L'IA au-delà des chatbots : cinq façons d'étendre l'IA à l'ensemble de votre Contact Center

Mettre en œuvre des approches éprouvées au bénéfice des clients, des agents et de l'entreprise dans son ensemble

Souvent, les entreprises entament leur transition vers l’automatisation par l’IA dans leurs centres de contact en mettant en place des chatbots en ligne destinés aux clients. Cependant, les chatbots ne constituent qu’un cas d’utilisation parmi d’autres de l’IA dans les opérations des centres de contact et ne représentent que la partie émergée de l’iceberg en ce qui concerne le potentiel de cette technologie. En explorant les cinq applications présentées dans cet article, les responsables de centres de contact peuvent choisir la meilleure marche suivante pour déployer l’IA avec succès.

Pour obtenir davantage de conseils pratiques sur les cas d'utilisation de l'IA au-delà des chatbots, consultez Notre guide sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le service client.

Comprendre les limites des chatbots de base

Selon le cabinet d'analyse Valoir, la moitié des centres de contact à l'échelle mondiale ont mis en place des chatbots dotés d'une intelligence artificielle de base. ^[1]. Cependant, même si cela peut présenter certains avantages, ceux-ci ne représentent qu'une infime partie de ce que permet l'IA. Nous avons tous déjà eu affaire à des chatbots qui ne savent répondre qu'à des questions élémentaires, qui ne s'intègrent pas aux agents humains ou qui fournissent tout simplement des réponses floues, voire erronées.

À mesure que les centres de contact progressent dans leur transition vers l'IA, ils doivent adopter des cas d'utilisation de l'IA allant au-delà des chatbots, avec des applications concrètes qui suscitent l'intérêt des clients, apportent un meilleur soutien aux agents, renforcent l'efficacité et améliorent l'expérience client.

Une fois que vous avez terminé un évaluation de la maturité pour comprendre où vous en êtes actuellement et dresser une liste des opportunités d'automatisation par l'IA dans les centres de contact en fonction des besoins de l'entreprise et des clients, la prochaine étape consiste à étudier les technologies d'IA susceptibles d'apporter une réelle valeur ajoutée à l'entreprise.

Dans cet article, je vais vous présenter ces applications, notamment comment planifier leur déploiement pour garantir leur succès et les intégrer à l'infrastructure globale de votre centre de contact.

Libre-service via des agents virtuels

Les agents virtuels basés sur l'IA mènent des conversations naturelles via les canaux vocaux et numériques, en s'appuyant sur des bases de connaissances et des systèmes interconnectés pour comprendre les demandes et faciliter le libre-service des clients.

Principaux avantages des agents virtuels :

• Améliorer l'accès des clients en proposant une assistance intelligente, immédiate et disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, via les canaux vocaux et numériques.
• Réduire les temps d'attente en réagissant immédiatement et en absorbant les pics de volume de contacts.
• Augmenter le taux de réalisation en libre-service en comprenant l'intention, en gardant le contexte à l'esprit et en traitant les demandes courantes de A à Z.
• Offrir un service plus homogène en puisant les réponses dans une même source d'informations précise et actualisée, quel que soit le canal utilisé.
• Tirer davantage parti de l'expertise des agents en transférant les demandes sensibles ou particulièrement complexes à des conseillers humains, tout en leur fournissant l'intégralité du contexte de la conversation.

Bonnes pratiques pour réussir avec les agents virtuels :

• Définir les priorités pour un premier ensemble de cas d'utilisation; la procédure et le classement décrits dans mon précédent blog vous aider à collaborer avec les équipes internes appropriées afin d'identifier les cas d'utilisation présentant le meilleur compromis entre faible risque et forte valeur ajoutée. Commencez par des demandes bien cernées pour lesquelles l'agent virtuel peut fournir un résultat clair, puis étendez son utilisation uniquement lorsque ses performances atteignent les objectifs convenus.
• Mettre en place une gouvernance claire des connaissances plutôt que de compter sur une seule personne. Désignez un responsable, des contributeurs spécialisés, définissez des règles de validation et des calendriers de révision afin que les informations restent exactes, conformes et disponibles à mesure que les produits, les politiques et les besoins des clients évoluent.
• Connecter en toute sécurité les agents virtuels aux systèmes nécessaires pour traiter chaque demande client approuvée. Mettre en œuvre le principe du « droit d'accès minimal », la vérification d'identité, les limites de transaction, les pistes d'audit et la validation humaine pour les actions à haut risque, et tester les scénarios de défaillance et de reprise avant le lancement.
• Impliquer les agents de la sélection des cas d'utilisation jusqu'aux tests et à l'optimisation. Tirez parti de leur expertise pour identifier les points de défaillance courants, définir des règles d'escalade et tester les réponses, tout en expliquant comment les agents virtuels vont faire évoluer les rôles, les charges de travail et les opportunités de développement, plutôt que de se contenter de présenter cette technologie comme un simple moyen d'éliminer les tâches répétitives.
• Définir les règles d'escalade en tenant compte de l'intention du client, des risques, de son sentiment et des échecs répétés. Transmettez à l'agent humain l'historique complet de la conversation, les coordonnées vérifiées du client et les actions déjà tentées, puis testez les transferts entre les différents canaux afin que les clients n'aient pas à se répéter.
• Gérer les agents virtuels comme un service en constante amélioration. Analysez les parcours infructueux, les escalades, les retours clients, la pertinence des réponses et les transactions menées à bien ; comparez les performances entre les différents groupes de clients et canaux ; et désignez clairement les responsables ainsi que les cycles de suivi afin de corriger les problèmes et d'élargir le champ d'action.
• Appliquer les mêmes critères d'évaluation à toutes les interactions, qu'elles soient traitées par des agents virtuels ou humains. Évaluez les deux en fonction d'objectifs communs liés à la clientèle, tels que la résolution des problèmes, la précision et la satisfaction.
• Définir les indicateurs de réussite avant le lancement, portant sur les résultats pour les clients, la performance opérationnelle et les risques. Suivre des indicateurs tels que la réussite des tâches, la résolution des problèmes, les contacts répétés, les motifs de remontée, la satisfaction client, la précision des réponses et le coût par demande traitée, avec des chiffres de référence et des objectifs pour chaque cas d'utilisation.
• Ne vous contentez pas de prévoir le scénario idéal : Prévoyez comment le service réagira en cas de faible niveau de confiance, d'indisponibilité d'un système connecté ou d'une requête ne relevant pas du périmètre approuvé. Prévoyez un plan de secours clair, évitez les réponses ou actions non prises en charge, et permettez aux équipes opérationnelles de suspendre facilement les parcours concernés sans perturber le reste du service.

Accompagner les agents grâce à l'expertise

L'assistant IA aide les collaborateurs lors de leurs interactions avec les clients en analysant la conversation et en proposant des conseils pertinents issus des bases de connaissances et des systèmes connectés.

Principaux avantages de l'assistance par un agent :

• Réduire le temps de traitement et les interruptions en mettant à la disposition des agents, en temps réel et au cours des interactions, des informations pertinentes et vérifiées, sans qu'il soit nécessaire de mettre le client en attente ou de procéder à une consultation.
• Améliorer la précision et la cohérence des réponses en permettant aux agents d'accéder aux mêmes connaissances standardisées, sur tous les canaux.
• Améliorer le taux de résolution dès le premier contact en aidant les agents à traiter les demandes complexes ou inhabituelles sans avoir à transférer l'appel ni à rappeler le client.
• Renforcer la confiance des agents et réduire leur charge cognitive en guidant les agents à travers les politiques, les processus et les meilleures actions à entreprendre.
• Réduire la durée de l'intégration et le temps nécessaire pour atteindre le niveau de maîtrise requis en accompagnant les nouveaux agents dans leur acquisition de connaissances et d'expérience.
• Améliorer la conformité en fournissant aux agents les formulations, les mentions obligatoires et les étapes de la procédure requises.
• Proposer des réponses plus personnalisées à grande échelle en adaptant le contenu proposé au contexte et à la demande du client.

Bonnes pratiques pour réussir avec l'assistance par agent :

• Classez les cas d'utilisation par ordre de priorité en fonction de leur valeur, de leur complexité et de leur niveau de risque, comme indiqué dans mon précédent blog. Commencez par les domaines les plus prioritaires, par exemple les interactions à fort volume où les agents passent beaucoup de temps à rechercher des informations, ou les files d'attente traitant des questions importantes auxquelles on répond régulièrement de manière inexacte ou incohérente. Étendez ensuite l'initiative une fois que les performances atteignent les objectifs convenus.
• Utilisez des sources d'informations fiables et contrôlées. Définissez clairement les responsabilités, les procédures de validation et les calendriers de révision afin que les recommandations restent précises, à jour et conformes.
• Veillez à ce que les agents gardent le contrôle. Soumettre les suggestions pour validation ; en ce qui concerne les interactions textuelles, plutôt que d'envoyer automatiquement des réponses au nom des agents ou d'effectuer des actions présentant un risque plus élevé, leur permettre de les réviser avant de les envoyer.
• Concevoir des consignes de conception autour du flux de travail de l'agent. Afficher les informations pertinentes au bon moment, en fonction du contexte de la conversation, sans perturber l'échange avec le client ni submerger les agents de suggestions inutiles.
• Fournir des références et garantir la traçabilité. Indiquez la source des recommandations afin que les agents puissent vérifier les informations avant de les transmettre.
• Impliquer les agents tout au long du déploiement de l'assistance aux agents. Tirez parti de leurs commentaires pour sélectionner des cas d'utilisation, tester des suggestions, identifier les lacunes et améliorer l'expérience utilisateur.
• Intégrer en toute sécurité les systèmes concernés. Mettre en place des contrôles d'identité, le principe du « droit d'accès minimal », des pistes d'audit et des mesures de protection concernant les informations sensibles des clients.
• Évaluer les résultats obtenus par les clients et les agents. Suivre les délais de traitement, le taux de résolution dès le premier contact, la précision des réponses, la conformité, l'adoption par les agents, la satisfaction client et la fréquence des contacts répétés par rapport à des critères de référence clairement définis.
• Surveillez les suggestions peu convaincantes ou inappropriées. Passez en revue les recommandations rejetées, les réponses incorrectes, les lacunes dans les connaissances et les écarts de performance entre les différents canaux ou groupes de clients.
• Prévoir une optimisation continue. Définissez les responsables et les cycles de révision afin d'améliorer les connaissances, les notifications, les flux de travail et les intégrations à mesure que les besoins évoluent.

Gestion de la qualité de l'IA

La gestion de la qualité par l'IA évalue les interactions avec les clients sur l'ensemble des canaux à l'aune de critères personnalisés et cohérents, fournissant ainsi aux superviseurs davantage d'éléments pour assurer la qualité, accompagner les équipes et garantir la conformité.

Principaux avantages de la gestion de la qualité basée sur l'IA :

• Développer une couverture de qualité en évaluant potentiellement jusqu'à 100% d'interactions sur l'ensemble des canaux vocaux et numériques, plutôt que de se fier à un échantillonnage manuel limité.
• Améliorer la cohérence et l'équité en appliquant les mêmes critères transparents à l'ensemble des équipes, des files d'attente et des canaux.
• Concentrez le coaching là où cela compte le plus en identifiant des comportements spécifiques, des lacunes dans les connaissances et des problèmes récurrents liés aux processus.
• Renforcer le contrôle de la conformité en identifiant les informations manquantes, les écarts par rapport au processus et les interactions présentant un risque plus élevé, afin de les soumettre à un examen.
• Libérer les superviseurs pour qu'ils se consacrent à des tâches à plus forte valeur ajoutée en réduisant les vérifications manuelles et en concentrant l'attention sur les exceptions ainsi que sur les possibilités d'identification ou d'amélioration.
• Suivre l'évolution de la qualité au fil du temps en établissant un lien entre les résultats des évaluations et l'accompagnement, la formation et les changements opérationnels.
• Donner aux agents les moyens de s'approprier leur développement professionnel en leur permettant d'évaluer leurs propres interactions, de prendre conscience de leurs points forts et d'identifier les domaines à améliorer.

Bonnes pratiques pour réussir la gestion de la qualité dans le domaine de l'IA :

• Définissez l'objectif de chaque évaluation. Distinguer les critères relatifs à la conformité, aux résultats pour les clients, au respect des processus et à l'accompagnement, afin qu'une note unique ne masque pas des différences importantes.
• Élaborer un cadre clair et représentatif. Évaluez les étapes pertinentes de l'interaction et adaptez les modèles prêts à l'emploi des fournisseurs à vos canaux, à vos politiques, aux besoins de vos clients et à votre profil de risque.
• Vérifiez la fiabilité des résultats générés par l'IA avant leur mise en œuvre opérationnelle. Comparez les évaluations automatisées aux analyses réalisées par des évaluateurs expérimentés, en tenant compte de différents types d'interactions, d'équipes, de langues et de résultats.
• Veillez à ce que les décisions importantes restent soumises à un contrôle humain. Utilisez l'IA pour mettre en évidence les problèmes potentiels, mais exigez que les superviseurs examinent les interactions litigieuses, inhabituelles ou présentant un risque plus élevé avant de les transmettre à un niveau hiérarchique supérieur.
• Assurer la transparence des évaluations auprès des agents. Communiquez les critères, les éléments justificatifs et le raisonnement qui sous-tendent les résultats, et indiquez clairement la marche à suivre pour contester ou faire appel d'une évaluation.
• Utiliser les résultats pour améliorer les systèmes ainsi que l'engagement. Distinguer les besoins individuels en matière d'accompagnement des problèmes liés aux connaissances, aux processus, aux politiques ou à la technologie.
• Suivre les performances du modèle au fil du temps. Réajustez les critères lorsque les produits, les politiques, les canaux ou le comportement des clients évoluent, et analysez les variations inattendues des scores.
• Protéger les données des clients et des employés. Limiter l'accès, la conservation et l'utilisation des données d'interaction, en mettant en place des contrôles adaptés aux informations sensibles et aux exigences réglementaires.

Analyse de la clientèle (Voix du client, VoC)

L'analyse client basée sur l'IA transforme les conversations sur l'ensemble des canaux en informations structurées sur les besoins des clients, les motifs de contact et les problèmes émergents, puis recommande des mesures internes pour y remédier.

Principaux avantages de l'analyse client :

• Traiter plus efficacement les causes profondes en identifiant les raisons pour lesquelles les clients prennent contact et en mettant en évidence les besoins sous-jacents, les événements et les défaillances des processus.
• Empêcher que les problèmes naissants ne s'aggravent en détectant suffisamment tôt les changements au niveau des sujets, du ton, de l'effort et du volume des contacts pour permettre aux équipes d'intervenir.
• Réduction du volume des contacts évitables (demandes liées aux défaillances) et des coûts en mettant en évidence les problèmes récurrents liés aux produits, aux politiques, aux parcours numériques et aux services tiers.
• Améliorer plus rapidement le parcours client en établissant un lien entre les enjeux des clients et leur impact opérationnel, leur valeur et leur degré d'urgence.
• Renforcer l'impact des améliorations apportées à l'expérience client en comparant les échanges avec les clients et les résultats obtenus avant et après les interventions.
• Prendre de meilleures décisions concernant les produits, les services et les processus en intégrant les retours d'expérience directs des clients dans la planification stratégique.
• Renforcer le soutien de la direction dans la prise de décisions importantes en s'appuyant sur des données issues des interactions avec les clients pour mettre en évidence l'ampleur, l'urgence et l'impact commercial des problèmes.

Bonnes pratiques pour réussir dans l'analyse client :

• Commencez par poser des questions claires et pertinentes pour l'entreprise. Définissez les décisions que l'analyse doit étayer, telles que la réduction des contacts répétés, l'identification des demandes liées à des défaillances ou l'amélioration d'un parcours spécifique.
• Élaborer une taxonomie pertinente. Ne vous contentez pas d'étiquettes générales telles que “ facturation ” pour cerner le problème, sa cause, l'étape du parcours client, le résultat et l'effort fourni par le client avec un niveau de détail pertinent.
• Regroupez les canaux et les données pertinents. Associez les informations issues de l'analyse des interactions aux données opérationnelles, relatives au parcours client et aux résultats, lorsque cela s'avère pertinent, tout en évitant de tirer des conclusions non fondées quant aux liens de causalité.
• Vérifier par rapport à des événements connus. Vérifiez si l'analyse détecte les incidents, les campagnes ou les changements de service identifiés, et examinez manuellement des conversations représentatives avant de vous fier aux résultats.
• Suivez les tendances, et non pas des instantanés isolés. Suivre l'évolution des thèmes, des volumes, du sentiment et des résultats au fil du temps, en utilisant des valeurs de référence et des seuils appropriés afin de distinguer les changements significatifs des variations normales.
• Instaurer une responsabilité transversale. Transmettez les conclusions aux équipes en mesure de remédier aux causes profondes, convenez des mesures à prendre et des délais, puis vérifiez si les changements apportés permettent de réduire l'effort demandé aux clients et le nombre de demandes de contact.
• Intégrez des parcours clients variés. Vérifiez les performances selon les canaux, les produits, les langues et les segments de clientèle afin que les types d'interaction les plus courants ne masquent pas des problèmes importants.
• Mettre en place des mesures rigoureuses en matière de confidentialité et de sécurité. Limiter au strict nécessaire les données à caractère personnel, restreindre leur accès et leur conservation, et anonymiser ou pseudonymiser les informations lorsque cela est approprié.

Analyse de l'expérience des collaborateurs (Voix des collaborateurs, VoE)

Les analyses des retours d'expérience des collaborateurs, basées sur l'intelligence artificielle, examinent les commentaires structurés et les remarques en texte libre, tels que les données d'enquêtes, afin de mettre en évidence les thèmes récurrents concernant la manière dont les collaborateurs des centres de contact perçoivent leur travail. Pour une analyse plus approfondie des collaborateurs, ces données peuvent être combinées avec d'autres informations opérationnelles.

Principaux avantages de l'analyse de l'expérience des collaborateurs :

• Mieux cerner les besoins des salariés en identifiant les préoccupations récurrentes, les obstacles et les pistes d'amélioration au-delà des résultats globaux de l'enquête.
• Identifier les causes opérationnelles de la frustration en établissant un lien entre les retours d'expérience et la charge de travail, les plannings, les processus, les lacunes en matière de connaissances et les problèmes techniques.
• Cibler les améliorations de manière plus efficace en mettant en évidence les thèmes qui concernent des postes, des équipes ou des étapes spécifiques du parcours des collaborateurs.
• Renforcer l'engagement et la fidélisation en répondant aux préoccupations importantes et en montrant en quoi les contributions des salariés influencent les décisions.
• Améliorer les résultats pour les clients en s'attaquant aux problèmes liés aux outils, aux processus et à l'accompagnement qui entravent la capacité des employés à servir les clients.
• Mesurer l'impact du changement en analysant les retours des employés et les indicateurs opérationnels avant et après la mise en œuvre des initiatives d'amélioration.

Bonnes pratiques pour tirer pleinement parti de l'analyse de l'expérience des collaborateurs :

• Définir un objectif clair et proportionné. Expliquez quelles données seront analysées, pourquoi elles sont nécessaires et quelles décisions elles permettront de prendre ; évitez de collecter des informations simplement parce qu'elles sont disponibles.
• Faites preuve de transparence envers vos collaborateurs. Préciser, dans un langage simple, les sources, les méthodes, les mesures de sécurité et les limites de l'analyse avant le début de la collecte.
• Préserver la confidentialité et la sécurité psychologique. Agréguer les résultats, restreindre l'accès, appliquer des seuils minimaux de déclaration et éviter toute publication susceptible de compromettre la vie privée des salariés.
• N'utilisez pas le sentiment comme indicateur de performance individuelle. Considérez l'interprétation automatisée comme un indicateur permettant de mieux comprendre le fonctionnement de l'organisation, et non comme un jugement définitif sur l'attitude, le bien-être ou les capacités d'une personne.
• Impliquez les salariés dans la conception. Impliquer les représentants et les groupes de salariés dans le choix des questions, l'interprétation des thèmes et la vérification de la cohérence entre les résultats et leur expérience.
• Combinez les informations avec soin. Utilisez les données relatives aux employés, aux clients et aux opérations pour mettre en évidence des tendances, tout en tenant compte du contexte et en évitant de supposer que la corrélation implique une relation de causalité.
• Transformer les conclusions en mesures concrètes et justifiables. Désignez les responsables, fixez des échéances et définissez des indicateurs de réussite, puis rendez compte des modifications apportées et des points qui restent en suspens.
• Suivre la participation et la qualité des données. Vérifiez si les retours reflètent bien l'ensemble du personnel et si des taux de réponse faibles, la langue ou l'accès aux canaux de communication pourraient fausser les conclusions.

L'importance d'intégrer l'IA dans l'ensemble du centre de contact

Pour obtenir les meilleurs résultats possibles, utilisez les cinq cas d'utilisation détaillés dans cet article dans le cadre d'une stratégie d'IA intégrée, plutôt que comme des outils isolés. Le partage des connaissances, des données et des intégrations permet la circulation des informations entre les services en libre-service, l'assistance par les agents, la gestion de la qualité et l'analyse, ce qui garantit une expérience plus cohérente et réduit les doublons.

Cela nécessite des bases communes : une responsabilité claire en matière de programmes, une gestion rigoureuse des connaissances et des données, une intégration sécurisée, une communication transparente, un contrôle humain et des indicateurs de réussite partagés. Une feuille de route par étapes permet alors de donner la priorité aux opportunités présentant moins de risques et une plus grande valeur ajoutée, tout en veillant à ce que chaque déploiement renforce les capacités qui suivront.

En intégrant l'intelligence artificielle à l'ensemble du centre de contact, les entreprises peuvent améliorer la qualité du service, l'efficacité opérationnelle, la prise de décision et l'accompagnement des collaborateurs, tout en développant l'automatisation de manière responsable.

Enghouse Interactive : Accompagner les centres de contact dans leur transition vers l'IA

Enghouse Interactive aide les centres de contact à transformer l'IA en améliorations mesurables en matière d'expérience client, d'accompagnement des agents, de qualité et de prise de décision. S'appuyant sur une expertise approfondie des centres de contact, l'IA de Enghouse Interactive se concentre sur les défis opérationnels concrets et aide les organisations à donner la priorité aux cas d'utilisation les plus susceptibles de générer de la valeur.

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Quelle que soit l'étape où vous en êtes dans votre parcours, Enghouse peut vous aider à évaluer et à hiérarchiser les cas d'utilisation de l'IA les plus susceptibles d'améliorer les résultats pour les clients, les agents et l'entreprise.

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A propos de l'auteur

Steve Nattress Vice-président de la gestion des produits
Enghouse Interactive
LinkedIn

Grâce à son parcours unique dans le domaine du service client et du développement de l'IA, Steve est la personne idéale pour piloter l'innovation en matière de produits et d'IA chez Enghouse. Steve est un dirigeant créatif et stratégique, passionné par le potentiel de l'IA à transformer l'expérience client, tout en restant très attentif à la nécessité absolue de mettre en place des pratiques sectorielles sécurisées et transparentes.

Références

1. Valoir : L'état des lieux de l'IA dans l'expérience client