L'automatisation dans les centres de contact est déjà essentielle pour rendre le service client centré sur le client. L'IA, l'apprentissage automatique et les analyses avancées peuvent améliorer de nombreux processus, notamment la gestion des demandes courantes, la réduction des temps d'attente et l'amélioration globale de la qualité du service.
Le passage à l'automatisation dans les centres de contact a permis de rendre le support client disponible 24h/24 et 7j/7, aidant ainsi les entreprises à répondre à la demande d'un service client omnicanal fluide.
Des analyses puissantes permettent également aux centres de contact d'identifier les problèmes courants et d'autres tendances, leur permettant de résoudre les problèmes de manière proactive.
Le passage à l'automatisation est déjà en cours, mais ici, nous verrons ce que cela implique et comment les entreprises l'utilisent à leur avantage dans les centres de contact.
Qu'est-ce que l'automatisation des centres de contact ?
L'automatisation des centres de contact consiste simplement à utiliser la technologie, en particulier les solutions basées sur l'IA, pour améliorer et rationaliser les opérations des centres de contact sans l'intervention directe des agents humains.
Les exemples incluent le routage automatique des appels, qui permet à l'IA et à d'autres types d'automatisation de diriger les appels vers les bons services et agents. Les solutions de réponse vocale interactive peuvent également aider les clients à trouver le bon service et l'agent approprié sans avoir à parler d'abord à un agent du service client.
Les chatbots permettent aux clients d'interagir sur les sites Web, les applications et les réseaux sociaux pour résoudre des problèmes, répondre aux questions fréquemment posées, fournir des informations ou effectuer des transactions et d'autres tâches.
Tout comme les chatbots, les callbots offrent de nombreux avantages aux centres de contact en permettant aux clients de résoudre des problèmes par téléphone, en parlant à une IA comme ils le feraient avec un agent humain.
L'automatisation des centres de contact est également particulièrement utile pour l'auto-assistance. Elle permet aux clients de trouver des solutions à leurs problèmes en utilisant des bases de connaissances, des FAQ et des assistants guidés par l'IA, sans avoir à parler avec un agent humain via un chat ou un appel téléphonique.
L'IA stimule les innovations des centres d'appels
Avec les récentes avancées de l'IA, les innovations dans son utilisation par les entreprises se sont multipliées.
Les applications de l'IA sont particulièrement utiles pour améliorer l'efficacité des centres d'appels. En automatisant certains processus, notamment les tâches répétitives, grâce à l'IA, les centres d'appels et de contact deviennent plus efficaces.
Les solutions d'IA ne remplacent pas les agents humains, mais automatisent les tâches monotones et répétitives, permettant aux agents humains de fournir davantage de valeur aux clients en traitant des problèmes et des demandes plus complexes.
L'IA améliore également la qualité des interactions des clients avec les centres d'appels. En guidant les appels vers les agents et les services appropriés, en répondant aux questions fréquemment posées et aux problèmes qui peuvent être résolus rapidement, l'IA permet aux clients d'obtenir des solutions plus rapides et plus efficaces.
Examinons de plus près les dix tendances les plus importantes dans l'automatisation des centres de contact.
1. Intégration omnicanale pour une expérience client fluide sur tous les canaux
Les solutions de centres de contact automatisées et alimentées par l'IA offrent un service centré sur le client et cohérent sur tous les canaux. Avec environ 73 % des clients utilisant plusieurs canaux au cours de leur parcours d'achat et 54 % préférant les applications de messagerie pour contacter les entreprises (Wisernotify), le service client omnicanal est essentiel.
Grâce aux bases de connaissances, les informations client peuvent être centralisées, permettant aux solutions alimentées par l'IA et à d'autres types d'automatisation d'accéder aux informations client provenant d'autres canaux, y compris les enregistrements des interactions précédentes avec le service client.
L'IA et l'automatisation peuvent contribuer à rendre l'expérience de la marque plus cohérente, encourageant les clients à utiliser les canaux de leur choix, ce qui peut aider à répartir le volume des appels entrants ou des requêtes sur plusieurs canaux.
Grâce à l'expérience client et à l'expérience de marque omnicanales cohérentes, les clients peuvent passer facilement d'un canal à l'autre, des appels aux chats, aux e-mails ou à tout canal de leur choix, sachant qu'un agent du service client, qu'il soit humain ou assisté par l'IA, peut reprendre la demande là où elle a été laissée.
2. L'hyperpersonnalisation grâce à l'IA et l'analyse des données
L'IA peut exploiter l'analyse des données pour comprendre les préférences des clients, améliorer l'engagement et ajuster en temps réel les interactions sur tous les canaux du service client.
La personnalisation est essentielle pour la fidélisation et la cohérence entre les différents canaux. Selon McKinsey, elle peut multiplier par cinq à huit le retour sur investissement des dépenses marketing et augmenter les ventes de 10 % ou plus.
Ces analyses et l'hyperpersonnalisation basée sur l'IA transforment la manière dont les entreprises interagissent avec les clients, rendant les campagnes marketing plus efficaces et renforçant la fidélité.
À mesure que l'IA continue de s'améliorer, les niveaux de personnalisation disponibles pour les entreprises et les clients ne cesseront de croître.
3. La révolution de l'auto-assistance grâce aux outils d'IA
L'IA et l'automatisation changent la manière dont les clients traitent les problèmes et les demandes. Les clients ont désormais le pouvoir de résoudre leurs problèmes grâce à des outils d'IA tels que les chatbots et les agents virtuels.
Grâce à la technologie de traitement du langage naturel, les clients peuvent poser des questions à un chatbot ou à un assistant virtuel et recevoir un support instantané. Cela inclut l'accès aux informations de compte, le traitement des paiements et la résolution de problèmes techniques.
Les clients n'ont plus besoin d'attendre au téléphone pour qu'un agent en direct résolve leurs problèmes, et de nombreux problèmes courants peuvent être résolus rapidement et efficacement grâce aux outils d'IA.
Par exemple, l'assistant IA Erica de Bank of America offre un support guidé aux clients pour naviguer dans les services bancaires, effectuer des transactions et gérer des millions de demandes chaque semaine.
Selon Renascence.io, 85 % des interactions clients devraient être résolues sans intervention humaine d'ici 2024.
4. L'évolution des serveurs vocaux interactifs vers les callbots IA
Auparavant, les centres d'appels s'appuyaient généralement sur des systèmes de réponse vocale interactive pour orienter les appels des clients et fournir un service de base via des menus.
Aujourd'hui, grâce aux callbots IA utilisant le traitement du langage naturel, les clients peuvent interagir de manière plus naturelle, parlant de la même manière qu'ils le feraient avec un agent humain.
Comme pour les autres aspects de l'automatisation des centres de contact, les callbots IA offrent davantage de personnalisation et s'intègrent aux systèmes de gestion de la relation client existants, proposant des conversations basées sur l'historique et les préférences des clients.
Les solutions alimentées par l'IA sont disponibles 24h/24 et 7j/7, et les callbots IA apprennent et s'améliorent continuellement, ce qui n'était pas possible avec les anciens systèmes de serveurs vocaux interactifs.
Par exemple, le callbot IA TOBi de Vodafone a permis de réduire de 30 % les temps de réponse aux clients.
N'oubliez pas que bien que les callbots IA présentent de nombreux avantages par rapport aux systèmes de serveurs vocaux interactifs, il est essentiel de bien réfléchir aux défis liés à l'intégration de ces nouvelles technologies, en particulier en ce qui concerne la protection des données.
5. Mesures de sécurité robustes pour protéger les données des clients dans les centres d'appels
Alors que les solutions d'automatisation et d'IA permettent aux centres d'appels et autres canaux de service client d'utiliser d'énormes quantités de données pour offrir un service personnalisé, la sécurité reste une considération cruciale.
Heureusement, les entreprises peuvent utiliser des technologies d'IA pour détecter les menaces, notamment les violations de données, avec des contrôles d'accès basés sur les rôles, se conformer aux réglementations de protection des données telles que le RGPD et utiliser l'authentification multifacteur pour les interactions avec les clients.
Selon le secteur, les solutions d'IA peuvent également garantir la conformité à certaines normes de l'industrie, en particulier concernant les données de paiement, les informations de santé ou les normes dépendant de la localisation géographique d'un client, conformément à la législation locale, nationale ou internationale.
6. Autonomisation des agents pour améliorer le bien-être et la performance grâce aux outils d'IA
Les entreprises utilisent des outils d'IA et l'automatisation pour renforcer leurs agents humains avec des informations en temps réel et des conseils lors des interactions avec les clients.
Par exemple, les agents IA peuvent fournir aux agents humains des suggestions et des informations pendant les appels, améliorant ainsi les temps de traitement moyens et offrant de meilleures interactions avec les clients.
Les entreprises utilisent également les outils d'IA pour aider à gérer la charge de travail des agents humains. L'automatisation des tâches monotones et répétitives permet aux agents humains de se concentrer davantage sur les requêtes clients complexes, réduisant ainsi leur charge de travail et améliorant leur bien-être global.
Les entreprises n'utilisent pas l'IA pour remplacer les agents de service client humains. Elles optent plutôt pour une solution hybride combinant agents humains et IA, permettant à chacun de travailler au mieux de ses capacités. H&M, par exemple, a mis en place des chatbots IA pour gérer les demandes générales des clients et offrir des conseils d'achat personnalisés, tandis que les agents humains fournissent un support client plus approfondi.
7. Analyses prédictives pour traiter les problèmes clients de manière proactive
Grâce aux données historiques, à l'IA et à l'apprentissage automatique, les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour anticiper le comportement des clients et identifier leurs préférences.
Les entreprises déploient des solutions d'IA pour proposer aux clients des offres et des solutions personnalisées avant même qu'ils ne contactent un centre d'appels ou tout autre canal de service client.
Cela permet de résoudre les problèmes avant qu'ils ne surviennent ou de les désamorcer avant qu'ils n'atteignent un agent du service client.
Par exemple, American Express utilise l'analyse prédictive pour identifier les offres et services potentiels pour les clients en fonction de leurs habitudes de dépenses.
Grâce à ces informations, les interactions clients sont optimisées, en choisissant le bon moment et le bon canal. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent, par exemple, prédire qu'un client préfère être contacté par un certain canal à un moment précis et programmer un appel, un e-mail ou un message en fonction de ces analyses.
Cela permet également aux entreprises d'allouer leurs ressources plus efficacement, de réduire le nombre de demandes de service client et d'alléger la charge de travail des agents humains.
8. Assistants virtuels et commandes vocales pour améliorer les interactions clients avec l'IA
Les interactions avec les solutions de service client alimentées par l'IA s'améliorent, et l'IA est désormais capable de gérer des requêtes clients plus complexes et nuancées.
Bien que les problèmes les plus détaillés et compliqués soient toujours mieux gérés par un agent humain, les solutions d'IA offrent des réponses 24h/24 et 7j/7 lorsque les agents humains ne sont pas disponibles.
Non seulement le support client 24h/24 et 7j/7 améliore la satisfaction des clients, mais les solutions d'IA modernes offrent des interactions plus naturelles et de meilleure qualité que les technologies IA antérieures.
Comme les solutions d'IA actuelles peuvent également être formées, les opérations des centres d'appels dans des secteurs spécifiques peuvent être automatisées pour traiter des requêtes beaucoup plus précises par téléphone grâce à la reconnaissance vocale en temps réel.
Domino's Pizza rationalise le processus de commande en utilisant le robot Dom pour traiter les commandes via commande vocale par téléphone et application.
9. Routage automatisé pour diriger les clients vers le bon agent instantanément
Les récents développements de l'IA ont permis aux centres d'appels d'automatiser le routage des appels et des requêtes d'une manière impossible avec les anciens systèmes de serveur vocal interactif basés sur des menus.
Le routage automatisé et l'IA permettent de diriger les clients vers les agents et les départements en fonction de compétences spécifiques. C'est un excellent moyen de s'assurer que chaque client s'adresse à l'agent le mieux adapté pour traiter sa demande.
Les analyses peuvent être utilisées pour proposer un routage comportemental prédictif, où les appels sont redirigés vers les départements et les agents en fonction des dynamiques d'interaction prévues. Par exemple, un callbot ou un chatbot IA pourrait orienter les appels des clients ayant un historique de problèmes complexes vers des agents expérimentés, tandis que les problèmes plus simples pourraient être dirigés vers des stagiaires et des agents moins expérimentés.
Bien que cela ne concerne pas spécifiquement le routage des appels, les algorithmes d'IA d'Uber utilisent le routage pour connecter rapidement et efficacement les demandes de trajet aux chauffeurs disponibles tout en optimisant les temps d'attente et la durée des trajets.
10. Systèmes de retour client améliorés offrant des informations en temps réel pour une amélioration continue
L'IA est utilisée dans l'automatisation des centres d'appels pour analyser le sentiment des clients pendant et après les interactions, en collectant des données à travers de multiples canaux, tels que les appels, les chats, les e-mails, et toutes les autres interactions avec l'entreprise.
De nombreuses entreprises utilisent des algorithmes d'IA pour analyser les données de feedback et identifier les tendances, les modèles et les problèmes spécifiques. À partir de ces données, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire le comportement des clients, permettant aux entreprises de prendre des mesures proactives pour améliorer l'expérience client.
La chaîne hôtelière Ritz-Carlton utilise des informations en temps réel provenant de ses clients pour améliorer constamment le service client.
