Netflix utilise l’IA pour des recommandations intelligentes, Decathlon a réduit ses coûts de support client en automatisant 65 % des demandes grâce à un assistant numérique, et il est presque impossible de trouver un site Web sans une bulle de chatbot dans le coin. Avec l’IA entraînant des améliorations significatives, il n’est pas surprenant que les entreprises de tous les secteurs adoptent cette technologie pour automatiser les flux de travail, personnaliser l’expérience client, et réduire les coûts de support.
Mais comment l’IA peut-elle exactement aider le service client, et quels sont quelques exemples d’IA dans le service client ? Vous découvrirez tout cela dans cet article.
Qu’est-ce que l’IA de service client ?
L’IA de service client n’est pas un logiciel spécifique. C’est plutôt une approche qui utilise des technologies avancées pour améliorer divers aspects des opérations de service client, comme l’automatisation des réponses aux questions courantes, l’attribution de tickets en fonction de l’urgence, l’accélération des résolutions, la personnalisation des interactions, et libérer les agents de support pour se concentrer sur des problèmes plus complexes.
Pour atteindre ces améliorations, l’IA de service client utilise une combinaison de technologies comme l’apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP), et les chatbots. Mais comment ces technologies contribuent-elles exactement au support client ?
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique (ML) permet aux systèmes d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions précises basées sur des modèles trouvés dans ces données. Dans le support client, le ML analyse le comportement des clients et les interactions précédentes pour anticiper les besoins, prévoir les problèmes potentiels et recommander des solutions. Il traite également d’énormes quantités d’informations pour découvrir des tendances, optimiser les opérations et fournir des insights plus profonds sur les préférences des clients.
De plus, les solutions d’apprentissage automatique peuvent prioriser les tâches pour les agents, garantissant que les problèmes urgents soient traités rapidement, améliorant ainsi l’efficacité du service.
Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux systèmes d’IA de traiter du texte ou de la parole, de reconnaître des modèles de communication et de fournir la réponse appropriée. Essentiellement, cette technologie aide l’IA à comprendre les humains.
Dans le support client, le NLP est crucial pour fournir une assistance plus précise, personnalisée et naturelle—similaire à celle d’un humain. Il peut analyser le ton et les émotions d’un client, comprendre le contexte d’une conversation et soutenir la traduction en temps réel, rendant les interactions plus faciles et plus agréables.
Chatbots
Un chatbot est un programme alimenté par l’IA qui simule des conversations avec des utilisateurs, généralement par texte ou par voix. Et c’est devenu un outil vraiment populaire pour améliorer les processus de service client.
En offrant une disponibilité 24/7, il garantit que les clients peuvent obtenir de l’aide à tout moment, quelle que soit la zone horaire ou les heures d’ouverture. Un seul chatbot peut gérer des centaines voire des milliers de demandes simultanément, réduisant ainsi considérablement les temps de réponse. Avec les chatbots, les équipes de support peuvent se concentrer sur des requêtes plus complexes, laissant le chatbot gérer toutes les questions fréquentes simples.
Ainsi, l’utilisation de l’IA dans le service client implique divers outils et technologies de support. Nous avons déjà discuté de la manière dont certaines de ces technologies améliorent les processus de support client, mais maintenant nous aimerions approfondir le sujet pour mettre en évidence les avantages spécifiques de l’IA de service client.
Avantages de l’IA dans le service client
L’IA peut être très bénéfique pour les équipes de support client, ainsi que pour les clients eux-mêmes. Par exemple, selon HubSpot, les professionnels du service client utilisant des chatbots économisent environ 2 heures et 20 minutes par jour. De même, SurveyMonkey rapporte que, bien que 90 % des personnes préfèrent toujours le service client humain aux chatbots, 41 % des consommateurs apprécient la meilleure disponibilité des chatbots et 37 % valorisent leur rapidité de résolution des problèmes.
Ci-dessous, nous avons rassemblé les avantages les plus courants que les agents du service client et les clients expérimentent lorsque qu’une entreprise met en œuvre l’IA dans le support client.
Avantages de l’IA dans le service client pour les agents de service client
Volume de tickets réduit grâce à l’automatisation du service client
Comme nous l’avons mentionné précédemment, les chatbots IA peuvent répondre à des demandes moins complexes telles que les FAQ, les réinitialisations de mot de passe ou les mises à jour de statut de commande. Cela réduit, à son tour, le volume de tickets que les représentants du service client doivent gérer, ne leur laissant que les cas les plus difficiles.
Organisation des tickets de support pour rationaliser le flux de travail
Les outils d’IA peuvent automatiquement catégoriser, prioriser et assigner des tickets en fonction de l’urgence, du type de problème ou du profil du client au bon agent. Cela rationalise le flux de travail, réduit les temps de réponse et garantit que les problèmes critiques sont traités efficacement par les membres de l’équipe les plus appropriés.
Outils d’IA pour le support client fournissent des informations exploitables
Les agents du service client peuvent prendre des décisions plus éclairées et fournir un meilleur service lorsqu’ils ont des informations approfondies sur le comportement des clients. L’analyse alimentée par l’IA est un outil précieux dans ce processus, fouillant à travers d’énormes quantités de données clients pour identifier les tendances, les comportements et les points de douleur.
Avantages de l’IA dans le service client pour les clients
Un processus de résolution plus rapide et plus efficace
La capacité des chatbots IA à résoudre immédiatement des requêtes simples et à orienter les personnes vers le bon agent pour des problèmes plus complexes bénéficie également aux clients. Cela garantit que leurs besoins sont satisfaits plus rapidement et plus efficacement.
Une expérience client cohérente
L’IA apprend des données de l’entreprise, des directives et des valeurs que vous fournissez, ainsi que des interactions avec les humains. Cela lui permet de maintenir une assistance de haute qualité de manière cohérente et contribue à établir la confiance des clients en s’assurant que les clients reçoivent toujours un niveau de service fiable.
Amélioration de l’expérience utilisateur (UX)
Basée sur le comportement des clients et les interactions passées, l’IA peut mieux comprendre le contexte et les besoins de chaque utilisateur. Elle peut fournir des suggestions pertinentes, aider d’une manière qui s’aligne sur les préférences du client et améliorer la pertinence et la précision de ses réponses.
Ainsi, en adoptant l’IA dans le support client, les entreprises peuvent satisfaire leurs besoins, leurs équipes et leurs clients. Cependant, pour tirer le meilleur parti des outils d’IA, il est important de comprendre les capacités de l’IA pour le support client et comment l’utiliser efficacement.
Comment l’IA est utilisée dans le service client
Malgré les craintes de certains représentants du service client, l’IA n’est pas là pour les remplacer. Au contraire, l’intelligence artificielle dans le service client est une technologie complémentaire qui aide les équipes à résoudre les problèmes des clients plus rapidement, de manière plus personnelle et plus systématique.
L’IA soutient les agents du service client dans divers aspects de leur travail, notamment :
- Soutien aux agents : L’IA offre des informations en temps réel et des réponses suggérées pour aider les agents à travailler plus rapidement et avec plus de précision.
- Auto-assistance : L’IA permet aux clients de résoudre des problèmes simples grâce à des chatbots et des assistants virtuels, libérant ainsi les agents du service client de la gestion de centaines de demandes répétitives et faciles à gérer.
- Informations sur les clients : L’IA analyse le comportement et les interactions des clients pour aider les agents à personnaliser les réponses et à anticiper les besoins.
- Amélioration des processus : L’IA automatise les tâches routinières telles que le tri et la priorisation des tickets, permettant ainsi aux agents du support de se concentrer sur des problèmes plus complexes.
Maintenant, nous aimerions explorer des applications spécifiques de l’IA dans le service client afin que vous puissiez mieux comprendre comment l’adoption de l’IA peut améliorer les processus de votre entreprise et comment choisir votre solution d’IA pour le service client.
Exemples de l’IA dans le service client
Résolution instantanée des requêtes
Commençons par le plus évident : les chatbots. Comme vous le savez déjà, ils sont principalement utilisés pour répondre à des questions courantes telles que les détails de compte, les statuts de commande, etc. Par exemple, les entreprises e-commerce mettent souvent en œuvre des chatbots sur leurs sites Web pour aider les clients avec des recommandations de produits et une assistance en temps réel, réduisant ainsi la charge des agents humains et fournissant des réponses rapides.
Orientation de l’auto-assistance des clients
Les chatbots self-service ne se contentent pas de répondre à des questions courantes. Ces programmes peuvent guider les clients à travers certains processus sans impliquer un agent humain. Par exemple, pour passer des commandes, gérer des retours, des abonnements, etc. De nombreuses entreprises de vente au détail en ligne utilisent des chatbots self-service qui permettent aux clients de gérer indépendamment des tâches telles que vérifier le statut d’une commande, initier des retours ou mettre à jour des informations de compte.
Organisation des tickets de support
Vous pouvez automatiser la catégorisation et la priorisation des tickets de support en utilisant l’IA. En utilisant des plateformes de support client avec de telles fonctionnalités, les entreprises, par exemple, trient les problèmes techniques à haute priorité pour qu’ils soient traités immédiatement par des agents spécialisés tout en dirigeant les demandes de moindre priorité, comme les questions de facturation, vers des solutions automatisées ou des files d’attente moins urgentes.
Analyse des sentiments
L’IA peut comprendre les émotions des gens en analysant le texte ou la parole à l’aide du traitement du langage naturel (NLP), en identifiant les mots et les motifs qui indiquent si l’émotion est positive, négative ou neutre. Les entreprises peuvent utiliser l’analyse des sentiments pour détecter quand un client est mécontent et escalader le cas à un agent senior pour prévenir la perte de clients.
Analyse des avis des concurrents
En utilisant le NLP et l’apprentissage automatique (ML), les entreprises peuvent analyser les avis des clients sur leurs concurrents sur diverses plateformes telles que G2, DoVersus ou Trustpilot. Cela peut aider à identifier que, par exemple, les clients se plaignent souvent d’un mauvais support utilisateur ou louent la facilité d’utilisation, et l’entreprise peut alors se concentrer sur l’amélioration de son support client en fonction des informations recueillies.
Support multilingue
Grâce au NLP et à sa capacité à traduire et à comprendre différentes langues, les entreprises peuvent s’étendre à l’international et offrir un support à leurs clients dans leur langue maternelle.
Affectation intelligente
Cela est lié à l’organisation des tickets de support, mais se concentre davantage sur la façon dont l’IA peut identifier le bon agent de support pour un ticket en fonction de sa catégorie et de sa complexité. Par exemple, l’IA peut analyser le problème et diriger la requête d’un client concernant une réclamation technique vers un agent spécialisé, tandis que les questions de politique plus simples sont dirigées vers le personnel de support général.
Surveillance des temps d’attente
Les systèmes alimentés par l’IA peuvent prédire les temps d’attente en fonction de la charge actuelle, du nombre d’agents de support et du temps moyen de résolution, aidant ainsi les entreprises à gérer les attentes des clients. Par exemple, un prestataire de soins de santé peut utiliser l’IA pour estimer combien de temps un patient devra attendre pour un rendez-vous ou une consultation et fournir des mises à jour en temps réel pour tenir le patient informé.
Suggestions d’actions pour les agents
Sur la base des données clients et des taux de succès historiques, les systèmes d’IA peuvent suggérer la meilleure ligne de conduite aux représentants du service client. Par exemple, une entreprise peut utiliser l’IA pour recommander des actions de dépannage aux agents en fonction des résolutions réussies passées.
Réponses générées par l’IA
Les outils d’IA peuvent aider les représentants du support client à générer des réponses aux clients en fonction de leurs demandes et des interactions précédentes avec l’entreprise. Cela permet aux agents d’approuver et d’envoyer les réponses avec un minimum de modifications, accélérant ainsi les temps de réponse.
Nous pouvons donc voir que l’IA peut être utilisée dans le support client de diverses manières, en faisant d’elle une technologie incroyablement précieuse. Mais son utilisation pose-t-elle des défis ?
Les risques liés à l’IA dans le service client
Nous pouvons voir que l’IA offre de nombreux avantages aux équipes de support, comme l’amélioration de la productivité grâce à l’automatisation du service client et l’amélioration de l’expérience client grâce à une meilleure disponibilité, à des analyses approfondies et à la personnalisation. Cependant, les entreprises peuvent faire face à certains défis lors de l’implémentation de l’IA dans leurs processus, et il est essentiel de relever ces défis pour une utilisation efficace de l’IA.
Voici quelques-uns des risques et défis les plus courants qui se posent lors de l’adoption de l’intelligence artificielle.
Préoccupations en matière de confidentialité et problèmes de sécurité des données
L’IA traite beaucoup de données privées provenant des clients, ce qui peut soulever des préoccupations en matière de confidentialité, il est donc nécessaire que les entreprises mettent en place un fort cryptage des données et se conforment aux réglementations telles que le RGPD et la CCPA.
Équilibrer l’automatisation du service client avec une touche humaine
Une utilisation excessive de l’IA, en particulier pour les interactions humaines, peut entraîner une mauvaise expérience client. C’est pourquoi il est important de comprendre clairement quelles demandes peuvent être facilement résolues par l’IA et lesquelles nécessitent une touche humaine.
Complexité d’intégration, en particulier dans les opérations de service client
L’intégration de l’IA avec les systèmes existants peut être un défi, souvent en raison de la complexité de transfert de grandes quantités de données tout en garantissant que les outils d’IA s’intègrent parfaitement avec de nouvelles plateformes.
Utiliser un service spécialisé comme Help Desk Migration peut simplifier ce processus en transférant de manière sécurisée toutes les données clients, l’historique des tickets et d’autres informations pertinentes d’une plateforme à une autre, alimentée par l’IA.
Défis de formation et de gestion des performances pour les agents de support
Les agents de service client peuvent rencontrer des difficultés à adopter l’IA, car cela introduit de nouvelles approches et modifications dans leur flux de travail. Il est essentiel de fournir une formation et des directives claires à votre équipe de support.
Obstacles à l’adoption de l’IA et acceptation par les clients
Certains clients peuvent être mal à l’aise avec l’idée de communiquer avec l’IA ou être préoccupés par la confidentialité de leurs données. Pour relever ce défi, les entreprises devraient offrir aux clients la possibilité d’interagir avec un agent humain et expliquer clairement comment leurs données seront utilisées et protégées.
Conclusion : L’avenir du service client est l’IA
Nous pouvons donc dire avec confiance que l’IA révolutionne le service client. Des chatbots à l’organisation des tickets en passant par l’analyse des sentiments et le routage intelligent, les applications de l’IA dans le service client sont diverses et bénéfiques à la fois pour les clients et les représentants du service client.
Cependant, l’adoption de l’IA comporte des défis, notamment des préoccupations en matière de confidentialité des données, de maintenance et de complexité d’intégration. Et en ce qui concerne l’intégration, Help Desk Migration peut rendre le processus fluide en transférant de manière sécurisée toutes vos données clients, l’historique des tickets et d’autres informations vitales d’une plateforme à une autre, garantissant que votre transition vers des outils alimentés par l’IA soit lisse et efficace.
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FAQ : L’IA dans le service client
En conséquence, les solutions de service client basées sur l’IA permettent aux entreprises d’assister les clients 24h/24 et 7j/7, de réduire les temps d’attente et de laisser les agents de support se concentrer sur des demandes plus complexes.
- Les capacités avancées des chatbots (Intercom, Ada)
- Automatisation des FAQ et résolution de requêtes simples (Zendesk Answer Bot, Freshdesk Freddy AI)
- Gestion et priorisation des tickets (Zoho Desk, Salesforce Einstein)
- Analyse des sentiments et insights clients (Lexalytics, MonkeyLearn)
- Support multilingue (Unbabel, Microsoft Azure Translator)
Commencez par identifier les fonctionnalités essentielles de l’IA pour choisir l’outil d’IA pour le service client qui répond le mieux à vos attentes.
- L’IA du service client surveille le comportement des clients et prédit les risques de désabonnement. Par conséquent, les équipes de succès client engagent les clients avec un support personnalisé et opportun.
- Intelligence artificielle analyse les données clients et propose des suggestions de produits ou de services adaptés pour aider les clients à en tirer plus de valeur.
- L’IA dans le service client génère des insights sur le comportement des clients, les tendances et la satisfaction, ce qui aide les agents de support à prendre des décisions basées sur des données.
- Les chatbots alimentés par l’IA assistent les clients avec des requêtes courantes et les dirigent vers des ressources pertinentes.
L’IA du service client peut gérer des tickets de routine et automatiser des tâches, mais les compétences de résolution de problèmes humaines restent nécessaires, en particulier pour des requêtes complexes et des interactions émotionnelles.
- Utilisation de chatbots pour le service client afin de gérer les demandes courantes et offrir un support 24h/24 et 7j/7.
- Apprentissage automatique pour prédire les besoins des clients et optimiser les réponses.
- Capacité d’analyser les émotions des clients et d’adapter les interactions.
- Aider les clients à résoudre des problèmes simples de manière autonome.
- Amazon utilise des chatbots alimentés par l’IA pour les demandes des clients et des recommandations personnalisées.
- Zendesk met en œuvre un ensemble d’outils d’IA puissants, tels que le tri intelligent ou l’IA générative pour un centre d’assistance.
- Salesforce propose des outils d’IA pour le service client, tels qu’Einstein, pour améliorer la gestion des relations clients et le support.
- Utilisez des chatbots alimentés par l’IA pour répondre instantanément aux questions courantes des clients et libérer les agents pour traiter des problèmes complexes.
- Adaptez les conversations en fonction des interactions précédentes, des préférences et des données clients associées.
- Mettez en œuvre des analyses prédictives basées sur l’IA pour identifier les problèmes potentiels des clients avant qu’ils ne s’aggravent.
- Catégorisez et priorisez automatiquement les tickets de support entrants.
- Personnalisation et recommandations adaptées basées sur les données clients.
- Disponibilité 24h/24 et 7j/7 avec des chatbots et assistants virtuels alimentés par l’IA.
- Insights prédictifs sur les besoins et les comportements des clients.
- Offrir une expérience cohérente sur plusieurs canaux.
- Identification des tendances et des domaines à améliorer.
- Identifiant les clients à risque et en menant des actions proactives.
- Résolutions rapides grâce à des chatbots alimentés par l’IA.
- Collectant les retours clients pour affiner les produits ou services.
- Créant des expériences personnalisées basées sur le comportement et les préférences des clients.