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La Relation client à l’ère de l’Intelligence Artificielle

intelligence artificielle relation client

En juin 2017, le journal Relation client magazine titrait « L’année de l’intelligence artificielle ». Comme l’indique l’article du magazine en question « L’intelligence artificielle, ou augmentée, a fait son entrée, en 2017, dans la cour de l’expérience client. Combinée à la data, l’IA ouvre des perspectives pour personnaliser la relation client et anticiper les comportements des consommateurs ». Pour approfondir le sujet, nous avons posé 3 questions à Benjamin Alquier, notre Product Management Director.

 

Benjamin, selon toi, quel rôle joue, ou va jouer, l’Intelligence artificielle dans notre secteur d’activités ? Va-t-elle fondamentalement transformer la Relation client et l’expérience vécue par le client ?

1) L’IA en contact direct avec le client final : il peut s’agir de nouveaux media comme les chatbots (ou agents conversationnels), ou les nouvelles interfaces en langage naturel, comme « Amazon Echo » (haut-parleur connecté capable de répondre vocalement aux questions grâce à l’assistant personnel intelligent Alexa) ou encore l’« Apple HomePod » (haut-parleur intelligent d’Apple, qui fonctionne avec son IA vocale Siri, et qui sera mis en vente en décembre 2017 aux USA).

L’intelligence artificielle peut également être utilisée dans des applications plus intégrées, comme la personnalisation du service client -c’est le cas de l’application SNCF qui prédit votre prochaine destination- ou plus prosaïquement dans l’amélioration de la pertinence des réponses dans les FAQ, ou dans le domaine du selfcare1.

L’IA est également massivement utilisée pour optimiser les interactions clients à travers des mécanismes de scoring2 prédictif et ainsi améliorer la performance des campagnes promotionnelles ou de fidélisation. Ce 1er niveau d’application de l’intelligence artificielle amène plus de réactivité -jusqu’à l’immédiateté- dans le traitement des demandes du client.

2) L’IA à destination du conseiller : elle joue un rôle d’assistance -on parle d’« agent augmenté »- ou de priorisation et de pré-qualification. Par exemple, dans le domaine bancaire, là où une étude de crédit complète était nécessaire pour l’obtention d’un prêt, les banques sont maintenant capables de fournir une réponse très rapidement à un client. Cela permet également de proposer aux téléconseillers des réponses appropriées à des questions clients, comme c’est le cas chez Natixis. Ce 2e niveau est une évolution moins en rupture, et optimise la pertinence et l’efficacité de la Relation Client.

3) L’IA pour l’ensemble des directions : elle permet de comprendre, d’analyser et d’améliorer les process, les produits, les expériences. Dans ce domaine, on parle en grande partie d’aide à la décision. Ce 3e niveau agit plus en profondeur au sein des organisations.

Si le 1e niveau -la confrontation directe entre le client et l’IA- suscite le buzz et les fantasmes, certains signes me font dire que les 2 autres niveaux d’application sont plus rapidement déployés car ils sont moins risqués (pas en frontal avec le client), et permettent de conserver une humanité dans la relation avec les marques. Or les expériences sur les chatbots ont montré que cette humanité est clé : les clients apprécient (tant que l’efficacité est là), et les marques aussi car les clients se sentent plus engagés et liés. C’est ainsi que Google, pionnier, a lancé cette année le programme PAIR (People + AI Research), qui vise à fluidifier le rapport entre l’IA et l’homme.

Comment l’Intelligence artificielle peut-elle aider à comprendre le désir, les attentes, les besoins des clients avant mêmes qu’ils ne les expriment ?

Elle permet par exemple de rapprocher le profil d’un « client A » de celui d’un « client B », qui lui est similaire, ce que font déjà Amazon ou Netflix. Par exemple, si un client A a acheté un livre sur Amazon, complété par un second produit, le site va proposer au client B (qui a sensiblement le même profil) et qui acheté, ou simplement cliqué, sur le même livre, le produit complémentaire acheté par le client A. Ce cas d’usage est appliqué avec succès depuis déjà 10 ans dans la prévention du risque d’attrition et la stimulation d’usage chez les opérateurs Telecom.

Historiquement, l’IA s’est d’abord appliquée sur des données quantitatives afin de prédire des risques (d’attrition, de défaut de paiement…) ou des propensions (d’achat, d’utilisation…). Aujourd’hui, l’IA est de plus en plus performante pour traiter des données qualitatives, non structurées. Cela ouvre d’autres perspectives : déterminer les causes racines de ces risques ou propensions, et permettre aux marques d’agir sur celles-ci.

Comment l’Intelligence artificielle est-elle présente dans une solution telle qu’Instant eXperience® ?

Benjamin Alquier

Benjamin Alquier, Product Management Director chez MediaTech Solutions

Instant eXperience® est déjà une solution d’intelligence artificielle, notamment dans l’enrichissement des données collectées :

– Analyse sémantique (reconnaissance des concepts et tonalité dans un verbatim),

– Traduction automatique de verbatims classés en catégories,

– Transcription (speech to text) de verbatims audio.

Ces trois modules sont construits sur des mécanismes d’intelligence artificielle, et continuent de s’améliorer grâce à ces derniers.

L’IA est également présente dans l’analyse des résultats :

Analyse automatique de causes racines : ce rapport -en version bêta- analyse un indicateur pour en identifier les raisons qui jouent le plus à la hausse ou à la baisse.
Notre solution a par exemple identifié, pour un acteur majeur du transport que, parmi une centaine de variables, celle qui joue le rôle le plus déterminant sur la satisfaction client est « le retard », avec une cassure à 10 minutes ; en second lieu vient « l’environnement sonore ». Cela a permis à notre client de relativiser l’importance de la variable « prix », information capitale pour l’entreprise !

Détection de signaux faibles : Instant eXperience® permet la détection de tendances, sur les critères quantitatifs bien sûr, mais aussi dans les verbatims remontés. Notre solution offre la possibilité d’identifier le fait que certains verbatims, évoquant tel ou tel concept, sont certes toujours minoritaires, mais en croissance, et méritent donc une certaine attention.

Scoring et prédiction de satisfaction : la solution permet de prédire automatiquement la satisfaction d’un client suite à un contact, et de déclencher immédiatement des actions correctrices (par ex un appel sortant) ou amplificatrices (en stimulant la promotion et en proposant au client de publier son avis).

Optimisation des taux de réponse : il est également possible d’optimiser de manière prédictive les taux de réponse et le niveau de sollicitation client, en sollicitant le client au meilleur moment, pour maximiser sa propension à répondre, personnaliser dynamiquement le niveau de pression client en fonction du profil de ce dernier…

Les solutions de Feedback Management3 ont une place de choix dans le domaine de l’intelligence artificielle. Si la note de satisfaction du client est le prérequis n°1 comme résultat chiffré, nous avons accès à une masse considérable d’informations sur les clients et leurs interactions. Le « data lake4 », concept à la mode, est là !

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DEFINITIONS

Selfcare : pratique par laquelle on donne la possibilité au client d’effectuer des actions de gestion de son compte, ou d’avoir recours à des informations de support, en toute autonomie. Dans le domaine du support en selfcare, le client accède à des bases de connaissances, à des outils de diagnostic, à des FAQ, forums ou autres espaces de support communautaire (ex : la gestion des comptes bancaires en ligne est une forme de selfcare). Le selfcare permet à la société initiatrice de diminuer ses coûts de gestion clientèle et peut être considéré comme un service utile par les clients recherchant l’autonomie, des services disponibles 24H/24H et le fait d’éviter d’éventuel temps d’attente au téléphone (www.definitions-marketing.com).

Scoring : technique qui permet d’affecter un score à un client ou prospect. Le score obtenu traduit généralement la probabilité qu’un individu réponde à une sollicitation marketing ou appartienne à la cible recherchée. Il mesure donc l’appétence pour l’offre potentielle (www.definitions-marketing.com).

Feedback management : le Feedback Management consiste à capturer, enrichir et exploiter le feedback de personnes (clients, collaborateurs, partenaires) et/ou de systèmes d’information, pour maximiser durablement la performance d’une organisation, en optimisant l’expérience client, et en développant l’engagement de toutes les parties prenantes.

  • Capturer du feedback et des données sur les parcours et moments clés vécus par les clients, à travers l’ensemble des canaux d’interaction (points de vente, téléphone, digital).
  • Enrichir ces informations brutes grâce aux technologies d’analyse des contenus voix/texte et à l’intelligence artificielle pour en maximiser l’exploitabilité.
  • Exploiter le feedback enrichi en le disséminant en temps-réel, et de manière personnalisée, à tous les acteurs d’une organisation, accompagné des actions à mener – tant sur le plan stratégique que sur le plan opérationnel dans chaque département et à tous les niveaux de l’organisation.

En permettant une amélioration continue des parcours clients, produits et services, mais également en enrichissant les outils managériaux pour une plus grande « centricité client », et en intégrant des dispositifs performants d’engagement de toutes les parties prenantes, le Feedback Management permet ainsi une création de valeur durable pour l’entreprise. Du renforcement des marques au développement du chiffre d’affaires et de la rentabilité, tous ces leviers peuvent être impactés de manière tangible.

Data lake : espace de stockage de vastes quantités de données brutes hétérogènes, permettant une exploitation croisée telle que rapports, visualisation, machine learning…(https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake)

 

Par | 2017-12-19T18:10:50+00:00 08, 2017|Feedback Management|
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