3 usages pour une IA au service de l’expérience client

Si l’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres, elle occupe déjà un rôle important dans l’amélioration de l’expérience client. Il ne s’agit plus de savoir comment elle imprègne l’expérience client mais plutôt à quel niveau.

Dans les faits, les applications pratiques de l’IA sont nombreuses et permettent aux entreprises de multiplier les interactions avec les clients et, in fine, d'améliorer l'expérience client dans son ensemble. Attention toutefois car, implémenter de l’IA car c’est la dernière technologie à la mode est inefficace, au contraire. C’est la raison pour laquelle les entreprises doivent se concentrer sur comment et pourquoi un outil d’IA peut optimiser une expérience client globale avant d’envisager sa mise en place et utilisation. 

Selon une étude Zendesk, 72% des clients de la génération Z recherchent leurs informations en ligne avant de contacter le service client d’une marque. Ce chiffre prouve que les jeunes clients préfèrent s’auto-assister que de contacter un agent d’assistance ou un chatbot. Néanmoins, pour certains consommateurs, très peu adeptes de technologie, ce processus peut très vite être devenir pénible, les obligeant parfois à rechercher les informations désirées dans des forums ou en lisant des articles pas mis à jour.

Heureusement, les récentes innovations dans l’IA peuvent simplifier la vie des clients afin de s’assurer qu’ils reçoivent les bonnes informations pour résoudre leur problème. Grâce au natural-language processing (NLP), les bots pourront, par exemple, identifier quels articles d’aide répondront au mieux aux besoins des clients et le leur recommander.

La personnalisation fait partie intégrante de l’expérience client et les entreprises cherchent des manières d’individualiser toutes les étapes du parcours de leurs clients. Toutefois, on constate une frustration des consommateurs qui doivent longtemps fouiller pour trouver un contenu d’assistance utile. L’IA peut aider à la création et l’actualisation de contenus adaptés à une clientèle spécifique. L’IA peut repérer les expressions et mots courants en lien avec des problèmes spécifiques des tickets d’assistance et, in fine, faire des recommandations d’optimisation de contenu. 

Par exemple, si les clients envoient une demande avec le sujet "changement de mot de passe", l’IA recommandera les modifications éditoriales appropriées de l’article afin que les équipes d’assistance puissent le faire. L’article peut être modifié pour refléter la façon dont les clients expriment leur problème et pour que le contenu soit plus facile à trouver et à comprendre, et pertinent. Les articles d’aide permettent également d’identifier la manière dont les consommateurs recherchent de l’aide en s’assurant que le contenu soit adapté à leur manière de recherche.

On assiste à une explosion des volumes de données partagées que peuvent désormais exploiter les algorithmes de machine learning. "Quel est le chemin le plus rapide pour rentrer chez moi ce soir ?"… En agrégeant les nombreux trajets effectués par les personnes qui empruntent un itinéraire semblable, l’IA peut désormais faire des recommandations en temps réel. Ou en analysant les données enregistrées à partir des interactions d’assistance ou en étudiant les délais des tickets d’assistance précédents, un outil d’IA pourrait prévoir si une assistance en cours débouchera sur une expérience client positive ou négative.

Néanmoins, ce type d’application de l’IA ne remplace pas les agents, mais vient au contraire les aider dans leurs efforts pour fournir des expériences client de meilleur qualité.

En automatisant certaines tâches, l’entreprise peut ainsi consacrer plus de temps à l’innovation de l’expérience client et libérer celui des agents et des équipes. L’intelligence artificielle leur permet ainsi d’améliorer les expériences de leurs clients de façons qui étaient impossibles auparavant.