison que les analystes encouragent l’adoption des outils d’IA avec une approche raisonnée, une approche qui se concentre sur comment et pourquoi un outil d’IA peut favoriser une expérience client globale de meilleure qualité. Forrester, par exemple, dit que « le succès d’un programme de vente ou d’un service client fondé sur l’IA dépendra des processus qui permettent une approche mixte de l’IA et que les êtres humains ont un rôle essentiel à jouer dans son l’optimisation continue ».

Pour les entreprises qui veulent prendre une longueur d’avance en matière de mise en œuvre de meilleures expériences client à base d’IA, voici cinq façons dont elles peuvent l’exploiter actuellement :
 

1) Un self-service plus efficace pour les clients qui cherchent de l’aide

De nombreux clients préfèrent s’auto-assister que de contacter un agent d’assistance ou un chatbot, mais ils ont parfois du mal à trouver une solution à leur problème. Le processus de self-service peut être fastidieux quand il implique de faire des recherches Google, de naviguer dans un Centre d’aide en ligne pour trouver un article pertinent, et de confirmer que la solution proposée par l’article résout bien le problème. Certains clients, surtout ceux qui ne sont pas des adeptes de technologie, risquent de trouver ce type de self-service pénible et pas forcément adapté à expérience client fluide.

Les récentes innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle peuvent simplifier la vie des clients qui cherchent des articles d’aide et garantir qu’ils reçoivent les bonnes informations pour résoudre leur problème. En s’appuyant sur le machine learning et le natural-language processing (NLP), l’IA est capable d’apprendre quels articles d’aide sont les meilleurs pour résoudre le problème d’un client et de recommander le bon article à ce client. Les leaders de l’expérience client peuvent déterminer les endroits où ce type de self-service automatisé est le plus utile aux clients, que ce soit à la page d’accueil d’un Centre d’aide, à un point critique du parcours d’achat, ou encore sur un site Web ou une application mobile.
 

2) Un contenu mieux adapté aux besoins et aux problèmes des clients

La personnalisation fait partie intégrante de l’expérience client, et les entreprises cherchent des façons d’individualiser toutes les étapes du parcours de leurs clients. Une méthode consiste à proposer de meilleurs articles d’aide : les produits et les services deviennent de plus en plus complexes et les organisations d’assistance ont du mal à maintenir leurs articles pertinents et à jour.

Si les clients quittent rapidement un Centre d’aide ou ses articles (ou s’ils indiquent, lors du suivi, qu’un article ne les a pas aidés), cela signifie probablement que le contenu n’était pas adapté à leurs besoins ou à leur problème.

Une des choses les plus frustrantes pour un client est de trouver du contenu d’assistance inutile, et il n’y pas beaucoup de façons intelligentes et proactives d’empêcher la publication de contenu inadapté.

Heureusement, l’IA peut aider à la création et l’actualisation d’un contenu plus adapté à une clientèle spécifique. Les modèles d’apprentissage profonds peuvent repérer les expressions et mots courants qui ont trait à des problèmes spécifiques des tickets d’assistance, puis faire des recommandations d’optimisation du contenu du Centre d’aide.Par exemple, si les clients envoient des tickets avec le sujet « Changement de mot de passe », l’IA recommandera les modifications éditoriales appropriées de l’article d’aide portant sur la mise à jour des identifiants de connexion. L’article peut être modifié pour refléter la façon dont les clients expriment leur problème et pour que le contenu soit plus facile à trouver et à comprendre. En fournissant à une organisation d’assistance des informations sur les problèmes que rencontrent ses clients et des recommandations pour la communication des solutions à ces problèmes, les responsables de contenu peuvent aussi jouer un rôle dans la création d’expériences client personnalisées.
 

3) Des agents d’assistance plus efficaces

Combien de fois un agent d’assistance vous a-t-il dit « donnez-moi une minute pour vérifier » parce qu’il ne connaissait tout simplement pas la réponse à votre question ? Les agents d’assistance consacrent en moyenne 20 % de leur temps à la recherche d’informations, ce qui fait traîner les interactions de service client en longueur et peut avoir un impact négatif sur la satisfaction client.

L’intelligence artificielle qui automatise les suggestions du self-service pour les clients peut aussi servir aux agents. Supposons que le compte d’un client est verrouillé car il a saisi un mot de passe erroné trop de fois, mais qu’il a vraiment besoin d’accéder à son compte et qu’il envoie donc un ticket d’assistance urgent. L’agent qui reçoit le ticket ne connaît pas le processus de déverrouillage des comptes, il doit donc consulter la documentation interne qui s’y rapporte… mais d’abord, il doit la trouver.

Le bon outil d’IA peut analyser un ticket d’assistance et recommander un article pertinent dans la base de connaissances de l’entreprise. Cela se fait directement dans l’interface d’agent ; en fournissant aux agents les bonnes informations au bon moment, vous leur permettez de régler les problèmes des clients rapidement.
 

4) Des interactions avec les clients améliorées par des suggestions fondées sur les données

Nos activités et interactions numériques génèrent d’énormes volumes de données que peuvent exploiter les algorithmes de machine learning… c’est le carburant des capacités prédictives de l’IA. Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi les machines savent si bien répondre à des questions du style « Quel est le chemin le plus rapide pour rentrer chez moi à 18 heures un jeudi ? ». En agrégeant les nombreux trajets effectués par les personnes qui empruntent un itinéraire semblable, l’IA peut vous faire une recommandation bien informée en temps réel.

De la même façon, les données enregistrées à partir des interactions d’assistance peuvent servir à améliorer l’expérience client. En étudiant les détails des tickets d’assistance précédents, un outil d’IA est capable de comprendre si une interaction d’assistance en cours débouchera sur une expérience client positive ou négative, ce qui permet une prédiction du score de la satisfaction client exacte. Les détails pouvant avoir un impact sur les scores de satisfaction peuvent inclure le temps écoulé entre la première réponse et les réponses suivantes, les efforts déployés pour résoudre le problème du client et les résultats des réponses utilisant une formulation similaire en matière de satisfaction client. Ce type d’application de l’IA ne remplace pas les agents (comme un chatbot), mais vient au contraire les aider dans leurs efforts pour fournir des expériences client de meilleure qualité.
 

5) Des organisations qui consacrent plus de temps à l’innovation de l’expérience client

Bien évidemment, l’un des avantages les plus précieux de l’automatisation est qu’elle libère les êtres humains et leur permet ainsi de se consacrer aux tâches plus compliquées. L’intelligence artificielle permet déjà aux entreprises d’améliorer les expériences de leurs clients de façons qui étaient impossibles auparavant.

Dollar Shave Club, le service de rasoir à la demande, profite du temps que libère Answer Bot de Zendesk pour optimiser les expériences de leurs clients. Grâce au temps gagné avec les résolutions automatiques de tickets, ils ont pu :

• créer un groupe de travail qui se consacre au Centre d’aide, chargé de s’assurer que les articles sont toujours pertinents et à jour pour les clients qui utilisent le self-service (et pour compléter les recommandations d’Answer Bot) ;

 

• élargir les créneaux horaires pendant lesquels ils proposent le chat en direct, ce qui leur a permis d’offrir une assistance en temps réel accrue sans augmenter les effectifs ;

 

• lancer une e-newsletter mensuelle interne sur les informations de l’engagement client, qui présente les dernières tendances et leur permet de tenir les agents au courant de leurs mesures du succès ;

 

• trouver le temps et les moyens de lancer une équipe « Tester et apprendre », chargée d’essayer de nouveaux e-mails qui pourraient améliorer l’expérience client de leurs membres.