IA, CRM et digitalisation : impacts sur le service client ? - Marketing Professionnel e-magazine

IA, CRM et digitalisation : impacts sur le service client ?

Etude auprès des responsables du service client : les effets de la digitalisation et de l’IA. Comment ces technologies peuvent-elles aider les hommes au quotidien ?

Le service client est le centre névralgique de l’entreprise. Comme de nombreux services dans toutes les organisations, il se digitalise. Entre gestion de l’humain et apport des nouvelles technologies comme l’automatisation, les chatbots, l’intelligence artificielle, la gestion et l’exploitation des données clients … comment a-t-il évolué ?

Axys-Consultants et Esyfront consulting ont engagé une étude auprès des responsables de service client pour évaluer les effets de la digitalisation et de l’IA, comprendre comment ces technologies peuvent aider les hommes au quotidien. Vous trouverez l’infographie reprenant les enseignements-clé ci-dessous.

Focus sur les solutions d’IA pour le service client avec Jean-Luc Marini, directeur du LabIA de Axys Consultants et sur l’IA pour le CRM avec Mathieu Etienne, fondateur de Easyfront Consulting.

Jean-Luc Marini, quels constats avez-vous fait concernant les problématiques du service client ?

Jean-Luc Marini, directeur du LabIA de Axys Consultants

Jean-Luc Marini, directeur du LabIA de Axys Consultants

L’étude relève que les chatbots sont présents à 35 % dans les entreprises… mais qu’ils déçoivent (17,5 % d’insatisfaits)…

Car tous les chabots ne se valent pas, la plupart d’entre eux sont des agents conversationnels extrêmement limités qui reposent sur des déclencheurs et des arbres de décision. Ils ne sont absolument pas en capacité de comprendre le langage spontané et de fournir des réponses pertinentes et personnalisées aux clients. Outre le fait d’intégrer une technologie de compréhension du langage naturel de type NLP (Natural Language Processing), concevoir un chatbot dit « intelligent » nécessite également des compétences linguistiques, psychologiques et cognitives, mais aussi de savoir créer une UX conversationnelle de qualité.

L’étude relève aussi la faiblesse des solutions pour analyser les sentiments…

Effectivement, l’étude constate qu’il y a 25 % de solution pour analyser les sentiments avec 15 % d’insatisfaits contre 5 % de satisfaits.

Bien souvent, cette technologie est sur-vendue et les attentes sont beaucoup trop fortes au regard de ce que cette technologie peut réellement apportée. L’analyse de la tonalité qui est souvent décriée est un indicateur difficile à interpréter hors contexte. Les solutions actuelles ont du mal à saisir les nuances dans un propos, un message ou un avis et elles font souvent ressortir un score neutre quand elles sont confrontées à des ambiguïtés de la langue. Enfin, déterminer si un propos un message ou un avis est négatif ou positif ne présente pas beaucoup d’intérêt contrairement au fait de savoir quels sujets sont abordés positivement ou négativement et dans quelles proportions.

Dans l’étude, ce sont les solutions d’automatisation qui sont le plus satisfaisantes. Pour quelles raisons ?

Effectivement, la génération automatisée du compte-rendu des échanges avec les clients (12,5 % de satisfaits vs 5% d’insatisfaits), l’automatisation de l’analyse des scripts des conseillers et retranscription écrite (10 % de satisfaits et 5 % d’insatisfaits) recueillent de larges avis positifs.

Cela est dû à une amélioration significative des technologies de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel. L’existence de corpus d’entrainement volumineux et de meilleure qualité fait que les retranscriptions écrites sont désormais exploitables et autorisent des analyses automatisées des matériaux textuels produits. Ces analyses permettent de mieux comprendre les attentes des clients, le sujet de leur appel, les raisons de leur satisfaction versus leur insatisfaction, ainsi que leur état d’esprit. Enfin, les nouvelles approches dites « génératives » de résumé automatique permettent de produire du sens et de synthétiser aux mieux des échanges verbaux qui auraient été préalablement retranscrits. Tous ces éléments sont autant d’inputs dont les services clients ont besoin pour améliorer leur performance opérationnelle ainsi que l’expérience client.

Si vous deviez citer une seule solution d’IA pour améliorer le service client… ?

La technologie NLP (Natural Language Processing) me paraît extrêmement intéressante pour améliorer le service client, notamment dans l’analyse des interactions vocales entre les conseillers et les clients. C’est la raison pour laquelle je citerai volontiers l’offre Smart Customer Care Insight d’Axys Consultants à destination des centres de relation clients qui visent à :

  • Opérer une transcription textuelle des conversations téléphoniques ;
  • Etablir une synthèse automatique des communications ;
  • Analyser les interactions vocales ;
  • Extraire des informations concernant les attentes des clients ;
  • Identifier le « customer mindset » des clients lors des différentes interactions avec les conseillers.

Mathieu Etienne, quels sont les 3 principaux avantages concurrentiels que l’IA apporte au CRM ?

Mathieu Etienne, fondateur de Easyfront Consulting

Mathieu Etienne, fondateur de Easyfront Consulting

Dans l’étude on constate que les entreprises utilisent l’IA dans leur CRM pour exploiter en temps réel les données recueillies par le service client dans 25 % des cas.

Tout d’abord l’IA apporte incontestablement un gain de productivité, ce qui est d’ailleurs mis en lumière à travers l’étude puisque la mise en place de l’IA sur un Service Client permet dans 33% des cas une augmentation de la résolution des requêtes dès le premier contact et dans 30% des cas une accélération du temps moyen de traitement des demandes. Ensuite l’IA, en analysant en temps réel les données client, va permettre d’apporter immédiatement des réponses plus adaptées voire de générer de la vente additionnelle. Enfin, grâce à une analyse d’un historique de données en masse, l’IA va permettre à l’entreprise d’adapter son organisation : nous avons par exemple un client dans le secteur de la Santé qui en croisant un historique de données de son CRM sur plusieurs années avec des données météorologiques et des facteurs épidémiologiques est capable d’anticiper le volume de sa production pour répondre à la demande à venir des officines.

Quels conseils donneriez-vous pour un CRM efficace ?

Le CRM efficace dépend avant tout des objectifs que s’est fixée l’entreprise : il faut prendre le temps d’identifier clairement ses besoins et avancer par étape. La règle générale consiste d’abord à mettre rapidement en place un socle CRM qui va apporter de la valeur immédiatement à l’entreprise et permettre de collecter de la donnée. L’ajout de fonctionnalités supplémentaires puis d’un module d’analyse de données et d’IA va ensuite contribuer à améliorer l’adoption en interne et donner à l’entreprise un avantage concurrentiel.

Télécharger l’étude complète

Etude auprès des responsables de service client pour évaluer les effets de la digitalisation et de l’IA ; et comprendre comment ces technologies peuvent aider les hommes au quotidien

Etude auprès des responsables de service client pour évaluer les effets de la digitalisation et de l’IA ; et comprendre comment ces technologies peuvent aider les hommes au quotidien

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