Une bonne expérience client dépend d'une bonne expérience agent. Il est essentiel de donner aux agents les bons outils et les bonnes connaissances pour les responsabiliser et faciliter une assistance empathique et centrée sur le client. Et comme les études l'ont montré, une bonne expérience client a un impact direct sur le chiffre d'affaires, en favorisant la rétention, la fidélité et le marketing de bouche à oreille.
Cependant, selon Forrester, les agents passent en moyenne 35 % de leur temps à rechercher des informations et 15 % à effectuer des tâches manuelles répétitives. Ils se débattent avec un ensemble d'outils complexes qui les gênent au lieu de les aider au moment où ils en ont besoin.
C'est pourquoi je suis ravi de présenter Agent Suggestions, une intelligence prédictive qui donne un coup de pouce aux agents. Disponible sur Kustomer IQ for Agents, Agent Suggestions tire parti de la puissance de l'IA pour rationaliser l'expérience des agents, en affichant les réponses dont ils ont besoin au bout de leurs doigts. En réduisant les frictions et en minimisant les efforts que les agents doivent déployer pour trouver les bonnes informations, Agent Suggestions leur permet de se consacrer à leur tâche la plus importante : s'engager auprès du client et lui offrir une expérience de premier ordre.
Qu'est-ce que les suggestions d'agents ?
Des modèles d'IA auto-apprenants qui prédisent les réponses des agents sur la base des données historiques des conversations.
- Utilisez des données historiques mélangées à des techniques de traitement du langage naturel et à un filtrage intelligent pour suggérer les trois raccourcis les plus recommandés à utiliser.
- Tirez des enseignements de l'utilisation de votre organisation. En fonction de la façon dont les raccourcis sont appliqués, les recommandations changeront au fil du temps, sans qu'aucune formation manuelle ne soit nécessaire.
- Afficher uniquement les raccourcis auxquels chaque agent a accès. Ne vous inquiétez pas, les agents ne verront que les raccourcis suggérés auxquels ils ont accès publiquement ou en privé.
- Permettez aux agents de choisir l'apparence de l'aperçu. Si un agent souhaite vérifier tous les détails dans une toute nouvelle modale, ou simplement utiliser l'aperçu existant, c'est à chacun de décider. La nouvelle modale peut être ignorée, au cas où elle ne conviendrait pas à tout le monde.
- Sont faciles à activer. En un seul clic, l'administrateur pourra activer cette fonctionnalité pour tous les agents.
Voici comment cela fonctionne.
- PREMIÈRE ÉTAPE : Un administrateur activera le commutateur des suggestions d'agents.
- DEUXIÈME ÉTAPE : Un agent ouvre un message. Remarque : le message doit provenir du canal de messagerie et être la première interaction entrante.
- TROISIÈME ÉTAPE : L'agent voit les suggestions. Au survol, il verra les détails du raccourci.
- QUATRIÈME ÉTAPE : la première fois qu'un agent clique sur l'une des suggestions, il voit apparaître une toute nouvelle modale avec tous les détails et actions inclus dans le raccourci. Cette nouvelle modale peut être ignorée, donc si vous n'avez pas besoin de voir une vue détaillée et que vous choisissez d'ignorer cette étape, il vous suffit de cocher une case. La prochaine fois que vous verrez une suggestion, il vous suffira de la survoler pour voir les informations sur le raccourci ou de cliquer pour l'appliquer.
- CINQUIÈME ÉTAPE : l'agent clique pour appliquer le raccourci.
Comment les suggestions d'agents vont-elles évoluer ?
Les équipes du service clientèle essaient constamment d'être aussi efficaces et productives que possible, et les suggestions d'agents peuvent aider les organisations à remplir cette mission. Les suggestions de raccourcis constituent une bonne première étape pour cette fonctionnalité, car les raccourcis sont déjà un excellent outil de productivité qui permet aux agents d'effectuer plusieurs actions d'un simple clic.
Toutefois, nos projets vont au-delà des suggestions de raccourcis. À l'avenir, nous prévoyons d'étendre la fonctionnalité avec des suggestions d'articles de la base de connaissances, des conversations similaires ou connexes, voire des actions personnalisées telles que des retours, des remboursements ou des remises qui pourraient être lancées à partir de la vue des suggestions.
Toutes ces capacités, adaptées à chacun des agents et tirant parti de nos modèles d'auto-apprentissage et de nos techniques de filtrage intelligent, deviendront un outil essentiel pour les agents, les aidant à être plus efficaces et efficients.
