IA pour le service client : avantages et cas d’utilisation

Les organisations qui souhaitent intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans leurs opérations de service client savent désormais qu’il ne s’agit pas d’une simple tendance, mais bien d’une nécessité. Les solutions d’automatisation alimentées par l’IA sont devenues indispensables aux équipes en charge de l’expérience client. Elles leur permettent d’automatiser les tâches répétitives, d’améliorer les temps de réponse et de satisfaire les besoins des clients rapidement et efficacement.

Ces technologies alimentées par l’IA, qui utilisent déjà des chatbots et des agents virtuels dans des opérations de service client, progressent à grands pas. Plus spécifiquement, l’introduction de l’IA générative et des agents IA offre de nouvelles perspectives d’interactions aux organisations et aux clients en leur apportant une assistance immédiate et personnalisée.

L’IA a le vent en poupe ! Elle redéfinit les notions d’efficacité et de réactivité dans l’expérience client. Une enquête récente a révélé que 41 % des organisations ont déjà intégré l’IA générative aux opérations de leur service client, et il est facile de comprendre pourquoi. L’automatisation du service client permet de réduire les temps de résolution de près de 90 %.

C’est donc le moment idéal pour prendre le train en marche et découvrir comment l’IA contribue à l’amélioration du service client. Cet article se penchera sur l’impact des applications éprouvées et des nouvelles avancées en matière d’IA sur le service client ainsi que sur l’amélioration de la satisfaction des clients. Il abordera des questions clés concernant la fonctionnalité, les avantages et des cas d’utilisation comme l’optimisation des flux de travail et l’analyse des données clients.

Qu’est-ce que l’IA dans le service client ?

L’application de l’IA dans le service client permet d’utiliser des technologies d’IA pour personnaliser, accélérer et automatiser les interactions avec les clients et les processus d’assistance. Le champ d’application de ces outils propulsés par l’IA englobe aussi bien l’automatisation des réponses aux demandes courantes que la mise en lumière d’informations approfondies sur le comportement et les préférences des clients.

L’une des applications les plus importantes de l’IA dans le service client consiste à utiliser des chatbots et des assistants virtuels pour fournir des réponses aux questions fréquemment posées, guider les clients à travers les processus de dépannage et faciliter les transactions. Le traitement du langage naturel (TLN) constitue l’un des principaux piliers de ces systèmes, car il leur permet de comprendre les demandes des clients en temps réel et d’y répondre de manière conversationnelle pour offrir des interactions plus intuitives et humaines.

Dans un registre similaire, l’analyse des sentiments utilise des technologies d’IA pour évaluer les émotions et les sentiments des clients à partir des informations reçues, telles que les e-mails, les formulaires de saisie de commentaires et les interactions. L’analyse des sentiments permet de hiérarchiser plus rapidement les problèmes des clients et d’adapter les réponses, qu’elles soient fournies par un système automatisé ou un agent humain du service client.

Les flux de travail d’IA agentique consolident désormais les applications individuelles de l’IA en les connectant à l’aide d’agents IA, créant ainsi des processus fluides et efficaces pour améliorer l’assistance offerte par les équipes de service client. Boostés par l’IA générative et l’automatisation intelligente, les agents IA peuvent automatiser de manière exhaustive les processus de service client, en exécutant des tâches sur différents outils et systèmes, et en intégrant des chatbots, des CRM et des plateformes d’analyse.

Les avantages de l’IA dans le service client

La concurrence au regard de la fidélisation des clients et la lutte contre l’augmentation des coûts opérationnels placent les responsables de service client dans une situation délicate. Comment accroître rapidement et sûrement leur efficacité tout en répondant aux attentes changeantes des clients ? L’adoption des technologies d’IA offre une solution pour réaliser ces objectifs multifacettes, ainsi que des avantages allant d’une efficacité accrue à des coûts réduits en passant par une personnalisation et une précision améliorées. En mettant en œuvre des solutions propulsées par l’IA, les dirigeants peuvent s’attendre à constater des améliorations radicales dans les prestations de service client.

Efficacité et rapidité

L’un des principaux avantages de l’IA dans le service client réside dans sa capacité à améliorer l’efficacité et la rapidité. Les technologies d’IA, qu’il s’agisse de chatbots ou d’agents IA soutenant les équipes de service client, peuvent réduire considérablement le temps moyen de traitement (TMT) en diminuant le délai de réponse aux demandes des clients. Les systèmes alimentés par l’IA facilitent l’expansion de l’assistance à la demande, en permettant aux organisations de gérer un volume accru d’interactions avec les clients tout en maintenant des niveaux de service élevés.

Réduction des coûts

Les systèmes alimentés par l’IA peuvent gérer efficacement les demandes courantes des clients de sorte que les agents humains peuvent se concentrer sur des cas les plus sensibles et complexes. Ce changement réduit non seulement les coûts de main-d’œuvre, mais il augmente également la productivité globale tout en permettant une allocation des ressources rentable.

Disponibilité 24 h/24 et 7 j/7

La réactivité figure en tête de liste des attentes des clients. Un service client disponible 24 h/24 et 7 j/7 est donc précieux, même pour les entreprises sans clientèle internationale. Les agents virtuels propulsés par l’IA peuvent fournir une assistance aux clients en dehors des heures d’ouverture du service client et être davantage adaptés aux us et coutumes des clients présents dans différentes régions et différents fuseaux horaires.

Personnalisation

En analysant les comportements passés, les préférences et l’historique des achats, les systèmes d’IA peuvent fournir des recommandations de produits personnalisées, des promotions ciblées et des solutions d’assistance sur mesure. La personnalisation est un facteur clé dans l’engagement des clients ; elle les aide à se sentir valorisés et compris par la marque.

Un service plus précis

L’application de l’automatisation intelligente est une stratégie éprouvée pour réduire les erreurs. En offrant des réponses et des processus automatisés dans les interactions avec le service client, les entreprises peuvent garantir une communication cohérente et des informations précises à tous les points de contact avec les clients.

Applications pratiques de l’IA dans le service client

Les applications concrètes de l’IA démontrent sa polyvalence en améliorant l’efficacité des opérations du service et la qualité des interactions avec les clients.

Assistance multicanal

Les agents IA peuvent traiter à la fois des demandes de renseignements fréquentes et des problèmes plus complexes en utilisant des modèles pré-entraînés. Ces systèmes d’IA peuvent interagir avec les clients sur différents canaux (sites web, applications de messagerie et e-mails de service client) en fournissant des réponses personnalisées et contextuelles.

Assistance proactive de l’agent

Les agents IA peuvent également offrir une assistance proactive aux agents humains lors des interactions avec les clients. Ces flux de travail agentiques peuvent guider les agents dans des conversations en leur fournissant des suggestions d’experts en temps réel, des informations pertinentes et des meilleures pratiques en fonction du contexte de la demande, leur permettant ainsi d’augmenter leur productivité. Ce type d’assistance accélère également le processus d’intégration des nouveaux membres de l’équipe, ceux-ci bénéficiant alors d’un soutien et de conseils immédiats lorsqu’ils interagissent avec les clients.

Routage intelligent des tickets

Le routage intelligent des tickets offre une autre application significative de l’IA au sein du service client. Les systèmes d’IA peuvent automatiser l’attribution des tickets au bon agent en fonction de facteurs tels que le type de problème, sa complexité et son degré d’urgence. Diriger les tickets vers l’équipe la mieux à même de résoudre le problème permet de réduire les temps de résolution et d’améliorer l’expérience client globale.

Synthèses des réponses et améliorations

L’une des autres applications de l’IA générative dans le service client consiste à aider à élaborer un contenu de communication plus efficace et concis. En s’appuyant sur les informations des interactions précédentes, les systèmes d’IA peuvent améliorer leur formulation, étoffer le contexte ou fournir des informations supplémentaires potentiellement pertinentes.

Analyse des sentiments

En analysant le langage et le ton des communications des clients, les systèmes d’IA sont en mesure d’évaluer les sentiments et d’identifier la frustration, l’insatisfaction, l’excitation, la joie ou la satisfaction. Comprendre ce qu’un client ressent est un facteur clé au moment de hiérarchiser et d’attribuer les cas. Cela aide les agents à répondre avec empathie ainsi qu’à ajuster leur approche en conséquence, entraînant des interactions plus positives et une amélioration de la satisfaction des clients.

Améliorations du libre-service

Les FAQ et chatbots propulsés par l’IA permettent aux clients d’accéder à des informations et des solutions de manière instantanée, sans intervention humaine. Permettre aux clients de trouver rapidement des réponses à leurs questions grâce à des ressources complètes et faciles à parcourir améliore non seulement l’efficacité, mais peut également accroître leur satisfaction.

L’automatisation intelligente de l’IA dans le service client

L’automatisation intelligente associe la puissance de l’IA à la fiabilité d’une exécution automatisée pour accélérer les processus complexes. L’importance de l’automatisation intelligente réside dans sa capacité à concrétiser les avantages de l’IA dans le contexte du service client.

Les organisations qui souhaitent tirer parti de l’IA peuvent utiliser le cadre fourni par l’automatisation intelligente pour appliquer l’IA de manière sûre et efficace, afin d’améliorer la réactivité et l’efficacité des flux de travail du service client et des tâches d’assistance.

Voici les technologies de base de l’automatisation intelligente appliquée au service client

Intégration de l’IA et de la RPA : l’automatisation intelligente associe les capacités cognitives de l’IA à la faculté de la RPA à gérer des tâches répétitives. Cette intégration permet aux organisations d’automatiser non seulement des tâches simples basées sur des règles, mais également des processus plus complexes qui nécessitent des prises de décision et de l’apprentissage.

Flux de travail agentiques : également appelés processus agentiques, les flux de travail agentiques utilisent des agents IA pour augmenter le degré d’automatisation de processus complexes. Les agents IA combinent des grands modèles de langage (LLM), l’apprentissage machine et le traitement du langage naturel pour comprendre le contexte, interpréter l’information et interagir avec d’autres systèmes et utilisateurs.

Le traitement du langage naturel (TLN) : le TLN permet aux systèmes d’IA de comprendre et d’interpréter le langage humain, offrant ainsi des interactions plus naturelles avec les clients. Cette capacité est essentielle pour les chatbots et les assistants virtuels, car elle les aide à comprendre les demandes des clients et à y répondre de manière appropriée.

L’apprentissage machine (ML) : les algorithmes d’apprentissage machine permettent aux systèmes d’IA d’apprendre des interactions passées et de s’améliorer avec le temps. En analysant les données et les commentaires des clients, ces systèmes peuvent améliorer leurs réponses et satisfaire plus efficacement les besoins des clients.

Les avantages pour le service client

L’application de l’IA dans le cadre de l’automatisation intelligente permet de rationaliser les flux de travail, de réduire les erreurs et de prendre des décisions plus rapides. Au sein d’un service client, les avantages de l’automatisation intelligente se manifestent dans l’ensemble des opérations, y compris dans l’amélioration des indicateurs clés de performance (ICP) de base tels que le temps moyen de traitement.

Réduction du TMT

Connecter les systèmes, les personnes et les processus, et fournir aux agents humains une assistance contextuelle alimentée par l’IA pendant les appels, peut réduire considérablement les temps de réponse.

Flux de travail rationalisés et économies de coûts

L’automatisation des tâches répétitives et l’intégration de l’IA pour optimiser les processus existants réduisent le temps et les ressources nécessaires pour servir les clients et gérer les opérations d’assistance.

Précision améliorée

Les flux de travail automatisés par l’IA réduisent les erreurs et diffusent des messages cohérents à chaque interaction avec les clients.

Expériences client personnalisées

L’automatisation utilisant l’IA générative peut offrir des expériences personnalisées sur divers canaux clients. De plus, l’automatisation des tâches courantes permet aux agents humains de se concentrer sur la satisfaction de leurs clients.

Conformité renforcée

L’automatisation intelligente contribue au respect de la conformité de deux façons différentes. Les flux de travail automatisés par l’IA peuvent améliorer le respect des exigences, garantissant ainsi une exécution conforme. L’automatisation intelligente permet également de créer des garde-fous pour l’IA afin de garantir que son application respecte les exigences de conformité, de confidentialité et de sécurité de l’organisation.

Le succès de Bancolombia

Bancolombia, qui compte 17 millions de clients dans 12 pays différents, a amélioré l’efficacité de son service client de 50 % dans les agences où l’automatisation intelligente a été mise en œuvre. L’intégration de l’automatisation alimentée par l’IA dans les opérations de front-office a amélioré la satisfaction client et généré de nouveaux flux de chiffre d’affaires d’un total de 7 millions de dollars. Ce succès démontre la valeur de l’automatisation alimentée par l’IA et sa capacité à transformer le service client.

Défis et considérations dans la mise en œuvre de l’IA dans le service client

Pour maximiser les avantages potentiels, les organisations doivent également comprendre les défis liés à l’intégration de l’IA dans leurs opérations.

Budget et ressources : cela peut paraître évident, mais une planification réaliste des besoins en ressources ainsi que des coûts associés aux solutions alimentées par l’IA est souvent une étape négligée par les organisations qui souhaitent faire leurs premiers pas avec l’IA. L’allocation du budget doit adopter une perspective à plus long terme que celle du simple déploiement initial. La planification doit prendre en compte la maintenance continue, les mises à jour, l’assistance, les licences logicielles, l’infrastructure matérielle et cloud, ainsi que les besoins en ressources humaines, tels que le recrutement ou la formation de spécialistes de l’automatisation pour gérer et optimiser les systèmes d’IA.

La bonne nouvelle : l’équilibre entre les coûts et le retour sur investissement attendu est plus qu’atteignable. Bancolombia a réalisé un RSI de 1 300 % au cours de la première année.

Intégration avec les systèmes existants : les organisations s’appuient généralement sur plusieurs systèmes pour gérer leur relation avec les clients (CRM), les tickets et la communication. Avant de mettre en œuvre une solution d’IA, commencez par clarifier le paysage technologique interne et assurez-vous que les nouveaux outils d’IA peuvent communiquer efficacement avec les systèmes existants. L’intégration des solutions d’IA dans ces applications existantes peut s’avérer complexe et nécessiter une solution conçue pour offrir une connectivité et une configuration sans faille afin d’éviter les interruptions de service.

Confidentialité et sécurité des données : assurer la confidentialité et la sécurité des données est un pan indissociable et essentiel des opérations de service client. Les organisations doivent en effet respecter les réglementations telles que le RGPD et le CCPA régissant la manière dont les données des clients sont collectées, stockées et utilisées. La mise en œuvre de l’IA introduit de nouvelles considérations liées à la confidentialité et la sécurité, notamment la nécessité de définir des stratégies de gouvernance robustes en termes d’accès et d’utilisation des données par les systèmes d’IA afin de garantir un traitement responsable des informations des clients.

Apprentissage continu et adaptation : les modèles d’IA nécessitent un apprentissage et une adaptation continus pour rester efficaces. À mesure que les comportements et préférences des clients évoluent, les organisations doivent s’assurer que les systèmes d’IA sont mis à jour avec de nouvelles informations et perspectives. Ce processus continu implique de réentraîner régulièrement les modèles avec des données récentes et d’affiner les algorithmes pour améliorer leur précision. Pour revenir à la question du budget, les organisations doivent investir dans des ressources et des processus qui faciliteront ce cycle d’apprentissage continu afin de maintenir une IA pertinente et efficace.

Gestion des cas particuliers non représentés par les données d’entraînement : les systèmes d’IA peuvent rencontrer des difficultés avec des cas particuliers ; des situations peu communes ou uniques susceptibles de ne pas avoir été suffisamment couvertes par les données d’entraînement. Lorsqu’ils sont confrontés à un scénario tel que celui-ci, les systèmes d’IA peuvent fournir des réponses inexactes ou inefficaces aux besoins des clients, entraînant alors de mauvaises expériences. Reconnaître cette limite permet de mettre en place des mécanismes de secours, tels que le renvoi des demandes complexes vers des agents humains, pour offrir aux clients une assistance appropriée.

Compréhension limitée des requêtes complexes : un autre défi similaire est le fait que, bien que l’IA puisse gérer des tâches simples, elle peut avoir du mal à traiter des demandes nuancées, complexes ou ambiguës qui nécessitent de l’empathie humaine ou une compréhension contextuelle. Cette limitation est une véritable préoccupation dans le contexte du service client, dans lequel les situations nécessitant intelligence émotionnelle et compréhension sont légion. C’est une autre des raisons pour lesquelles il est impératif de concevoir des processus propulsés par l’IA incluant des possibilités de renvoi vers des agents humains.

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Les défis et les considérations uniques liés à la mise en œuvre de l’IA soulignent la valeur des solutions d’automatisation intelligente pour réaliser en toute sécurité et efficacité son potentiel transformateur. La plateforme de pointe d’Automation Anywhere permet aux organisations de créer et déployer des agents IA qui exploitent efficacement les technologies d’IA et d’automatisation dans le cadre d’un système complet d’automatisation des processus agentiques. Les solutions préconstruites pour le service client facilitent l’optimisation rapide des flux de travail du service client, améliorent les interactions avec les clients et optimisent les indicateurs d’assistance.

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