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L'intelligence artificielle s'intègre progressivement à tous les niveaux du service clients.

L’intelligence artificielle s’intègre progressivement à tous les niveaux du service clients : en amont de l’activité, via par exemple l’utilisation des chatbots et des FAQ interactives, mais aussi en aval en mettant à la disposition des conseillers de nouveaux outils qui intègrent de l’intelligence artificielle et permettent ainsi de donner vie à un conseiller “augmenté” dans les services client.

Alexis Laporte d’Hubware fait, pour nous, le point sur ces enjeux majeurs.

1 - Pourquoi pense-t-on trop souvent à améliorer l’efficacité du service client en "front office" sans réfléchir à l’optimisation du travail des conseillers en backoffice ?

Alexis Laporte : Observez un échantillon de 100 demandes reçues par le service client : vous vous direz certainement que de nombreuses questions auraient pu et dû être résolues par le client de manière autonome.

C’est souvent devant un tel constat qu’une entreprise entreprend de mettre à jour les interfaces dites de “self-service” (comme les FAQ). Ces interfaces sont souvent associées à du push email pour tenir le client informé. Ces deux éléments doivent être très bons, car ils sont le premier filtre de réduction des demandes.

Malgré cela, il y aura toujours des demandes, de toute nature, qui parviendront jusqu’au service client. Il faut être vigilant quant à leur composition : si une demande est trop récurrente, c’est qu’il faut revoir le premier filtre de self-service.

Cependant, le service client vit au gré de l’évolution de l’entreprise, qui change parfois ses produits et ses services plus vite qu’elle ne met à jour ses interfaces, ou qui peut subir des incidents ou des coupures de services.
Le service client peut alors être rapidement débordé. Il ne faut donc pas négliger d’outiller aussi les conseillers pour leur permettre de traiter plus efficacement les demandes.
Le conseiller, qui est bien souvent face à un client énervé ou déçu, doit en outre gérer un grand nombre d’informations, d’outils et de procédures pour répondre à ce client.

Améliorer ses conditions de travail permet d’améliorer mécaniquement la qualité du support client, à un moment crucial où le client prendrait très mal une réponse inadaptée, et risquerait de partir.

2 - On parle souvent de vendeur augmenté, rarement de conseiller augmenté... Peux-tu nous donner des exemples concrets ?

Alexis Laporte : Typiquement, un conseiller de service client utilise 2 écrans, sur lesquels il affiche plusieurs logiciels, d’une part celui de traitement des tickets (appels, emails, ou autre), et d’autre part les systèmes de stockage et de mise à jour des informations (les backoffices).

Observer un conseiller travailler, quand il traite à la chaîne plusieurs demandes, permet de comprendre ses schémas de traitement, schémas qui divergent rapidement selon la demande et le contexte du client mais qui, globalement, font appels aux mêmes procédures et aux mêmes données.

L’enjeu de productivité du conseiller, de la qualité de son travail (et de son confort) est de parvenir à lui fournir un outil intelligent qui traitera à sa place une partie des tâches de récupération, d’analyse et de mise à jour des données.
Mais chaque conseiller à son niveau, et la direction du service client de manière globale, doivent garder le contrôle sur ce que fait l’outil.

C’est ainsi que l’apprentissage automatisé (machine learning), ou tout simplement le développement logiciel standard, permet d’identifier automatiquement la ou les demandes du client, d’apprendre à deviner quelle sera la réponse du conseiller, afin de lui proposer simplement de confirmer cette réponse, ou encore d’afficher aux conseillers les informations importantes pour un bon traitement.

Ainsi dans le secteur bancaire, notre client principal Compte-Nickel économise du temps grâce à l’assistance aux conseillers et les auto-réponses.
Nos autres clients e-commerçants traitent eux de 15 à 30 % des réponses (emails) en passant par l’assistant. Sur une équipe de plusieurs dizaines de conseillers, le gain peut se compter en centaines d’heures économisées chaque mois.

3 - Quels sont les challenges lorsque l’on veut mettre en place des outils d’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité des conseillers ?

Alexis Laporte : Il y a 3 axes importants pour réussir l’intégration d’une intelligence artificielle pour les clients et les conseillers dans le support client : l’intégration technique, l’intelligence de l’outil, et la prise en main.

>> Concernant l’intégration au SI, la problématique est double : la solution doit être connectée et même intégrée graphiquement dans le logiciel de traitement des tickets, ce qui est globalement possible ou impossible, selon le logiciel utilisé.
Ensuite, la solution doit être connectée aux données de contexte de la demande du client (son contrat, sa commande, etc.), il s’agit là d’intégration logicielle, plus classique par API, qui peut toutefois nécessiter un peu de développement.

>> L’autre enjeu est la capacité pour l’outil à interpréter les demandes reçues et les réponses des conseillers, afin d’apprendre à les aider. Cette capacité dépend de la nature, de la variété, et du volume des demandes.
Par exemple, sur 100 questions reçues, l’outil va pouvoir être déployé rapidement sur 40 à 60 % des demandes. Il faut en outre que la solution puisse être mise à jour régulièrement pour vivre au rythme du service client (qui lui, met à jour fréquemment ses procédures) ; c’est sur ce point que la capacité apprenante de l’outil est primordiale.

>> Enfin, une difficulté que nous avons observée, est la prise en main de l’outil par les équipes, pour des raisons diverses, comme la méfiance face à un outil intelligent, le manque de temps ou l’inadéquation de la solution face aux besoins réels.
Pour cela, il faut en général identifier chez le client les conseillers les plus intéressés par le sujet et prêts à le tester et faire remonter les éventuels problèmes au prestataire.

4 - Quelle est ta vision de l’évolution du travail des conseillers du service client dans les années à venir ?

Alexis Laporte : Je pense que le métier de conseiller clientèle va évoluer radicalement vers des fonctions plus complexes, et que la structuration habituelle en équipe d’un manager pour une vingtaine de conseillers disparaîtra au profit d’équipes plus petites et plus hétérogènes.

En outre, la fonction de support client devrait rester au sein de l’entreprise, voire être déléguée à des prestataires spécialisés, mais l’externalisation massive à des plateformes offshore devrait également disparaître à terme.

Les conseillers eux-mêmes changeront donc de métier pour devenir des experts et des représentants du produit et de l’entreprise, avec pour mission de résoudre les difficultés rencontrées par les clients, tout en communiquant aux équipes produit, vente et aux opérations, les changements à mettre en oeuvre pour résoudre définitivement certains problèmes.

Pour aider les clients, ces conseillers auront des droits plus importants qu’à l’heure actuelle. Tout en respectant dans l’ensemble les procédures de l’entreprise, ils auront plus de liberté dans leur application.
Ces conseillers seront probablement associés à des segments de clients (par langue, par produit acheté, par typologie, etc.). Ils géreront l’ensemble du flux des demandes, en organisant ce qui doit être auto-répondu de ce qui doit être traité par un humain.
Ils pourront aussi veiller à leurs KPI et même faire évoluer les procédures afin d’atteindre un nouvel objectif de ré-achat, de satisfaction, de renouvellement, etc.

Dans l’ensemble, le métier sera plus exigeant mais plus agréable.

Et cela traduit d’ailleurs bien la volonté actuelle de nombreux conseillers d’avoir un rôle important pour l’entreprise tout en ayant une responsabilité accrue.

Il s’agit donc d’améliorer l’efficacité des conseillers ?

Alexis Laporte : Les outil d’intelligence artificielle permettent de fluidifier les traitements des demandes clients provenants de tous canaux (emails, chat, téléphone, réseaux sociaux…) afin de faciliter le travail des conseillers du service client au quotidien.

Le principe est de définir :

  • les messages les plus longs à traiter et les réponses répétitives
  • les manques des outils existants avec les personnalisations des réponses nécessaires...

L’objectif est d’intégrer ensuite les modules d’Intelligence Artificielle dans les outils existants via un système de web services.
La mise en place de ces modules permet d’apporter des gains rapides, en particulier dans l’eCommerce, le secteur bancaire… Comme l’explique Sandrine, du Service Client de BeautePrivee.fr : "L’outil permet à mes équipes de consacrer deux fois plus de temps pour le conseil et l’expertise produit auprès de mes clients."

Pour obtenir plus d’informations et une présentation, contactez-nous !

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