Quatre façons d'utiliser l'IA générative dans votre CX - ou de le faire

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Une femme travaille sur une interface numérique futuriste avec des écrans et des données projetés devant elle.

Soudain, le terme "intelligence artificielle" est omniprésent. Des selfies améliorés par l'IA sur les médias sociaux au lancement en 2023 de ChatGPT (et même un remake texte-vidéo de 2 minutes du "Seigneur des anneaux", acclamé de manière satirique), l'IA générative en particulier semble être le nouveau jouet brillant de l'internet.

En réalité, l'IA est intégrée dans notre vie quotidienne depuis des années, en particulier pour le client moyen. Même vous, en tant que chef d'entreprise ou responsable du service client, utilisez probablement déjà l'IA générative dans le service client, ou vous devriez le faire. Dans ce blog, nous allons nous pencher sur des exemples d'IA générative, comment elle est utilisée, pourquoi l'IA dans le service client est importante et comment vous pouvez optimiser ces outils qui sont déjà à votre disposition.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative est une intelligence artificielle capable de produire du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites. Ces systèmes apprennent les modèles et la structure des données d'entraînement qu'ils reçoivent, puis génèrent de nouvelles données présentant des caractéristiques similaires.

Par exemple, les photos améliorées par l'IA mentionnées ci-dessus relèvent de l'"IA générative". Une personne peut télécharger une photo de son visage sur une application, puis demander à l'application de transformer la photo en une autre version d'elle-même, et celle-ci produira un être mystique et céleste entouré de poussière d'étoiles qui ressemblera quelque peu au selfie qui a été téléchargé.

Mais comment utiliser ce type de technologie pour améliorer l'expérience client ? Examinons 4 façons dont vous utilisez probablement déjà l'IA générative dans la SC.

Les mains d'une personne tiennent un téléphone portable et interagissent avec un chatbot sur l'écran du téléphone portable.

4 façons d'utiliser l'IA dans le service client

L'utilisation de l'IA étant en constante augmentation, cette technologie ne peut être ignorée ni par les clients ni par les entreprises. Bien qu'elle ait déjà commencé à façonner l'avenir du service à la clientèle, de nombreuses personnes sont encore méfiantes ou nerveuses à l'égard de l'IA et de ses implications pour leur entreprise. Mais ils n'ont pas à l'être.

L'IA générative peut permettre aux équipes du service client de travailler plus efficacement et de se concentrer sur les aspects les plus gratifiants de leur travail : fournir un service client de qualité. Voici comment.

  1. Assistance clientèle automatisée 24 heures sur 24, 7 jours sur 7

Non seulement il est coûteux d'engager des agents d'assistance à la clientèle 24 heures sur 24, mais cela peut également conduire à l'épuisement professionnel, à une baisse de moral et à des employés improductifs. Heureusement, il est probable que vous utilisiez déjà le support client automatisé 24/7 pour résoudre ce problème.

Tout, de la base de connaissances automatisée qui alimente les FAQ aux chatbots avec lesquels les utilisateurs peuvent interagir à tout moment, est considéré comme des outils en libre-service auxquels les clients peuvent accéder à leur convenance - et ces outils sont alimentés par l'IA générative.

Avec des solutions en libre-service alimentées par l'IA, vous donnez aux clients les moyens de s'aider eux-mêmes.

  1. Chatbots  

Les chatbots, en particulier, sont le véritable moteur du service client 24/7. Cette boîte pop-up persistante qui demande avec impatience à vos clients s'ils ont besoin d'aide dès qu'ils ouvrent votre site web est en réalité le héros méconnu de votre équipe de service à la clientèle. Grâce au chatbot, les clients peuvent contacter votre entreprise à toute heure du jour ou de la nuit pour poser des questions ou obtenir de l'aide. 

Si vous n'utilisez pas encore cet outil, voici quelques façons de le faire grâce à Kustomer'AI-powered CRM :

  • Utilisez des bots personnalisés dans les applications de chat, sociales et de messagerie pour traiter sans effort les demandes de service répétitives.
  • Automatisez les interactions de routine des agents et offrez une résolution personnalisée à grande échelle en connectant les données CRM en temps réel aux flux de travail des chatbots.
  • Éliminez le triage manuel en détectant et en acheminant automatiquement les conversations des robots en fonction des données fournies par les clients.
  • Créez et déployez des flux de travail de chatbot sophistiqués à l'aide d'une interface visuelle conviviale et de modèles préétablis.

En intégrant le libre-service conversationnel, comme les chatbots, pour répondre automatiquement aux questions simples et courantes des clients, vous pouvez réduire le taux de contact et détourner le volume d'assistance à grande échelle.

  1. Acheminement automatisé des billets 

Il est essentiel que les agents humains prennent le temps d'entrer en contact avec les clients, afin qu'ils puissent faire le travail important de fidélisation de la marque. Mais les attentes croissantes des clients entraînent une accumulation rapide des demandes, et les agents d'assistance ne peuvent tout simplement pas tout faire.

Vous avez probablement utilisé le routage automatisé des tickets pour lutter contre ce problème. Si vous avez mis en place un système de marquage automatisé qui prend les tickets entrants et les affecte aux membres de l'équipe les mieux équipés pour traiter les demandes des clients, il s'agit de l'acheminement des tickets avec l'IA.

Si vous n'utilisez pas cet outil, vous devriez le faire. L'acheminement manuel des tickets - c'est-à-dire la lecture, la catégorisation et l'acheminement d'un problème par un agent du service d'assistance - prend beaucoup de temps et est inefficace. Un étiquetage incorrect ou tardif peut conduire les clients à recevoir des informations erronées ou, pire, à ne pas recevoir de réponse de la part de votre entreprise.

  1. Messagerie automatisée

Votre équipe d'assistance se sent-elle obligée de toujours communiquer avec les clients ? Avec l'étude originale de Kustomerqui montre que 81% des consommateurs déclarent apprécier un support proactif, la demande d'être en conversation constante peut être écrasante. C'est là que les messages automatisés entrent en jeu.

La communication automatisée est un excellent exemple de communication proactive et d' IA générative. Qu'il s'agisse d'e-mails relatifs à des paniers abandonnés ou de recommandations de produits basées sur des achats antérieurs, il est probable que vous ayez de nombreux messages automatisés prêts à être envoyés au prochain client.

Quatre employés, représentant un mélange de sexes et d'ethnies, sont assis autour d'une table et regardent un homme faire une présentation sur un écran interactif.

Optimiser l'IA générative dans le domaine des sciences de la vie grâce à Kustomer's CRM

Si l'IA générative ne fait pas partie du cahier des charges de votre service client, elle devrait y figurer. Non seulement il est possible d'exploiter l'IA sans perdre la touche humaine, mais c'est essentiel. Alors que l'IA et l'apprentissage automatique peuvent à première vue sembler menacer le secteur du service client, ils ont en réalité le pouvoir de rendre le travail des agents du service client moins chronophage et plus épanouissant.

Accédez à cette technologie par le biais d'un CRM robuste et moderne comme celui de Kustomer. Notre nouvelle application AI Labs offre deux nouvelles fonctions d'assistance aux agents : l'amélioration du texte et les résumés de conversation.

L'amélioration du texte par l'IA offre aux agents un ensemble d'actions en un seul clic, y compris la possibilité d'étendre les messages courts à des réponses plus formelles ou plus amicales et d'améliorer l'orthographe et la grammaire.

La fonction Résumés de conversation permet de réduire les frictions qui peuvent survenir lors des transferts de clients, que ce soit d'un chatbot à un agent, ou d'un agent à un autre agent. Plutôt que d'avoir à parcourir de longs fils de discussion pour rattraper le retard, cette nouvelle fonctionnalité s'appuie sur OpenAI pour résumer les informations essentielles.

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