En particulier deux technologies commencent à se démocratiser :

• Le Machine Learning, c’est à dire la capacité d’un programme à apprendre grâce à un gros volume de données (via une prise en compte empirique).
• L’analyse sémantique (ou Natural Langage Processing), qui permet de comprendre ce que disent et écrivent les personnes.

Pour l’instant nous sommes encore dans une intelligence « faible », c’est à dire qu’il faut expliquer à la machine ce qu’elle doit faire avec des scripts, des arbres de décision…

De fait seuls les demandes simples, précises et très bordées peuvent être prises en compte par des outils comme les chatbots, les FAQ interactives…

Mais dans un futur pas si lointain, les technologies permettront d’aller plus loin, et de répondre à des demandes plus complexes, voire à proposer des services pro-actifs.

Pourquoi ce « futur » n’est pas si éloigné de nous ? Tout simplement car la croissance de l’intelligence artificielle est exponentielle, et non pas linéaire.

Il ne faut donc pas se baser sur ce que nous voyons actuellement, mais sur ce qu’il sera possible de faire prochainement.

Selon Gartner, d’ici à 2022, 24% des échanges avec un service client sera géré par des agents conversationnels (chatbots…).

Comment réussir votre projet Intelligence Artificielle dès maintenant ?

L’intelligence des outils d’IA étant pour l’instant encore limitée, il est essentiel de choisir précisément les cas d’usages (ou use cases) où l’IA pourra prendre tout son sens.

Par exemple, dans le contexte d’un chat bot dans le service client :

• Analyser les processus actuels, et voir quelles sont les demandes simples et à fort volume, qu’un Chatbot pourrait effectuer à la place d’un conseiller (ex: demande de codes, suivi de colis…)
• Comment la résolution de ce problème peut se faire très rapidement, si possible en moins de 5 échanges (si possible 3).
• …

Dans le domaine des centres d’appels, l’IA va servir à analyser les conversations entre les conseillers et les clients :

• Analyse des conversations en temps réel, avec détection des mots clés précis, soit pour agir immédiatement (guide d’appel, détection de besoins…), soit pour historiser des données (ex: enrichissement du CRM…).
• Analyse des conversations à posteriori, avec détection des insatisfactions clients, des mots clés qui déclenchent une vente (ou qui au contraire nuisent à la vente…).
• …

Pour l’expérience client, l’IA peut aussi intervenir :

• De manière prédictive, par exemple si un client a des problèmes avec une offre, ou s’il a un comportement qui fait penser qu’il est perdu.
• De manière proactive, avec la mise en place d’un « Personal Shopper » qui guide dans les achats, voire un « coach » qui utiliser les leviers de la gamification pour améliorer l’adoption des produits.

Attention cependant à ne pas produire un effet déceptif :

• Un chat bot doit toujours être capable de passer la main à un humain.
• Un chat bot universel qui comprend tout n’existe pas, il faut l’utiliser sur un spectre limité
• …

Nous ne sommes qu’aux débuts de cette 3ième révolution industrielle !

Une étude récente publiée par Journal du Net montre que le chiffre d’affaires de l’IA devrait être multiplié par 10 d’ici 5 ans :

Vous souhaitez être accompagné dans votre projet d’IA dans le Service Client ?

La mise en place de l’IA dans votre Service Client doit se faire en mode agile, en testant et des idées, puis en analysant les résultats.

En effet, l’évolution des possibilités offertes par l’IA étant exponentielle, il faut se positionner tout de suite afin de bénéficier d’un courbe d’apprentissage.

Vous voulez mettre en place un chatbot, une FAQ interactive, une solution d’analyse sémantique… ?

Envoyez nous un email à fred@conseilsmarketing.fr