Quel est l'outil d'IA adapté ?

Le temps est la ressource la plus précieuse que vous ayez lorsque vous dirigez une équipe d'assistance : chaque minute que votre équipe passe sur un appel, un e-mail, un ticket ou une discussion en direct est extrêmement coûteuse. (Le coût moyen d'une interaction en direct est supérieur à 7 $ pour une entreprise B2C, et plus de 13 $ pour une entreprise B2B.)

Mais les préférences des clients en matière d'assistance évoluent, ce qui ouvre de nouvelles perspectives aux responsables d'assistance pour améliorer la rentabilité de ces interactions. Des recherches montrent que la plupart des gens préfèrent le libre-service plutôt que de parler à un humain, et que la seule chose qui intéresse vraiment les clients, c'est de résoudre leur problème. Si la qualité de l'interaction est bonne, ils ne se soucient pas du support.

Si vous avez regardé les actualités récemment, vous ne serez pas surpris de voir l'IA présentée comme une solution : il existe différents outils d'IA pour les spécialistes du marketing, pour les agences gouvernementales, pour la vente au détail, et pour les services financiers, entre autres.

Toutefois, c'est une chose de savoir ce qu'est l'IA, mais c'en est une autre de la mettre en œuvre. Et quel outil choisir pour l'assistance client ?

Voici trois cas d'utilisation concrets d'outils basés sur l'IA pour vous aider à accélérer le processus de résolution, à réduire les coûts et à améliorer la satisfaction de vos clients.

Trois exemples d'IA pour l'assistance : trouver le bon outil

Scénario : le client d'une pharmacie doit transférer son ordonnance d'un endroit à l'autre, poser des questions sur le statut de son ordonnance ou demander un nouveau renouvellement à son médecin.

Solution : grâce aux progrès récents des LLM, un chatbot optimisé par l'IA peut comprendre l'intention du client en utilisant le langage naturel, collecter toutes les données nécessaires (comme le lieu souhaité et le nom de l'ordonnance) et effectuer automatiquement ces étapes sans nécessiter l'intervention d'un membre de l'équipe. Souvent, le chat inclut également un élément d'un outil d'IA générative, de sorte que les réponses sont affichées en temps réel.

Maintenant que les chatbots peuvent offrir une expérience conforme aux normes en matière d'expérience client et utilisateur, les responsables du service client, quel que soit leur secteur d'activité, sont toujours à la recherche de nouveaux moyens pour tirer parti des outils de chat basés sur l'IA. Les équipes d'assistance devraient réfléchir aux domaines dans lesquels les chatbots peuvent réduire les appels ou les e-mails d'assistance, ou encore les discussions en direct avec les agents (surtout à une époque où 90 % des consommateurs attendent une réponse immédiate, en 10 minutes ou moins, lorsqu'ils ont une question à poser au service client). Voyez l'IA comme un partenaire dans les flux de travail de votre équipe, et non comme un remplacement. En outre, l'IA conversationnelle est un excellent outil pour collecter les zero-party data.

Scénario : un client est en train de soumettre un ticket pour un problème très spécifique lié à un produit (par exemple, « pourquoi ma télévision clignote-t-elle ? »).

Solution : en utilisant un outil de recherche avec redirection de tickets intégré (tel que l'intégration de recherche de Yext avec Zendesk), un thème défini peut déclencher une recherche dans le panneau latéral, de sorte à encourager le client à trouver une solution par lui-même avant de soumettre son ticket.

Les avantages de la recherche optimisée par l'IA sont doubles : premièrement, comme nous l'avons indiqué, les études montrent que la plupart des internautes préfèrent trouver eux-mêmes des informations par le biais d'une fonction de recherche performante plutôt que d'avoir à parler à un interlocuteur. Et du côté des entreprises, vous économisez de l'argent en générant du texte et des résultats de recherche au lieu de répondre manuellement à toutes les questions.

Deuxièmement, vous pouvez mettre en œuvre la recherche optimisée par l'IA sur votre site Internet ou via un portail d'assistance, voire l'intégrer dans les systèmes de gestion des tickets. Ainsi, lorsque les utilisateurs saisissent les informations de leur ticket, le contenu pertinent apparaît automatiquement sur le portail et permet de réduire le nombre de tickets ouverts.

Scénario : un agent est au téléphone et doit répondre rapidement à la question nuancée d'un client.

Solution : grâce à la recherche optimisée par l'IA pour les agents d'assistance, il est possible de saisir la requête « Que faire lorsqu'un client souhaite résilier son abonnement » et recevoir la réponse adaptée, où que se trouve l'information. La recherche interne optimisée par l'IA permet aux agents de rechercher rapidement des réponses dans toutes sortes de verticaux d'informations (des politiques de l'entreprise aux détails sur les produits, en passant par les méthodes de dépannage des problèmes courants).

Comme vous pouvez le constater, l'IA peut faire bien plus que générer des mèmes : lorsque vous utilisez la bonne solution dans la bonne situation, l'IA peut s'avérer un atout de taille dans le secteur de l'assistance.