5 tendances de l’automatisation des centres de contact alimentés par l’IA pour 2024

Seulement 27,3% des entreprises utilisent la technologie pour leurs activités liées à la clientèle, et 47,2% prévoient de le faire cette année, selon l’étude Metrigy, Customer Experience Optimization:2023-24.

 

De nombreux outils sur lesquels ces centres s’appuient (y compris les bases de connaissances et les assistants des agents) intègrent la technologie, ce qui suggère que de nombreux centres utilisent déjà l’IA sans s’en rendre compte.

 

L’automatisation existe depuis un certain temps déjà, sans que beaucoup d’entre nous s’en rendent compte. Grâce à certaines avancées technologiques et d’interface, elle est de plus en plus sous les feux de la rampe cette année. Pour vous aider à comprendre les mises à jour, les plus importantes, nous avons rassemblé les principales tendances en matière d’automatisation qui auront un impact sur les centres de contact.

 

Dans cet article, vous découvrirez cinq des tendances les plus récentes en matière d’automatisation des centres de contact et le rôle considérable que l’IA y joue déjà.

Votre centre de contact est la plaque tournante de toutes les interactions avec les clients sur différents canaux. Si ces centres comprennent les centres d’appels, ils couvrent également les interactions par email, par réseaux sociaux et par chat.

 

L’automatisation des centres de contact fait appel à la technologie pour prendre en charge certaines tâches répétitives des employés. Par exemple, l’affectation d’agents à des cas d’assistance ou l’obtention d’un retour d’information de la part des clients.

 

Ce logiciel peut aussi aider les centres de contact disposant d’équipes réduites à rencontrer les clients là où ils se trouvent.

 

Aujourd’hui, les consommateurs utilisent environ neuf canaux de communication différents pour contacter les entreprises. Et 93% des clients dépenseront plus avec les marques disponibles sur leur canal préféré.

 

Mais il n’est pas toujours possible, avec une petite équipe, de répondre aux besoins des clients là où ils se trouvent et quand ils le souhaitent.

 

C’est pourquoi la technologie d’automatisation des centres de contact fait appel à des logiciels et à des outils alimentés par l’IA pour accélérer les tâches fastidieuses et améliorer l’expérience client simultanément.

 

Il est important de noter ici que les termes “automatisation” et “IA” sont utilisés de manière interchangeable, mais qu’ils sont différents. L’un permet aux logiciels de suivre des règles prédéfinies, tandis que l’autre les aide à penser comme des humains.

Avant de plonger dans nos cinq tendances en matière d’automatisation des centres de contact, il est important de noter que l’IA est au cœur de l’actualité.

 

Cette année, on a l’impression d’entendre constamment parler d’IA et d’outils tels que ChatGPT. Mais si la couverture médiatique est nouvelle, la technologie l’est moins.

Source : Time

 

 

À la base, l’IA existe depuis un certain temps (construction de voitures, par exemple), mais la technologie est récemment devenue plus avancée et plus largement disponible. Le Time la qualifie de “percée technologique la plus importante depuis les réseaux sociaux”.

 

L’IA est désormais beaucoup plus accessible, ce qui permet à un plus grand nombre de personnes d’innover et de faire preuve de créativité avec cette technologie, d’où l’engouement qu’elle suscite.

 

L’automatisation et l’IA fonctionnent ensemble et coexistent sur un spectre allant de l’exécution de tâches répétitives basées sur des données à la prédiction des besoins des clients avant même qu’ils ne sachent ce qu’ils sont.

 

Chacune des tendances ci-dessous utilise ces deux formes de technologie de multiples façons :

 

• Traitement du langage naturel (NLP). Une application de l’apprentissage automatique qui permet aux logiciels de comprendre et d’utiliser le langage humain écrit et parlé. Par exemple, l’interface de dialogue interactive de ChatGPT utilise le NLP pour interpréter et répondre avec précision à des requêtes complexes.
• L’automatisation des processus robotiques (RPA). Lorsque l’IA automatise les processus répétitifs d’un centre de contact, comme la collecte de données ou le remboursement d’une commande, il s’agit d’une RPA en action.

 

À partir de ces processus, voici quelques cas d’utilisation de l’IA et de l’automatisation dans les centres de contact :

 

• Classification automatique des tickets. L’IA peut instantanément classer les demandes d’assistance en fonction du sujet, de l’urgence, de la langue et du sentiment.
• De meilleures prises de notes. L’assistance des agents alimentée par l’IA (par exemple, les indications à l’écran) augmentera la productivité de 25% aux États-Unis d’ici à 2040.
• Mettre en relation les clients avec les bons agents. L’IA peut analyser les données et détecter des modèles, puis appliquer les connaissances acquises pour mettre en relation les clients avec l’agent le mieux adapté.
• Suivi de chaque interaction. Les équipes humaines ne peuvent suivre que de faibles pourcentages d’appels pour la gestion de la qualité. L’IA peut suivre 100 % d’entre eux en temps réel.
• Des prévisions plus précises. Grâce aux prévisions de l’IA, le volume d’appels est moins susceptible de submerger les agents, tandis que les clients bénéficient des temps d’attente plus courts.

 

Vous utilisez peut-être déjà certaines d’entre elles, mais il existe d’autres façons dont l’automatisation alimentée par l’IA a un impact positif sur l’engagement des agents et des clients dans les centres de contact.

Une approche omnicanale de l’assistance client n’est plus un “nice to have”. Depuis la pandémie, 90% des responsables du service client affirment que les attentes des clients ont atteint un niveau record.

 

Selon McKinsey, “les clients veulent une expérience omnicanale personnalisée et permanente”. Pour y parvenir, vous avez besoin de workflows alimentés par l’IA pour optimiser les opérations de votre centre de contact omnicanal.

 

Il peut y avoir trois types d’applications basées sur le cloud :

1. Contact center as a service (CCaaS). Mise en relation des clients avec les agents d’assistance et de vente.
2. Unified communications as a service (UCaaS). Mise en relation des membres d’une équipe au sein d’une organisation.
3. Experience communications as a service (XCaaS). Associer l’expérience de l’employé et du client en éliminant les silos.

 

Ces types de logiciels de centre de contact permettent aux agents d’assistance de communiquer avec les clients par l’intermédiaire d’une plateforme cloud unique. Voici en quoi ils diffèrent des centres de contact On-Premises :

Cela permet également de simplifier la collaboration entre les employés et de rendre possible des stratégies telles que l’intelligent swarming.

 

Lorsque les attentes augmentent, les problèmes des clients deviennent plus complexes. L’Intelligent swarming améliore le modèle traditionnel d’assistance à plusieurs niveaux et permet à différents services de partager leurs connaissances avec les équipes d’assistance, sans qu’elles aient à faire remonter le dossier.

 

86% des gens s’attendent à ce que les conversations avec les agents se déroulent de manière transparente entre les canaux d’assistance, y compris les appels, les messages sur les réseaux sociaux, les emails et le chat en direct. L’utilisation du logiciel XCaaS ou du swarming permet au client de ne pas avoir à répéter son problème plusieurs fois.

 

Grâce à la méthode d’intelligent swarming et à Slack, l’équipe d’assistance de Salesforce a pu traiter les dossiers 26% plus rapidement. Voici ce que cela donne en pratique :

Source : Slack

 

Alors que les membres de l’équipe collaboraient en interne, le client avait l’impression d’assister à une conversation homogène avec un seul agent.

 

La combinaison de cette méthode avec une recherche alimentée par l’IA peut également aider les agents à trouver rapidement les meilleures ressources pour résoudre le problème.

 

Lorsqu’un agent ouvre une conversation, il doit pouvoir consulter l’historique complet à partir de n’importe quel canal et trouver rapidement les informations importantes dans le journal de discussion.

 

Les centres de contact omnicanaux qui utilisent des solutions d’automatisation (telles que les conversations synchronisées automatiquement) peuvent contribuer à faire de ce projet une réalité.

71% des consommateurs attendent désormais des entreprises qu’elles proposent des interactions personnalisées et 76% se sentent frustrés lorsque ce n’est pas le cas. Cependant, l’utilisation d’une segmentation basique pour générer le prénom d’un client à l’aide d’une balise méta (par exemple, %FIRSTNAME%) n’est plus impressionnante, les clients l’attendent.

 

L’hyperpersonnalisation exploite la puissance de l’IA pour tirer le meilleur parti des données afin d’améliorer l’expérience client.

 

L’hyperpersonnalisation dans les centres de contact peut prendre de nombreuses formes. Par exemple, les bots peuvent suivre les conversations en temps réel avec les clients et envoyer à vos agents des messages basés sur l’expérience unique du client ou sur ses besoins émotionnels.

 

Environ 76% des dirigeants souhaitent enrichir leurs dossiers sur les clients en misant sur l’intégration automatique des données. Mais cela n’est possible que si les différents services collectent et partagent les données.

 

Pour y parvenir et créer des expériences réellement personnalisées que vos clients apprécient, vous devez centraliser vos données clients.

 

Cela signifie qu’il faut utiliser un logiciel de CRM (Customer Relationship Management – logiciel de gestion de la relation client) en temps réel ou une CDP (Customer Data Platforms – plateforme de données client) pour intégrer des canaux tels que l’email, les réseaux sociaux et le chat en direct.

 

Les deux technologies peuvent même se combiner. Voici comment se comparent un CRM et une CDP :

Source : Phase2

 

Une fois que vous disposerez d’une base de données riche pour chacun de vos clients, il vous sera beaucoup plus facile de personnaliser leur expérience et d’expérimenter d’autres stratégies.

 

Le rapport CX Trends 2023 de Zendesk suggère : “L’intelligence artificielle reste encore sous-utilisée dans ce domaine, alors qu’elle est pourtant une alliée de choix pour prédire le sentiment des clients, bien comprendre leurs intentions et s’adapter à leur état émotionnel.”

 

L’analyse des sentiments utilise la technologie pour identifier et catégoriser les opinions exprimées dans un texte afin de déterminer l’attitude et les sentiments de l’auteur dans différentes sections.

 

Voici comment les spécialistes de l’analyse des sentiments Lexalytics utilisent ce type de technologie pour filtrer le langage en fonction des émotions positives, négatives et neutres :

Source : Lexalytics

 

Les enregistrements audios et vocaux sont généralement transcrits, puis soumis au même système.

 

Toutefois, d’autres formes d’IA peuvent surveiller les appels afin de détecter les hausses de ton ou les cas où les agents et les clients parlent en même temps.

 

Le fournisseur d’assurance maladie Humana utilise cette technologie depuis des années pour envoyer à l’agent des alertes en temps réel afin qu’il ajuste ses tactiques.

 

Le suivi de l’humeur, des désirs et des besoins des clients peut vous aider à répondre à ces opinions, à ajuster votre réponse et à améliorer la satisfaction des clients sur le moment.

 

Vous pouvez également utiliser des analyses alimentées par l’IA pour prédire les résultats futurs et favoriser la personnalisation.

 

L’analyse prédictive utilise les données existantes pour prédire les résultats futurs. Vous pouvez les utiliser en parallèle avec l’apprentissage automatique pour créer des offres hyperpersonnalisées.

 

L’IA prescriptive tente de prédire ce que les clients veulent avant qu’ils ne le sachent eux-mêmes. Plutôt que d’analyser une interaction une fois qu’elle est terminée, l’IA peut analyser une conversation en temps réel et permettre aux agents de réagir en fonction des sentiments.

 

Grâce au traitement du langage naturel, un assistant virtuel peut même formuler des recommandations exploitables pour l’agent.

 

Par exemple, voici comment la plateforme d’IA conversationnelle Cognigy combine le sentiment avec les données CRM pour recommander des offres clients sur mesure aux agents humains :

Source : Cognigy

 

L’IA vous permet également de détecter les schémas comportementaux des clients et d’utiliser ces informations pour :

• Obtenir des conseils en temps réel sur l’action ou la réponse la plus appropriée
• Proposer des remises au moment opportun lorsqu’un client hésite
• Faire de la vente incitative et de la vente croisée de produits ou de services lorsque les clients s’y prêtent
• Transmettre rapidement les clients mécontents à la bonne équipe avant qu’ils ne se désintéressent de l’entreprise

 

Quelle que soit la manière dont vous choisissez d’utiliser le logiciel sélectionné, le succès de vos efforts de personnalisation dépend de la qualité des données que vous lui fournissez. Faites le nécessaire pour vous assurer que toutes les données sont exactes et complètes dès le départ, afin que l’IA soit vraiment utile.

Selon Zendesk, 72% des clients veulent un service immédiat. (Votre temps de traitement moyen est un bon indicateur pour savoir si vous répondez ou non à cette demande).

 

Au niveau de base, il peut s’agir d’une page de questions fréquemment posées (FAQ). Toutefois, des options de self-service plus détaillées, telles que des bases de connaissances, peuvent permettre aux clients de mieux gérer leur propre assistance grâce à des réponses approfondies.

 

En plus d’orienter le parcours du client, il contribue à améliorer la productivité des agents, car les clients ne leur demandent pas d’informations déjà disponibles.

 

Par exemple, l’équipe de ServiceNow a collaboré pour créer plus de 10 000 nouveaux articles dans la base de connaissances. Accessibles à la fois aux clients et aux agents, ces articles ont permis à ces derniers de résoudre des cas 52% plus rapidement.

Source : ServiceNow

 

Si les bases de connaissances peuvent être extrêmement utiles, elles peuvent ne pas convenir à des produits ou services plus complexes. Dans ce cas, vous pouvez également proposer une assistance vidéo dans le cadre de votre assistance en libre-service.

 

Environ 96% des gens ont déjà regardé une vidéo explicative pour en savoir plus sur un produit ou un service. Mais qu’en est-il des problèmes plus complexes qui nécessitent une intervention humaine ?

 

Au lieu d’envoyer un technicien, Apizee vous permet d’envoyer une invitation en un clic par email ou par SMS pour aider les clients à obtenir des conseils en face à face. C’est une autre façon de créer des expériences hyperpersonnalisées.

 

Lorsque le bailleur social Habitat Audois a commencé à mettre en place ce type d’assistance vidéo, de nombreux locataires ont pu diagnostiquer et résoudre eux-mêmes les problèmes techniques et réduire les temps d’attente de 90%.

Un chatbot alimenté par l’IA offre une assistance qui se situe entre les bases de connaissances et l’assistance vidéo.

 

D’ici à 2026, Gartner prévoit que la technologie automatisera une interaction sur dix avec les agents. Toutefois, il ne faut pas que cela ressemble à une série d’interactions décousues.

 

Lorsque vous discutez avec des amis, il s’agit d’un échange réciproque. Vous attendez d’eux qu’ils se souviennent de vos discussions antérieures et qu’ils tiennent compte de ces informations lorsqu’ils vous donnent des conseils.

 

Les gens s’attendent à ce que les conversations avec les entreprises présentent les mêmes caractéristiques. C’est pourquoi une approche omnicanale et personnalisée fonctionne si bien.

 

Le support conversationnel est fluide, naturel et donne aux clients le contrôle de l’échange.

 

Lorsque les clients vous contactent, ils ne pensent pas au canal sur lequel ils vous contactent ou à la personne qui va résoudre leur problème. Tout ce qui les intéresse, c’est d’avoir une conversation qui permette de résoudre le problème.

 

D’ici à 2026, Gartner prévoit que l’IA conversationnelle au sein des centres de contact réduira également les coûts de main-d’œuvre des agents de 80 milliards de dollars.

 

Voici Cora, l’assistante numérique de NatWest, en action :

Source : NatWest

 

“Elle” peut vous aider à modifier vos coordonnées, à gérer votre prêt hypothécaire et à signaler la perte de vos cartes.

 

Au cours des cinq prochaines années, la banque prévoit de transformer le chatbot en “un assistant virtuel complet et un assistant personnel” qui fournit des informations proactives et des recommandations personnalisées.

 

En donnant à ces agents virtuels l’accès à la base de connaissances de votre entreprise, le logiciel pourra également répondre plus rapidement et plus précisément qu’il ne le pourrait sans cela.

 

Les deux parties y gagnent en rapidité et en commodité. Cependant, il devrait toujours y avoir une possibilité d’intervention humaine pour les problèmes plus complexes.

 

Il est par ailleurs important d’être conscient des risques liés à tout type d’apprentissage automatique. Les spécialistes de la sécurité des données Cyberhaven ont récemment découvert que 11% des données que les employés collent dans ChatGPT sont confidentielles.

 

Par exemple, des personnes ont demandé au logiciel de résumer ou d’analyser des pages de dossiers médicaux de patients et des stratégies secrètes d’entreprises.

 

L’un des avocats d’Amazon a même dû mettre en garde les employés contre le partage de ce type de données avec le logiciel : “nous ne voudrions pas que les résultats de [ChatGPT] incluent ou ressemblent à nos informations confidentielles (et j’ai déjà vu des cas où ses résultats correspondaient étroitement à des documents existants)”.

 

Pour éviter que votre personnel ne partage ce type d’informations, il est judicieux de créer des directives et des politiques autour de l’automatisation, en particulier si vous utilisez ChatGPT pour le service client. De cette façon, toute votre équipe est sur la même longueur d’onde et le risque est minime.

 

Bien que la quantité de données auxquelles les chatbots aient accès suscite des inquiétudes, les grandes entreprises mettent en place des processus pour protéger les utilisateurs. Par exemple, Microsoft protège la vie privée grâce au cryptage et “ne stocke et ne conserve les informations que le temps nécessaire”. Il permet également aux utilisateurs de contrôler leurs données de recherche grâce au tableau de bord de confidentialité de l’entreprise.

 

Veillez à utiliser des solutions sécurisées pour garantir la sécurité de vos données et celles de vos clients. Leexi est une solution d’IA qui perd de gagner en productivité dans tous vos meetings. Cet assistant virtuel fait des transcriptions et des résumés personnalisés et rapides. Multilingue et certifié ISO 27001 et RGPD, Leexi assure un onboarding en quelques minutes et propose de nombreuses interactions pour améliorer la productivité professionnelle. Leexi se positionne sur la sécurité, avec sa certification ISO 27001, la transcription et LLM en Europe, ou des fonctionnalités sur les droits d’accès granulaires des utilisateurs ou encore la sauvegarde granulaire dans le temps et le type de data.

Le serveur vocal interactif (SVI) est un système téléphonique automatisé doté de capacités d’acheminement des appels.

 

Cette technologie permet de gérer les appels entrants en recueillant des informations sur la demande du client à l’aide de mots déclencheurs préprogrammés, puis en les transférant à l’équipe appropriée.

 

Cette automatisation profite aux deux parties. Elle réduit la charge de travail de base et répétitive des agents du centre d’appels, tandis que les clients ont l’impression que les employés prennent leurs problèmes en considération.

 

Le SVI visuel est une amélioration de cette technologie. Cette solution de centre de contact en libre-service transforme les appels des clients en parcours visuels interactifs.

 

Voici à quoi ressemble un SVI visuel utilisant Intelligent Contact Hub DialOnce :

Source : DialOnce

 

Au lieu d’écouter plusieurs messages préenregistrés, les clients reçoivent un lien par SMS vers une application sans téléchargement, qui les aide à résoudre leur problème.

 

En plus de réduire le nombre d’appels téléphoniques “de faible valeur” aux agents, il réduit les files d’attente et les temps d’attente pour les personnes ayant des problèmes plus complexes.

 

Cette technologie de centre de contact automatisé peut accroître la rentabilité en traitant les problèmes répétitifs qui prennent du temps. Elle permet également d’envoyer des enquêtes de suivi pour recueillir les commentaires des clients.

 

L’utilisation de ces systèmes SVI pour acheminer votre flux d’appels n’est pas une nouvelle tendance dans les centres d’appels. Cependant, le SVI intelligent (ou SVI conversationnel) l’est.

 

Auparavant, le robot programmé bloquait sur des mots supplémentaires ou des requêtes peu claires. Cependant, l’IA a permis à la technologie de reconnaître et de comprendre plus facilement la parole normale.

 

Au lieu d’utiliser des phrases courtes ou de presser des chiffres sur un clavier pour naviguer dans les menus, les clients peuvent utiliser des phrases complètes et des schémas vocaux normaux.

 

Ce logiciel recueille et analyse ensuite des données à l’aide du traitement du langage naturel lorsqu’il répond et pose des questions. Il personnalise aussi progressivement les options proposées au client en fonction de ses besoins antérieurs.

 

Voici les composantes du SVI conversationnel et son fonctionnement :

Source : GetVoIP

 

Bien qu’il puisse encore acheminer les appels vers des agents humains, son objectif premier est d’éliminer ce besoin.

 

Comparé au SVI standard, le SVI intelligent présente beaucoup plus d’avantages. Voici comment :

SVI Standard	SVI Intelligent
L'assistance dépend de l'emploi du temps des agents	Fournit une assistance en temps réel 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7
S'appuie sur des mots et des phrases déclencheurs préprogrammés	Les clients peuvent demander de l'aide de différentes manières et dans différentes langues
La mise à jour des réponses est un processus manuel qui demande beaucoup de travail	Stocke et apprend automatiquement à partir des données pour personnaliser l'expérience de chaque client
Ne peut comprendre que les sujets que les humains ont programmés	Peut apporter une aide sur des sujets spécifiques

 

Ce type de routage intelligent plus avancé libère les agents pour qu’ils s’occupent de problèmes plus complexes et permet aux clients de se servir eux-mêmes grâce à une automatisation intelligente.

 

La Macif a modernisé sa relation client en mettant en place un serveur vocal interactif en langage naturel qui traite environ 1,2 million d’appels par mois avec un taux de compréhension supérieur à 95% sur plus de 200 intentions différentes. Le déploiement de ce serveur vocal fait partie du plan stratégique de la Macif visant à permettre aux utilisateurs de devenir de plus en plus autonomes dans la résolution de certaines de leurs demandes. Grâce à cette solution, la Macif a également réussi à réduire le temps d’appel et à améliorer la précision du routage des appels vers la compétence appropriée.

Lorsque vous écoutez et mettez en œuvre les retours des clients, ces derniers réalisent que leur opinion compte. Par conséquent, ils se sentent plus impliqués dans votre entreprise et sont plus susceptibles de devenir des défenseurs de votre cause.

 

Un logiciel d’automatisation des commentaires clients peut faciliter la demande d’avis et la réponse à ces avis. Par exemple, vous pouvez envoyer automatiquement des réponses prédéfinies avec des réductions ou des liens de recommandation lorsque les clients déclenchent des événements (comme l’envoi d’un avis).

 

En plus de construire ces relations, le suivi du feedback sur un tableau de bord automatisé peut aider à révéler les niveaux de satisfaction des clients d’un seul coup d’œil. Les équipes chargées des produits et de la satisfaction des clients peuvent ainsi voir rapidement et facilement où il y a matière à amélioration.

 

Au lieu d’un processus manuel qui ne capture qu’un petit pourcentage de réponses, les outils d’IA peuvent collecter 100 % des données issues d’indicateurs de gestion de l’expérience client (CXM) tels que :

 

• Score de satisfaction client (CSAT). Mesure le degré de satisfaction à l’égard de votre produit ou service.
• Net Promoter Score (NPS). Indique la fidélité en demandant quelle est la probabilité que les clients recommandent votre marque à leurs proches et à leurs collègues.
• Satisfaction du service client. Il s’agit d’une enquête sur la facilité d’une interaction spécifique.
• Customer effort score (CES). Détermine la facilité d’utilisation de votre produit ou service.

 

Le CSAT standard mesure l’expérience client sur la base d’une simple question d’enquête : “Comment évaluez-vous votre expérience avec le service que vous avez reçu ?”

 

Les utilisateurs choisissent ensuite une réponse allant de “très insatisfait” à “très satisfait” :

Ce système serait efficace si les taux de réponse aux enquêtes traditionnelles n’étaient pas de l’ordre de 5%.

 

C’est pourquoi des entreprises comme Dialpad, plateforme de communication cloud, utilisent désormais un CSAT alimenté par l’IA pour couvrir 100% des conversations.

 

La technologie utilise l’apprentissage approfondi pour détecter les sentiments dans les transcriptions d’appels entre les agents et les clients. Elle peut l’utiliser pour prédire les scores CSAT avec un taux de précision de 87%.

Source : Dialpad

 

Historiquement, les entreprises prenaient des décisions importantes en matière de satisfaction client en se basant sur les réponses d’un petit pourcentage de clients. Le CSAT alimenté par l’IA vous permet d’utiliser des informations en temps réel à partir de toutes les interactions pour améliorer l’expérience client.

 

Outre les commentaires des clients, vous pouvez utiliser ces outils automatisés pour suivre et comparer les performances des agents et optimiser les opérations de votre centre de contact.

 

Il permet aux employés de contrôler leurs propres performances et de se responsabiliser au lieu d’avoir des évaluations hebdomadaires ou mensuelles avec la direction.

 

Voici comment la surveillance des agents par TheLoops permet d’obtenir automatiquement des scores de performance :

Source : TheLoops

 

Une étude a révélé que l’assistance de l’IA a également augmenté la productivité des agents de 14%. Les travailleurs peu qualifiés ont enregistré les gains les plus importants, les outils les aidant à accomplir leur travail 35% plus rapidement.

 

La technologie est aussi bénéfique pour la formation des nouveaux agents des centres de contact (surtout compte tenu de l’essor du télétravail). La même étude a révélé que l’utilisation d’outils d’IA aidait les agents ayant deux mois d’expérience à être aussi performants que ceux ayant six mois d’expérience.

 

Vous pouvez par ailleurs utiliser l’apprentissage automatique de l’IA pour analyser la façon dont vos employés les plus performants gèrent les interactions avec les clients. Utilisez ensuite ces informations pour former le reste de vos agents et améliorer le niveau de jeu de chacun.

Bien qu’il ne faille pas confondre les rôles de l’IA et de l’automatisation, leurs relations continueront à se rapprocher et à s’intégrer au fur et à mesure de l’évolution des centres de contact.

 

Alors que l’automatisation prend en charge les tâches de routine pour aider les agents à être plus productifs, l’IA commence à aider les clients à avoir des conversations plus engageantes, personnalisées et satisfaisantes. Cependant, l’élément humain reste crucial pour garantir la fidélité des clients et maintenir la qualité globale.

 

Selon Michael Finnerman, la clé est de trouver un équilibre entre l’ouverture aux possibilités de l’IA et le maintien d’attentes réalistes quant à ce que la technologie peut accomplir avec succès. Il fait écho au sentiment d’Irwin Lazar selon lequel il est important de faire preuve de retenue à l’heure actuelle lorsqu’il s’agit “d’utiliser cette nouvelle technologie comme une aide, et non comme un remplacement, des compétences humaines réelles” dans les centres de contact.

 

Il est essentiel de se tenir au courant des tendances en matière d’automatisation des centres de contact, car la technologie évolue rapidement. Une fonctionnalité qui peut sembler un souhait aujourd’hui peut devenir une réalité dans quelques semaines ou quelques mois.

 

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