Au moment où les entreprises mesurent la #CSAT (satisfaction du client), elles examinent généralement des facteurs tels que :
- AHT (Average handling time) : temps passé par un agent de centre d'appels avec un client au téléphone ou en chat.
- #FCRR (First contact Resolution Rate) : le problème a-t-il été résolu lors du premier appel/chat ?
- Enquêtes après l'événement : quels ont été les résultats des enquêtes de suivi auprès des clients.
Cependant, ils ont tendance à oublier le #customerjourney :
- Le client a-t-il dû fournir trop d'efforts lors de l'interaction ?
- comment le client s'est-il senti en réalité ?
"Cela ne sert à rien si vous appelez une entreprise pour un problème et que vous devez répéter votre nom et votre numéro de compte à chaque fois que vous êtes transféré à un autre représentant du service clientèle, ou si vous avez du mal à comprendre le représentant en raison d'une barrière linguistique", a déclaré le Dr Skyler Place, vice-président des sciences comportementales chez Cogito.
Aidez les agents
La question de savoir si l'IA remplacera ou non les représentants du service clientèle humain reste posée. Pour l'instant, l'IA et les agents humains peuvent travailler ensemble. L'IA s'améliore d'année en année. L'une des tendances croissantes en matière de centres d'appels est l'utilisation croissante de logiciels d'intelligence artificielle en termes de :
- routage intelligent
- soutien multicanal
- processus automatisés
En combinant l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et le traitement et la manipulation des données volumineuses, nous pouvons aider les agents du service clientèle à gérer certains aspects intangibles des appels des clients :
- lorsque les frustrations d'un client augmentent et qu'il commence à élever la voix.
- quand il y a de longues pauses dans la conversation qui pourraient indiquer une colère montante.
L'un des avantages de l'#AI est qu'elle peut être utilisée pour traiter les différentes manières linguistiques et culturelles qui peuvent affecter le ressenti du client.
"Ce dont nous parlons, c'est d'un moyen pour la technologie de l'IA d'analyser le ton de la voix, ou même la cadence de la langue, pour détecter l'humeur de l'appelant".
Comment l'IA peut aider
De plus en plus d'entreprises ont choisi d'intégrer des données vidéo et des données de capteurs IoT dans leurs initiatives de big data : les cadences ou les inflexions de la voix peuvent nous en dire long sur les sentiments des clients et nous indiquer s'ils sont susceptibles de repartir contents après une interaction avec un conseiller du service clientèle ou s'ils sont susceptibles d'acheter chez votre concurrent.
"L'idée derrière cette technologie est d'aider les agents du service clientèle à développer leurs facteurs d'empathie avec les clients et à rendre les appels plus fluides", a déclaré M. Place.
Les conseillers inexpérimentés peuvent également tirer parti de la technologie de l'IA, car ils n'ont pas encore la capacité naturelle de détecter si un client est heureux ou non. Certaines entreprises déclarent qu'après avoir mis en œuvre la technologie de l'IA, elles ont constaté une amélioration de 28 % de leur NPS (net promoter score) et ont pu raccourcir les interactions.
Rappelez-vous : les clients mécontents ont tendance à aller chez un concurrent.
"Ce que l'entreprise a appris, c'est que lorsqu'elle utilisait des outils d'IA capables de détecter le sentiment des clients, elle obtenait une amélioration de son service client", a déclaré M. Place.
Selon un récent rapport de Finances Online, l'utilisation de l'IA peut contribuer à améliorer la satisfaction, l'efficacité et la productivité des agents, ainsi que la satisfaction des clients.
"Les algorithmes d'intelligence artificielle du logiciel diffusent en temps réel les informations au fur et à mesure que l'appel a lieu. L'IA mesure les pauses dans la conversation, le nombre de fois où l'agent interrompt le client, le ton de la voix du client et de l'agent, et si la voix est dynamique et intéressée ou monotone et désintéressée. Pendant que l'IA fait cela, elle donne un retour d'information en direct à l'agent pour qu'il ait un aperçu de ce que ressent le client pendant l'appel."
