3 prédictions clés sur l'IA dans les centres de contact pour 2024

À l'aube de 2024, la dynamique de déploiement de l'IA dans les centres de contact s'accélère. Gartner prévoit que d'ici 2025, 80% des organisations de service et d'assistance à la clientèle appliqueront l'IA générative. Au-delà du battage médiatique, les entreprises se penchent désormais sur la manière exacte dont elles mettent en œuvre l'IA dans le centre de contact. Il s'agit notamment d'abandonner les utilisations de première génération telles que les chatbots pour se tourner vers de nouvelles opportunités. Parallèlement, de plus en plus de grands modèles linguistiques (LLM) voient le jour, souvent formés sur des ensembles de données plus spécialisés que ChatGPT. Ces modèles peuvent être plus utiles pour des applications spécifiques, par exemple dans les centres de contact.

Alors qu'à l'échelle mondiale, on s'inquiète beaucoup du fait que l'IA remplace des emplois, dans les centres de contact, je pense qu'elle apportera une valeur maximale lorsqu'elle sera utilisée pour augmenter le nombre d'agents. Elle les aidera à travailler plus efficacement, à améliorer les niveaux de service qu'ils fournissent et à rendre leur rôle plus intéressant. Sur cette base, je prédis que l'impact le plus important de l'IA dans les centres de contact en 2024 se situera dans trois domaines clés.

1. Perspectives conversationnelles

Les centres de contact traitent des centaines, voire des milliers d'interactions chaque jour. Toutes ces conversations fournissent des informations précieuses sur les besoins des clients, des entreprises et des agents. Cependant, le volume des interactions rend traditionnellement difficile l'analyse manuelle de chacune d'entre elles. Les entreprises n'ont donc qu'une vision partielle de la situation. Elles n'ont qu'un aperçu de ce que disent les clients et de la façon dont les agents y répondent.

L'IA change complètement la donne. Elle peut analyser automatiquement chaque interaction pour en dégager le sentiment, le sens et le contexte. Cela aide les entreprises de trois manières :

Tout d'abord, il transforme les programmes de voix du client, en donnant la possibilité d'approfondir les détails des conversations. Les entreprises peuvent automatiser l'analyse de chaque interaction. Cela leur permet de découvrir de nouvelles informations exploitables afin d'améliorer la qualité de la relation client.

Deuxièmement, il fournit des résumés immédiats et automatiques des conversations. Normalement, les agents créent ces résumés à la fin de chaque appel. Toutefois, cette approche alourdit considérablement leur charge de travail. Ils peuvent également omettre par inadvertance des détails importants. Le passage à une synthèse pilotée par l'IA garantit la cohérence. Les entreprises peuvent analyser toutes les conversations et utiliser les résultats pour améliorer les processus de service à la clientèle.

Enfin, les informations conversationnelles permettent aux superviseurs des centres de contact d'avoir une vision beaucoup plus complète des performances des agents. Ils peuvent analyser toutes les interactions qui ont lieu, et pas seulement une petite sélection. Cela élimine toute crainte de partialité ou de variation dans la façon dont les différents superviseurs analysent ou jugent les conversations. Les analyses révèlent les domaines dans lesquels les agents ont besoin d'un accompagnement supplémentaire et mettent en évidence les meilleures pratiques.

2. Hyper personnalisation des connaissances

Que ce soit par le biais d'un libre-service web, de robots de conversation ou de bases de connaissances d'agents, la recherche basée sur l'IA comprend déjà le contexte d'une question. Cela signifie qu'elle fournit des réponses plus rapides et plus pertinentes que la recherche par mot-clé. L'IA générative va encore plus loin. Elle crée une réponse exacte et adaptée à la question posée, plutôt que de fournir une réponse générique issue d'une base de connaissances. Elle fournit une réponse hyperpersonnalisée, axée sur la requête elle-même et conçue pour répondre aux besoins spécifiques de l'audience, en supprimant de la réponse de la base de connaissances toute information qui n'a pas été spécifiquement demandée. L'expérience globale s'en trouve améliorée. Les clients ou les agents n'ont plus besoin de parcourir de longues réponses pour trouver l'information qui correspond à leur demande.

3. Étendre les capacités multilingues

Les entreprises souhaitent de plus en plus offrir à leurs clients la possibilité de communiquer dans la langue de leur choix. Toutefois, cela peut s'avérer difficile et potentiellement coûteux lorsqu'il s'agit de prendre en charge des langues non maternelles. Nous avons déjà vu comment les entreprises internationales utilisent les la traduction en temps réel de la messagerie instantanée pour permettre aux agents et aux clients d'avoir une conversationmême s'ils ne partagent pas la même langue. L'application de grands modèles linguistiques (LLM) et de l'IA générative permet de couvrir un éventail beaucoup plus large de langues, ce qui améliore l'expérience de tous les clients sans augmenter les coûts pour le centre de contact. L'IA permet également à la traduction d'aller au-delà des canaux numériques pour couvrir les conversations vocales, ce qui permet aux agents et aux clients de parler chacun dans sa propre langue tout en se comprenant mutuellement.

2023 nous a montré les possibilités que l'IA, en particulier l'IA générative, offrait au centre de contact. Sur cette base, 2024 verra les entreprises dépasser les projets pilotes pour mettre à l'échelle la façon dont elles utilisent l'IA au sein du service client afin de stimuler l'expérience et de transformer la productivité. L'année promet d'être passionnante, car nous nous dirigeons vers des agents véritablement augmentés qui réunissent le meilleur de l'IA et des compétences humaines pour répondre aux besoins des clients.