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Les avantages de l’assistance axée sur les connaissances pour les équipes de service client

Le paysage du service client évolue à un rythme sans précédent, mais deux attentes client restent inchangées : rapidité et précision.

Par Vishal Sharma, Directeur de la technologie, SearchUnify

Publié 21 Janvier 2021
Dernière mise à jour 15 Février 2021

Les clients veulent des résolutions et ils les veulent... hier ! Vos équipes d’assistance sont souvent débordées par de nombreuses tâches, allant des simples demandes de service aux incidents graves qui nécessitent une intervention immédiate. C’est pour cela que l’assistance axée sur les connaissances (Knowledge-Centered Support ou KCS) est une approche courante pour essayer d’orienter les processus de service dans la bonne direction.

    66 % des adultes pensent que la chose la plus importante pour une bonne expérience client en ligne est que l’entreprise à qui ils ont affaire estime que leur temps compte.

Qu’est-ce que l’assistance axée sur les connaissances ou KCS ?

L’assistance axée sur les connaissances est la génération continue par de nombreuses personnes de connaissances fondées sur la demande et s’améliorant sans cesse, résultat direct de la résolution des problèmes des clients. C’est un cadre qui permet de recueillir, structurer, réutiliser et améliorer constamment les connaissances afin d’optimiser l’assistance. La responsabilité de la gestion des connaissances incombe donc à tous et dans le cadre de cet effort collectif, la création et l’amélioration des connaissances sont un processus proactif effectué par l’ensemble de l’entreprise. Ainsi, les organisations de toute taille peuvent s’attendre à voir des améliorations qui auront un effet boule de neige et engendreront les résultats suivants :

  • Une base de connaissances fondée sur la demande s’améliorant sans cesse. Et quand tout le monde contribue au bien commun, une culture du partage des connaissances voit le jour et remplace le stockage en silos.
  • Des workflows de service client améliorés qui débouchent sur une amélioration de l’efficacité des agents, des délais de réponse, des résolutions au premier contact, etc.
  • La capacité à élargir l’organisation de service sans se ruiner ou dégrader la qualité des interactions de service.
  • Et enfin des délais d’intégration des nouveaux agents raccourcis, car ils n’ont pas besoin de formation infinie pour les divers problèmes et peuvent, à la place, mieux apprendre à gérer les problèmes complexes.

Découvrez ces cinq excellents exemples de gestion des connaissances pour savoir comment s’y prennent des marques comme Vend et Canva.

Quels sont les concepts élémentaires de l’assistance axée sur les connaissances ou KCS ?

Les responsables du service client ont tendance à être obnubilés par le nombre de tickets résolus. C’est pour cela que même les agents préfèrent clore rapidement un ticket et passer au suivant. Il est compréhensible que la création de connaissances et l’assistance axée sur les connaissances ne reçoivent pas toujours l’accueil qu’elles méritent. Par conséquent, les nouvelles solutions ne sont pas ajoutées à la base de connaissances et les agents doivent réinventer la roue chaque fois qu’un problème semblable survient.

    Les pertes de productivité de la grande entreprise moyenne aux États-Unis directement dues à un mauvais partage des connaissances représentent 47 milliards de dollars par an.

Comment mettre efficacement en œuvre l’assistance axée sur les connaissances

Nous avons donc établi que l’assistance axée sur les connaissances consolide toutes vos connaissances institutionnelles et vous aide à gérer la désorganisation, les mauvaises communications et la frustration des clients. Maintenant, il est temps de nous attaquer à la question clé suivante : comment mettre efficacement en œuvre l’assistance axée sur les clients ? De nombreux facteurs font obstacle à une implémentation et une adoption réussies de l’assistance axée sur les connaissances, notamment :

  • Une culture consistant à conserver jalousement les connaissances pour soi
  • L’absence de responsabilités et de ressources dédiées
  • Les obstacles techniques comme une multitude de plateformes d’entreprise qui limitent l’accès et débouchent sur des pertes de temps
  • Des processus manuels et une technologie obsolète

Les 4 principaux avantages de l’assistance fondée sur les connaissances

Pour tirer le meilleur parti de l’assistance axée sur les connaissances, vous devez réussir votre implémentation. Un moteur de recherche cognitive peut vous y aider. Voici comment :

  1. Accélération de la création des connaissances

    Comme nous l’avons évoqué précédemment, la création des connaissances est rarement la priorité des agents au quotidien et elle est souvent considérée comme du travail supplémentaire. C’est pour cela qu’il est essentiel d’investir dans la bonne technologie, capable de simplifier la création des connaissances.

    Les moteurs de recherche cognitive s’accompagnent d’applications fondées sur l’IA qui incorporent la création de contenu directement au processus de résolution de problèmes. Par conséquent, la documentation d’une solution ne demande pas de temps supplémentaire aux agents. Le moteur extrait de façon proactive les informations les plus importantes de la réponse de l’agent et s’en sert pour remplir un article de connaissances dans un modèle prédéfini. Ainsi, l’assistance axée sur les connaissances est intégrée au workflow pour la plus grande satisfaction des employés et des responsables.

  2. Intégration du contenu et des processus

    Pour ancrer les pratiques d’assistance axée sur les connaissances dans l’ADN de vos agents, vos plateformes d’entreprise (comme le CRM) doivent être intégrées aux outils d’assistance et à la base de connaissances. De cette façon, les agents n’ont pas à passer d’une plateforme à une autre pour trouver et partager des informations.

    Doté d’une recherche sur tous les canaux, un moteur cognitif aide les agents à trouver des informations pertinentes dans toutes les bases de connaissances au sein de leur console d’assistance. Cela favorise l’utilisation des connaissances existantes et évite aux agents de perdre du temps à créer des articles qui existent déjà.

  3. Promotion de la pertinence contextuelle

    Lauren Freedman a un jour déclaré : « Les clients se souviennent du service beaucoup plus longtemps que du prix. » Savez-vous ce qui irrite un client encore plus que de ne pas recevoir de réponse ? Recevoir la mauvaise réponse. Et si plus de la moitié des consommateurs arrêtent de faire des achats auprès d’une entreprise après une seule expérience négative, l’enjeu est de taille.

    La recherche cognitive utilise l’intelligence artificielle (IA) et le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour comprendre le contexte qui se cache derrière une recherche. Cela permet aux agents de trouver rapidement des informations extrêmement pertinentes pour les clients.

  4. Quantification des efforts d’assistance axée sur les connaissances

    Nous ne pouvons pas trop insister sur l’importance d’une évaluation rigoureuse des articles de connaissances que produisent vos équipes. Heureusement, la recherche cognitive inclut aussi un moteur d’informations qui révèle les performances du contenu généré dans le monde réel.

    En effet, il ne faut pas oublier que vos articles n’ont la moindre valeur que s’ils permettent de résoudre les problèmes. La recherche cognitive fournit des rapports conviviaux qui vous révèlent à quelle fréquence les articles de la base de connaissances sont partagés et joints à des tickets d’assistance. Cela vous aide à évaluer l’impact de votre initiative de gestion des connaissances. En outre, des éléments comme les contributeurs les plus actifs confèrent un aspect ludique à l’organisation du service et aident à maintenir la motivation et la satisfaction des agents.

  5. Pourquoi SearchUnify et Zendesk fonctionnent bien ensemble

    SearchUnify est un fournisseur de solutions Zendesk et son partenariat avec Zendesk permet d’introduire la recherche cognitive unifiée. Cela améliore les propriétés Zendesk en révolutionnant la recherche d’informations et en permettant aux agents d’assistance d’accéder à celles dont ils ont besoin pour résoudre les problèmes dans les référentiels de contenu de toute l’entreprise (comme Lithium, Jira, MadCap Flare, Confluence, MindTouch, etc.) au sein de leur console Zendesk.

    La plateforme cognitive de SearchUnify allie l’intelligence artificielle et le machine learning pour analyser les anciens tickets et suggérer aux agents des articles utiles, des spécialistes de certains domaines, etc. afin de réduire les délais de résolution. Son moteur d’informations riches fournit des détails sur le parcours client et permet ainsi aux agents Zendesk de personnaliser les interactions avec les clients à grande échelle et d’améliorer le taux de résolution au premier appel et le temps moyen jusqu’à résolution. Pour en savoir plus, cliquez ici.