Fedex, Direct Energie et L'Occitane ont mis de l'IA dans leur relation client
Pour Gartner, l'affaire est entendue. Selon le cabinet d'études, 25% des opérations de service-client passeront par des assistants virtuels d'ici 2020, contre moins de 2% en 2017. L'intelligence artificielle a, de fait, beaucoup à apporter au support client. Disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, un chatbot complète la couverture horaire des canaux de contacts traditionnels que sont le centre d'appels, le courriel ou le live chat.
Relié à une base de connaissances, un assistant virtuel peut assurer un support de premier niveau sachant qu'une majorité des requêtes adressées à un helpdesk sont récurrentes. Par un dialogue en langage naturel, le bot procède à la résolution du problème selon des scenarii prédéfinis sans que le client n'ait à se plonger dans le FAQ ou les forums de discussions. Quand il atteint ses limites, le bot "escalade" et passe la main à un humain. Le client n'a pas à rappeler la nature de son problème, la messagerie instantanée utilisée par le bot (Facebook Messenger, WhatsApp, Skype…) ayant conservé l'historique des échanges.
Un chatbot peut aussi "simplement" servir de canal standard de relation client. Par analyse de mots clés ("abonnement expiré" ou "problème de facture", par exemple), il trie les demandes en fonction de leur nature et oriente l'utilisateur vers le conseiller à la fois disponible et compétent. Enfin, un agent virtuel a pour avantage de pouvoir passer aisément à l'échelle. A la différence d'un centre de contacts limité par son nombre de positions, il peut potentiellement répondre à un nombre illimité d'utilisateurs.
Nina répond aux clients de FedEx
Au chapitre des retours d'expérience, FedEx répond à un cas d'usage classique. Le spécialiste de la livraison de colis a déployé un chatbot sur l'ensemble de ses sites (couvrant 27 pays et 13 langues). Il ne se limite pas à tracer un colis comme l'a fait la première génération d'outils. La boite de dialogue débute par une question ouverte ("comment puis-je vous aider ?"), avec ensuite une centaine de motifs d'interrogation possibles (couvrant modes de livraison, tarification, conditions de retour...).
Sous le capot se niche Nina (pour Nuance Interactive Natural Assistant) : l'assistant virtuel de Nuance. Une technologie conçue pour tendre vers un taux de réponses de 80%. Pour les 20% restants, Nina passe la main à un conseiller. Grâce à ce dispositif, FedEx a pu réduire le nombre d'appels entrants de 49%.
Pour Joël Drakes, responsable avant-vente France de Nuance Communications, l'agent virtuel doit être considéré "comme un membre à part entière du service client, accédant aux mêmes outils et aux mêmes informations qu'un conseiller". Il doit être également, selon lui, en capacité de réaliser une transaction. "En fonction de la stratégie de l'entreprise, son rôle peut aller de la qualification des demandes jusqu'à leur traitement intégral, en toute autonomie", indique l'expert.
Autre client de Nuance, Direct Energie utilise l'intelligence artificielle de l'éditeur pour retranscrire les conversations téléphoniques des centres d'appels. L'analyse sémantique permet ensuite d'extraire des informations pertinentes qui iront alimenter des indicateurs de qualité (tel le taux de résolution au premier contact). Le système fonctionne par détection de mots-clés : "résiliation", "pas satisfait", un nom de produit. Ce traitement présente deux utilités pour l'équipe qualité de Direct Energie : mesurer de façon plus pertinente le niveau de satisfaction client d'une part, obtenir des indicateurs utiles pour améliorer l'efficacité des réponses fournies d'autre part. En fonction des résultats remontés, l'énergéticien peut mener des actions de coaching pour, par exemple, améliorer la phase d'accueil du client.
Pour optimiser ses processus qualité, Direct Energie travaillait jusqu'alors via l'écoute manuelle de 1 à 2% des conversations enregistrées. Le nombre de conversations traitées va pouvoir être de 5 à 10 fois supérieures. Le taux de transcriptions correctes avoisine déjà 80%. Un niveau qui pourrait encore grimper une fois le modèle d'analyse entrainé selon les principes du machine learning.
Des taux de résolution de 90%
Comme Direct Energie, L'Occitane fait appel aux mécanismes de l'IA, et en particulier au traitement automatique du langage (TAL), dans le cadre de son CRM, mais à des fins un peu différentes. En 2012, l'enseigne de vente de cosmétiques a équipé son service client international de la solution d'Eptica pour gérer l'ensemble de ses canaux de contacts : e-mail, réseaux sociaux, chat… La brique IA lui permet de trier automatiquement les conversations en fonction du contenu mais aussi du ton des messages, puis de prioriser les demandes.
Pour Anne-Sophie Pouyau, responsable du service client Europe et international du groupe français, l'outil a permis d'obtenir "une vraie connaissance et compréhension des clients et de leur psychologie". L'Occitane peut partager les verbatims de ses clients en interne afin de mieux comprendre leurs attentes et améliorer l'expérience de son CRM.
L'intelligence artificielle peut apporter des bénéfices moins connus
L'intelligence artificielle peut apporter des bénéfices moins connus. Le chatbot déployé par FaCylities Multi-Services (FMS) en est un bon exemple. FMS est une entreprise adaptée, employant plus de 80% de personnes en situation handicap. Sa vocation est d'accompagner ces personnes dans la voie de la professionnalisation et de l'autonomie par le travail. Elle assure notamment le support de la supply chain d'un grand groupe français. Dans le cadre de cette mission, ses employés ont accès à une grande masse d'informations techniques. Au regard du volume de demandes de support (800 000 tickets par an), il devenait impossible de les traiter dans un délai convenable (le temps de prise en charge allant jusqu'à deux jours).
Un chatbot mis en place par Synapse Développement a permis d'automatiser les traitements à l'aide de procédures de résolution de problèmes et via des requêtes pas mots-clés. Pour Jean-Baptiste Fresquet, business manager chez FMS, l'outil a montré deux autres utilités. "Il participe à la montée en compétences des nouveaux arrivants. Il vient aussi en aide aux personnes souffrant de dyslexie. Grâce à l'analyse sémantique, le chatbot reconnaît le mot saisi et mal orthographié et suggère une proposition", explique le responsable.
A la différence d'autres projets d'intelligence artificielle qu'il a pu connaître, Jean-Baptiste Fresquet a apprécié la rapidité du déploiement qui n'a duré que 9 jours. "Pas besoin de tout paramétrer, les arbres de décisions sont créés automatiquement à partir des procédures décrites", explique-t-il. Le taux de résolution est, lui, passé de moins de 80% à plus de 90%.