La nouvelle vague de service client ? Recherche basée sur l'IA

Au cours des 18 derniers mois, nous avons tous constaté que la pandémie avait radicalement modifié le comportement des consommateurs : les achats en ligne ont connu une croissance sans précédent, tandis que la fréquentation en magasin a diminué, parfois de façon spectaculaire. Il n'est donc pas surprenant que le marché du commerce électronique ait connu une croissance de 45 % en 2020. Mais ce que vous ne savez peut-être pas, c'est que les tickets d'assistance client ont également augmenté de 30 % depuis l'année dernière.

Quelle est la cause de ce changement ? En un mot, les clients : 55 % des consommateurs ont indiqué que leurs critères en matière de service client avaient augmenté après la pandémie et 82 % prévoient de continuer à contacter le service client à des niveaux similaires à ceux de la pandémie, avec 10 % de consommateurs supplémentaires qui affirment qu'ils contacteront encore davantage le service client.

Mais les équipes d'assistance sont-elles prêtes à gérer une telle augmentation ?

Malheureusement, la réponse est non. Les équipes de service et d'assistance client sont inondées de requêtes provenant de tous les canaux (téléphone, e-mail, chat), mais seulement 36 % d'entre elles se sentent pleinement préparées à faire face à cette hausse du nombre de demandes. Et c'est un problème qui coûte cher aux entreprises : selon Forbes, une mauvaise assistance client coûte 75 milliards de dollars par an aux entreprises. Et ce n'est pas tout : acquérir un nouveau client peut coûter cinq fois plus cher que le simple fait de fidéliser un client existant en lui offrant un service de meilleure qualité.

Mais il y a aussi de bonnes nouvelles. En effet, l'IA et les outils digitaux offrent de nouveaux moyens d'interagir avec les clients, il existe une solution pour libérer les agents et réduire les frais d'assistance, tout en améliorant l'expérience client : la recherche basée sur l'IA.

Première étape de l'automatisation du service client : l'automatisation des tâches 

Rendons à César ce qui est à César : les modèles de service client ont beaucoup évolué ces dernières années grâce aux progrès de l'automatisation.

Mais revenons légèrement en arrière : bien que le concept d'automatisation soit ancien, comme le poète grec antique Homère, l'automatisation des tâches a commencé à changer la donne en matière de service client vers la fin du XX^e^ siècle, qui correspond à la première étape de l'automatisation du service client.

De la possibilité pour les clients de soumettre automatiquement un ticket à l'automatisation de la création de rapports pour les agents, de nombreux processus offrent aux équipes d'assistance une meilleure vue des relations avec les clients et contribuent à accélérer les temps de réponse.

Par exemple, les agents peuvent utiliser des macros pour accélérer les réponses par e-mail ou appliquer des déclencheurs pour alerter automatiquement les autres équipes. Les bots et les serveurs vocaux interactifs (SVI) sont devenus plus efficaces pour gérer un grand nombre de tâches simples et répétitives, comme obtenir le statut d'une commande ou recommander du contenu, permettant ainsi de libérer le personnel chargé de l'assistance.

Mais l'automatisation des tâches est, à défaut d'un meilleur terme, un travail routinier. Certes, cela permet d'accélérer des éléments standard tout au long du parcours d'assistance, mais cela ne peut toutefois pas offrir une expérience dynamique ni remplacer un agent.

Deuxième étape de l'automatisation du service client : l'automatisation des workflows

Pour y remédier, la deuxième étape d'automatisation du service client a introduit les workflows automatisés, regroupant une série de tâches pour traiter des processus plus complexes. (Quelques exemples : accéder aux systèmes d'enregistrement et les mettre à jour à travers plusieurs services de l'entreprise en y ajoutant de nouvelles informations ; extraire des données depuis des systèmes transactionnels pour répondre aux questions des clients comme « Où en est ma commande ? »)

L'automatisation robotisée des processus a suscité l'intérêt des dirigeants d'entreprise, qui y voient un moyen d'exécuter de nombreuses fonctions à étapes multiples dans différents systèmes, plus rapidement que ne pourrait le faire n'importe qui. Et contrairement à la simple automatisation des tâches, certains systèmes RPA ont un semblant d'intuition. Ils peuvent par exemple assurer un suivi avec une confirmation de commande, informer à l'avance un client de l'expédition de sa commande, voire signaler des retards ou des problèmes imprévus concernant une commande. Autant de progrès qui ont grandement bénéficié au secteur de l'assistance client.

Mais voilà : qui aime contacter par téléphone, ou même par chat, le service client ? Qui aime les tickets d'assistance ?

Selon le bon sens et les études : personne. Gartner révèle que 70 % des consommateurs préfèrent résoudre leurs problèmes seuls, à l'aide d'options en libre-service. Si tel est le cas, il semble que la première étape de l'automatisation du service client aurait dû commencer par offrir un moyen plus intelligent d'effectuer des recherches en ligne.

Alors que les deux premières étapes ont contribué à la transition vers le libre-service au cours des cinq dernières années, il reste du chemin à parcourir. En effet, selon Gartner, seulement 9 % des clients parviennent à résoudre eux-mêmes leurs problèmes. Par conséquent, ils continuent à appeler le service client, comme ils le font depuis des décennies. Résultat :

• les volumes d'appels sont en hausse. 
• Les recherches effectuées sur les sites Internet aboutissent toujours à des résultats incorrects (voire à aucun résultat). 
• Une grande majorité des consommateurs (86 %) préfère encore les humains aux chatbots.

L'expérience se révèle non seulement mauvaise, mais également (très) coûteuse. En effet, selon les données d'une étude conduite par Yext, quand la recherche sur le site échoue, 21 % des personnes interrogées déclarent qu'elles se tourneront vers une source externe, tandis que 69 % choisiront un canal plus coûteux (appel téléphonique, chat en direct ou e-mail).

En fin de compte, le décalage est énorme et les entreprises doivent opter pour une véritable transformation.

Recherche optimisée par l'IA et automatisation du langage : nouvel horizon en matière d'assistance client 

Aujourd'hui, nous avons parfois l'impression de poser autant de questions à Alexa qu'à notre conjoint !

Blague à part, nous avons effectivement pris l'habitude de faire des recherches plusieurs fois par jour, sur toutes sortes d'appareils, qu'il s'agisse de trouver un restaurant encore ouvert à proximité ou de résoudre un problème informatique. À lui seul, Google traite plus de 3,5 milliards de recherches par jour.

Dans le contexte de l'expérience client, il est essentiel de fournir rapidement et simplement des réponses aux clients, en particulier lorsqu'il s'agit d'assistance. (N'oubliez pas que 70 % des gens préfèrent utiliser des outils digitaux en libre-service, comme la recherche, pour résoudre leurs problèmes.)

Mais pour que le site Internet d'une marque soit aussi performant qu'un être humain pour résoudre efficacement et directement les problèmes des clients, il doit comprendre parfaitement le langage naturel. Et malheureusement, nos études indiquent que la plupart des recherches sur site et des bots sont à mille lieues de le comprendre.

Lorsqu'ils ont été interrogés sur les principaux problèmes rencontrés sur le site d'aide d'une entreprise, les participants ont eu beaucoup à dire :

• 60 % ont déclaré que « la question n'avait pas été comprise ».
• 53 % expliquent avoir « reçu des résultats sans lien avec la question ».
• Et 39 % ont déclaré avoir « reçu des informations obsolètes ou inexactes ».

Cela est dû au fait que l'expérience de recherche n'est pas conversationnelle. (À titre de comparaison, lorsque vous saisissez une question dans Google, il comprend votre intention avant même que vous ayez terminé votre saisie.)

Les clients attendent des barres de recherche, peu importe laquelle, qu'elles affichent le même niveau d'intelligence, et ce, qu'ils s'adressent au plus grand moteur de recherche du monde ou à leur marque préférée. En d'autres termes, si un utilisateur saisit « quelle est votre politique de remboursement ? », il s'attend à obtenir une réponse directe et non une liste de liens à trier.

C'est là qu'une plateforme de recherche basée sur l'IA qui utilise l'automatisation du langage change la donne. En effet, elle peut traiter des volumes importants de données non structurées, telles que les documentations produits et les articles d'aide, et va ensuite apporter une réponse précise à la question du client. Elle aide également les agents à répondre plus rapidement aux requêtes car elle comprend l'intention des nouveaux tickets d'assistance et présente automatiquement les informations les plus pertinentes, à partir de n'importe quelle source de connaissances. Par rapport à un agent qui doit effectuer des recherches dans un nombre incalculable de ressources pour y trouver les réponses dont il a besoin, cette amélioration s'avère conséquente.

De plus, dans un avenir proche, cette plateforme d'automatisation du langage permettra également aux équipes d'assistance de générer automatiquement des FAQ structurées et des articles de connaissances directement à partir des réponses aux tickets d'assistance, des livres blancs, des études de cas et même des transcriptions vocales.

Pour finir, elle présentera du contenu et des conseils aux clients tout au long de son parcours, en se basant sur ce qui a le mieux fonctionné pour d'autres clients dans des situations similaires.

C'est mieux que de rester en attente dans un centre d'appels, n'est-ce pas ?

Vers une plus grande autonomie des clients : la recherche basée sur l'IA 

Les consommateurs veulent être encore plus indépendants, et les marques ont tout à y gagner en leur permettant de résoudre seuls leurs problèmes, à condition que la stratégie employée soit efficace. Ainsi, investir dans une fonction de recherche basée sur l'IA est la solution ; encore plus en ce moment où les équipes d'assistance ont vraiment besoin de soutien.

En cette période difficile de recrutement et de fidélisation des employés dans le monde entier, il est d'autant plus important de donner à vos équipes les moyens d'être plus productives, non seulement pour leurs résultats, mais aussi pour leur moral.

En ce qui concerne les consommateurs, ils sont 62 % à indiquer être prêts à effectuer leurs achats auprès d'une marque différente s'ils ne trouvent pas de réponse à leurs questions par eux-même. Mais nous avons une bonne nouvelle pour vous : 56 % des clients précisent qu'ils reviendront sur le site de la marque (plutôt que de s'adresser à un moteur de recherche) si celle-ci avait déjà fourni une réponse directe à une question.

Si vous pouvez montrer à vos clients que vous êtes en mesure de leur offrir des expériences d'assistance utiles et intuitives qui comprennent leurs questions, ils seront plus enclins à rester dans votre écosystème et à suivre votre marque plus longtemps.