On ne va pas se mentir, vous êtes combien à avoir discerné qu'en plus du petit jeu de mots homonymique sur IA, Nicole ralentit était l'anagramme de relation client ? Vous êtes sûrement plus nombreux à avoir perçu le second jeu de mot sur le ralentissement et la progression parfois difficile dans le parcours client. Eh bien un moteur d'intelligence artificielle aurait instantanément détecté l'erreur lexicosyntaxique et l'anagramme, mais sûrement pas les jeux de mots sémantique et l'allusion au parcours. Encore moins le propos implicite sur ses capacités proprement déroutantes.
Et bien voilà, la démonstration est faite de la complémentarité humain-IA, en 90 mots ! Fin d'article ? Que nenni ! On ne s'arrête point là. D'abord parce qu'en tant qu'humains nous adressant à d'autres humains, nous ne voudrions pas stopper prématurément un parcours de lecture à peine entamé et ajouter à cette hypothétique frustration celle ô combien plus intense d'un non-survol des différents apports de l'IA pour optimiser la gestion de la relation client, et ce, tout le long du parcours. Emboîtons donc le pas à Nicole, et voyons comment conjuguer son ralentissement au passé, parce que oui, il IA de belles choses pour la RC dans cette technologie.
Nicole est au bout du fil…
La grande majorité des entreprises recourent exclusivement à l'email et/ou au téléphone pour canaliser l'ensemble des demandes entrantes de leurs clients. Celles, moins nombreuses, qui industrialisent le processus et mettent en place une solution de gestion de la relation client se limitent le plus souvent, elles aussi, à ces deux canaux partiellement satisfaisants pour les consommateurs, mais chronophages et quelque peu onéreux pour les organisations.
Pourtant, l'intelligence artificielle (IA) peut jouer un rôle important dans l'optimisation de la gestion de la relation client en apportant des gains d'efficacité, ce qui explique que les éditeurs soient de plus en plus nombreux à doper leurs solutions avec cette technologie.
En effet, dans une solution de gestion de la relation client il existe plusieurs cas d'utilisation où l'IA peut être mise à profit pour augmenter l'efficacité des équipes de service à la clientèle en automatisant certaines tâches fastidieuses et en fournissant une expérience client plus fluide. Mais quels sont ces différents cas d'utilisation de l'IA dans un parcours de gestion de la relation client et quelles en sont les bénéfices pour les entreprises et les consommateurs ?
…et il faut bien l’entendre, dès la mise en relation
Tout d'abord, à l'entrée du parcours, l'IA peut être utilisée pour optimiser la déflection et la préqualification des demandes entrantes des clients, avec des interfaces conversationnelles et des bots. La déflection consiste à rediriger les demandes vers des ressources en ligne, telles que des FAQ ou des bases de connaissances, plutôt que de les traiter directement par le personnel de service à la clientèle.
Pour optimiser davantage ce processus de déflection, il est possible de l'alléger de plusieurs manières :
Les interfaces conversationnelles sont des outils développés en utilisant l'IA, qui permettent aux clients de communiquer avec une entreprise de manière plus naturelle et interactive, en utilisant un langage naturel et en évitant les formulaires complexes et fastidieux. Il est donc possible de de mettre en place une déflection automatisée en proposant une interface conversationnelle via un chatbot plus interactif et plus simple à utiliser que les FAQ, et qui peut fournir de manière autonome une réponse instantanée aux demandes courantes des clients lors de leur première interaction, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 grâce aux bases de connaissances et à l'apprentissage automatique.
Les bases de connaissances sont des ensembles de données organisées qui peuvent être utilisées pour répondre aux demandes des clients, et qui peuvent, elles aussi, être enrichies par l'IA pour se mettre automatiquement à jour en fonction des demandes des clients et de l'évolution de l'entreprise. En effet, l'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre sans être explicitement programmés. En utilisant l'apprentissage automatique, les bots peuvent apprendre de leurs erreurs et améliorer leur capacité à gérer les demandes des clients au fil du temps.
La préqualification, appelée aussi parfois le routing automatisé ou classification automatisée des tickets ou encore assistance client automatisée permet aux entreprises de trier les demandes des clients en fonction de leur gravité, de leur complexité, de la disponibilité des agents et de leur compétence, ce qui aide les équipes de support à traiter les demandes plus rapidement et allouer les ressources de manière plus efficace pour s’assurer que les demandes les plus complexes soient gérées par les personnes les plus compétentes.
En utilisant l'IA conversationnelle, il est aujourd'hui possible de réaliser une préqualification automatique en se basant sur des données telles que le sujet de la demande, le profil du client et les données démographiques.