Février 2023 par Jean ROBERT
De plus en plus de solutions CCaaS offrent nativement des capacités d’Analytics, d’où l’intérêt d’en examiner les avantages commerciaux, notamment la manière dont les données et l’Analytics peuvent améliorer l’expérience client.
Avec l’augmentation des outils d’Analytics, on en vient forcément à se poser la question sur les raisons pour lesquelles les entreprises les utilisent de plus en plus, quel est leur rôle dans l’amélioration de l’expérience numérique des clients et comment ils permettent aux entreprises d’obtenir de meilleurs résultats.
Expansion de l’utilisation des données : pourquoi maintenant ?
L’intelligence artificielle (IA) et l’Analytics prennent toujours d’avantage en charge l’automatisation du traitement des tâches, les services de self-service et l’engagement numérique des clients.
Par exemple, aux Etats-Unis, au sein des agences gouvernementales pour l’emploi, les outils alimentés par l’IA ont permis de gérer les volumes très élevés de demandes de chômage survenues en 2020 et ont contribué à combattre les demandes frauduleuses. Ce type d’organisation gouvernementale est un excellent modèle d’industrie verticalisée connaissant habituellement peu d’innovation et où l’on ne s’attend pas à l’usage massif d’Intelligence Artificielle en self-service. Mais face aux millions de demandes de chômage qui ont été déposées, les institutions n’ont pas eu d’autre choix que d’accélérer l’amélioration de leurs solutions afin de pouvoir analyser et gérer le grand volume de données reçues.
D’autre part, suite à la pandémie, de nombreuses organisations qui envisageaient ou réfléchissaient encore à déployer des POC (Proof Of Concept) pour la mise en œuvre d’IA, se sont retrouvées dans une position où elles ont dû prendre des mesures immédiates. C’est le cas par exemple d’assurances qui disposaient de très nombreux agents utilisant des applications sur site avant la pandémie et qui se sont rapidement tournées vers les IA conversationnelles.
L’objectif de l’IA conversationnelle ne consiste pas nécessairement à offrir une alternative aux Services Vocaux Interactif (SVI), mais il s’agit d’utiliser les données que nous avons sur un client ou une situation donnée pour définir que « ce groupe de clients a telle intention spécifique, envoyons-le vers cette ressource en mode libre-service afin de lui répondre peut-être plus rapidement que nous ne l’aurions fait avec un agent ».
C’est en combinant données et Analytics que vous pouvez vous assurer d’offrir ce type d’automatisation du traitement aux bons clients et faire en sorte que vos agents servent les personnes ayant les besoins les plus complexes.
Comment l’analyse améliore les expériences numériques
Les données issues des études de Salesforce nous montrent que les clients se familiarisent de plus en plus avec l’IA. Plus de la moitié sont désormais capables de citer un exemple d’IA qu’ils utilisent tous les jours, comme par exemple l’usage d’assistants vocaux ou l’utilisation de playlists générées automatiquement.
Ces cas d’utilisation soulèvent des inquiétudes pour les centres de contact qui souhaitent utiliser l’IA de manière éthique et sans parti pris, notamment concernant l’usage et le traitement des données clients personnelles dans le cadre de la RGPD. Mais en fin de compte, la majorité des consommateurs sont déjà prêts et ouverts à l’utilisation de l’IA pour améliorer leurs expériences clients.
Elle va permettre aux entreprises d’analyser le comportement des clients (état d’esprit, utilisation des outils de communications proposés…) et de leur proposer des solutions adaptées à leurs besoins.
Nous avons tous été des clients frustrés, l’analyse des sentiments a donc une réelle valeur pour les centres de contact qui cherchent à réduire la frustration des clients.
Comme par exemple, lorsqu’ils ont l’impression que les agents parlent trop vite ou qu’ils ne comprennent pas leurs requêtes. Grâce à la collecte et l’analyse des sentiments par l’IA, les responsables de centre de contact seront en mesure de déterminer les points de frustration et d’adapter le parcours client et la formation des agents afin de réduire cette dernière.
Les responsables de centres de contact vont, également, grâce à ces données, pouvoir doter leurs agents et les agents virtuels d’une base de connaissances unique, sous la forme d’un ensemble d’informations bien organisées auxquelles les utilisateurs peuvent accéder via des fonctions de navigation et de recherche.
Autre exemple, en tant que client, il nous est tous arrivé de chercher des informations communiquées par une entreprise via son site Web, et d’obtenir des informations totalement différentes lors de l’appel avec un agent.
Il arrive également parfois que le client n’aime pas la réponse d’un agent du centre de contact et qu’il raccroche et rappelle afin d’avoir une réponse différente. En tant que consommateur, nous utilisons ces tactiques parce que les entreprises ne sont pas en mesure de proposer de moyens cohérents d’obtenir des informations à leurs clients comme à leurs agents.
C’est la raison pour laquelle l’utilisation de l’Analytics pour offrir une meilleure expérience numérique commence par la mise en œuvre d’une base de connaissances commune. L’intérêt de cette base commune multi-accès est qu’elle va permettre de proposer les mêmes informations que ce soit à votre client au travers de votre site web (article, FAQ), à vos Bot et à vos agents. Vous offrirez ainsi une expérience client similaire et unifiée quel que soit le média de communication avec vos clients.
L’analyse des données clients, une voie à suivre
En définitive, l’analyse des données est devenue un élément clé du monde numérique d’aujourd’hui, et les entreprises peuvent tirer parti de cette richesse d’informations pour améliorer l’engagement client.
En utilisant l’Analytics pour comprendre les comportements et les préférences des clients, les entreprises peuvent offrir des expériences numériques plus personnalisées et plus engageantes, ce qui peut entraîner une fidélité accrue et une augmentation des ventes.
