Le rôle de l'intelligence artificielle dans la révolution du service à la clientèle

Intro

L'IA générative et le service client ont formé un duo qui mène la transformation numérique aujourd'hui. Les bots maladroits qui ne comprenaient pas nos demandes et les longs temps de réponse ont laissé place à une toute nouvelle approche. Grâce aux algorithmes d'apprentissage profond et aux grands modèles de langage, nous transformons désormais le service client, en augmentant les opérations, mais surtout en répondant aux besoins des clients.

C'est le client qui dicte les règles, façonnant le paysage des services en fonction de ses besoins, de ses demandes et de sa satisfaction. C'est pourquoi la majorité des entreprises s'adaptent également. Elles modifient leurs stratégies et se demandent comment créer une entreprise d'IA. Des millions de dollars sont investis dans l'IA dans l'espoir d'accroître la satisfaction des clients et de les fidéliser.

L'IA générative dans le service client a déjà montré de merveilleux résultats, et les entreprises n'ont pas l'intention de s'arrêter. Un rapide coup d'œil aux tendances actuelles nous montrera la direction que prend la technologie pour transformer le service client.

Les coulisses de l'IA générative

Avant d'intégrer l'IA générative dans le service client, comment les modèles sont-ils construits ? La création et l'entraînement du modèle passent par un certain nombre d'étapes :

• Collecte de données Pour entraîner le modèle d'IA, nous collectons de grandes quantités de données. En fonction de la tâche que nous voulons qu'un modèle accomplisse, nous recueillons des données sous différents formats, tels que des textes, des images, des vidéos, etc. En outre, les données sont nettoyées et annotées avant de passer à la formation.
• Sélection du modèle Les développeurs choisissent ensuite le modèle qui comprendra et traitera les données. Qu'il s'agisse d'un grand modèle linguistique (LLM), tel que ChatGPT, ou d'un modèle d'IA conversationnelle, tel qu'Amazon Lex, le choix déterminera les performances ultérieures du modèle.
• Mise en œuvre de la technologie L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel permet de configurer correctement le modèle. Les techniques d'apprentissage profond contribuent à son apprentissage continu, améliorant ses performances et générant des réponses précises et semblables à celles d'un être humain.
• Formation du modèle Au cours du processus de formation, un modèle apprend à reconnaître l'intention et à générer la réponse. La mise au point permet d'ajuster et d'améliorer le modèle.
• Intégration Dès qu'un modèle est prêt et formé, l'intégration avec les outils de service à la clientèle commence. En général, l'intégration se fait par le biais d'API, mais elle peut aussi impliquer une intégration directe avec les outils de CRM.
• Tests Comme pour le développement de tous les produits, les tests permettent de vérifier si le modèle créé répond aux exigences des tâches d'assistance à la clientèle. Après la mise en service, les contrôles réguliers permettent d'ajuster et de mettre à jour le modèle.

Grâce à de nouveaux outils et de nouvelles technologies qui fonctionnent séparément ou ensemble, le service d'assistance à la clientèle peut s'attaquer différemment aux tâches habituelles. L'amélioration du parcours client commence ici.

L'IA générative pour le service à la clientèle : Fonctionnalités actuelles

Alors que certaines entreprises utilisent l'IA pour rédiger des textes, automatiser des tâches ou créer des analyses, le service client les combine toutes. Toutes les améliorations de l'automatisation et des processus visent à rationaliser les opérations et à affiner l'expérience client. Selon Forbes, le service client est l'un des principaux facteurs de fidélisation de la clientèle. L'interaction avec le client ne se limite plus à la résolution de ses problèmes. Il s'agit de construire des partenariats à long terme qui partagent des valeurs communes.

En se tournant vers l'IA générative pour le service à la clientèle, les entreprises créent un nouveau niveau de relations avec les clients, montrant qu'elles se soucient d'eux. Les gens pensent à tort que l'IA générative pour le service client se limite aux chatbots qui répondent aux demandes des clients. En réalité, les outils d'IA nous aident à mieux comprendre les intentions des clients, offrant ainsi des solutions plus rapides.

Génération de texte

Grâce au flux conversationnel et à la reconnaissance de l'intention, l'IA générative dans le service client permet de créer du contenu plus rapidement. Dans la plupart des cas, les algorithmes analysent l'intention, les données historiques des interactions, la base de connaissances de l'entreprise, et génèrent la réponse. Les algorithmes d'apprentissage profond s'entraînent en permanence, ce qui oblige un agent à valider la réponse finale.

Cette automatisation est bénéfique pour les interactions par le biais des chats, des courriels et des médias sociaux. Elle permet aux agents de gagner du temps dans le traitement des demandes des clients. Par conséquent, la réduction du temps d'attente augmente la satisfaction des clients.

Communication personnalisée

Grâce à l'IA générative pour le support client, les entreprises peuvent utiliser les données historiques et suggérer des produits en fonction des choix précédents du client. La fonctionnalité bien connue des achats en ligne s'est déplacée vers le support client, permettant des réponses sur mesure et une expérience plus personnalisée. Comme l'affirme Medallia, la personnalisation est désormais une nécessité, car elle influence le choix de la marque et la fidélité des clients.

Analyse des sentiments

Au lieu de se contenter de comprendre ce que le client écrit et dit, les outils reconnaissent désormais ses émotions et son comportement. L'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel ont changé le mode d'interaction. L'analyse des sentiments est l'un des exemples les plus précieux de l'IA générative dans le service à la clientèle. Après avoir collecté et traité les données, puis évalué les sentiments, nous utilisons des analyses précieuses pour fournir une assistance.

Par conséquent, les réponses sur mesure aux demandes des clients ne sont pas seulement étonnantes par leur personnalisation, mais elles permettent également d'éliminer les problèmes de manière proactive. Ou, du moins, de réduire rapidement le niveau de détresse.

Analyse prédictive et rapports

Les capacités de l'IA en matière d'analyse prédictive permettent aux entreprises de passer d'un service client réactif à un service client proactif. L'IA générative pour le service client collecte des données à partir du profil du client, des interactions historiques et de l'activité du site web. Elle peut également analyser les interactions d'un client sur les médias sociaux. L'analyse de ces données par le modèle permet d'établir des prédictions et de générer des modèles sur le comportement du client.

Les analyses et les rapports permettent de recommander des produits, de prévoir des problèmes ou de déterminer la probabilité d'un contact avec le client. Les besoins prédits des clients permettent aux agents d'entrer en contact avec eux de manière proactive, éliminant ainsi tout problème potentiel.

Prise en charge multilingue

Les entreprises opérant dans différents pays n'ont pas toujours la possibilité de fournir une assistance dans différentes langues. Les agents parlant plusieurs langues peuvent tout simplement être difficiles à trouver. Avec l'IA générative pour le service client, les traductions en temps réel sont très utiles. Les outils peuvent également aider les agents du service client à générer la réponse dans la langue spécifiée en fonction de la demande du client.

Base de connaissances

Les robots de base de connaissances sont des assistants intelligents formés sur d'énormes ensembles de données. Suffisamment intelligents pour répondre aux questions des clients en temps réel, ils suggèrent des sources pertinentes ou des actions à entreprendre. Comme si le client utilisait un moteur de recherche, il reçoit des solutions proposées pour des actions en libre-service.

Grâce aux outils de la base de connaissances, le service clientèle fait gagner du temps aux agents, tout en apportant des solutions rapides aux clients. Grâce à la base de connaissances, l'IA générative et le service client s'accordent parfaitement, créant un résultat gagnant-gagnant à la fois pour l'entreprise et pour le client.

Les avantages de l'IA générative dans le service à la clientèle

Alors que certains pourraient croire que la mise en œuvre de l'intelligence artificielle vise à réduire l'extension des équipes, elle transforme en réalité le service à la clientèle en un espace plus significatif. Comme nous avons laissé les machines compter pour nous, pourquoi ne pas leur confier les tâches répétitives et manuelles, libérant ainsi du temps pour des activités stratégiques ?

Les outils d'IA générative apportent au service client les gains suivants :

• Opérations continues L'IA dispose désormais d'un arsenal complet d'outils et de possibilités pour assurer la continuité des opérations. Si votre entreprise traite un grand nombre de demandes même en dehors des heures d'ouverture, les assistants virtuels peuvent vous aider. En prenant en charge une partie des tâches du service clientèle, ils apportent un soutien constant aux clients.
• Réduction du temps de réponse Les réponses préremplies et l'analyse des sentiments fonctionnent en synergie pour réagir immédiatement aux demandes des clients. Tandis que les agents se concentrent sur les cas les plus complexes, les assistants virtuels répondent aux questions d'ordre général, telles que le délai de livraison ou la procédure de retour. Les clients obtiennent des solutions rapides en un rien de temps.
• Approche personnalisée La communication avec les clients devient adaptée et personnalisée. Les agents comprennent mieux les besoins des clients et réagissent en conséquence. Les outils basés sur des algorithmes de traitement du langage naturel décryptent les nuances de la conversation de la même manière que les agents humains. Des modèles bien entraînés sont même capables de reconnaître les émotions et la satisfaction des clients.
• Les outils d'IA desoutien proactif n'entrent pas seulement en jeu lors des interactions directes avec les clients. Les rapports identifient les problèmes potentiels, ce qui permet aux agents du service clientèle de prendre des mesures proactives. Les algorithmes aident à proposer des recommandations individuelles pour les achats ultérieurs. En outre, ils peuvent identifier les points de chute potentiels, préparant ainsi la base de nouvelles campagnes de marketing.
• Réduction des erreurs humaines Les outils d'IA dans l'assistance à la clientèle ne concernent pas seulement les interactions externes avec les clients. Ils contribuent à optimiser les processus internes, en réduisant les tâches répétitives. Les machines traitent les entrées, génèrent des rapports et développent des connaissances, ce qui réduit les interventions manuelles et les erreurs humaines.

Support client moderne : Plus intelligent, plus rapide

Comme nous l'avons vu, la mise en œuvre de l'IA générative dans le support client apporte de réelles transformations. Il s'agit d'une nouvelle réalité que de nombreuses entreprises tentent d'adopter et au sein de laquelle elles se développent. Grâce à des outils plus intelligents et à des assistants virtuels, les agents du support client peuvent établir de véritables relations à long terme avec les clients. De la réduction du temps d'attente à l'offre de recommandations personnalisées, les entreprises concentrent leurs opérations autour du client.

Les agents gagnent du temps et résolvent les problèmes plus rapidement, tandis que les clients bénéficient d'un meilleur service, multiplié par des approches personnalisées. La probabilité que les clients reviennent augmente et leur fidélité se renforce. Dans les années à venir, le rôle de l'IA dans le soutien à la clientèle ne semble que s'accroître. Pour un service client plus intelligent, les outils d'IA peuvent être installés à toutes les étapes du parcours client, des premiers contacts aux réclamations, en passant par le retour d'information. Les entreprises qui adoptent ces technologies et s'adaptent continuellement à l'évolution du paysage seront bien placées pour offrir des expériences client de qualité supérieure, se démarquant ainsi sur un marché de plus en plus concurrentiel.