Par notre PDG Christine Barr pour le magazine CIO.
LES MEILLEURES ANALYSES DANS LE DOMAINE DE L’EXTERNALISATION DES PROCESSUS D’AFFAIRES (EPA) SE PRODUISENT AUJOURD’HUI EN TEMPS RÉEL, EN SURVEILLANT LES ACTIVITÉS AU FUR ET À MESURE QU’ELLES SURVIENNENT ET EN SIGNALANT IMMÉDIATEMENT LES PROBLÈMES POTENTIELS.
L’une des vérités les plus ignorées à propos de l’apprentissage automatique (AA) de l’IA est que les performances de l’AA vont de pair avec ce qu’on lui enseigne. Et plus l’ensemble de données (provenant d’autant d’environnements divers) qu’on lui enseigne est élevé, plus ses performances seront meilleures. Ce type d’apprentissage automatique offre de meilleures réponses et la capacité de détecter des tendances et des écarts de tendance que peu d’entreprises peuvent déceler par elles-mêmes.
Certaines entreprises choisissent toutefois de conserver leurs ensembles de données fondamentales et d’externaliser uniquement les ensembles de données qu’elles considèrent comme non essentiels. Cette pratique peut déstabiliser toute stratégie d’externalisation des processus d’affaires (EPA) pour deux raisons. Premièrement, les ensembles de données fondamentales contiennent vraisemblablement les plus importantes données de l’entreprise. Alors, pourquoi choisir de ne pas soumettre ces données à l’analyse la plus approfondie possible? Deuxièmement, en choisissant délibérément de ne pas soumettre ces ensembles de données essentiels à l’analyse de l’AA, les résultats sont, dans le meilleur des cas, faussés ou pire encore, trompeurs. Privée des informations fondamentales contenues dans l’ensemble de données, l’analyse tirera des conclusions en se basant sur les informations qu’elle possède uniquement, privant à son tour l’entreprise de tendances essentielles, mais pas encore découvertes.
L’intelligence d’affaires au travail
Les meilleures analyses dans le domaine de l’EPA se produisent aujourd’hui en temps réel, en surveillant les activités au fur et à mesure qu’elles surviennent et en signalant immédiatement les problèmes potentiels. Prenons un client qui parle avec un conseiller du service à la clientèle, lorsque soudainement ce client commence à sembler agité. Le logiciel peut alerter instantanément un chef d’équipe du problème potentiel, très probablement bien avant que le conseiller lui demande de l’aide, en supposant qu’il le fasse.
Il ne s’agit pas d’une analyse « après coup » de l’IA. Pour réellement relever le défi du service à la clientèle, l’IA doit agir en temps réel et être constamment à l’écoute des appels afin de déceler de possibles recours hiérarchiques. Cela fonctionne extrêmement bien, en grande partie, grâce à la nature humaine. Lorsque les conseillers du service à la clientèle prennent leurs appels (et notamment lorsqu’ils savent que leurs appels peuvent être surveillés par un chef d’équipe), ils essaient de démontrer leurs compétences de la meilleure façon possible. Lorsqu’un client s’énerve au téléphone, certains conseillers essaieront plutôt de gérer la situation eux-mêmes dans le but de démontrer leurs capacités à leurs chefs d’équipe plutôt que de leur demander de l’aide.
Cela aide rarement le client, le conseiller ou l’entreprise. Cependant, il est possible de résoudre ces problèmes plus rapidement, plus efficacement et avec de meilleurs résultats en permettant à l’IA externe de surveiller et de prendre le relais chaque fois qu’elle détecte un problème éventuel. Cette pratique permet ainsi de libérer le conseiller afin qu’il puisse s’occuper du prochain appel. Les avantages ne s’arrêtent pas là. Les données capturées peuvent être utilisées pour améliorer les processus et les produits, augmenter les revenus et supprimer les frustrations des clients.
Là où les entreprises se trompent
Cela nous amène au niveau de la dette technique. Lorsqu’une entreprise finit par dépenser plus d’argent, de temps et d’autres ressources, et bénéficie de moins d’avantages en essayant de traiter elle-même les données au lieu de sous-traiter le processus au partenaire adéquat.
La dette technique fait référence au coût des travaux supplémentaires nécessaires en optant initialement pour une approche plus rentable. Ce coût peut être considéré comme un coût littéral, lorsqu’on dépense plus d’argent pour atteindre l’objectif initial. Toutefois, avec l’IA en général et plus particulièrement l’AA, cela peut également se traduire par la perte d’occasion de générer des revenus. Une analyse plus poussée du plus grand nombre de données possible fournira de meilleures informations, qui à leur tour pourront être converties à la fois en économies de coûts et en augmentation de revenus.
Qu’est-ce que l’analyse de l’interaction client? Et pourquoi en avez-vous besoin?
Le terme « analyse » est l’un des plus grands mots à la mode dans le monde des affaires. D’ailleurs, le secteur des centres de contact est aujourd’hui également friand de tout ce qui touche à l’analytique. Dans le domaine de l’EPA, les avantages de l’analyse ne se situent pas uniquement dans les tendances détectées et les actions recommandées. Ils se situent également au niveau des résultats tangibles de ces actions, mesurés en matière d’augmentation des revenus, de fidélisation des clients (qui auraient pu autrement changer de fournisseur) et d’une plus grande efficacité en matière d’interactions avec les clients. Cette plus grande efficacité dans les communications client permet à son tour à l’équipe du service à la clientèle de prendre moins de temps pour résoudre le problème des clients, ce qui signifie qu’un centre de contact de même envergure peut gérer plus d’appels et que les clients bénéficient de temps d’attente plus courts. D’autre part, l’AA de l’EPA identifie la rétroaction en temps réel afin d’améliorer et d’optimiser les parcours client de bout en bout, en fonction de la personnalité du client. Cela permet d’aboutir finalement à une identification proactive du moyen d’interaction préféré du client, et ainsi d’augmenter les chances de satisfaction du client et d’accroitre le rendement (ROI).
Étant donné que l’attrait de la main-d’œuvre pour les centres de contact client est très faible aujourd’hui, cette pratique peut faire une énorme différence au niveau du processus d’embauche en permettant à un centre de contact d’être opérationnel avec un personnel réduit. D’autre part, la réduction du temps d’attente et la capacité d’intervention possible de l’IA permettent de satisfaire plus facilement les clients.
Cependant, les avantages offerts par l’AA de l’EPA vont bien au-delà du service à la clientèle et touchent d’autres domaines, comme les transactions en ligne et la capture de clavardage par courriel.
Les transactions en ligne et la fonctionnalité du clavardage par courriel ont beau être efficaces, elles présentent toutefois de sérieux inconvénients. Elles fonctionnent certes à merveille pour un pourcentage élevé de clients en répondant à leur question de manière claire et rapide. Par exemple : lorsque le client fait face à un problème d’ordre commun et que l’équipe a créé une réponse précise et pertinente.
Mais qu’en est-il des problèmes moins courants? Ou même des instructions qui ne sont plus à jour ou devenues obsolètes à cause d’une modification graphique de l’interface utilisateur? Par exemple : une réponse indique au client que les informations recherchées seront affichées en se rendant dans le menu déroulant sous Paramètres, puis en cliquant sur Paiements. Mais que se passe-t-il si l’option Paiements n’est plus affichée sous l’onglet Paramètres? Le client peut devenir très frustré et rejettera probablement la faute sur la marque.
Et s’il y avait un bouton qui indiquerait une mention comme : « Cette réponse vous a-t-elle été utile? Si ce n’est pas le cas, veuillez cliquer ici pour parler à un conseiller en moins de trois minutes. »? Ce serait déjà mieux, n’est-ce pas? Mais que faire si le client frustré décide d’abandonner et de cliquer sur le site d’une marque concurrente pour effectuer l’achat? Ce ne serait pas l’idéal!
Grâce à l’AA de l’EPA, le système peut détecter la frustration. Ainsi, ce dernier cherchera peut-être quelqu’un qui pose la même question à plusieurs reprises. Ou peut-être identifiera-t-il les personnes qui ne suivent pas les instructions en ligne, possiblement parce qu’elles sont dans l’impossibilité de le faire? Le système détecte la frustration de différentes manières et met instantanément le client en contact avec un chef d’équipe pour résoudre calmement le problème, afin de garder le client satisfait et de préserver les ventes.
C’est déjà mieux comme ça! Nous pensons qu’il existe un meilleur moyen de garantir que votre solution externalisée soit gérée de la manière la plus cohérente possible. Pour obtenir plus d’informations sur l’AA de l’EPA, visitez-nous ici.
