Lorsqu'il s'agit d'imaginer l'avenir, le service client est souvent dépeint sous un jour dystopique. Prenez le film de science-fiction de 2002 Rapport minoritaire. John Anderton de Tom Cruise entre dans le Gap, un système de reconnaissance d'identité le scanne et un hologramme pose des questions sur un achat récent.

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Il y a quelque chose de troublant dans cette vignette: un non-humain non sollicité semble tout savoir sur vous (ou, comme dans le film, vous prend pour quelqu'un d'autre). Mais la vérité est que les clients attendent aujourd'hui ce type de service élégant et personnalisé. Leurs relations avec les détaillants, les banques, les établissements de soins de santé – et pratiquement toutes les organisations avec lesquelles ils font affaire – évoluent. Dans une économie numérique toujours active, ils veulent se connecter quand ils le veulent, comme ils le souhaitent. Les clients veulent des réponses à leurs questions sur les produits, des problèmes de compte résolus et des rendez-vous de santé reportés rapidement et sans tracas.

Ils commencent à comprendre. Aujourd'hui, lorsque les clients appellent une entreprise pour obtenir des détails sur ses produits, la conversation est guidée par un chatbot. Ils répondent à quelques questions simples et le chatbot les oriente dans la bonne direction. S'il ne peut pas répondre à une requête, un agent humain intervient pour vous aider. L'expérience client est rapide et personnalisée, et les clients sont plus heureux. D'un autre côté, les agents sont plus efficaces et productifs. Voici le véritable avenir du service client.

L'intelligence artificielle (IA) et les logiciels de gestion de la relation client (CRM) ouvrent la voie à cet avenir. Ensemble, les technologies peuvent automatiser les tâches de routine, libérer des agents humains et leur fournir des informations basées sur les données pour aider à résoudre rapidement les problèmes des clients. Ils aident les détaillants, les banques, les agences gouvernementales et bien d'autres à repenser les objectifs de leurs centres de service client, permettant à leurs équipes d'évoluer d'une fonction de support à un moteur de croissance.

Aujourd'hui, les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique permettent des niveaux d'engagement et de service client plus profonds que jamais.

Mais des défis de taille demeurent. L’objectif des organisations est d’offrir le même service client sur tous les canaux (téléphone, chat, e-mail, réseaux sociaux), mais dans la plupart des organisations d’aujourd’hui, la technologie n’est pas encore tout à fait là. Les technologies d'IA doivent être capables de comprendre la parole humaine et les nuances émotionnelles à un niveau plus profond pour résoudre les problèmes complexes des clients. Et en l'absence de normes universelles régissant l'utilisation éthique de l'IA, les organisations doivent élaborer un ensemble de principes directeurs qui accordent la priorité aux besoins des clients et établissent le type de confiance entre les humains et les machines qui fait tout fonctionner.

Automatiser ou stagner

Dans un article de février, Gartner prédit que «d'ici 2022, 70% des interactions avec les clients impliqueront des technologies émergentes telles que les applications d'apprentissage automatique (ML), les chatbots et la messagerie mobile, contre 15% en 2018».

Aujourd'hui, les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique permettent des niveaux d'engagement et de service client plus profonds que jamais. Des algorithmes puissants et entraînables peuvent analyser des quantités massives de données et apprendre des modèles pour automatiser et aider les processus de service client. Cette technologie change le visage du service client et aide les organisations à comprendre les besoins des clients, souvent avant même qu’ils ne le fassent, en leur fournissant le service dont ils ont besoin au bon moment, déclare Jayesh Govindarajan, vice-président de l’IA et de l’apprentissage automatique chez Salesforce.

«L'intelligence artificielle est utilisée dans presque tous les aspects du service client, en commençant par le tri automatique des cas clients aux agents dotés des compétences appropriées, puis par l'IA d'assistance qui intervient pour faire apparaître les informations et les réponses qui aident les agents à résoudre les cas plus rapidement et avec précision, »Dit Govindarajan. Il existe même une IA qui peut utiliser le contexte dans une conversation pour prédire une réponse. "Si je dis" j'ai faim, il est temps d'en prendre … ", dit Govindarajan," il sait que je vais probablement dire "déjeuner" parce que nous sommes en milieu d'après-midi. "

La pandémie de coronavirus de 2020 accélère la transition vers le service numérique d'abord. Les interactions humaines deviennent de plus en plus virtuelles: les gens accomplissent davantage leurs tâches quotidiennes sur Internet, font des achats en ligne, se rencontrent et collaborent via des plateformes virtuelles. Les organisations reconnaissent le changement rapide et relèvent le défi en adoptant des chatbots et d'autres outils d'IA pour collecter des informations, classer et acheminer les cas clients et résoudre les problèmes de routine.

La tendance se manifeste dans tous les secteurs, avec la plus grande adoption dans le commerce de détail, les services financiers, les soins de santé et le gouvernement, selon Govindarajan. Lorsque les gens ont besoin d’aide pour retourner un produit ou pour renouveler un permis de conduire, le processus est de plus en plus automatisé. Le marché de l'automatisation de la vente au détail à lui seul était évalué à 12,45 milliards de dollars en 2019 et devrait atteindre 24,6 milliards de dollars d'ici 2025, selon une étude de Mordor Intelligence.

Une telle adoption à grande échelle est possible parce que les modèles de langage, les moteurs du traitement du langage naturel, peuvent être formés pour apprendre une langue vernaculaire spécifique. Dans le commerce de détail, par exemple, un système d'IA conversationnelle pourrait apprendre la structure et le contenu d'un catalogue de produits, explique Govindarajan. «Le vocabulaire de la conversation est spécifique au domaine, en l'occurrence le commerce de détail. Et avec plus d'utilisation, les modèles linguistiques apprendront le vocabulaire utilisé dans chaque industrie. »

L'alliance homme-machine

Au fur et à mesure que ce nouveau niveau de service à la clientèle évolue, il se dirige dans deux directions générales. D'un côté, il y a une expérience entièrement automatisée: un client interagit avec une organisation, guidé par des chatbots ou d'autres invites vocales automatisées, sans l'aide d'un agent humain. Par exemple, Einstein, le système CRM basé sur l'IA de Salesforce, peut automatiser des fonctions et des tâches répétitives telles que poser des questions à un client pour déterminer la nature d'un appel et acheminer l'appel vers le bon service.

«Nous savons exactement à quoi ressemble la structure d'une conversation», déclare Govindarajan. "Vous allez voir un message d'accueil, collecter des informations et résoudre un problème. Il est pratique d’automatiser ces types de conversations. » Plus le modèle est utilisé, plus les algorithmes peuvent apprendre et s'améliorer. Une étude menée par Salesforce a révélé que 82% des organisations de service client utilisant l'IA ont constaté une augmentation de la «résolution au premier contact», ce qui signifie que le problème est résolu avant que le client ne mette fin à l'interaction.

Mais les réponses assistées par l'IA ont des limites. Lorsqu'une question est plus complexe ou moins prévisible, l'implication humaine est requise – pensez à un touriste expliquant un problème dans une deuxième langue, ou à quelqu'un qui a du mal à suivre les instructions de montage d'un ventilateur de plafond. Dans ces scénarios, l'empathie est essentielle. Un humain doit être au courant pour travailler directement avec le client. Ainsi, un agent intervient, se réfère au système CRM pour obtenir des données client à jour afin d'obtenir le contexte nécessaire et aide le client à résoudre le problème.

«Vous pouvez considérer le rôle de l'agent comme la formation du système – les agents corrigent les réponses générées par la machine et prennent des mesures de suivi», explique Govindarajan. "Alors que le système aide l'agent à trouver la bonne réponse à l'aide de modèles d'apprentissage automatique formés sur des cas antérieurs similaires résolus avec succès et sur les interactions précédentes du client avec l'entreprise."

L'agent est également capable de cultiver une meilleure relation avec le client en suralimentant la conversation avec des informations basées sur des données, ce qui la rend plus personnelle.

Surmonter les défis de la technologie et de l'éthique

Tout cela brosse un tableau passionnant de l'avenir du service client, mais il y a des obstacles à franchir. Les clients s'engagent de plus en plus avec les entreprises via des canaux en ligne et hors ligne. Une étude de Salesforce a révélé que 64% des clients utilisent différents appareils pour démarrer et terminer des transactions. Cela signifie que les organisations doivent adopter et déployer des technologies capables de fournir la fameuse «vue unique du client», une collection agrégée de données client. Cette vue permettra d’activer la communication multimodale, ce qui signifie que les clients bénéficieront de la même expérience qu’ils utilisent un téléphone mobile, des SMS ou des e-mails. En outre, les algorithmes d'apprentissage automatique doivent devenir plus efficaces; L'IA conversationnelle doit évoluer pour détecter plus précisément les modèles de voix, les sentiments et l'intention; et les organisations doivent s'assurer que les données de leurs algorithmes sont exactes et pertinentes.

Les défis vont au-delà de la simple technologie. À mesure que les centres de contact adoptent l'IA, ils doivent se concentrer sur le développement de la confiance entre la technologie et leurs employés et clients. Par exemple, un chatbot doit faire savoir aux clients qu'il s'agit d'une machine et non d'un humain; les clients doivent savoir quelles sont les limites du bot, en particulier dans les cas où des informations sensibles sont échangées, comme dans le domaine des soins de santé ou des finances. Les organisations qui utilisent l'IA doivent également savoir à qui appartiennent les données des clients et comment elles gèrent la confidentialité des données.

Les organisations doivent prendre cette responsabilité au sérieux et s'engager à fournir les outils dont les clients et le personnel ont besoin pour développer et utiliser l'IA de manière sûre, précise et éthique. Dans une note de recherche de 2019, Gartner conseille aux responsables des données et de l'analyse: «Parvenez à un accord avec les parties prenantes sur les directives d'éthique de l'IA pertinentes. Commencez par examiner les cinq directives les plus courantes que d'autres ont utilisées: être centré sur l'humain, être juste, offrir une explicabilité, être sûr et responsable.

Dans un monde où il est de plus en plus important d’établir des relations solides entre les organisations et le public, le service représente la plus grande opportunité d’améliorer l’expérience client et de progresser. L'utilité de le faire devient de plus en plus claire, dit Govindarajan. «Lorsque vous implémentez des systèmes d'IA et que vous le faites bien, le coût de traitement des cas diminue et la vitesse de les résoudre augmente. Et cela génère de la valeur pour tout le monde. »

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