Selon Gartner, environ 70 % des interactions avec le service client cette année se feront via des outils automatisés. C’est en hausse par rapport à seulement 15 % il y a seulement trois ans.
Les chatbots et autres outils de service client automatisés, comme la réponse vocale interactive (IVR), promettent d’aider les équipes de service aux ressources limitées à faire plus avec moins. Les économies potentielles sont également convaincantes. Les chatbots pourraient aider les secteurs de la vente au détail, de la banque et de la santé à économiser jusqu’à 11 milliards de dollars d’ici 2023, selon une estimation récente.
Pour les clients, cependant, la proposition de valeur est plus nuancée. Qualtrics a récemment découvert que, bien que les clients soient à l’aise avec les chatbots pour des demandes simples, ils souhaitent pouvoir parler aux humains en cas de besoin.
Un chatbot est souvent le premier outil utilisé par les clients pour demander de l’aide et, par conséquent, il doit fonctionner de manière transparente pour laisser une première impression positive. Alors que les organisations approfondissent leurs investissements dans l’automatisation, elles doivent se concentrer sur la satisfaction de chaque type de besoin client, en tirant parti des outils virtuels pour améliorer à la fois l’expérience de l’agent et celle du client.
Construire un meilleur chatbot
Pour les clients, les chatbots peuvent promettre rapidité et commodité. Plutôt que de contacter le service client pendant les heures ouvrables (et probablement d’être mis en attente), les clients peuvent obtenir de l’aide aux moments qui leur conviennent le mieux.
Les chatbots, cependant, ne sont pas la solution parfaite pour chaque type de demande. L’un des principaux scénarios dans lesquels les clients peuvent être frustrés par les chatbots est lorsqu’un problème est trop complexe pour être résolu par le bot et que le chatbot ne parvient pas à passer rapidement à un agent humain.
Les innovateurs s’efforcent d’améliorer les chatbots grâce à une combinaison de compréhension du langage naturel (NLU) et d’apprentissage automatique. La NLU peut aider les chatbots à mieux identifier l’intention des utilisateurs et à comprendre les demandes des clients, tandis que l’apprentissage automatique peut aider les chatbots à apprendre des interactions passées avec les clients et à devenir plus intelligents au fil du temps.
Au fur et à mesure que les chatbots s’améliorent et continuent de jouer un rôle plus central dans les opérations de service client, des agents de service humain seront toujours nécessaires pour certaines tâches et pour certains clients. Les mêmes technologies qui améliorent les chatbots peuvent également être utilisées pour aider les organisations à affiner le processus de détermination des tâches nécessitant la nuance d’un agent, des tâches pouvant être traitées par des machines et des tâches nécessitant les efforts combinés des deux.
Relier les points entre l’homme et la machine
Tout comme nous pouvons améliorer l’intelligence sous-jacente des chatbots, nous pouvons également améliorer leur transfert avec des agents de soutien humains. Par exemple, il est courant que les clients soient confrontés à des situations dans lesquelles on leur demande de fournir les mêmes détails deux fois : une fois à un chatbot, et une autre fois à un agent d’assistance lorsque leur demande est transmise. C’est inefficace et frustrant pour les clients, et franchement inutile.
Les flux de travail alimentés par l’IA qui automatisent le processus de partage des informations pertinentes sur les clients et les cas sont essentiels pour garantir des expériences client fluides et efficaces. À mesure que les chatbots deviennent plus intelligents, les agents en direct peuvent s’appuyer sur eux pour jongler avec plusieurs conversations à la fois. Ils peuvent transférer le contrôle au chatbot alimenté par l’IA lorsqu’un problème est mieux résolu via le libre-service, comme lorsqu’un client doit prendre rendez-vous ou modifier son mode de paiement, ce qui accélère les délais de résolution et minimise la charge des agents en direct. Si le service client est véritablement interconnecté, il offre également de nouvelles opportunités de libre-service, et les équipes peuvent intégrer davantage d’actions dans une interface utilisateur de chatbot, augmentant ainsi le potentiel de résolutions au premier contact.
L’expérience client ne se termine pas lorsqu’un client ferme la fenêtre de chat. Il se termine lorsque leur question ou problème est résolu. Ainsi, s’il est important de permettre aux clients de s’engager à tout moment sur un large éventail de canaux, cela ne suffit pas. Ce qui se passe dans les coulisses, dans les middle et back offices pour finalement résoudre le problème, a un impact énorme sur la façon dont le client vit la marque.
Créer des expériences fluides
En fin de compte, le véritable potentiel du service client basé sur l’IA réside dans sa capacité à garantir que chaque communication d’une marque avec un client est alignée et passe en douceur pour résoudre de manière proactive les demandes des clients. Les chatbots alimentés par l’IA peuvent être utilisés, à la fois dans les rôles en contact avec les clients et dans les rôles internes, pour aider les équipes à passer du service à l’action, en simplifiant les processus pour les agents et en offrant une meilleure expérience globale aux clients. La même technologie qui alimente les chatbots intelligents peut également être utilisée en dehors des questions-réponses textuelles pour offrir dynamiquement des informations et des ressources aux agents humains lorsqu’ils sont au téléphone avec un client, ou pour améliorer directement les expériences vocales des clients.
Des expériences positives et indolores sont essentielles pour créer des clients fidèles et satisfaits – un objectif central de toute organisation – et l’intégration intelligente des chatbots est l’une des clés pour les débloquer.
