L’intelligence artificielle (IA) est considérée comme un agent de changement massif pour l’expérience client (CX) fournie par les centres de contact. Les analyses basées sur l’IA améliorent la prestation de services et la satisfaction client (CSAT) grâce à des informations qui profitent aux agents, aux superviseurs et aux équipes qualité. Dans un récent séminaire en ligne, deux experts du secteur chez NICE, sans doute le leader du CX basé sur l’IA, ont discuté des applications pratiques de l’IA et de son rôle complémentaire aux côtés des agents humains des centres de contact. Voici un résumé des points clés présentés par Brooke Phillips, responsable senior du marketing produit, et Jared Norwood, responsable de la réussite client.
L’impact de l’IA sur le CX
L’IA est devenue indispensable pour les leaders CX d’aujourd’hui. Selon les données de Deloitte, les entreprises qui déploient l’IA connaissent une augmentation de 20 % de la fidélisation de leurs clients et une amélioration des temps de réponse, de la précision et de la personnalisation. McKinsey rapporte que les entreprises ayant une forte adoption de l’IA ont une satisfaction client 12 % supérieure à celles ayant une adoption plus faible. De plus, 75 % des PDG considèrent l’IA générative comme une priorité absolue et y investissent pour accroître leur rentabilité, selon KPMG.
De nombreuses organisations ont besoin d’aide pour les évaluations en raison des méthodes traditionnelles qui reposent sur de petits échantillons ou des évaluations subjectives. De telles méthodes donnent aux agents un feedback inadéquat. En plus de mesurer le CSAT, les entreprises peuvent utiliser des modèles basés sur l’IA axés sur les comportements des agents. L’analyse des sentiments basée sur l’IA fournit une vue plus précise des performances des agents. Il évalue l’ensemble du travail et mesure les compétences générales essentielles à des interactions positives avec les clients. Cela conduit à de meilleurs scores CSAT et Net Promoter (NPS).
« Nous avons constaté que les meilleurs agents utilisant l’IA avaient 256 % plus de sentiments positifs, des appels plus courts, moins de temps sans conversation et moins de contacts répétés. Tout cela est dû au fait qu’ils adoptent des comportements de compétences générales qui ont été examinés grâce aux commentaires. Il y a donc une grande différence entre les agents qui utilisent l’IA et ceux qui ne l’utilisent pas », a déclaré Phillips.
Republic Services, une entreprise d’élimination des déchets comptant plus de 14 millions de clients et 40 000 employés, s’est associée à NICE pour restructurer son programme qualité en automatisant l’analyse des compétences générales des agents à l’aide de l’IA. L’entreprise a constaté une réduction de 30 % des appels répétés et une amélioration de l’efficacité des agents, grâce à une analyse cohérente et des interventions ciblées. L’entreprise attribue ces améliorations à un coaching efficace, qui a aidé les agents à mieux gérer les appels.
Améliorer les résumés des agents avec l’IA
Les agents du centre de contact sont chargés de fournir des comptes rendus détaillés des interactions avec les clients, notamment pourquoi un client a contacté l’entreprise, quel a été le résultat et quelles mesures ont été prises. Cette information informe l’agent suivant, assurant la continuité si le client rappelle. Il constitue également une source de données précieuse pour identifier les tendances et les modèles.
Même aujourd’hui, les agents utilisent encore des post-it et d’autres méthodes inefficaces qui pourraient être plus rapides et plus précises. Cela augmente le temps de traitement moyen (AHT) ou le travail après appel, ce qui entraîne une faible satisfaction des agents et des résumés qui nécessitent plus de contexte. La prise de notes automatisée, pilotée par l’IA, offre une solution. En éliminant les processus manuels, les entreprises peuvent disposer de résumés précis et fiables qui fournissent des informations aux agents. Un résumé généré par l’IA capture le nom du client, l’intention d’appel, la résolution, le sentiment et les actions de suivi. Selon une étude du NICE, les centres de contact peuvent économiser jusqu’à 7 millions de dollars par an en réduisant le travail après appel.
« Cela présente de nombreux avantages tangibles pour l’entreprise. Vous êtes en mesure de réduire les coûts. Vous augmentez la précision. Vous disposez d’étapes basées sur les données plus cohérentes pour le prochain agent en ligne. Et vous améliorez votre CX en fournissant plus de contexte sur les raisons pour lesquelles un client appelle », a déclaré Phillips. « C’est l’un des exemples les plus clairs d’augmentation de l’expérience humaine par l’IA. Ce n’est pas un remplacement. L’IA les aide à mieux faire leur travail.
Personnalisation du CX omnicanal
À l’ère du numérique, les consommateurs s’attendent à des expériences omnicanales personnalisées et fluides, alors qu’ils interagissent avec les marques sur plusieurs plateformes. Comprendre le comportement des consommateurs nécessite d’aligner les données de ces interactions omnicanales, ce qui peut s’avérer difficile.
« Avec l’évolution de l’IA générative, les marques peuvent exploiter les données CX, puis créer un contenu véritablement personnalisé pour chaque segment de marché. Ainsi, ils sont capables de communiquer le message de la marque aux clients de manière claire et concise », a déclaré Norwood.
Exemples d’IA en action
Phillips et Norwood ont partagé des exemples concrets de clients NICE utilisant l’IA pour améliorer les performances des agents, améliorer la satisfaction des clients et obtenir d’autres avantages commerciaux.
Une grande entreprise de télécommunications est passée d’évaluations de qualité traditionnelles, qui ne comprenaient que quelques évaluations par agent chaque mois, à une approche basée sur l’IA. Les évaluations étaient initialement associées au NPS pour évaluer les performances, mais cette approche était subjective et incohérente. En revanche, l’IA a fourni des évaluations impartiales et fiables. L’entreprise a établi des références en matière de sentiments et de comportements en tirant parti des modèles NICE AI. Elle a découvert une forte corrélation entre des scores de sentiment élevés et des interactions positives.
Une autre entreprise, une organisation mondiale de main-d’œuvre, a été confrontée à des difficultés en matière de gestion de la qualité et de la cohérence au cours d’une hypercroissance. L’entreprise a mis en œuvre des modèles NICE AI pour surveiller les performances des agents. Les agents ont pu s’auto-accompagner à l’aide de tableaux de bord personnalisés. Cela a rendu le processus de coaching plus ciblé, mettant en évidence les domaines dans lesquels les agents doivent s’améliorer.
« Sans intervention humaine, basée sur les modèles d’IA, les agents peuvent suivre leur processus de coaching. L’un des gains nets que nous avons constatés est que les agents ont pris la parole ou ont acquis plus de pouvoir et ont pu dialoguer avec leurs dirigeants », a déclaré Norwood.
Une troisième entreprise a rencontré des problèmes récurrents avec la réinitialisation des mots de passe. Ces interactions ont pris environ 40 % plus de temps que la moyenne, ce qui a eu un impact sur les accords de niveau de service et les temps de réponse. À l’aide de requêtes basées sur l’IA, l’entreprise a identifié les agents contribuant à l’augmentation de l’AHT. L’analyse a mis en évidence des variations dans les performances des agents pour la réinitialisation des mots de passe. Les données ont ensuite été utilisées pour coacher les agents sur des stratégies efficaces de gestion des interactions. L’IA a également aidé à identifier les problèmes liés aux compétences, en fournissant des informations pour le coaching et la formation, ainsi que les écarts affectant les indicateurs de performance clés (KPI).
Les plats à emporter
Selon les intervenants du NICE, les trois meilleures pratiques pour renforcer l’expérience client avec l’IA consistent à l’aligner sur les objectifs de l’entreprise, à former les agents à des comportements éprouvés en matière de compétences générales et à mettre en œuvre une prise de notes automatisée. Améliorer l’engagement des agents et leur fournir les bons outils stimule également le CX. De plus, la formation des agents aux soft skills a un impact positif sur le sentiment et le CSAT. L’automatisation de la prise de notes des agents permet d’économiser du temps et de l’argent sur chaque interaction, réduit l’AHT et rend les agents des centres de contact plus heureux dans l’ensemble.
Il existe une grande crainte et une appréhension importante dans le monde du CX à l’idée que l’IA prenne des emplois. À ces personnes, je dis que l’IA ne prendra pas votre travail, mais que l’agent qui comprend comment l’utiliser le fera. Lors du webinaire, NICE a fait un excellent travail en soulignant que l’IA est le dernier outil permettant aux centres de contact de mieux faire leur travail. Il est temps de monter à bord du train AI.
Zeus Kerravala est le fondateur et analyste principal de ZK Research.
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