L'avenir du support client : comment l'IA améliore la capacité, les performances et la satisfaction

Le support client est devenu de plus en plus important, avec 88% d'acheteurs dire que l’expérience qu’une entreprise offre compte autant que ses produits ou services. À propos 72% de clients exiger un service immédiat et presque 70% attendez-vous à ce que toute personne avec laquelle ils interagissent ait un contexte complet. Cependant, ce niveau de service client est coûteux, ce qui amène les chefs d’entreprise à se tourner vers l’IA pour une meilleure rentabilité et, espérons-le, des niveaux de service élevés.

L'IA n'est pas une pilule magique, et la plupart des interactions avec les robots se retrouvent toujours avec des consommateurs demandant à se connecter avec un agent humain. Cependant, les agents conversationnels deviennent plus naturels et plus humains, tandis que les consommateurs sont plus ouverts aux interactions avec l’IA si elle leur permet d’obtenir un service rapide et de haute qualité.

Nous pensons que l’expérience client est l’un des domaines les plus fructueux pour l’application de l’intelligence artificielle. Grâce à l’intelligence artificielle, nous pouvons mieux comprendre les besoins des clients et proposer des expériences toujours étonnantes à un coût réduit.

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IA prédictive et IA générative dans le support client

L'IA prédictive améliore le support client depuis un certain temps déjà, en offrant des analyses avancées, une analyse des commentaires et une allocation des ressources. L’essor des technologies d’IA générative avec des agents d’IA conversationnelle de niveau supérieur porte le support client vers de nouveaux sommets.

IA prédictive les applications visent à réduire les coûts du support client et à améliorer l'expérience client à travers :

• Acheminement automatisé des tickets. Utiliser l'analyse prédictive pour acheminer automatiquement les tickets des clients vers l'agent d'assistance le plus approprié en fonction des performances et de l'expertise passées.
• Prévision des ressources. Prédire la demande de ressources d'assistance à différents moments, permettant une meilleure répartition du personnel et une réduction des temps d'attente pour les clients.
• Prédiction des problèmes. Prédire les problèmes ou les questions courants que les clients pourraient avoir, ce qui permet de prendre des mesures proactives pour les résoudre avant qu'ils ne s'aggravent.
• Prédiction de désabonnement. Identifier les clients susceptibles de se désinscrire, permettant une intervention rapide pour les fidéliser.
• Prédiction de la valeur à vie. Prédire la valeur à vie des clients pour prioriser le support et les ressources en conséquence.
• La maintenance prédictive. Pour les produits nécessitant une maintenance, prévoir quand la maintenance est due ou quand une panne est susceptible de se produire, garantir une assistance en temps opportun et minimiser les temps d'arrêt.

D'autre part, IA générative peut améliorer l'efficacité de vos agents clients et réduire leur charge de travail en alimentant :

• Agents conversationnels avancés. Créer des chatbots avancés et des assistants virtuels capables d'engager les clients dans des interactions naturelles et significatives pour résoudre des demandes ou fournir des informations.
• Génération de base de connaissances. Générer et mettre à jour continuellement des articles de la base de connaissances ou des FAQ en fonction des demandes courantes et de l'évolution des besoins des clients.
• Outils de recherche internes. Renforcer les outils de recherche internes avec l'IA générative pour fournir des résultats plus précis et contextuellement pertinents lorsque les agents d'assistance ou les clients recherchent des informations dans une base de connaissances ou un portail d'assistance.
• Génération de résumé automatisée. Résumer les longues interactions ou commentaires des clients pour une analyse et un suivi plus faciles par les agents d'assistance.
• Saisie prédictive. Aider les agents d'assistance avec la saisie prédictive, rendant le processus de réponse aux clients plus rapide et plus efficace.
• Rédaction de la réponse. Aider les agents de support en rédigeant les premières réponses aux e-mails des clients, en gagnant du temps et en assurant la cohérence de la communication.
• Génération de réponses automatisée. Générer des réponses aux demandes des clients sur la base des interactions historiques et de la compréhension contextuelle du problème en question.
• Personnalisation des réponses. Créer du contenu et des réponses personnalisés basés sur les données clients pour améliorer l'engagement et la satisfaction.
• Génération de scripts et de matériel de formation. Création de scripts et de supports de formation pour les agents de support basés sur des scénarios courants et des protocoles de service client évolutifs.

L'IA prédictive excelle dans l'augmentation de la productivité grâce à l'automatisation des tâches et aux analyses avancées, tandis que l'IA générative améliore le support client en permettant aux agents humains de fournir une assistance rapide, pertinente et personnalisée aux clients.

Examinons maintenant plus en détail les agents conversationnels et les centres de contact basés sur l'IA, qui constituent les exemples les plus marquants d'application de l'IA dans le support client.

Agents conversationnels

Les chatbots destinés au support client existent depuis un certain temps, mais jusqu'à récemment, ils ne pouvaient traiter que les demandes de service les plus élémentaires. Les dernières avancées en matière de capacités de grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné les applications de support client, car les robots basés sur LLM peuvent désormais gérer des conversations beaucoup plus complexes que leurs prédécesseurs. Cependant, il ne faut pas s’attendre à ce que l’IA générative remplace complètement les agents du support client dans un avenir proche. La technologie n’est pas encore suffisamment fiable et peut produire des erreurs factuelles que nous ne pouvons pas nous permettre dans les communications directes avec les clients.

Les méthodes d'IA générative seront probablement combinées avec l'IA prédictive et d'autres méthodes logicielles pour fournir des solutions complètes pour les demandes de base et aider les agents humains avec des demandes plus complexes. Par exemple, les agents conversationnels peuvent répondre directement aux FAQ, authentifier les clients en posant une série de questions de sécurité et détecter l'intention du client d'acheminer les demandes vers le bon agent humain. De plus, ils peuvent aider les agents du support client à fournir un service plus rapide et de meilleure qualité en résumant les longues demandes des clients, en rédigeant les réponses en tenant compte des interactions passées avec un client et en traduisant les demandes et les réponses dans différentes langues pour fournir une assistance multilingue.

Les agents d'IA conversationnelle peuvent être implémentés de différentes manières, depuis la création d'agents personnalisés basés sur LLM à l'utilisation d'un service de type ChatGPT tel quel. La plupart des entreprises recherchent une solution équilibrée, offrant de bonnes performances, suffisamment de contrôle et de transparence, et respectant leur budget. Deux approches courantes sont :

• Sélectionner un modèle de langage pré-entraîné, propriétaire ou open source, et l'affiner ou l'augmenter avec une base de connaissances interne pour des performances meilleures et plus fiables.
• Collaboration avec des sociétés d'IA spécialisées dans le développement et le déploiement d'agents d'IA conversationnelle et pouvant fournir aux entreprises un accès aux dernières technologies et expertises. Quelques exemples de ces solutions incluent Amazon Lex, Assistant IBM Watsonxet la LivePerson.

La meilleure approche pour une entreprise particulière dépendra de ses besoins et ressources spécifiques.

Centres de contact

Lorsque nous parlons de l’IA qui alimente le support client, cela va bien au-delà des chatbots. Les dernières avancées en matière de modèles d'IA de synthèse vocale et parole-texte ont permis une gamme plus large d'applications d'IA dans les centres de contact, où l'IA est désormais déployée pour traiter non seulement les demandes écrites mais également les appels des clients.

Des solutions comme Connexion Amazon, Centre de contact AI par Google, Crêteet la Poly IA prétendent augmenter considérablement les scores de satisfaction des clients et réduire les délais de traitement moyens en offrant une assistance 24h/7 et XNUMXj/XNUMX via plusieurs canaux. Par exemple, Poly IA prétentions que ses assistants peuvent traiter jusqu'à 50% des appels entrants. Ils peuvent authentifier les appelants, permettre aux clients d'effectuer des paiements par téléphone, gérer les réservations, répondre aux FAQ, aider les clients à suivre les commandes et reprogrammer les livraisons, et guider les appelants dans les processus de dépannage et d'assistance technique, le tout via des conversations naturelles et dans plusieurs langues.

Dans les cas où un appel ne peut pas être traité par un robot vocal, l'IA propose plusieurs solutions pour augmenter la productivité des agents humains en optimisant le routage des appels, en éliminant le travail après appel grâce à la prise de notes et au résumé automatiques, et en faisant rapidement apparaître la base de connaissances interne pour proposer des solutions même pour les cas les plus complexes.

L’IA a déjà un impact significatif sur les interactions avec les clients et, à mesure qu’elle continue de se développer, nous pouvons nous attendre à voir des moyens encore plus innovants et efficaces de déployer l’IA pour le support client.

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• La source: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/