Il n'a jamais été aussi important de fournir une assistance clientèle de qualité qu'aujourd'hui(88 % des consommateurs sont de cet avis). Mais cela signifie également que les attentes des clients sont plus élevées que jamais, et que les centres de contact doivent suivre s'ils veulent éviter qu'ils ne quittent le navire pour la concurrence.
L'avenir du service client s'orientant rapidement vers des outils alimentés par l'IA et l'automatisation, les entreprises peuvent commencer à combler le fossé des attentes. Mais cela soulève une autre question : l'intelligence artificielle (IA) va-t-elle remplacer les agents du service clientèle ?
La réponse est un non catégorique, mais cela ne signifie pas que l'IA est inutile, loin de là. En tirant le meilleur parti de l'IA et des agents humains (et en les faisant travailler ensemble), vous obtenez le meilleur des deux mondes.
Dans cet article, nous allons voir comment la combinaison de l'IA et des agents humains dans votre centre de contact peut fonctionner, et comment cet équilibre est appelé à définir l'avenir du service à la clientèle.
L'IA transforme les centres d'appels plus rapidement que la plupart des gens ne l'auraient imaginé. Depuis cette année, 98 % des centres de contact ont adopté l'IA pour des tâches telles que :
l'exécution de chatbots
L'alimentation d'agents virtuels
L'analyse des données
Ces outils sont fantastiques pour gérer les tâches répétitives et routinières et réduire les coûts opérationnels. Les chatbots peuvent répondre rapidement aux FAQ, fournir une assistance 24/7, traiter des transactions simples et alimenter le self-service. Les agents virtuels offrent des temps de réponse plus rapides et des files d'attente plus courtes, et libèrent les agents humains pour des tâches plus complexes.
Mais malgré ces progrès, l'IA est loin de remplacer les agents d'assistance à la clientèle, et elle ne devrait jamais le faire. Les robots génératifs alimentés par l'IA peuvent désormais répondre à 50 à 60 % des demandes, mais 40 à 50 % d'entre elles nécessitent encore une supervision humaine.
L'IA n'a pas la capacité de comprendre pleinement les nuances, le contexte et les émotions dans les interactions avec le service client. Même les modèles linguistiques les plus avancés peuvent mal interpréter des indices subtils ou répondre de manière impersonnelle.
"On se précipite pour déployer des robots GenAI, mais les clients veulent toujours parler avec des personnes, en particulier dans des scénarios complexes ou chargés d'émotion." - Derek Corcoran (PDG et fondateur, Scorebuddy)
Les clients ont besoin d'empathie, de patience, d'écoute active et d'une connexion humaine. L'IA a du mal à gérer les conversations chargées d'émotions ou les situations qui dépassent sa programmation, c'est pourquoi les voies d'escalade sont cruciales pour éviter de frustrer votre base de clients.
La résolution de problèmes est également un aspect que l'IA ne peut pas appréhender. Pour les questions complexes, les demandes inattendues ou tout ce qui sort des normes des opérations normales de votre centre d'appels, les agents doivent faire preuve d'esprit critique, improviser et négocier des résultats. L'IA n'est tout simplement pas capable de ce niveau de créativité, de pensée critique ou de raisonnement pour trouver des solutions efficaces.
En outre, les modèles d'IA ont besoin de données historiques pour être formés et pour prendre des décisions précises. Sans ces données (ou si elles ne sont pas gérées avec soin), ils peuvent perpétuer des préjugés ou créer des hallucinations, donnant aux clients des informations ou des impressions erronées. La confiance dans les systèmes pilotés par l'IA dépend également des clients que vous accompagnez.
Selon Axios, plus de 70 % des habitants de l'Inde et de la Chine font confiance à l'IA, contre seulement 32 % aux États-Unis.
L'objectif n'est pas de remplacer les agents humains par des outils d'IA, mais de leur donner les moyens d'utiliser les nouvelles technologies pour faciliter leur travail. L'IA peut améliorer les performances humaines en
Cela permet à vos agents de se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : fournir une véritable personnalisation et un service de haute qualité.
L'avenir du service client a évolué au-delà des scripts de base, des feuilles de calcul limitées et des simples chatbots. Les outils d'aujourd'hui utilisent le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique et l'analyse en temps réel pour gérer un éventail croissant de tâches dans les centres d'appels modernes.
Toutefois, ces technologies sont plus efficaces lorsqu'elles améliorent les performances humaines, et non lorsqu'elles tentent de les remplacer.
Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l'IA sont capables de gérer un volume élevé de demandes quotidiennes sur plusieurs canaux, notamment le chat, l'e-mail, les SMS et les plateformes de médias sociaux. Ils traitent les demandes de routine telles que :
le suivi des commandes
la planification de rendez-vous
Réinitialisation de mot de passe
les mises à jour de compte.
Cette automatisation réduit le volume d'appels et libère les représentants de votre service clientèle, qui peuvent ainsi se consacrer à des cas plus complexes, au lieu de s'enliser dans des demandes fastidieuses et répétitives.
Lors des interactions avec les clients, l'IA offre une assistance en temps réel aux agents, en analysant la conversation au fur et à mesure qu'elle se déroule.
Ces outils surveillent les mots-clés, le ton et le sentiment pour suggérer la meilleure action suivante ou recommander des ajustements aux scripts pour les aider à naviguer dans les interactions. Grâce à ces informations approfondies, les agents peuvent améliorer la cohérence, la conformité et la satisfaction des clients dans chaque conversation.
L'avenir du service client dépendra de l'utilisation d'outils d'assurance qualité alimentés par l'IA pour examiner automatiquement 100 % des interactions au lieu de 2 à 3 % en moyenne.
Ils peuvent signaler les interactions présentant des risques de non-conformité, un sentiment médiocre et des opportunités de coaching. Les responsables de l'assurance qualité peuvent ensuite utiliser ces informations pour hiérarchiser les examens, fournir un retour d'information ciblé et améliorer en permanence les performances des agents.
L'IA utilise l'énorme quantité de données collectées par les centres d'appels pour personnaliser le service client en analysant les données historiques et les interactions passées à partir de votre système de gestion de la relation client (CRM).
Elle peut suggérer des offres pertinentes, anticiper les besoins des clients, adapter les réponses aux préférences individuelles et même suggérer des outils de récupération pour aider les agents à éviter les escalades. Les agents peuvent ainsi créer des conversations plus engageantes, axées sur les relations, qui favorisent la fidélisation et la rétention des clients.
Les analyses alimentées par l'IA ne couvrent pas seulement les données des clients, elles peuvent également identifier les tendances de performance au sein des équipes de service à la clientèle et des agents individuels.
Ces informations permettent de mettre en place des programmes de coaching et de formation personnalisés pour les équipes et les agents, en fournissant un retour d'information unique et exploitable basé sur des besoins spécifiques. Grâce à cette approche ciblée, les agents peuvent développer des compétences clés, combler les lacunes en matière de connaissances et fournir un service de meilleure qualité.
L'analyse des sentiments pilotée par l'IA peut détecter les changements dans le sentiment des clients en temps réel, donnant aux centres d'appels la possibilité de voir comment les clients individuels se sentent à tout moment.
Si un sentiment de frustration ou d'insatisfaction se dégage d'une interaction, le système peut alerter les superviseurs ou déclencher une procédure d'escalade pour aider à rétablir la situation avant qu'elle ne s'aggrave. Cela garantit que les interactions vulnérables reçoivent une attention humaine (ou l'intervention d'un superviseur) avant qu'elles ne se transforment en mauvaises expériences ou qu'elles ne deviennent incontrôlables.
L'avenir du service client sera toujours centré sur les humains, quel que soit le côté de l'interaction où ils se trouvent. Si les outils d'IA gèrent les tâches répétitives et fournissent des informations précieuses sur le comportement des clients, ils ne sont pas équipés pour gérer des conversations complexes, nuancées ou émotionnelles.
"Les agents ne disparaissent pas. Ils bénéficient simplement d'un meilleur soutien." - Derek Corcoran (PDG et fondateur de Scorebuddy)
Les agents réels apportent de l'empathie, de la créativité et du jugement aux interactions humaines, ce que l'IA ne peut pas reproduire. Les centres d'appels les plus efficaces devraient combiner les gains d'efficacité des solutions basées sur l'IA avec une connexion humaine s'ils veulent exceller.
Les pratiques traditionnelles d'assurance qualité dans les centres d'appels présentent de graves lacunes. La plupart des équipes d'assurance qualité ne sont en mesure de couvrir qu'une infime partie des interactions avec les clients en raison de contraintes de temps et de ressources. Cela signifie qu'elles ne prélèvent au hasard que 2 à 3 % de milliers d'appels par mois, ce qui laisse de sérieuses zones d'ombre dans le contrôle de la qualité et les oblige à être réactives au lieu d'être proactives.
L'assurance qualité manuelle est également incohérente. Les évaluateurs humains peuvent interpréter les critères de notation différemment, ce qui conduit à des résultats biaisés qui ont un impact sur l'équité et l'efficacité du coaching. L'avenir du service client implique de suivre le rythme des nouveaux scripts, des changements réglementaires et de l'évolution des demandes des clients, ce qui est incroyablement difficile lorsque les équipes ne peuvent pas s'adapter ou se mettre d'accord sur les mêmes critères.
En automatisant les fonctions essentielles d'assurance qualité et en faisant émerger des informations exploitables, l'IA permet aux responsables de se concentrer sur ce qui compte le plus, à savoir l'amélioration des performances des agents et de l'engagement des clients.
En suivant le modèle à quatre piliers de l'assurance qualité des centres d'appels alimentée par l'IA (tel que décrit par Derek Corcoran dans notre webinaire sur l'intégration de l'IA à l'expertise humaine dans le service client), vous pouvez créer un cadre pour moderniser votre programme d'assurance qualité en vue de l'avenir du soutien à la clientèle.
L'IA permet l'automatisation complète des principaux flux de travail d'assurance qualité. L'un des changements les plus importants est la capacité d'analyser 100 % des interactions avec les clients sur tous les canaux de communication, tels que :
Appels vocaux
Chat en direct
l'e-mail
SMS
les canaux de médias sociaux.
En transcrivant, analysant et notant automatiquement chaque conversation (sans intervention humaine), cette couverture complète garantit qu'aucune interaction ne passe entre les mailles du filet.
Le service client basé sur l'IA automatisant 50 à 60 % des questions d'un tableau de bord d'assurance qualité standard, les évaluateurs humains disposent de plus de temps pour effectuer des analyses détaillées et fournir un retour d'information. L'IA peut remplir automatiquement les fiches d'évaluation sur la base de mesures objectives, notamment
le respect de phrases spécifiques
Le ton et le sentiment
L'utilisation de mots-clés
les résultats de la résolution des problèmes.
De plus, l'automatisation améliore à la fois la cohérence et l'efficacité. Les équipes d'assurance qualité peuvent passer de la notation répétitive à l'analyse approfondie, au coaching ciblé et aux améliorations stratégiques. L'automatisation facilite également le maintien des programmes d'assurance qualité à l'échelle lorsque les volumes d'appels augmentent ou fluctuent en fonction des saisons.
L'IA ne se contente pas d'analyser les interactions, elle révèle des schémas que les examens manuels ne peuvent pas facilement détecter en raison de la taille réduite et aléatoire de leurs échantillons. En traitant des ensembles de données entiers, l'IA fait apparaître
les tendances en matière de préoccupations des clients
les commentaires sur les produits et les clients
les points de friction dans l'ensemble du parcours du client.
L'augmentation de l'échelle dans le contrôle de la conformité renforce la confiance, la fiabilité et conduit à une adhésion réglementaire plus précise (et plus efficace). L'IA peut automatiquement signaler les interactions qui présentent des risques de conformité ou qui s'écartent des normes de l'entreprise, fournissant ainsi aux responsables des alertes précoces.
Les problèmes récurrents, tels que les motifs d'appel courants ou les problèmes fréquents, deviennent visibles grâce aux informations fournies par l'IA. Les responsables peuvent alors utiliser ces données et les partager avec les équipes de produits, de marketing et d'exploitation pour s'attaquer aux causes profondes et améliorer le CX de bout en bout.
L'IA renforce les capacités des responsables de l'assurance qualité et des superviseurs en alimentant des tableaux de bord dynamiques qui visualisent les principales tendances en matière de service à la clientèle. Ces tableaux de bord offrent une visibilité en temps réel sur des mesures telles que le temps moyen de traitement (AHT), le sentiment des agents et des clients, la résolution au premier appel (FCR), les taux d'escalade, etc.
Les tendances en matière de performance peuvent être visualisées au niveau des individus, des équipes, des quarts de travail ou des sites, ce qui permet d'identifier les forces et les faiblesses. Le service client alimenté par l'IA peut également mettre en évidence les valeurs aberrantes ou les changements dans les modèles de performance qui pourraient nécessiter un examen plus approfondi.
"L'assurance qualité a toujours été un superpouvoir. Avec l'IA, elle dispose désormais d'un moteur turbo." - Martin Teasdale (fondateur et animateur, Get out of Wrap)
Toutes ces capacités aident les responsables de l'AQ à prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des échantillons limités et des retours anecdotiques, les responsables peuvent agir sur la base de données objectives qui reflètent l'ensemble de l'expérience client.
Le dernier pilier aide les équipes d'AQ à passer de la mesure à l'action. L'IA peut analyser les données de performance des agents et recommander des plans de coaching et de formation personnalisés.
Les agents reçoivent des commentaires ciblés en fonction de l'historique de leurs conversations et de leurs lacunes, ce qui rend la formation au service client plus efficace et plus pertinente. L'IA peut également identifier les contenus manquants ou imprécis dans les bases de connaissances ou les scripts d'appel, ce qui permet d'affiner les documents qui soutiennent les agents lors des appels en direct.
En outre, l'IA peut recommander des optimisations de flux de travail pour rationaliser les opérations quotidiennes. En identifiant les goulots d'étranglement des processus, les causes fréquentes d'escalade des appels et les opportunités de coaching, elle permet aux responsables des centres d'appels d'améliorer en permanence les opérations, les performances des agents et la satisfaction des clients.
L'avenir du service client passera par l'IA, mais son adoption dans votre organisation ne se résume pas à l'ajout d'un nouveau logiciel. Il s'agit d'un changement culturel complet qui affectera l'ensemble des opérations, de haut en bas.
L'IA changera la façon dont les agents travaillent, la façon dont les managers coachent et la façon dont les performances sont mesurées. Cela signifie que la préparation de votre équipe nécessite un leadership réfléchi, une communication claire et un soutien continu.
Déployer des outils pilotés par l'IA sans préparer les employés peut entraîner des résistances ou de la confusion. Les agents peuvent craindre que l'IA ne les remplace ou considérer les nouveaux outils comme une surveillance plutôt qu'un soutien. Vous devez leur montrer que l 'IA est conçue pour améliorer - et non remplacer - leurtravail ou ce qu'ils font.
Comment faire ? Voici quelques idées qui vous permettront d'ouvrir le bal et d'éviter les problèmes potentiels liés aux technologies basées sur l'IA :
Les employés doivent comprendre l'objectif des technologies avancées basées sur l'IA. Moins de 40 % de la main-d'œuvre mondiale a accès à l'IA sur le lieu de travail, et 56 % des agents des centres d'appelspensent que l'IA n'est même pas utile pour les tâches quotidiennes.
Vous devez leur montrer que l'IA est là pour gérer le travail répétitif, faire émerger des informations précises dans les données et leur donner plus de temps pour se concentrer sur le client. Soyez transparent sur l'impact de l'IA sur les flux de travail et les attentes en matière de performances, et laissez-les s'impliquer dans le processus afin d'instaurer un climat de confiance et d'adhésion.
Comprendre les avantages de l'IA et les objectifs que vous visez apaise les craintes et facilite la collaboration.
Les outils d'IA ne sont efficaces que si les employés savent les utiliser. Vous devez proposer une formation pratique qui montre aux agents et à la direction comment tirer parti des informations, des tableaux de bord et des recommandations quotidiennes de l'IA.
Proposez un coaching pour aider les agents à comprendre comment l'IA évalue les conversations et note les performances. Lorsque les agents font confiance au système et en perçoivent la valeur, ils sont plus enclins à utiliser les outils et à accepter le retour d'information.
Cela signifie également que vous devez poursuivre la formation au fil du temps. Une poignée de sessions dès le début ne suffira pas.
59 % des centres d'appels ne fournissent pas de soutien continu pour aider les représentants du service client à naviguer dans les flux de travail pilotés par l'IA, ce qui ne fait qu'accroître la frustration, diminuer l'engagement et nuire à l'expérience des agents. La formation aux compétences en IA aide les employés à découvrir comment l'IA peut améliorer leur travail, ce qui conduit à un meilleur processus global d'assurance qualité.
L'IA peut améliorer les performances, mais l'élément humain reste essentiel pour l'avenir du service client. Mettez l'accent sur les compétences humaines irremplaçables que sont l'empathie, l'esprit critique et l'établissement de relations, par opposition au service client basé sur l'IA.
Encouragez et accompagnez vos agents à se concentrer sur ces points forts tout en utilisant l'IA pour améliorer leur efficacité et leur précision. Les responsables de l'assurance qualité devraient proposer un coaching qui allie la connaissance des données à l'intelligence émotionnelle et au développement des compétences non techniques.
"Si les chefs d'équipe se contentent de transmettre les rapports d'IA aux agents sans les interpréter, cela ne fonctionnera pas. Le coaching est plus important que jamais." - Martin Teasdale (Fondateur et animateur, Get out of Wrap)
L'IA transforme tous les secteurs, y compris la manière dont les clients entrent en contact avec les entreprises. Et pour maximiser cet impact, les centres d'appels doivent gérer soigneusement chaque étape du parcours client - du routage et du premier contact à l'escalade et à la résolution - afin de s'assurer que l'IA et les agents humains travaillent ensemble pour créer une expérience transparente.
Avec les systèmes de routage d'appels intelligents, l'IA peut analyser l'intention et diriger les clients vers la meilleure ressource, qu'il s'agisse d'un outil en libre-service, d'un chatbot ou d'un agent en chair et en os. Cela réduit la frustration et aide les clients à obtenir l'aide dont ils ont besoin plus rapidement, auprès de la bonne source.
"Nous avons tous été bloqués dans une boucle de chatbot. Le temps d'atteindre un humain, on est déjà frustré. Le transfert doit être transparent." -Aaron Mulville (Scorebuddy)
Au fur et à mesure que les interactions progressent, l'IA peut aider les agents en temps réel en leur fournissant des informations et en leur proposant les meilleures actions à entreprendre. Les voies d'escalade doivent être clairement définies, permettant aux agents humains de prendre le relais lorsque l'empathie ou la résolution de problèmes complexes est nécessaire. En outre, les clients doivent toujours avoir la possibilité de parler à un humain, quel que soit le problème.
Les outils d'assurance qualité alimentés par l'IA jouent un rôle essentiel dans l'amélioration de ces parcours. En analysant 100 % des interactions, l'IA peut découvrir les points de blocage ou de frustration des clients. Ces points de friction, tels que des menus confus ou des transferts répétés, peuvent alors être réévalués.
L'IA ayant un impact si important sur le monde dans son ensemble, il est impossible de voir comment les entreprises peuvent conserver un avantage concurrentiel sans l'utiliser. Dans le domaine du service client, l'adoption de l'IA se traduit par une augmentation significative de la vitesse, de l'efficacité et de l'évolutivité, àcondition qu'elle soit associée à l'empathie humaine et à la perspicacité.
Alors, comment se préparer à ce qui s'annonce ? L'avenir du service client réside dans la collaboration alimentée par l'IA ; préparez votre équipe à l'adopter et vous aurez une longueur d'avance.
Mais cela ne veut pas dire qu'il suffit d'ajouter un nouvel outil et de s'arrêter là. Le travail d'équipe est essentiel à la réussite de l'assistance fournie par l'IA. Vous devez vous assurer que vos outils d'IA sont exacts, précis et capables de répondre en permanence aux besoins des agents et des clients.
Pour voir comment Scorebuddy soutient l'avenir du service client, essayez notre démo AI-QA interactive. Grâce à l'assurance qualité alimentée par l'IA, vous pouvez évaluer 100 % de vos interactions, qu'il s'agisse de robots ou d'agents humains.
