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Dynamics 365

IA dans le service client

Découvrez la tendance croissante de l'IA dans le service client et comment votre entreprise peut utiliser des technologies intelligentes pour personnaliser les expériences client tout en réduisant les coûts.
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Qu'est-ce que le service client basé sur l'IA ?

Le service client amélioré par l’IA est l’utilisation de technologies et d’outils d’IA tels que le traitement en langage naturel (NLP), l’apprentissage automatique et les assistants numériques pour améliorer l’expérience client et simplifier les opérations.

Plutôt que de remplacer les personnes, l'IA travaille aux côtés des équipes de service client pour automatiser les tâches routinières et fournir un support intelligent. L'IA dans le service client donne aux équipes plus de temps pour se concentrer sur des tâches complexes et à forte valeur ajoutée, et génère des insights nécessaires pour personnaliser les interactions, résoudre les problèmes et favoriser la satisfaction.

Principaux points à retenir

  • Le service client amélioré par l'IA utilise des technologies d'IA pour automatiser les tâches routinières et fournir un support intelligent afin que les organisations puissent offrir des services plus efficaces et personnalisés.
  • Les technologies d'IA qui transforment le service client incluent le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et l'analyse des sentiments.
  • Les outils de service client basés sur l'IA courants incluent les chatbots, les assistants virtuels, les assistants IA vocaux, les systèmes de billetterie automatisés, les assistants IA et l'analyse du service client.
  • Les étapes pour mettre en œuvre l'IA dans le service client incluent l'évaluation des besoins commerciaux, la préparation de l'infrastructure et des données, le choix des bonnes technologies d'IA, la formation des équipes et le suivi des performances.
  • Les défis de la mise en œuvre de l'IA incluent les risques de sécurité, les problèmes d'intégration, le manque de personnalisation, la fiabilité limitée, la résistance aux outils d'IA et les préoccupations concernant une IA responsable.
  • Des exemples concrets de service client basé sur l'IA mettent en évidence les avantages des solutions de support client hybrides, des flux de travail automatisés et des assistants IA.
  • Les tendances futures du service client basé sur l'IA incluent les avancées en traitement du langage naturel, l'IA émotionnelle, l'hyper-personnalisation et les expériences immersives.

Avantages de l'IA dans le service client

L'IA dans le service client offre plusieurs avantages qui peuvent aider votre entreprise à fournir efficacement des expériences proactives et personnalisées :

  • Augmente l’efficacité et la productivité. Lorsqu'elles sont dotées de l'IA, les équipes de service peuvent travailler avec plus d'efficacité et de rapidité. Par exemple, les chatbots d'IA dans le service client répondent rapidement aux questions basiques des clients, et les flux de travail automatisés éliminent les tâches répétitives tout en minimisant les erreurs causées par l'homme.

  • Réduit les temps de réponse. En utilisant des outils d'auto-assistance, les clients reçoivent des réponses instantanées, éliminant ainsi les longs temps d'attente. Si les questions ou préoccupations particulières d'un client ne peuvent pas être résolues à l'aide des outils d'auto-assistance, des systèmes de routage intelligents peuvent rapidement diriger le client vers le bon représentant. Une fois connecté, le représentant peut accéder aux insights et recommandations générés par l'IA nécessaires pour accélérer la résolution.

  • Prend en charge des expériences proactives et personnalisées. L'IA analyse les données client et les interactions passées pour fournir aux représentants des centres d'appels, aux techniciens de service sur le terrain et à d'autres employés en contact avec les clients des insights sur les besoins uniques de chaque client et des recommandations personnalisées sur les meilleures actions à entreprendre. L'utilisation de l'IA pour améliorer le service client tout au long du parcours client renforce les relations et la fidélité.

  • Optimise les opérations. L'IA contribue à une allocation efficace des ressources en rationalisant les flux de travail et en connectant rapidement les clients et les employés aux informations dont ils ont besoin pour répondre à leurs questions et résoudre leurs problèmes. L'IA détermine également quelles demandes de service doivent être dirigées vers des outils d'auto-assistance et lesquelles nécessitent une intervention humaine, minimisant ainsi les escalades coûteuses.

  • Fournit une prise en charge toujours disponible. Les chatbots d'IA dans le service client aident à garantir que les clients reçoivent un service rapide où qu'ils soient, quand ils en ont besoin. Ce niveau de commodité aide les organisations à gérer efficacement des volumes de support élevés tout en réduisant les coûts.

  • Permet de réduire le burnout et la rotation des employés. L'IA donne aux équipes de service client et de support plus de temps pour effectuer un travail significatif et épanouissant, comme des tâches nécessitant de l'empathie, de la résolution créative de problèmes et de la pensée critique. L'épuisement professionnel et le turnover sont réduits, ce qui permet aux organisations d'économiser le coût du recrutement et de la formation continus de nouveaux employés.

Comment l'IA fonctionne dans le service client

Voici comment l’IA et d’autres technologies avancées modifient ce qu’est le service client et ce qu’il peut faire :

  • Le traitement du langage naturel permet aux systèmes IA de comprendre, d’interpréter et de répondre naturellement au langage humain, ce qui rend les interactions entre les personnes et les interfaces optimisées par l’IA plus intuitives et plus attrayantes.

  • Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent et identifient des modèles dans de grandes quantités de données et d’interactions client, en apprenant au fil du temps comment aider les outils d’IA à fournir des réponses plus précises et pertinentes.

  • L’analyse prédictive utilise des données historiques pour prédire les besoins et les préférences des clients, ce qui permet aux équipes de service clientèle de personnaliser les recommandations et de résoudre de manière proactive les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent.

  • L’analyse des sentiments permet de recueillir des insights à partir d’e-mails, de conversations, d’enquêtes et de réseaux sociaux pour aider les organisations à mieux comprendre les préoccupations et les plaintes des clients et leur impression de la marque, et à répondre de manière appropriée.

  • L’IA générative est un type d’IA qui crée du contenu, tel que du texte, des images ou des vidéos, en fonction des données sur lesquelles il est formé. Elle a plusieurs applications dans le service client, notamment en augmentant la productivité des centres d'appels en automatisant la prise de notes lors des appels clients et en fournissant des résumés d'appels détaillés, y compris les éléments d'action clés.

Outils de service client basés sur l'IA couramment utilisés

Les organisations utilisent de nombreux outils d'IA pour améliorer leurs opérations de service client, y compris les suivants :

  • Les chatbots et les assistants virtuels sont des outils en libre-service qui utilisent le traitement de langage naturel et le Machine Learning pour fournir aux clients une assistance en temps réel. Les chatbots d’IA dans le service client comprennent des questions simples et directes, et répondent à l’aide de scripts prédéfinis. En revanche, les assistants virtuels peuvent aider les clients avec des tâches complexes telles que la prise de rendez-vous et le traitement des transactions. Ils peuvent également engager des conversations personnalisées adaptées aux besoins de chaque client.

  • Les assistants IA vocaux utilisent des technologies de reconnaissance vocale pour gérer efficacement les requêtes par téléphone 24 h/24, sans intervention humaine. Ils engagent des conversations, répondent aux questions et effectuent des tâches, fournissant un support personnalisé et réduisant les temps d'attente.

  • Les systèmes de tickets intelligents simplifient le support client en catégorisant, hiérarchisant et routant les tickets de support en fonction des besoins actuels de chaque client, des historiques d’interaction et des données démographiques. Plutôt que de diriger les clients vers le prochain agent disponible, les systèmes de tickets intelligents dirigent automatiquement les clients vers des agents en fonction de leur expertise et de leur charge de travail, optimisant ainsi la distribution des demandes et garantissant une résolution plus rapide des problèmes.

  • Les assistants IA augmentent la productivité et la satisfaction des clients en fournissant aux clients et aux représentants en direct une assistance en temps réel. Par exemple, les bases de connaissances basées sur l'IA fournissent aux clients des réponses instantanées aux questions courantes, réduisant ainsi le besoin de support humain. De plus, les outils d'IA génèrent des recommandations qui aident les représentants en direct à répondre aux clients en fonction du contexte et de l'historique.

  • Les assistants IA autonomes travaillent pour le compte d’individus, d’équipes ou de services pour exécuter et orchestrer des processus métier. Les exemples incluent des assistants de gestion des incidents qui automatisent des tâches clés tout au long du cycle de vie des incidents et des assistants d'opérations de planification qui optimisent les horaires des techniciens de terrain en fonction des conditions de travail changeantes.

    Démarrage avec l’Assistant de gestion de incidents pour Dynamics 365 Customer Service.

  • Les outils d’analyse du service client utilisent le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive pour générer des insights client tels que la valeur à vie ou le risque d’attrition. Ces informations peuvent être utilisées pour prendre des décisions stratégiques basées sur les données.

Étapes pour mettre en œuvre l'IA dans le service client

Suivez ces étapes pour mettre en œuvre l'IA avec succès dans vos opérations de service client :

  1. Évaluez les besoins et les objectifs de l’entreprise. Identifiez les difficultés de votre service client et déterminez où l'IA peut apporter le plus de valeur. Vous pouvez décider de moderniser uniquement votre logiciel de support technique ou votre suite complète de logiciels de service client.

  2. Préparez votre infrastructure et vos données. Assurez-vous que votre organisation dispose de l'infrastructure nécessaire, comme des capacités de stockage et de traitement des données, pour soutenir la mise en œuvre de l'IA. De plus, veillez à ce que vos données soient nettoyées, organisées et prêtes pour l'analyse par l'IA.

  3. Choisissez les technologies d’IA appropriées. Sélectionnez des solutions d'IA qui correspondent à vos besoins et objectifs et qui s'intègrent à votre CRM, ERP et autres systèmes existants pour garantir une expérience unifiée.

  4. Formez vos équipes : Fournissez à votre équipe du service client une formation complète sur l’utilisation des outils d’IA pour optimiser ses avantages.

  5. Entraînez les modèles d’IA. Affinez et mettez continuellement à jour les modèles d'IA afin qu'ils s'améliorent au fil du temps en apprenant des interactions passées.

  6. Surveillez les performances et optimisez. Surveillez en continu les performances de votre solution d'IA, y compris la collecte des avis des clients et des agents. Ajustez si nécessaire pour améliorer l'efficacité.

  7. Respectez les meilleures pratiques. Tout au long du processus de planification et de mise en œuvre de l'IA, maintenez les meilleures pratiques, telles que les mesures de confidentialité et de sécurité des données.

Six défis courants lors de la mise en œuvre de l'IA dans le service client

Voici six défis courants et les moyens de les surmonter.

  1. Risques en matière de sécurité et de confidentialité des données
    Défi : Les systèmes d'IA traitent des données sensibles des clients, ce qui en fait des cibles pour les cybermenaces et soulève des préoccupations en matière de confidentialité.
    Solution : Implémentez un chiffrement robuste, des contrôles d’accès stricts et la conformité aux réglementations de protection des données. Informez les clients sur les politiques d'utilisation des données et proposez des options de désinscription.

  2. Intégration à des systèmes existants
    Défi : Les outils d’IA doivent souvent fonctionner en même temps que les plateformes CRM, ERP et de centre de contacts existantes, ce qui entraîne des complexités techniques.
    Solution : Utilisez des solutions d’IA avec des API ouvertes et assurez la compatibilité avec les piles de technologies existantes. Collaborez avec les équipes informatiques pour développer des stratégies d'adoption de l'IA par phases qui minimisent les perturbations.

  3. Manque de personnalisation
    Défi : Les interactions améliorées par l’IA peuvent être impersonnelles, ce qui entraîne une frustration chez les clients qui attendent une expérience plus personnalisée.
    Solution : Utilisez des modèles d’IA entraînés sur l’historique des clients, les préférences et les interactions passées pour fournir des réponses personnalisées et contextualisées.

  4. Fiabilité limitée
    Défi : Les assistants numériques IA peuvent parfois avoir du mal à gérer des demandes client complexes et en plusieurs parties, ce qui entraîne des réponses incorrectes ou incomplètes qui déçoivent les clients.
    Solution : Implémentez des modèles de prise en charge hybride où l’IA gère les requêtes de routine et fait remonter les cas complexes aux représentants en direct. Mettez régulièrement à jour les bases de connaissances et entraînez continuellement l'IA sur les interactions réelles avec les clients pour améliorer la compréhension contextuelle.

  5. Résistance à l'utilisation des outils d'IA
    Défi : Certains employés peuvent être lents à adopter les technologies d’IA, et certains clients peuvent préférer le support humain.
    Solution : Fournissez une formation adéquate et démontrez clairement les avantages de l’IA pour les employés. Aidez à rendre les interactions avec les clients naturelles et utiles, et offrez des transitions fluides vers des représentants humains si nécessaire.

  6. Préoccupations liées à l'IA responsable
    Défi : Les modèles d’IA peuvent hériter des biais des données d’entraînement, ce qui entraîne un traitement injuste ou incohérent des clients.
    Solution : Assurez-vous que les jeux de données d’entraînement sont variés et implémentez des audits d’impartialité pour détecter et atténuer les biais. Utilisez des techniques d'IA explicable (XAI) qui fournissent des explications claires et compréhensibles pour les décisions et actions guidées par l'IA.

Exemples concrets de service client basé sur l'IA

De nombreuses organisations ont transformé leurs expériences client grâce à l'IA. Voici quelques exemples de réussite dans le monde réel :

  • Un fabricant mondial qui gère chaque année plus de 600 millions de contacts de support technique souhaitait améliorer son support client avec l’IA. L'entreprise a déployé un assistant virtuel qui engage les clients via une interface conversationnelle en libre-service qui les aide à résoudre rapidement les problèmes. Si nécessaire, l'assistant peut transférer en douceur un client à un représentant du centre de contact en direct avec des informations contextuelles précieuses sur son problème spécifique.
    Principal point à retenir : Avec une solution de support hybride, les clients bénéficient de temps de réponse et de résolution plus rapides.

  • Un grand établissement de services financiers du Royaume-Uni a tenté de simplifier la gestion de plus de 50 millions d’interactions client annuelles. La banque a consolidé plusieurs systèmes existants sur une plateforme unique et intuitive d'engagement client qui agrège les données clients dans des vues à 360 degrés, automatise la prise de rendez-vous entre départements et génère des millions d'économies annuelles en logiciels.
    Principal point à retenir : L’utilisation d’outils numériques permet aux équipes de services d’assurer la rétention des clients en aidant les organisations à répondre aux attentes des clients en matière de service rapide et personnalisé.

  • Une entreprise technologique mondiale souhaitait offrir aux clients un accès plus rapide à son équipe de support premium, tout en simplifiant et en automatisant les tâches répétitives pour les représentants. Elle a adopté un assistant IA qui permet aux clients de communiquer avec des représentants 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 dans neuf langues différentes et fournit aux représentants des informations nécessaires pour identifier les solutions optimales aux problèmes des clients. Le temps de traitement moyen de l'équipe de support premium a diminué de 20 % et sa productivité a augmenté de 15 %.
    Principal point à retenir : L’IA permet aux représentants de services de se libérer des tâches répétitives afin qu’ils puissent se concentrer sur la résolution des problèmes des clients.

Comment évolue l'IA dans le service client ?

Les nouveaux développements technologiques continueront de favoriser l'adoption de l'IA dans les entreprises. Les organisations de service client seront parmi celles qui tireront un avantage concurrentiel des technologies et tendances émergentes de l'IA suivantes :

  • Traitement du langage naturel avancé : Les avancées continues dans le traitement du langage naturel permettront des communications et des interactions encore plus sophistiquées et de type humain entre les systèmes IA et les clients.

  • IA des émotions : Les systèmes d’IA deviendront plus efficaces en matière de reconnaissance, de simulation et de réponse aux émotions humaines, ce qui permettra au service client et aux outils de support basés sur l’IA d’exprimer une plus grande empathie.

  • Hyperpersonnalisation : Les systèmes d’IA continueront à utiliser des techniques avancées d’analyse des données pour mieux comprendre les comportements et préférences des clients individuels. Dotés d'une compréhension plus approfondie, ces systèmes seront capables de créer des expériences plus personnalisées que jamais.

  • Intégration à d’autres technologies innovantes : Les systèmes IA s’intègreront de plus en plus aux appareils Internet des objets (IoT) pour fournir un support client proactif. Ils se connecteront également aux technologies de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV) pour créer des expériences immersives.
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Foire aux questions

  • L'IA pour le service client implique l'utilisation de technologies d'IA telles que les chatbots, les assistants virtuels et l'analyse prédictive pour automatiser et personnaliser les interactions avec les clients. L'IA complète les méthodes traditionnelles de service client pour améliorer l'efficacité, réduire les temps de réponse et augmenter la satisfaction.
  • L'IA ne remplace pas les méthodes traditionnelles de service client, mais les complète. Elle gère les tâches et les requêtes routinières afin que les humains puissent se concentrer sur des interactions plus complexes et à forte valeur ajoutée nécessitant réflexion critique et empathie. L'IA améliore l'expérience globale du service client en fournissant des réponses en temps réel, des recommandations personnalisées et une disponibilité 24 h/24, 7 j/7.
  • L'avenir de l'IA dans le service client inclut des avancées en traitement du langage naturel (NLP), en IA des émotions, en hyper-personnalisation et en intégration avec des dispositifs IoT. Ces développements mèneront à des interactions client plus naturelles et empathiques et à des services prédictifs qui identifient et répondent proactivement aux besoins des clients.
  • Les organisations transformeront le service client en utilisant l'IA pour automatiser les tâches routinières, réduire les temps de réponse et personnaliser les expériences. Les organisations utiliseront également l'IA pour gérer des volumes plus élevés de demandes client de manière plus efficace, offrir un support proactif et établir des relations plus solides.
  • Un exemple d'IA dans le service client est les chatbots basés sur l'IA qui utilisent le traitement de langage naturel et l'apprentissage automatique pour engager les clients dans des conversations semblables à celles des humains. Les chatbots fonctionnent en temps réel pour répondre aux questions courantes, planifier des rendez-vous et fournir des informations pertinentes, réduisant ainsi la charge sur les représentants en direct et améliorant l'expérience client globale. Ils peuvent également escalader des problèmes complexes aux représentants en direct si nécessaire.

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