Services, support, assistance : améliorer l’Expérience Client grâce à l’IA.

L’Expérience Client est un facteur de différenciation, d’image et de performance commerciale essentiel aujourd’hui. Les outils d’intelligence artificielle ouvrent de larges perspectives de progression dans ce secteur et doivent être intégrés dans les stratégies de marketing et de communication des marques.

L’expérience client ou Customer Experience (CX)  désigne l’ensemble des perceptions et des sentiments développés à l’égard d’une marque. Cette expérience se construit et se mesure tout au long de la relation avec la marque, de la première information à l’utilisation régulière des produits ou services. Chaque point de contact entre le public et la marque est une composante de l’Expérience Client : découverte de la marque, interaction avec la distribution et les services commerciaux, relations avec le service client, suivi des programmes de fidélisation, etc.

L’Expérience Client est un élément essentiel de la performance marketing des marques. Elle influe sur la fidélité à la marque, sur les performances du bouche à oreille et du Net Promoter Score (NPS), l’image de marque (notamment en termes de cohérence avec les éléments de la plateforme de marque).

Elle est aussi un vecteur de différenciation concurrentielle pour des produits ou services indifférenciés et un moteur d’amélioration continue, qui pousse les marques à rendre toujours plus concrets les éléments de leur plateforme de marque.

L’intelligence artificielle pour informer, orienter, conseiller et… augmenter les ventes

Les outils d’intelligence générative basés sur le texte sont des types d’intelligence artificielle (IA) spécifiques, qui utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour synthétiser et interpréter de très grands volumes de données.

Développés depuis de nombreuses années, ces outils sont aujourd’hui capables de comprendre très finement les demandes formulées par écrit, quel que soit le niveau de langage utilisé, et de donner des réponses précises et contextualisées à partir de données spécifiques.

Les technologies NLP (Natural Language Processing – Traitement du Langage Naturel) et NLU (Natural Language Understanding – Compréhension du Langage Naturel)  permettent notamment de discerner l’intention, le message et l’émotion qui sont transmis dans un contenu, qu’il soit écrit ou parlé.

Ces technologies permettent de développer des agents conversationnels basés sur le texte (chatbots) ou la voix (voicebots) capables de comprendre tout type de requête formulée par un client ou un prospect et de répondre à partir des données fournies par une marque.

Les chatbots répondent aux demandes textuelles, en “chat” sur les sites web, les applications mobile ou les messageries instantanées (Messenger, Whatsapp, Snapchat, etc.)

Ces agents sont des outils de communication très puissants auprès de prospects en phase de recherche d’information avant l’achat. Ils peuvent, à partir des données spécifiques de la marque, répondre à toutes les questions portant sur un catalogue de services ou de produits.

Plus l’offre d’une marque est large et technique et plus ces agents concourent à l’amélioration de l’Expérience Client : 

• Une disponibilité complète, 24/24 et 7/7 
• Une compréhension fine des demandes adressées, à l’écrit comme à l’oral
• Des réponses précises, contextualisées, nourries par des argumentaires maîtrisés par les marques
• Une grande capacité d’orientation et de conseil, grâce à des conversations qui s’adaptent aux appréciations, évaluations, requêtes complémentaires exprimées
• La capacité de rediriger vers un conseiller si la situation l’exige
• Une réponse au désir croissant d’autonomie des clients, notamment pour les générations Z et les acheteurs BtoB 

La mise en place de ce type d’agent par les marques peut accélérer et sécuriser sensiblement le processus d’achat, notamment pour les acteurs du commerce électronique.

Plusieurs études montrent l’impact que l’IA peut avoir sur l’Expérience Client : 

• 81% des clients affirment que l’IA a amélioré la rapidité de résolution de leurs problèmes. (Microsoft, 2023)
• 73% des consommateurs préfèrent utiliser un chatbot pour obtenir une assistance client. (Gartner, 2022) 
• 66% des clients sont plus susceptibles de rester fidèles à une marque qui propose un support client par IA. (Zendesk, 2023) 

Ces chatbots ou voicebots peuvent aussi augmenter les capacités des forces commerciales, qui ont à leur disposition une base de connaissances complète, facile à utiliser, qui crédibilise et professionnalise leur démarche commerciale.

Selon une étude d’Aberdeen Group, l’automatisation des tâches administratives liées à la vente par l’IA peut libérer jusqu’à 45% du temps des commerciaux.

Les chatbots et les voicebots sont des “robots de discussion” qui s’appuient sur l’intelligence artificielle pour comprendre les requêtes de vos clients et leur répondre. Les chatbots répondent aux demandes textuelles, en “chat” sur les sites web ou sur les applications mobiles, ou sur les messageries instantanées telles que Messenger ou Whatsapp par exemple. Les voicebots répondent sur des serveurs vocaux aux appels de vos clients. 

Disponibles 24/7 en self service, ces agents conversationnels adressent plusieurs objectifs et jouent un rôle clé dans la stratégie de relation client :

• Offrir une assistance immédiate, sans attente, aux clients qui en ont besoin
• Évaluer la complexité de la demande, et rediriger le client vers un conseiller si sa situation l’exige
• Traiter des tâches simples : apporter des réponses aux interrogations des clients, procéder à une authentification, effectuer automatiquement des opérations… 
• Répondre au désir croissant d’autonomie des clients : plutôt que de contacter un conseiller, de nombreux clients privilégient une solution simple et rapide pour résoudre leur problème.

L’intelligence artificielle pour accélérer et améliorer le service client

Les agents conversationnels sont aussi des outils précieux pour améliorer les performances de la Relation Client. Ils permettent d’accélérer le temps de réponse aux demandes récurrentes des clients au niveau du service après-vente ou de l’assistance technique.

Plus réactifs, les services clients deviennent aussi plus précis, grâce à un meilleur contrôle des données utilisées pour formuler les réponses.

D’autre part, les outils d’intelligence artificielle permettent de réduire le nombre des demandes de faible complexité (horaires, adresses, procédure de dépannage de premier niveau) et de dégager du temps pour résoudre les problèmes les plus complexes, ou ceux qui demandent un savoir-faire commercial plus important. Une étude récente d’Oracle estime que 70 % des demandes adressées aux Services Clients des entreprises pourraient être prises en charge par les agents conversationnels (chabots).

Cette amélioration de la disponibilité, de la rapidité et de la qualité du Service Clients contribue très fortement à améliorer les interactions entre la marque et son image : un atout très important pour la construction et la préservation de l’image de marque.

L’intelligence artificielle pour mieux écouter et comprendre les attentes des publics envers les marques

La mise en place d’agents conversationnels intégrant des intelligences artificielles augmente très largement  la capacité d’une marque à recueillir et à analyser les attentes de ses publics.

Les demandes formulées par texte ou commande vocale aux chabots, ainsi que les réactions et les avis sur les réponses apportées par l’IA constituent une véritable mine d’informations pour l’analyse des attentes et des perceptions des publics vis-à-vis de la marque (taux de satisfaction, attributs de la marque, etc.)

Ils permettent une analyse plus fine de ces éléments que les techniques de sondage classique et contribuent à améliorer en permanence les capacités de compréhension et la pertinence des réponses des agents conversationnels.

Quelles limites juridiques et éthiques pour l’IA au service de l’Expérience Client ?

En France, la mise en place de chatbots ou voicebots basé sur l’IA est soumise à plusieurs obligations légales.

Ces outils de relation client doivent d’abord respecter la Réglementation Générale sur la Protection des Données (RGPD) et notamment : 

• Le consentement explicite des utilisateurs à l’utilisation de leurs données personnelles.
• La protection des données collectées contre le vol, la perte, l’altération, l’accès non autorisé, la divulgation ou la destruction.
• Le droit des personnes à accéder à leurs données personnelles, rectifier, effacer, limiter le traitement de leurs données personnelles.

Les agents conversationnels IA doivent aussi respecter les obligations de la loi pour la Confiance dans l’Économie Numérique (LCEN) : identification claire de la nature automatique des réponses apportées, mention de l’identité de l’éditeur du chatbot, lutte contre les propos haineux, discriminatoires ou diffamatoires.

Certains éléments du Code de la Consommation s’appliquent aussi : respect des règles de la publicité et de la vente à distance (transparence des informations et des prix, droit de rétractation, garanties légales) 

Au-delà des obligations légales, il est essentiel que les outils pilotés par l’IA fassent la preuve de leur transparence, du respect de la confidentialité des données et de leur responsabilité.

Une communication très claire sur le fonctionnement et les limites des agents basés sur l’IA est indispensable, pour garder la confiance des publics envers la marque.

Quelles sont les limites de l’IA pour l’Expérience Client ?

L’Expérience Client est devenue un secteur très exigeant du marketing qui nécessite une grande rigueur et le sens du détail. Si l’IA présente pour les marques un potentiel énorme de progression dans le développement de leurs Relations Clients, elle montre encore quelques limites qu’il est indispensable de prendre en compte dans tout projet de déploiement.

• Le manque d’empathie et d’intelligence émotionnelle, qui peut mener à des incompréhensions et des frustrations importantes.
• La difficulté à gérer les requêtes complexes ou inhabituelles, qui sortent des modèles statistiques. N’oublions pas que l’IA, ne comprend pas ce qu’elle dit : elle utilise des modèles probabilistes pour construire ses réponses.
• Le risque de biais ou de discrimination involontaire, hérité des données sur lesquelles elle se base pour construire ses réponses
• Les problèmes de confidentialité, liés aux informations fournies par les publics, qui peuvent toucher des domaines sensibles (santé, orientation sexuelle, opinions politiques…) et qui sont difficilement contrôlables a priori.

Comment déployer efficacement un outil d’IA au service de l’Expérience Client ?

Définir des objectifs, un périmètre et des KPI clairs

Les très larges possibilités offertes par l’intelligence artificielle peuvent facilement désorienter ou déborder les équipes en charge de la mise en place d’un projet. Pour cette raison, il est essentiel de déterminer des objectifs précis et un périmètre clair pour tout type d’agent conversationnel.

Ce ciblage permet aussi de circonscrire le périmètre des données qui nourriront l’intelligence artificielle.

Alimenter l’intelligence artificielle avec des données de qualité

Les outils d’intelligence artificielle utilisent pour “apprendre” de très larges bases de connaissances. Il est essentiel, pour assurer la qualité des réponses apportées par l’IA, de l’alimenter avec des données de qualité : pertinentes, lisibles, complètes, exactes et structurées.

Sélectionner la plateforme la plus adaptée

De nombreuses plateformes de création d’agents conversationnels sont disponibles et de nouvelles émergent régulièrement. Parmi les plus répandues, on peut citer : Microsoft Bot Framework, IBM Watson, Wit.ai, BotPress, Chatfuel, Landbot, Botsonic, etc.

Ces plateformes proposent des fonctionnalités, des capacités, des coûts et des modes de déploiement et de maintenance très différents, qui doivent être évalués, pour répondre au mieux aux attentes de chaque projet.

Tester et corriger

Les technologies de Machine Learning et de Deep Learning utilisées par les intelligences artificielles nécessitent d’être constamment évaluées et, le cas échéant, corrigées par l’intelligence humaine.

Il est ainsi nécessaire d’inclure une phase de tests détaillée et un système de monitoring de long terme sur la qualité des réponses générées par l’IA :  taux de satisfaction des utilisateurs, le taux de résolution des requêtes, etc.

Au niveau de l’organisation d’une entreprise, des ressources internes doivent être mobilisées pour suivre et corriger l’évolution des outils d’intelligence artificielle développés.

Dominique Maeker

Associé
Spécialiste Stratégie Marketing et Communication
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