Qu’est-ce qu’un centre de contact alimenté par l’IA ?

Les entreprises se tournent de plus en plus vers l’IA pour gérer leur main-d’œuvre et améliorer l’expérience client. Les centres de contact alimentés par l’IA permettent aux entreprises d’automatiser la résolution des problèmes courants rencontrés par leurs clients. Les équipes d’assistance peuvent ainsi se concentrer sur les interactions plus complexes.

Un service client moderne offre aux clients la possibilité d’utiliser les options de libre-service pour obtenir une réponse rapidement. Par exemple, les clients préféreront peut-être ne pas attendre pour parler à un agent s’ils peuvent obtenir une réponse fiable plus rapidement, grâce à un chatbot. La technologie de l’IA permet d’optimiser chaque point de contact du parcours client.

Par ailleurs, la gestion des appels au service client coûte cher. Si les estimations varient, chaque appel client peut coûter plusieurs dollars¹ en main-d’œuvre et en ressources.

Les solutions pour centre de contact optimisées par l’IA comportent deux fonctions distinctes. L’une consiste à éliminer les tâches chronophages pour permettre aux agents humains de se concentrer sur les problèmes plus importants qui nécessitent leur attention. L’autre consiste pour les agents du centre d’appel à utiliser l’IA générative pour faire des recherches et obtenir des suggestions de réponse. Cela permet d’améliorer la performance des agents et potentiellement la satisfaction salarié.

Priorité absolue des PDG en matière d’IA générative, le service client passe désormais avant les autres fonctions de l’entreprise. Alors que les entreprises priorisent toujours plus les opérations de leur centre de contact alimenté par l’IA, l’avantage concurrentiel repose sur la capacité à allier agents humains et technologies d’IA générative.

Les centres de contact se tournent vers les plateformes et les technologies d’IA pour plusieurs raisons :

Remplacer les tâches manuelles et répétitives : si les chatbots de service client et les agents conversationnels sont au service des entreprises depuis un certain temps, on peut désormais mettre en œuvre des technologies alimentées par l’IA générative qui exploitent l’IA conversationnelle. L’IA conversationnelle associe données clients, machine learning et traitement automatique du langage naturel (TAL) pour reconnaître les entrées de texte et y répondre dans un langage similaire.

Favoriser une résolution en temps réel : les agents des centres de contact n’ont plus à s’en tenir à des scripts statiques, qui ignorent les besoins spécifiques de chaque client. Les tableaux de bord alimentés par l’IA générative permettent aux agents des centres de contact d’améliorer leur efficacité et de réduire le nombre de réponses incorrectes. Munis d’autant d’informations en temps réel que possible, ils peuvent conseiller les clients avec assurance.

Optimiser d’autres aspects de l’activité : les outils de Business Intelligence s’appuient sur les API pour extraire les données du service client afin d’informer la prise de décision en matière de produits et de marketing. L’IA, et plus précisément le TAL, permet de transcrire les appels et d’identifier les informations à exploiter par les équipes produit et marketing. Les données peuvent être ajoutées aux bases de données de gestion de la relation client (CRM) ou de Business Intelligence. Par exemple, si de nombreux utilisateurs rencontrent des problèmes lors de la configuration d’un appareil, il se peut que les instructions du produit ne soient pas claires. Si les utilisateurs appuient sans cesse sur le mauvais bouton, l’équipe chargée du produit peut envisager de revoir le design de ce dernier.

Créer des transitions omnicanales fluides : souvent, les clients qui commencent par un outil en libre-service finissent par échanger avec un conseiller. Si ce dernier dispose des informations nécessaires pour éviter au client d’expliquer à nouveau son problème, le client est satisfait. Selon une étude menée par Gartner², près de deux clients sur trois ayant bénéficié d’un transfert fluide vers le conseiller choisiront à nouveau le libre-service.

Créer des parcours clients personnalisés : dans les centres de contact, l’IA permet de créer des workflows qui identifient facilement les échanges précédents avec chaque client, ainsi que les besoins spécifiques de ce dernier. Ces données permettent à l’IA et aux agents humains de fournir des réponses plus précises et utiles au client.

Alimenter l’analyse prédictive : les entreprises peuvent utiliser l’IA pour analyser les données historiques afin de prévoir une éventuelle augmentation du volume d’appels. L’IA permet également d’anticiper les problèmes susceptibles de nécessiter plus d’attention en fonction des demandes émergentes des clients.

Les centres de contact utilisent l’IA de plusieurs manières pour améliorer l’efficacité et l’efficience de leurs opérations.

Chatbots au service des clients : pour alléger la pression sur leur centre d’appel, les entreprises permettent aux clients de soumettre leurs questions à un bot ou un agent conversationnel alimenté par l’IA, conçu pour fournir des réponses intelligentes. Ce type d’engagement client optimisé par l’IA permet de traiter les requêtes simples en ligne afin d’alléger la charge des équipes du centre d’appel.

Serveur vocal interactif (SVI) : les entreprises peuvent se tourner vers un système téléphonique automatisé de type SVI, qui permet aux appelants de demander des renseignements au moyen d’un menu vocal. Traditionnellement, cette technologie s’appuyait sur une interface multifréquence à double tonalité (DTMF) pour produire messages préenregistrés ou sorties de synthèse vocale. Grâce à l’IA, et plus particulièrement au TAL, on peut améliorer l’interaction des appelants avec les ordinateurs. Les systèmes SVI pilotés par l’IA comprennent mieux les demandes et y répondent en temps réel.

Routage intelligent des appels (ICR) : les entreprises doivent pouvoir transférer les appels aux conseillers concernés ou continuer à assurer le service par SVI ou autres outils automatisés. Les systèmes ICR s’appuient sur des algorithmes qui sont entraînés sur les données de l’appelant pour transférer les demandes à l’agent concerné. Ils sont particulièrement utiles pour les entreprises proposant des produits ou services qui exigent que les agents se spécialisent. Le premier agent peut aider le client en ligne au lieu d’avoir à l’orienter vers un autre conseiller.

Analyse des sentiments client : l’IA permet aux entreprises de mieux comprendre ce que les clients pensent de leurs produits ou services. L’IA permet de déchiffrer le langage utilisé lors des interactions pour savoir si les clients sont satisfaits ou non de l’assistance reçue. Les entreprises peuvent tout analyser : réseaux sociaux, e-mails, formulaires de feedback, transcription des appels clients, chats, avis en ligne et commentaires laissés sur les bases de connaissances. L’analyse des sentiments permet aux entreprises d’offrir une expérience client d’exception et d’améliorer leur réputation.

Assister les agents en temps réel : cette technologie s’appuie sur l’analyse du discours ou sur le TAL pour extraire des informations à partir des conversations client en temps réel et les fournir aux agents. Prenons l’exemple d’un client qui aborde un problème de paramètre qui se répète. Les outils d’IA identifient la demande en cours et indiquent la réponse ayant permis de résoudre le problème dans le passé.

L’IA permet aux entreprises de répondre à tous leurs besoins, dont l’expérience client. Alimenter son centre de contact par l’IA présente plusieurs avantages.

Améliorer la satisfaction client : pour près de 90 % des clients, l’expérience offerte par l’entreprise compte autant que ses produits ou services, selon Salesforce³ (lien externe à ibm.com). Les entreprises qui investissent dans les technologies d’IA peuvent s’attendre à améliorer des indicateurs clés tels que le score de satisfaction client (CSAT). Un bon score CSAT indique généralement que la qualité du service client est satisfaisante.

Améliorer l’efficacité opérationnelle : les entreprises qui emploient l’IA dans leur centre de contact rationalisent la manière dont elles répondent aux besoins des clients. Améliorer la productivité des agents, c’est répondre plus promptement aux demandes simples des consommateurs et permettre aux équipes de se concentrer sur les questions plus importantes ou plus complexes.

Améliorer la satisfaction salarié : améliorer l’expérience des agents, c’est améliorer la satisfaction globale au travail. Aujourd’hui, cette approche consiste à mettre à leur disposition des outils d’IA pour les aider à mieux faire leur travail. En outre, les entreprises peuvent utiliser l’IA pour supprimer les tâches manuelles et alléger la charge de travail de leurs équipes.

Réduire les temps d’attente : les centres d’appels alimentés par l’IA sont plus susceptibles d’accélérer la résolution des problèmes, en s’appuyant soit sur l’automatisation, soit sur des agents plus efficaces. Si le temps moyen de traitement est réduit, les clients sont plus satisfaits, les équipes subissent moins de pression et l’entreprise est en mesure de répondre à un plus grand nombre de demandes d’assistance.

Réduire le volume d’appels : permettre aux clients de trouver en ligne une solution à leurs problèmes, sans avoir à parler à un conseiller, entraîne une réduction du volume d’appels. Davantage de problèmes mineurs sont résolus en ligne, les appels restants concernent les demandes plus complexes, et le délai d’attente pour parler à un conseiller est écourté.

Éviter l’attrition client : les appels au centre de contact peuvent renforcer ou compromettre la relation client. Les clients qui obtiennent une réponse rapide et correcte sont plus susceptibles de rester fidèles à l’entreprise.