Dix façons dont l’IA améliore l’expérience client

Tout comme vos marques de glace préférées, l’intelligence artificielle (IA) se décline en de nombreux parfums. Pour les centres de contact, il en existe 10 types différents qui vous permettent, à vous et à vos agents, de proposer une expérience client hautement personnalisée.

1. Données intelligentes

Depuis des décennies, les données non fiables sont un fléau pour les entreprises qui entrave la capacité de l’IA à fournir des résultats précis. La bonne nouvelle est que l’IA peut aider à nettoyer certaines de ces données non fiables ou, dans ce cas, à dupliquer les données.

Par exemple, votre numéro de téléphone. Lorsque vous donnez votre numéro, vous pouvez utiliser des traits d’union, des tirets, des points, des espaces ou simplement des chiffres. Il n’y a rien de mal à varier un peu dans la façon dont vous donnez votre numéro de téléphone. Pourtant, lorsqu’il s’agit de reconnaître chacun de ces différents formats comme un point de données unique, cela peut devenir compliqué. Heureusement, l’IA utilise la correspondance de relations pour reconnaître les différents formats des mêmes données. Elle nettoie ensuite ces données afin d’éviter d’avoir cinq comptes en double pour un même client.

2. Simulations d’entreprises

L’IA peut vous aider à prendre de meilleures décisions. En analysant les correspondances des données historiques, l’IA identifie les tendances et recalcule de façon dynamique ces données lorsque les conditions changent. Ces types d’algorithmes générés par l’IA fournissent des couches d’informations supplémentaires pour une prise de décision meilleure et plus précise. Ils sont parfaits pour les questions de type « Que se passerait-il si ? » et les explorations humaines, par exemple pour savoir s’il faut ouvrir un site physique dans une nouvelle région.

3. Corrélation et covariance

Il n’est pas facile de comprendre des masses de données, surtout dans notre monde du Big data. De plus, ces données changent et évoluent constamment par rapport à d’autres points de données. Sans l’aide de l’IA, il peut être extrêmement difficile d’interpréter et d’agir sur ces données.

Même sans avoir une vue d’ensemble, l’IA peut utiliser les mathématiques de la corrélation pour projeter les valeurs des données manquantes et indiquer quand des processus importants divergent à un niveau que l’œil humain ne remarque pas. En détectant ces divergences à un stade précoce, on peut réduire les risques et contribuer à éviter les coûts.

4. Filtrage

Vous avez déjà fait l’expérience de ce type d’IA, surtout si vous êtes un client d’Amazon Prime. Pour de nombreux détaillants et centres de contact, l’IA fait correspondre les nouveaux utilisateurs aux modèles clients existants afin de prédire leurs prochaines actions et de suggérer les prochaines étapes. Par exemple, vous pouvez remarquer qu’après avoir terminé le dernier roman de Stephen King, vous recevrez des annonces et des suggestions pour des livres de science-fiction ou d’horreur similaires d’autres auteurs. L’IA identifie vos intérêts et recommande de nouveaux produits et ressources sur la base de vos informations et des actions de consommateurs similaires.

5. Vision artificielle

Les informations utiles ne sont pas toutes dites ou tapées, certaines sont écrites, peintes ou photographiées. La vision artificielle de l’IA a beaucoup progressé au cours de la dernière décennie. Bientôt, elle pourrait permettre aux gens d’identifier des problèmes à partir de simples photos prises avec un téléphone portable. Par exemple, une photo d’une connexion défaillante d’un équipement pourrait montrer un raccord desserré. Une photo de l’étiquette du fabricant d’un appareil permettrait d’obtenir des numéros de série, des dates de fabrication et d’autres informations qui facilitent l’identification rapide des problèmes et des solutions possibles.

6. Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP comprend le mot parlé. Pensez à Siri : les gens du monde entier posent à Siri une multitude de questions chaque seconde. Beaucoup de ces questions sont posées de différentes manières. « Quelle est la température extérieure ? » « Quelle est la température ? » « Quel temps fait-il ? » Chacune de ces questions est formulée différemment, mais elles visent toutes la même information.

Pour identifier les questions et y répondre, l’IA transcrit et traduit en texte chaque demande orale. Cela permet à l’ordinateur de répondre à la question, quelle que soit la formulation de la question. Ensuite, il identifie la bonne réponse et la transforme en parole.

7. Analyse de la parole

L’IA ne se contente pas de donner un sens aux différentes phrases que les humains utilisent pour les mêmes questions ou commandes, elle aide les organisations à mieux comprendre l’intention qui motive ces demandes. Par exemple, lorsqu’un client appelle un centre de contact et utilise le système d’automatisation de la voix, l’IA analyse le choix des mots, l’énergie et le ton du client pour détecter ses émotions. Elle décompose également les mots clés des demandes entrantes et trouve le contexte dans lequel agir. Par exemple, « Je veux transférer 500 € de mon compte courant à mon compte épargne ».

8. Désambiguïsation des questions-réponses

En s’appuyant sur les capacités existantes de l’IA, les organisations peuvent directement et facilement connecter les personnes à des bases de données de réponses aux questions courantes qui leur sont posées. Après avoir identifié la demande entrante grâce à l’analyse de la parole, l’IA de désambiguïsation des questions-réponses peut automatiquement répondre à la question avec une réponse préenregistrée. Elle peut également comparer et évaluer des réponses similaires provenant de plusieurs systèmes afin de fournir la mieux adaptée. Cela permet au client d’accéder rapidement à ses informations et aux collaborateurs de se concentrer sur les demandes plus complexes.

9. Automatisation des procédés robotisés (RPA)

L’IA peut reconnaître et suggérer des automatisations pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts. En repérant les processus répétitifs et coûteux grâce à l’analyse des données historiques, vous pouvez automatiser le travail en amont. L’IA RPA organise les processus automatisés en catégorisant et en imbriquant les actions dépendantes, ce qui permet aux humains de mieux comprendre les processus complexes.

10. Résumer l’information

Les humains ne sont pas faits pour utiliser et comprendre de grands volumes de données. Sans l’aide de l’IA, les données ne sont qu’une suite de lignes et de colonnes. L’IA offre un aperçu complet des données tout le long du parcours des clients en les présentant de manière visuelle. D’autres outils permettent d’approfondir les données pour les analyser et les classer par ordre de priorité en vue d’une action.

Ce type de résumé de données généré par l’IA peut également mettre en évidence des événements clés ou des problèmes connexes. Par exemple, un employé d’un centre de contact peut traiter des centaines de demandes entrantes chaque semaine. Au lieu d’essayer de lire de longues conversations, et éventuellement de passer à côté de points importants, l’IA identifie des mots clés, des énoncés et des questions courants pour les examiner et agir rapidement. Ainsi, lorsqu’une question courante revient continuellement et reçoit une réponse similaire, cette action est automatisée et ajoutée à la file d’attente pour être gérée par un robot.

L’IA fait progresser et améliore l’expérience des clients et des collaborateurs. Même si elle n’est pas aussi performante que les collaborateurs de votre centre de contact, l’intelligence artificielle continue de se développer et de devenir plus efficace et bénéfique à chaque interaction avec un client, ce qui prouve que ce n’est que le début. L’avenir de l’intelligence artificielle et des centres de contact est (presque) illimité.

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