Les avancées rapides de l’intelligence artificielle, de l’automatisation et des autres technologies émergentes ont transformé la manière dont les call centers fonctionnent. L’adoption de ces nouvelles technologies est devenue essentielle pour rester compétitif et offrir une expérience client de qualité supérieure.
L’arrivée des agents virtuels
L’arrivée des agents virtuels dans les centres d’appels a marqué une évolution significative dans la manière dont les interactions avec les clients sont gérées. Ils offrent de nombreux avantages dans les centres d’appels :
- Ils permettent de réduire la charge de travail des agents humains en prenant en charge les interactions simples et répétitives.
- Ils sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, offrant ainsi une assistance instantanée aux clients, même en dehors des heures de travail traditionnelles.
- Les agents virtuels sont également bénéfiques en termes de cohérence et d’uniformité du service.
- Ils peuvent facilement gérer un grand volume d’appels simultanément.
Assistants automatisés, ils complètent les agents humains en prenant en charge les interactions simples et répétitives, offrant ainsi une expérience client améliorée et une meilleure gestion des volumes d’appels.
Vont-ils alors remplacer les agents ? Certainement pas ! Les interactions complexes peuvent encore nécessiter l’intervention d’un agent humain.
Dans de tels cas, les agents virtuels peuvent transférer les appels ou les conversations vers des agents humains, en leur fournissant les informations nécessaires pour une prise en charge efficace.
La prise de contact client peut se faire désormais via de nombreux canaux. On parle de Service Client Omnicanal. Désormais la gestion de la relation client doit tenir compte de l’arrivée de ces nouvelles technologies.
Les différents assistants virtuels
Les chatbots
Depuis ces dernières années, le chatbot est partout, et il a été adopté. En 2022, 69% des clients disent être disposés à interagir avec un bot en cas de requête simple.
Aussi connu sous le nom d’agent conversationnel, il est conçu pour simuler une conversation humaine via des canaux de messagerie textuelle tels que les applications de messagerie, les sites web, les réseaux sociaux, les chats en direct, et autres.
Les chatbots peuvent être classés en deux catégories principales :
- Les chatbots basés sur des règles, qui suivent des instructions préprogrammées pour répondre aux questions et effectuer des tâches spécifiques.
- Les chatbots basés sur l’intelligence artificielle, qui utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour s’améliorer avec le temps et s’adapter aux nouvelles situations.
Les callbots
Un callbot, appelé aussi robot d’appels ou d’agent vocal, est un système automatisé basé sur l’intelligence artificielle, développé pour gérer les appels entrants et sortants dans un centre d’appels.
Cette IA utilise des technologies telles que la synthèse vocale et la reconnaissance vocale et peut fournir des réponses automatiques à des questions fréquemment posées, effectuer des tâches simples telles que la vérification de l’état de compte ou la prise de rendez-vous, et même transférer les appels vers des agents humains si nécessaire.
L’objectif du callbot est d’automatiser certaines interactions téléphoniques courantes afin de réduire la charge de travail des agents humains, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de fournir une expérience client plus rapide et plus satisfaisante.
Les voicebots
L’assistant vocal ou voicebot est légèrement différent du callbot. Les callbots sont spécifiquement conçus pour les interactions téléphoniques et opèrent généralement dans le contexte d’un centre d’appels.
Les voicebots peuvent être utilisés dans divers contextes, y compris en dehors des call centers, et permettent une interaction vocale avec les utilisateurs via différents dispositifs.
On les retrouve notamment sur les appareils intelligents (comme les enceintes connectées) ou les systèmes de réponse interactive vocale (IVR) dans les centres d’appels.
L’IA comme assistant des agents
- Routage des appels : L’automatisation peut être utilisée pour diriger les appels entrants vers les agents appropriés en fonction de divers critères tels que la compétence, la disponibilité et la charge de travail.
- Gestion des files d’attente : Les systèmes peuvent gérer les files d’attente de manière efficace en informant les clients de leur position dans la file d’attente, en fournissant des estimations de temps d’attente et en offrant la possibilité de rappel automatique lorsque leur tour arrive.
- Prise de rendez-vous automatisée : Les chatbots et les systèmes d’automatisation prennent en charge la prise de rendez-vous avec les clients de manière automatisée. Les clients peuvent choisir des créneaux horaires disponibles, recevoir des confirmations par e-mail ou par SMS, et même recevoir des rappels avant leur rendez-vous.
- Traitement des paiements : L’automatisation peut être utilisée pour gérer les paiements des clients de manière sécurisée et efficace. Les systèmes automatisés peuvent recueillir les informations de paiement, effectuer les transactions et envoyer des confirmations aux clients, réduisant ainsi la nécessité d’une intervention humaine pour chaque transaction.
L’IA comme outil analytique
Analyse des données client
L’IA analyse les données client dans les centres d’appel en utilisant des techniques telles que :
- le traitement du langage naturel (NLP),
- l’analyse sémantique,
- la classification et la catégorisation,
- l’analyse des sentiments,
- les modèles de comportement client,
- l’analyse prédictive,
- la génération de tableaux de bord et de rapports analytiques.
Ces techniques permettent à l’IA de comprendre le sens des interactions, d’extraire des informations clés sur les préférences et les besoins des clients, de détecter les émotions exprimées, d’anticiper les comportements futurs et de fournir des insights aux responsables du centre d’appels pour prendre des décisions éclairées.
Les agents peuvent ainsi avoir une vision complète du parcours client et personnaliser leurs réponses et leurs recommandations.
Analyse des sentiments des clients
L’IA peut analyser les sentiments des clients en temps réel, en évaluant les émotions exprimées dans les conversations.
Elle utilise des modèles d’apprentissage automatique pour évaluer les émotions exprimées dans les interactions client-agent, telles que la satisfaction, la frustration, la colère, etc.
Pour cela, l’IA analyse les textes, les transcriptions des appels ou d’autres données textuelles, en identifiant les mots et les expressions qui indiquent une émotion spécifique. En utilisant ces informations, l’IA peut évaluer le sentiment global du client lors de l’interaction.
Cela permet aux centres d’appels de comprendre le niveau de satisfaction client, d’identifier les problèmes potentiels et de prendre des mesures pour améliorer l’expérience client.
Analyse des performances
L’automatisation peut être utilisée pour collecter et analyser des données sur les performances des agents, telles que :
- le nombre d’appels traités,
- la durée des appels,
- les temps de disponibilité,
- Les délais de réponse, etc
L’IA utilise ensuite des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les tendances et les schémas dans les données, afin d’évaluer les performances des agents.
Les centres d’appels peuvent ainsi identifier les points forts et les domaines à améliorer, évaluer la productivité et l’efficacité individuelles, et fournir des indicateurs de performance clés aux responsables du centre d’appel.
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L’intégration des nouvelles technologies dans les call centers offre des opportunités sans précédent pour améliorer l’efficacité opérationnelle, la satisfaction client et la performance globale.
En exploitant pleinement ces opportunités, l’automatisation et l’analyse des données, les call centers peuvent offrir des expériences client exceptionnelles, renforcer leur efficacité et améliorer leur rentabilité.
