L’automatisation devient plus perspicace grâce à l’intelligence artificielle

Au sein des services clients, l’automatisation a pu être synonyme d’inefficacité, avec des transactions laborieuses et impersonnelles, génératrices d’erreurs et de retards. L'IA change la donne.

L'automatisation n'est pas toujours efficace. Pensez, par exemple, aux caisses en libre-service des supermarchés qui sèment la pagaille et aux échanges téléphoniques déshumanisés avec votre banque quand vous voulez régler une anomalie. Vous voici mis en attente et ballotté au gré d’options qui paraissent être sans fin. Dans ces cas-là, l’expérience du service client est diamétralement opposée aux promesses initiales faites par la technologie : rapidité et efficacité.

L’automatisation n’est pas à mettre de côté pour autant, il faut juste la rendre plus intelligente. Selon le Gartner, d’ici à 2020, 85% des relations clients seront gérées dans l’entreprise sans aucune interaction humaine.

Avec l’explosion de la technologie mobile, les consommateurs sont plus aguerris que jamais et exigent en conséquence des interactions automatisées de meilleure qualité. L’industrie s’est mise au diapason avec des capacités optimisées, source d’efficacité et d’une meilleure expérience client, comme l’illustre l’automatisation des processus robotiques dans le secteur bancaire.

Transformée par l’intelligence artificielle (AI) et le machine learning, l’automatisation fait désormais intrinsèquement partie de l’expérience client, plutôt que d’être vue comme le moyen de rentabiliser les coûts. Pour simplifier l’interface utilisateur grâce à la reconnaissance vocale et à l’émulation du langage humain, l’AI a su évoluer pour passer d’avatars rudimentaires à des chatbots dynamiques et multidimensionnels, avec une compréhension bien plus affinée du statut de consommateur, des objectifs et des attentes personnalisées des clients.

Maintenant que les chatbots sont intégrés à des applis comme Facebook Messenger, Kik, WhatsApp et Slack et qu’ils comprennent ce que les clients disent en temps réel, on y voit de plus en plus le vecteur d’une expérience intuitive et personnalisée idéale pour susciter l’intérêt des clients, adeptes du numérique, mais manquant de temps. Et grâce à des contenus plus pertinents et contextuels, leur influence en progression constante montre enfin qu’automatisation et personnalisation ne sont pas nécessairement incompatibles.

Face aux pressions subies par les entreprises pour des interactions plus transparentes et plus fluides avec les clients, les interfaces utilisant les chat prennent des proportions de plus en plus importantes et devraient concerner près de 40% des transactions dans les centres d’appels d’ici à 2020, si les prédictions se confirment.

L’évolution est encore plus évidente avec la nouvelle génération des systèmes d’automatisation des appels. Equipés de capacités cognitives plus sophistiquées, ces répondeurs vocaux interactifs savent détecter l’intention du client et utilisent le langage spontané pour rendre le dialogue plus authentique, ils peuvent même, dans certains cas, prédire les réponses et agir en conséquence.

Les entreprises adoptent aussi les bots de messagerie texte capables de traiter des questions courantes et d’apporter rapidement des réponses plutôt que d’attendre qu’un conseiller soit disponible. Elles y voient des gains d’efficacité et le moyen d’interagir plus naturellement. Il sera bientôt possible de communiquer par message texte avec sa banque pour demander un relevé bancaire par exemple.

L’AI peut donc augmenter les compétences et les capacités humaines, et cette combinaison entre opérateurs humains et bots automatisés devient le choix de prédilection des entreprises qui souhaitent conserver le contact humain et les compétences générales conjointement aux prouesses de la technologie.

Mais nous ne sommes plus très loin de voir des bots ultra fonctionnels doués de compétences générales également. La prochaine étape disruptive pour la communication d’entreprise sera celle de chatbots dotés d’intelligence émotionnelle qui pourront reconnaître l’état émotionnel d’un client et réagir de façon appropriée au fil de la conversation. Ce nouveau niveau d’interface rendra l’intervention humaine redondante dans certains cas, ou tout au moins obsolète à un niveau de la chaîne de service.

Le potentiel est tout simplement important, mais il dépend des volumes de données que l’entreprise peut collecter et exploiter et de l’utilisation qui en est faite.  Surtout, l’AI n’est pas infaillible. Au vu de la nature illimitée de bon nombre de systèmes, d’automatisation des processus robotiques, par exemple, il faut absolument des règles et une structure pour les encadrer. Il n’a jamais été aussi important de se doter d’outils et de solutions capables de lire les métadonnées et de visualiser le résultat des systèmes de machine learning pour interpréter les anomalies et créer des règles d’une façon accessible et simple à comprendre.