Le logiciel d'assurance qualité des centres d'appels basé sur l'IA est un moyen plus rapide et plus évolutif d'examiner les interactions avec les clients et de résoudre les problèmes liés à l'assurance qualité manuelle. Mais s'il peut transformer la façon dont l'AQ est effectuée, il nécessite toujours une vision humaine, des objectifs clairs et une mise en œuvre réfléchie pour réussir.
Bien qu'elles investissent dans des outils d'IA avancés, de nombreuses équipes négligent les défis pratiques d'un lancement réussi. Penser qu'il suffit de l'intégrer dans un flux de travail et de commencer à résoudre les problèmes peut conduire à un faible retour sur investissement, voire à un échec complet du projet.
Dans cet article, nous examinerons 7 raisons courantes pour lesquelles l'AQ alimentée par l'IA échoue, et nous vous montrerons comment éviter ce destin. De plus, nous vous expliquons comment définir des critères de réussite efficaces afin que vous puissiez prouver que votre investissement dans l'IA fait réellement la différence.
L'AQ par l'IA dans les centres d'appels échoue lorsque les équipes se lancent dans l'attente de résultats sans définir ce que signifie réellement le succès.
Trop souvent, les responsables mettent en œuvre l'automatisation avec des objectifs généraux tels que "améliorer la qualité des appels" ou "détecter plus d'erreurs", mais qu'est-ce que cela signifie en pratique ? Vous devez être précis et identifier exactement ce que vous allez mesurer.
En l'absence d'objectif clair, même les meilleurs outils d'IA échoueront. Et comme 41 % des équipes ont du mal à définir l'impact des outils de GenAI (et que la moitié d'entre elles admettent ne pas utiliser de KPI spécifiques pour le mesurer en premier lieu), comment êtes-vous censé mettre en évidence le succès de l'AQ de l'IA ?
La solution commence par la définition d'objectifs SMART: Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Pertinents et Temporels. Au lieu de rechercher des résultats génériques, concentrez-vous sur des indicateurs clés de performance que vous pouvez relier à un impact commercial réel (ce que nous vous montrerons plus loin dans cet article).
De nombreux centres d'appels s'attendent à ce que les outils d'AQ alimentés par l'IA fonctionnent instantanément, sans qu'il soit nécessaire de les ajuster ou de les personnaliser en fonction de leurs besoins spécifiques. Ils les branchent sur les systèmes existants et supposent qu'ils fonctionneront comme par magie :
Mais sans ajuster les flux de travail, préparer les données ou lui donner un sens de la direction, l'IA ne peut pas fournir de résultats significatifs. L'IA a besoin d'une structure pour être efficace.
Commencez modestement, en vous concentrant sur un seul cas d'utilisation (comme la détection du respect des scripts ou le signalement des temps morts) ou sur un programme pilote pour couvrir quelques fonctionnalités. Ensuite, utilisez les premiers résultats pour affiner vos flux de travail, ajuster les tableaux de bord et former l'IA pour qu'elle s'aligne sur les besoins de l'ensemble de votre équipe.
Plus elle reçoit de commentaires, plus elle devient intelligente et précise. L'itération continue permet de réelles améliorations en termes de qualité, de performance et de conformité.
Ne pas tenir compte de la résistance interne est un moyen infaillible d'échouer avec votre logiciel d'assurance qualité pour centre d'appels IA.
En l'absence d'adhésion de la part de la direction générale, du service informatique et d'autres responsables, l'IA peut être perçue comme une menace ou comme un moyen de remplacer les agents. La résistance se traduit par une faible adoption, la menace de perdre son emploi, des évaluations injustes, un manque de confiance dans les résultats et des progrès lents.
Au lieu de cela, intégrez les principales parties prenantes dès le début du processus. Demandez l'avis de toutes les personnes concernées - évaluateurs, chefs d'équipe et agents - avant de lancer quoi que ce soit. Montrez-leur pourquoi il va y avoir des changements et précisez que l'objectif est de soutenir ceux qui font le travail, et non de les remplacer.
De plus, la formation est cruciale si vous voulez qu'ils l'utilisent efficacement par la suite. 59 % des centres de contact n'offrent pas de coaching et de soutien continus une fois que les flux de travail pilotés par l'IA sont mis en place, ce qui ne fait qu'accroître la résistance et le désengagement des agents. Lorsqu'ils se sentent inclus et responsabilisés, l'adoption est beaucoup plus facile.
Bien que l'IA puisse techniquement prendre en charge 100 % de votre assurance qualité, l'automatisation totale présente également des risques. Les systèmes peuvent ne pas tenir compte du contexte, renforcer les préjugés ou délivrer des scores sans raisonnement clair. Et lorsque la confiance est rompue, les équipes ignorent les informations de l'IA, qu'elles soient exactes ou non.
Le fait de s'appuyer uniquement sur l'automatisation limite également votre capacité à détecter les cas particuliers ou à encadrer les comportements nuancés. Garder un humain dans la boucle vous aide à mieux comprendre pourquoi le logiciel de centre de contact IA prend certaines décisions. Associer l'IA à des évaluateurs humains formés garantit que l'assurance qualité reste précise, explicable et alignée sur vos objectifs.
L'IA ne peut évaluer que ce que vous lui demandez de rechercher. Si vos tableaux de bord ne sont pas clairement définis ou alignés sur la façon dont votre équipe mesure la qualité, le système peut manquer le ton, l'intention, le sentiment ou les moments clés de la conversation.
Lorsque les tableaux de bord sont vagues ou obsolètes, l'IA peut signaler les mauvais éléments ou négliger un contexte critique parce qu'elle ne comprend tout simplement pas. L 'étalonnage est essentiel pour s'assurer qu'il capture l'expérience complète du client, et pas seulement des mots clés ou un comportement superficiel.
Les outils d'assurance qualité des centres d'appels AI traitent une grande quantité de données sensibles : informations de paiement, informations sur les clients, processus internes, etc. Si votre équipe de sécurité n'est pas impliquée dès le début, elle risque de détecter les risques tardivement, ce qui retardera le déploiement, obligera à des remaniements coûteux, voire entraînera l'arrêt de l'activité.
La sécurité doit être présente à la table dès le premier jour. Associez les principales parties prenantes au cours de la phase d'évaluation, et non juste avant le déploiement. Partagez des détails sur le flux de données, le stockage et la conformité des fournisseurs afin qu'ils puissent évaluer les risques de manière proactive plutôt que réactive.
Choisissez une plateforme d'assurance qualité pour centre d'appels alimentée par l'IA qui a déjà été conçue avec la sécurité à l'esprit. Recherchez des outils dotés d'un chiffrement de niveau entreprise, d'un accès basé sur les rôles et de certifications pertinentes (comme SOC 2 ou ISO 27001).
Les logiciels d'IA pour centres d'appels ne parviennent pas à s'imposer lorsque les équipes partent d'un objectif vague ou d'une tâche qui ne fait pas avancer l'aiguille. Alors que 76 % des entreprises qui utilisent la GenAI affirment qu'elle répond aux attentes ou les dépasse, cela ne se produit que lorsque vous avez une idée claire de ce que vous voulez qu'elle fasse.
Si votre premier cas d'utilisation est trop large (comme "améliorer l'expérience client") ou trop petit (comme le suivi des mots de remplissage), il est difficile de prouver sa valeur. En l'absence de premiers succès et d'un objectif clair, vous ne parviendrez pas à gagner du terrain et la confiance s'estompera.
Le bon point de départ dépend des objectifs, de la taille et des défis de votre centre d'appels. Concentrez-vous sur un domaine précis, à fort impact, dans lequel l'IA peut faire gagner du temps ou améliorer la qualité. Cherchez quelque chose de mesurable, comme la détection des risques de conformité ou l'automatisation de la notation répétitive.
Bien entendu, la notion de "réussite" variera considérablement en fonction de votre situation particulière et de vos objectifs commerciaux, mais voici quelques exemples de critères de réussite que vous pouvez utiliser comme point de départ pour vos discussions internes.
Le succès ne dépend pas uniquement du logiciel de centre d'appels basé sur l'IA que vous utilisez. Vous devez faire en sorte que les bonnes parties prenantes s'investissent dès le départ, définir clairement ce qu'est la réussite et mesurer les paramètres qui la démontrent. Assurez-vous que votre champ d'application initial n'est pas trop large, préparez l'IA pour la formation et utilisez le retour d'information de l'équipe pour l'affiner.
Si vous pouvez vous préparer à l'avance avant d'intégrer l'IA, suivre les bonnes étapes de déploiement et travailler avec le bon fournisseur, vous obtiendrez des résultats concrets - 76 %des entreprises constatent déjà un retour sur investissement positif.
Scorebuddy a déjà prouvé l'efficacité de l'assurance qualité des centres d'appels grâce à l'IA, en apportant des résultats concrets à l'échelle de l'entreprise :
Réduction deplus de 60 % des charges de travail d'assurance qualité manuelle
Précision d'évaluation de l'IA de95 % (par rapport à la notation humaine)
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