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    © 2024 NICE

    Comment l’IA permet d’aligner performance des agents et attentes clients

    by Stephan Rouillon
    November 21, 2022
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    L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour guider les agents en temps réel, au moment précis où ils en ont besoin, permet aux centres de contact d’optimiser leurs performances, de satisfaire les clients et de réduire les coûts. Telles sont les conclusions d’un rapport publié par Aberdeen, qui a interrogé plus de 300 responsables de centres de contact dans le monde entier, tous secteurs confondus.

    Aberdeen a constaté que la priorité numéro un des centres de contact, quel que soit le secteur d’activité, est l’amélioration de l’expérience client ; celle-ci est suivie par la réduction des coûts de service afin de favoriser l’efficacité opérationnelle. Dans le rapport intitulé « The ROI of Real-time Agent Guidance : How AI Helps Align Agent Performance with Customer Expectations » (Le retour sur investissement du guidage des agents en temps réel : comment l’IA aide à aligner les performances des agents sur les attentes des clients), Omer Minkara, vice-président et analyste senior d’Aberdeen, décrit en détail les opportunités d’amélioration qio s’offrent aux centres de contact envisageant de mettre en œuvre l’IA.

    Aberdeen définit l’IA des centres de contact comme englobant :

    Les programmes traditionnels de qualité des centres de contact sont conçus pour détecter les inefficacités après coup, c’est-à-dire après avoir constaté un souci de performance. Ils « apprennent sur le tas », selon le rapport, et la plupart du temps, le coaching et le guidage des agents s’appuie sur l’évaluation d’une poignée d’interactions par mois. À cause du volume des interactions, les centres de contact ne peuvent réaliser qu’un échantillonnage aléatoire sur une base mensuelle ou trimestrielle.

    L’IA, quant à elle, permet aux organisations de surveiller et d’analyser 100 % des interactions avec les clients en temps réel et de donner aux agents les conseils contextuels dont ils ont besoin pour renverser le cours de la conversation sur le moment. Les superviseurs obtiennent des informations pertinentes et précises afin d’augmenter leur productivité et d’orienter le coaching et les conseils personnalisés qu’ils proposent aux agents. Concrètement, les entreprises qui utilisent l’IA enregistrent une amélioration annuelle de 2,9 % sur le temps que les superviseurs consacrent à aider les agents, contre une détérioration de 0,1 % pour les centres de contact dépourvus de capacités d’IA.

    Les avantages que présente l’IA dans les centres de contact impactent également les clients. Selon le rapport, les centres de contact qui exploitent les capacités de l’IA comme l’analyse de la parole, l’analyse du texte et l’analyse du parcours bénéficient de performances supérieures en matière d’expérience client :

    “Les centres de contact modernes exploitent les capacités de l’IA pour franchir une nouvelle étape en matière d’assurance qualité », écrit Minkara. « Au lieu de procéder à des examens périodiques et d’encadrer et de guider les agents par la suite, ils se servent des capacités de l’IA pour examiner toutes les interactions en temps réel ; ils utilisent les informations qui en résultent pour fournir aux agents des conseils contextuels en temps réel.”

    “Ceci réduit le temps nécessaire pour apporter les améliorations requises aux compétences et aux activités des agents afin de répondre à l’évolution des besoins des clients,” ajoute-t-il. “It Ceci permet également de minimiser la frustration et le taux de perte de clientèle en raison de l’inefficacité des activités de prestation de services.”

    Minkara conclut le rapport en recommandant vivement aux centres de contact d’envisager de recourir à l’IA pour augmenter la productivité et les performances des agents si ce n’est pas encore le cas. Les modèles d’IA peuvent apprendre et être formés à partir des données d’interaction historiques d’une organisation, ce qui permet d’obtenir des résultats rapides.

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    Stephan Rouillon

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  • l’intelligence artificielle : des capacités de raisonnement et de prise de décision automatisées reposant sur des informations découvertes par des algorithmes de machine learning,
  • le machine learning : des applications technologiques qui apprennent par elles-mêmes en analysant un modèle de données historiques et récentes,
  • le guidage prescriptif : des outils utilisés pour analyser des données historiques structurées et non structurées afin de faire des prédictions et de suggérer des options de décision,
  • l’analytique prédictive : des outils permettant de prédire le comportement futur des clients,
  • l’automatisation : des outils utilisés pour automatiser l’exécution de tâches telles que le routage des clients, la programmation des agents et l’assurance qualité.
  • une augmentation de 10,5 % de la fidélisation des clients (contre 3,2 % pour les centres de contact n’utilisant pas l’IA),
  • une progression de la satisfaction client multipliée par 3,5 (10,1 % contre 2,9 %)
  • une amélioration de 8,8 % du score d’effort client (contre 1,1 %).