Ring Central, notre partenaire ISV, met en lumière des leaders d’opinion influents du monde entier, tels que des consultants et des analystes experts en communications unifiées et en expérience client. Dans cet épisode, ils s’entretiennent avec Pierre-André Spriet, notre Sales Specialist Devoteam G Cloud, pour explorer les dernières innovations de pointe en matière d’UCaaS et de CCaaS
Cet entretien mené par Lucie Saunois, Sr Audience Manager France RingCentral, a exploré le potentiel de l’Intelligence Artificielle pour transformer l’expérience client, en proposant des stratégies concrètes basées sur des bonnes pratiques.
Bonne lecture !
Bonjour Pierre-André. Vous qui travaillez avec de nombreuses entreprises souhaitant mettre en place l’IA dans leur centre de contact, pouvez-vous nous donner une idée d’où en est le marché ?
L’intelligence artificielle est aujourd’hui de plus en plus présente sur le marché des CCaaS (Centres de Contact en tant que service). Cela fait sens, car les clients eux-mêmes espèrent que l’IA améliorera leur expérience. Plusieurs études1 mettent ainsi en avant leurs attentes :
- Accès à une assistance 24/24, 7/7
- Réduction du temps d’attente
- Analyse rapide des demandes avec traitement autonome par un bot et redirection vers le bon service si nécessaire.
- Aide à la prise de décision et amélioration de la qualité des réponses par les agents du service client avec les facultés d’agent assist
- Amélioration de la qualité des réponses par les agents conversationnels chat et Voice.
Il n’est donc pas étonnant que parmi le top 5 des priorités des entreprises pour améliorer l’expérience client, deux concernent directement l’IA : l’investissement dans l’IA, l’automatisation (agents conversationnels notamment), et l’exploitation des insights et analytics révélés par l’IA (par exemple l’analyse des sentiments).
Voilà qui est intéressant. Quels sont vos conseils pour ces entreprises qui souhaitent intégrer l’intelligence artificielle dans leur stratégie d’expérience client ?
Au départ : avant toute prise de décision concrète, ce sujet doit être abordé et réfléchi en mettant à contribution toutes les strates de l’entreprise, qu’elles soient en contact avec les clients ou non. C’est un vrai travail collectif, pour comprendre ce qui est important. La première étape est de collecter des informations sur les données de l’entreprise : quelles sont-elles, et où sont-elles stockées ? Des représentants de chaque service concerné doivent être impliqués pour qu’ils puissent partager leurs blocages, leurs besoins. Comment améliorer l’information transmise au client ? Qu’est-ce qui est attendu ? Comment faire plus ?
En fonction des réponses à ces questions, on peut alors définir des cas d’usage précis, et identifier comment l’IA peut soutenir cette stratégie. Il est notamment important de préciser les problématiques qui peuvent être gérées par du self-service, et ce qui doit passer par les agents de service client. Dans cette étape, il ne faut pas oublier que l’IA n’est pas là pour corriger un problème sur un service qui ne fonctionne pas : elle est là pour guider, pour aider, pour fluidifier.
Je conseille également à mes clients de ne pas se limiter dans leurs ambitions : les IA évoluent tellement rapidement que ce qui n’est pas réalisable aujourd’hui le sera peut-être demain !
J’imagine que cette consultation collective joue aussi un rôle dans l’adoption de l’IA, peut-être pour rassurer les équipes en place sur le fait qu’elle n’est pas là pour les remplacer ?
Absolument ! C’est une bonne transition vers mon deuxième conseil : communiquer sur l’arrivée de l’IA, en faisant le lien avec ce qui est ressorti de cette phase de discussion en amont. Utiliser des cas d’usage qui leur parlent est un excellent moyen de rassurer les agents : par exemple, préciser que cela évite leur évite de recevoir 100% des appels (plus besoin de répondre aux questions sur les horaires d’ouverture !).
Selon la stratégie adoptée, on peut aussi décrire l’accompagnement dont les agents vont bénéficier : une fiche récapitulant tout ce que le client a déjà essayé de faire par lui-même et qui n’a pas fonctionné, un remplissage automatique du résumé de l’interaction pour leur laisser le temps de souffler, ou de prendre en charge un autre client… cela peut même être une opportunité de mettre en avant le rôle de l’agent : dans le cas d’une demande complexe, l’IA va lui proposer plusieurs options, mais c’est lui-même, grâce à son expertise et sa sensibilité, qui va faire le tri et décider de ce qu’il propose au client.
Je le vois bien chez mes clients qui intègrent l’IA dans leur stratégie de service client : l’objectif commun est la valorisation et l’accompagnement des équipes, pas leur remplacement.
Les agents sont-ils les seuls auprès de qui il faut communiquer lorsque l’IA est mise en place dans le cadre du service client ?
Le top management doit également être tenu informé. La stratégie doit être raccrochée aux objectifs globaux de l’entreprise, et l’impact de la mise en place de l’IA doit être suivi et partagé selon des KPI bien choisis (généralement, ceux sur lesquels on voit un vrai changement : diminution des interactions entrantes, réduction du temps de traitement, résolution au premier contact, CSAT). On peut aussi mettre en avant l’assistance aux superviseurs : l’IA peut étudier en grand nombre les demandes faites par les clients, et conseiller les superviseurs pour qu’ils puissent gérer le service client de manière plus efficace. Elle peut aussi créer des alertes sur les conversations compliquées, permettant aux superviseurs d’intervenir avec plus de réactivité.
Enfin, il faut également communiquer auprès des clients, surtout quand l’IA est intégrée au niveau du front-office. Ainsi, non seulement les flux de questions sont orientés vers ces canaux automatiques et déchargent effectivement les agents, mais en plus, les clients mieux informés ne sont pas déçus de lancer une discussion en ligne et de découvrir un chatbot, car ils savaient à quoi s’attendre. C’est aussi un bon moyen pour qu’ils adaptent leur manière de parler dès le début pour être mieux compris par l’IA, car on ne s’adresse pas à une IA comme à un humain.
Cela semble être un bon moyen pour que les différentes parties prenantes accueillent l’IA à bras ouverts. Mais l’IA aussi a besoin de s’adapter à l’environnement spécifique de l’entreprise ; comment l’y accompagner ?
Effectivement, l’IA ne peut pas travailler seule, elle a besoin d’informations. L’avantage aujourd’hui est qu’il n’y a pas besoin de tout réinventer ; au contraire, ce serait contre-productif. Il existe de nombreuses solutions d’IA verticalisées, dédiées au service client, qui sont entraînées sur des milliers de conversations au service client et sur lesquelles on peut capitaliser.
En revanche, cela ne reste qu’une base générique : une réelle formation de l’IA au contexte de l’entreprise est nécessaire, sur une période de “ramp up” de quelques mois. Comme je l’ai évoqué plus tôt, il faut commencer par identifier quelles sont les données pertinentes et où elles sont stockées. Une vraie réflexion sur l’architecture des données est nécessaire pour fournir à l’IA tout ce dont elle a besoin pour apprendre et répondre aux objectifs qui lui sont assignés.
Cela ne concerne pas que les données client, produit, etc. : l’IA doit aussi s’adapter à votre image de marque. Ton ferme ou amical, intonation enjouée ou neutre, ou même style de voix quand vous utilisez une IA vocale…
L’IA doit être formée, entraînée, à s’adapter à votre identité. Tout cela fait partie intégrante de votre expérience client, qui doit rester homogène pour garantir une transition en douceur entre l’IA et les agent humains.
Dans ces réflexions sur la structuration des données et des flux d’information, il faut aussi prendre en compte les évolutions futures et l’enrichissement potentiel de la stratégie par rapport à la connaissance client. Par exemple, je mets en place un chatbot qui va chercher des informations sur des commandes dans une base de connaissance logistique : c’est le premier niveau. Je dois aussi penser au fait que plus tard, j’aimerais peut-être que ce chatbot se connecte au CRM, pour reconnaître le client et lui apporter des informations plus précises, ou même lui proposer un réachat en fonction de son historique.
Mettre en place de l’IA au service de l’expérience client implique donc une réflexion sur le long terme ?
Oui, ne serait-ce que pour communiquer en interne sur une roadmap claire, macro et orientée solutions, qui met en avant les principaux jalons à venir. C’est une bonne pratique. C’est aussi l’occasion de mettre en avant un principe important quand on parle d’intelligence artificielle : celui des boucles itératives et de l’amélioration continue ! Avec l’IA il faut tester, apprendre, rectifier, et c’est important que les collaborateurs le comprennent.
Pour optimiser et former l’IA en continu, il faut bien surveiller les performances de l’IA, les parcours conversationnels empruntés, l’évaluation de la qualité… pour identifier les points d’amélioration.
En cas de problème, il ne faut pas hésiter à aller lire directement les réponses de l’IA : contrairement à un humain, elle ne pourra pas expliquer pourquoi ses réponses ne sont pas bonnes et se justifier. Une analyse profonde est nécessaire.
Par ailleurs, les solutions évoluent à une vitesse pharaonique, et il est important de prévoir des suivis réguliers pour exploiter les innovations disponibles. C’est l’occasion aussi de faire évoluer la stratégie : l’avantage de l’IA est qu’elle permet de penser à court terme pour répondre aux besoins au fur et à mesure qu’ils apparaissent. C’est en fait cette flexibilité qu’il faut prendre en compte quand on définit une stratégie d’IA sur le long terme, plutôt que de faire un plan strict qui, de toute façon, sera amené à évoluer.
C’est effectivement important de le souligner ! Avez-vous un dernier mot avant de nous quitter ?
C’est l’occasion de partager une anecdote qu’il m’est arrivée il y a peu : j’échangeais avec un collègue ingénieur qui travaille en Belgique, et dont l’équipe a créé un chatbot pour un client B2C présent aux Pays-Bas. Le bot doit parler en néerlandais et en anglais. Quand je l’ai testé, j’ai naturellement parlé en français, et il m’a répondu dans la même langue ! Il n’était pas programmé pour refuser les interactions dans d’autres langues que celles qui lui étaient assignées. La leçon à retenir est qu’il faut toujours faire tester votre IA par des tiers avant de les mettre en production !
Et j’aimerais finir par un récapitulatif des principaux conseils que je pourrais donner aux entreprises intéressées par l’IA pour leur expérience client :
- En amont, réfléchir de manière collective
- Communiquer auprès de toutes les parties prenantes sur la stratégie définie
- Identifier une architecture de données pour bien former l’IA à vos spécificités
- Capitaliser sur les solutions disponibles pour plus de personnalisation, plus rapidement
- Bien prendre en compte l’amélioration continue de l’IA
Merci beaucoup Pierre-André !
Entretien réalisée par Lucie Saunois Sr. Audience Manager France chez RingCentral
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