10/05/2024
Depuis des décennies, les entreprises sont confrontées au défi de trouver des moyens d'impliquer les clients et de les fidéliser. Avec la réduction de l'usage d'intermédiaires et la numérisation continue de l'expérience client qui érodent les modèles commerciaux traditionnels, les récompenses pour avoir réussi à fidéliser ses clients n'ont jamais été aussi élevées. Aujourd'hui, les clients sont plus fidèles, ont plus de points de contact avec les marques qu'ils ont choisies et apportent une plus grande valeur ajoutée tout au long de leur vie.
Dans le même temps, les clients sont de plus en plus difficiles à satisfaire. 72 % des consommateurs affirment qu'ils resteront fidèles aux entreprises qui offrent le service client le plus rapide (Salesforce, 2023), et 88 % veulent que les marques leur fournissent des canaux en ligne où ils peuvent se servir eux-mêmes et résoudre leurs propres problèmes (Heretto, 2023).
Les entreprises se tournent donc vers l'intelligence artificielle (IA) pour offrir des expériences client plus rapides, plus proactives et plus personnalisées par le biais de canaux d'assistance à la clientèle, où et quand ils le souhaitent. Nous avons déjà assisté à une histoire similaire dans le domaine du commerce électronique : L'IA y est depuis longtemps mise en œuvre pour recommander des produits qui correspondent aux attentes des clients, proposer des offres personnalisées à durée limitée et offrir des assistants d'achat virtuels.
L'objectif global de la mise en œuvre de l'IA dans les canaux de contact avec les clients est simple : améliorer l'expérience client et leur faire prendre conscience de besoins qu'ils ne soupçonnaient pas.
L'IA en support du parcours client
Des études récentes sur l'expérience client ont révélé une dure réalité : les consommateurs sont prêts à quitter le navire si leurs besoins et leurs attentes ne sont pas satisfaits.
Selon le guide complet de l'expérience client de Salesforce, 71 % des consommateurs ont changé de marque au moins une fois au cours de l'année écoulée. Ce chiffre montre que les consommateurs ont l'avantage dans leurs relations avec les entreprises et qu'il ne suffit plus de faire le strict minimum.
Pour savoir où commencer à optimiser votre fonction de support client, il faut d'abord comprendre comment l'IA peut contribuer à améliorer le parcours client.
Personnalisation : En offrant un parcours sur mesure qui répond aux préférences et aux intérêts uniques de chaque client, l'IA peut facilement personnaliser le parcours de vos clients. Pour ce faire, elle s'appuie sur les données clients existantes pour prédire les besoins d'assistance avec une grande précision, ce qui permet aux équipes du service client de concevoir des solutions personnalisées qui répondent aux besoins des clients.
Analyse prédictive : Elle permet aux équipes de service à la clientèle d'aborder de manière proactive les problèmes potentiels et d'adapter leur assistance aux besoins du client avant qu'ils ne s'aggravent. Pour ce faire, les données historiques sont utilisées pour prévoir les besoins futurs des clients, ce qui permet d'identifier plus facilement le moment où les clients sont susceptibles d'avoir besoin d'aide ou de recommander des produits et des services qui correspondent à leurs préférences.
Engagement omnicanal : Les chatbots et assistants virtuels dotés d'IA peuvent fournir une assistance cohérente et immédiate sur différents canaux, notamment les sites web, les médias sociaux, les courriels et les applications de messagerie. Ainsi, les clients reçoivent le même niveau de service et d'information quelle que soit la plateforme qu'ils choisissent d'utiliser, offrant une expérience de marque unifiée.
Segmentation de la clientèle : Les outils d'IA peuvent segmenter les clients en groupes distincts sur la base de données démographiques, de comportements et de préférences. Il est ainsi plus facile pour les équipes du service client d'adapter leurs stratégies de communication et de support pour répondre aux besoins uniques de chaque segment, offrant ainsi un niveau d'assistance plus personnalisé. Le résultat ? Le service à la clientèle devient plus efficace et les clients se sentent compris et appréciés.
Les assistants vocaux : Les assistants vocaux, tels que Siri et Alexa, ont transformé la façon dont les clients interagissent avec les marques et offrent une expérience plus pratique. Alimentés par l'IA, les assistants vocaux permettent aux clients d'utiliser le langage naturel pour communiquer leurs besoins et leurs requêtes, qu'il s'agisse de simples demandes d'informations ou de commandes transactionnelles plus complexes.
La tarification dynamique : Elle améliore l'expérience client en ajustant les prix en temps réel en fonction de divers facteurs tels que la demande, les prix pratiqués par les concurrents et le comportement individuel des clients. La tarification dynamique permet aux entreprises de proposer des réductions ou des promotions personnalisées, spécifiquement adaptées aux préférences et à l'historique d'achat de leurs clients, ce qui les valorise et augmente les chances de conversion.
Analyse des ressentis : L'analyse des ressentis analyse les commentaires des clients sur plusieurs canaux afin d'évaluer le ressenti général, d'identifier les tendances émergentes et de repérer les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent. En comprenant le contexte des opinions exprimées dans les commentaires des clients, les entreprises peuvent répondre de manière proactive à leurs préoccupations, adapter leurs services et communiquer plus efficacement avec leur clientèle.
La cartographie du parcours client : Ceci permet aux entreprises de comprendre et d'améliorer le parcours client, de la prise de conscience initiale à l'achat et à l'assistance après-vente. En tirant parti de l'IA pour analyser les interactions avec les clients et les points de contact tout au long du parcours, les entreprises peuvent identifier les points critiques et les possibilités d'amélioration. Cette vision holistique de l'expérience client permet d'apporter des améliorations ciblées dans les domaines qui ont un impact significatif sur la satisfaction et la fidélité des clients.
En exploitant efficacement l'IA dans ces domaines, les équipes du service client peuvent améliorer de manière significative le parcours client. Le déploiement de la tarification dynamique, de l'analyse des ressentis et de la cartographie des parcours permet de fournir un contenu et des interactions hautement personnalisés, des mesures de support proactives et des expériences transparentes qui trouvent un écho profond auprès des clients.
L'IA générative dans le support à la clientèle
L'IA est un vaste domaine, et les exemples ci-dessus peuvent être classés dans divers catégories, notamment l'IA générale, le traitement du langage et l'IA générative. En effet, c'est l'IA générative qui fait les plus grandes vagues dans le domaine de l'IA à l'heure actuelle et qui va probablement s'avérer transformatrice pour les équipes de clients.
Depuis le lancement de ChatGPT à la fin de l'année 2022, la majorité des entreprises explorent maintenant la façon dont elles peuvent augmenter les capacités de leurs équipes clients. Les modèles de langage sur lesquels ChatGPT et d'autres solutions d'IA générative basées sur le texte sont construits, donnent à ces applications le pouvoir de répondre à des prompts avec un texte semblable à celui d'un humain, en répondant rapidement et facilement à des questions relativement complexes.
Il s'agit donc d'une solution naturelle pour les équipes de support et de satisfaction client, dont beaucoup mettaient en œuvre des systèmes de chatbot bien avant la sortie de ChatGPT. Selon un rapport récent de McKinsey, l'IA générative pourrait réduire davantage le volume des contacts avec le service humain jusqu'à 50 %, tandis que l'application de l'IA générative aux fonctions de service à la clientèle pourrait augmenter la productivité jusqu'à 45 % des coûts actuels.
Au fil du temps, l'IA générative s'intégrera davantage dans la fonction de service client à mesure qu'elle gagnera en maturité et qu'elle sera plus à même de traiter les demandes sans supervision. Source : BCG : Analyse du BCG.
Si des questions subsistent quant à la précision des chatbots génératifs alimentés par l'IA et au risque de biais, elles devraient disparaître avec le temps, à mesure que la technologie gagne en maturité. En attendant, les équipes clients doivent réfléchir aux cas d'utilisation qui apporteront le plus de valeur et développer des processus pour analyser et affiner le déploiement de leur chatbot afin de surmonter les craintes et les défis actuels.
7 façons d'intégrer l'IA pour optimiser le support client
Maintenant que nous avons exploré la manière dont l'IA peut contribuer à améliorer les parcours clients, voyons comment elle peut être mise en œuvre en pratique pour optimiser la manière dont le support client est fourni.
1. Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP - Natural Language Processing) transforme le service à la clientèle en permettant aux chatbots de répondre aux questions d'une manière qui imite de près la conversation humaine. Cela améliore la qualité des interactions entre les clients et les entreprises, en rendant la communication numérique plus personnelle et plus attrayante.
Le NLP permet aux chatbots de comprendre les nuances du langage, y compris l'argot et les expressions familières, ce qui leur permet de fournir des réponses qui sont non seulement exactes, mais aussi pertinentes en fonction du contexte.
Ce niveau de compréhension et d'interaction améliore considérablement la satisfaction des clients, car il réduit la frustration généralement associée aux systèmes automatisés et permet aux clients de se sentir écoutés et compris, ce qui rationalise le processus de support et favorise une expérience positive.
2. Billetterie automatisée
La billetterie automatisée alimentée par l'IA rationalise le support client en catégorisant et en priorisant intelligemment les tickets d'assistance entrants. Ce système garantit que les tickets sont traités en fonction de leur urgence et de leur complexité, en dirigeant les problèmes critiques vers le haut de la file d'attente.
En automatisant ce processus, les entreprises peuvent réduire considérablement les temps de réponse et améliorer l'efficacité de leurs équipes d'assistance à la clientèle. Cette hiérarchisation garantit que les clients ayant des problèmes urgents reçoivent une assistance rapide, ce qui améliore leur expérience globale.
La billetterie automatisée optimise non seulement le workflow du personnel d'assistance, mais contribue également à un système de support mieux organisé et plus efficace, ce qui se traduit par des niveaux plus élevés de satisfaction de la clientèle.
3. Portails en libre-service
Les portails en libre-service permettent aux clients de résoudre eux-mêmes les problèmes courants. En démocratisant l'accès aux informations, aux guides de dépannage et aux questions fréquemment posées, ces portails permettent aux clients de trouver rapidement des solutions sans attendre une intervention humaine.
Cette autonomie permet non seulement d'améliorer l'expérience client en offrant une assistance immédiate, mais aussi de réduire la charge de travail des équipes de support à la clientèle, qui peuvent ainsi se concentrer sur des questions plus complexes.
La mise à disposition d'options en libre-service reflète l'engagement de l'entreprise en matière d'assistance à la clientèle, améliorant la satisfaction et la fidélité en répondant à la préférence du client pour une résolution rapide et facile des problèmes.
4. Analyse des ressentis
Des outils d'analyse des ressentis peuvent être mis en œuvre pour aider les équipes de support à évaluer les ressentis des clients, à identifier les tendances et à mettre en évidence les domaines nécessitant une attention particulière. Ces insights permettent aux équipes de support à la clientèle de répondre de manière proactive aux préoccupations, d'adapter leur approche pour mieux répondre aux besoins des clients et d'affiner les produits ou les services en conséquence.
L'analyse des ressentis permet de reconnaître à la fois les commentaires positifs, qui peuvent être célébrés et exploités, et les commentaires négatifs, qui constituent une précieuse occasion d'amélioration. En tirant parti de cette technologie, les entreprises peuvent améliorer leur réactivité face aux commentaires des clients, ce qui se traduit par une satisfaction et une fidélité accrues.
5. Analyse prédictive
L'analyse prédictive exploite les données historiques pour établir des prévisions sur le comportement des clients, les problèmes potentiels et les besoins. Cette capacité permet aux entreprises de traiter les problèmes de manière proactive avant qu'ils ne s'aggravent, de personnaliser l'expérience d'assistance et de recommander des solutions adaptées aux profils individuels des clients.
En anticipant les besoins des clients et les problèmes potentiels, l'analyse prédictive permet de créer un cadre de support à la clientèle plus réactif et plus anticipatif, ce qui améliore considérablement l'expérience client en la rendant plus personnalisée et plus attentive.
6. Gestion des connaissances
Les systèmes de gestion des connaissances alimentés par l'IA transforment la manière dont les représentants du service clientèle accèdent à l'information et la partagent. Ces systèmes compilent et analysent les données issues des interactions passées afin de fournir un accès rapide aux solutions pertinentes, garantissant ainsi la cohérence et la précision du support client sur les différents canaux.
En exploitant l'IA pour la gestion des connaissances, les entreprises peuvent s'assurer que leurs équipes d'assistance disposent des informations nécessaires pour résoudre efficacement les requêtes, favorisant ainsi une approche plus informée et plus cohérente du service à la clientèle.
7. Optimisation de l'acheminement des appels
L'optimisation du routage améliore considérablement le processus de support à la clientèle en analysant les profils et les préférences des clients afin de diriger les appels vers l'agent ou le service le plus approprié. Cette approche ciblée garantit que les clients sont mis en relation avec les agents les mieux équipés pour répondre à leurs besoins spécifiques, ce qui réduit les temps d'attente et améliore les chances de résolution au premier appel.
Cela est particulièrement utile pour satisfaire les clients réguliers. En veillant à ce que les clients ou les comptes clés soient toujours contactés par la même équipe ou la même personne, il devient beaucoup plus facile de traiter efficacement les demandes, car la personne à l'autre bout du fil a déjà l'habitude de traiter avec ce client.
Qu'en est-il de la réussite des clients ?
Le support client n'est qu'un côté de la médaille lorsqu'il s'agit de l'expérience client; le succès client en est l'autre.
Plutôt que de se concentrer sur la résolution des problèmes, les équipes chargées de la réussite des clients s'attachent à faire en sorte que les clients atteignent les résultats souhaités lorsqu'ils utilisent un produit ou un service. Cette fonction s'attache à comprendre les objectifs des clients, à les guider sur le parcours client et à les aider à maximiser la valeur qu'ils retirent du produit ou du service.
Bien que de nombreux concepts d'IA de haut niveau s'appliquent au succès clients - personnalisation, automatisation, analyse des ressentis, etc. - les outils sont utilisés de différentes manières, et il est important de connaître la différence afin de fournir une expérience client forte et cohérente.
L'analyse prédictive : L'analyse prédictive peut être utilisée pour examiner de vastes données sur les clients, comme dans le cas du support client, afin de prévoir les tendances comportementales. Plutôt que de se concentrer sur la résolution proactive des problèmes des clients, l'analyse prédictive dans le domaine de la satisfaction client permet de repérer les clients qui risquent de changer de fournisseur et de suggérer des mesures personnalisées pour améliorer la fidélité des clients.
Personnalisation : Dans le contexte de la satisfaction client, l'IA peut analyser les préférences individuelles des clients, l'historique des achats et les interactions pour permettre aux entreprises d'adapter les recommandations et les communications à chaque client. Cela crée une expérience plus engageante et personnalisée qui non seulement améliore la satisfaction du client, mais favorise également un lien plus profond entre le client et la marque.
Automatisation : L'automatisation alimentée par l'IA transforme la satisfaction des clients en gérant les tâches de routine telles que la planification des rendez-vous, l'envoi d'e-mails de suivi et la mise à jour des dossiers des clients avec une intervention humaine minimale. Cela permet aux équipes chargées de la satisfaction des clients d'allouer plus de temps et de ressources aux initiatives stratégiques qui nécessitent une touche personnelle, améliorant ainsi l'efficacité et l'efficience globales de l'équipe.
Analyse des ressentis : Les équipes chargées de la réussite des clients peuvent s'appuyer sur l'analyse des sentiments pour évaluer le retour d'information des clients sur différents canaux tels que les enquêtes, les médias sociaux et les évaluations. Cette analyse permet de comprendre le sentiment des clients et de mettre en évidence les points forts et les points à améliorer dans les produits ou les services. Fortes de ces informations, les équipes chargées de la satisfaction des clients peuvent mettre en œuvre des stratégies ciblées pour répondre aux préoccupations et amplifier les expériences positives.
Segmentation de la clientèle : Les algorithmes d'IA facilitent la segmentation avancée des clients en les catégorisant en fonction de leurs comportements, de leurs préférences ou de leurs données démographiques. Cette segmentation nuancée permet aux équipes chargées de la satisfaction des clients d'élaborer et de mettre en œuvre des stratégies hautement personnalisées pour différents segments, ce qui conduit à un engagement plus efficace et à un niveau plus élevé de satisfaction des clients.
Données : L'IA peut rapidement analyser de grandes quantités de données sur les clients afin de dégager des informations précieuses sur les tendances, les modèles et les comportements des clients. Ces informations sont très précieuses pour les équipes chargées de la satisfaction des clients, car elles leur permettent de prendre des décisions éclairées et d'élaborer des stratégies à la fois efficaces et conformes aux besoins des clients.
En mettant en œuvre des technologies d'IA dans ces domaines critiques, les équipes chargées de la réussite des clients peuvent considérablement améliorer leur efficacité opérationnelle, accroître la satisfaction des clients et contribuer à la réussite globale de l'entreprise. L'IA permet non seulement de rationaliser les processus, mais aussi d'adopter une approche plus personnalisée, proactive et axée sur les données en matière de réussite des clients, établissant ainsi de nouvelles normes pour la manière dont les entreprises s'engagent avec leurs clients et les fidélisent.
L'IA modifie la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients
Les agents du service client et des équipes Customer Success ne peuvent, de manière réaliste, interagir qu'avec un seul client à la fois. Qu'il s'agisse d'un appel téléphonique, d'un message sur les médias sociaux ou d'un courriel, le personnel humain sera toujours limité et son temps devrait donc être réservé aux questions les plus urgentes que l'IA ne peut pas traiter elle-même.
La solution à ce problème, comme nous l'avons exploré, est l'IA. Les chatbots, par exemple, peuvent traiter plusieurs demandes à la fois, tandis que les portails en libre-service peuvent permettre aux clients de résoudre leurs propres problèmes beaucoup plus rapidement qu'ils ne le feraient s'ils attendaient la réponse d'un agent. Si une question trop complexe pour un chatbot se pose, un représentant humain peut facilement intervenir et résoudre le problème.
Parallèlement, les progrès réalisés dans le domaine du traitement du langage naturel, de l'analyse des ressentis et de l'analyse prédictive contribuent tous à aider les équipes chargées du service et du succès clients à identifier les émotions et les niveaux de satisfaction des clients à partir de leurs interactions. Ces insights permettent d'apporter des réponses plus empathiques et mieux adaptées.
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