[Interview] Le service client géré par l’IA selon Eric Debray, fondateur de Mageli
En se basant sur l’étude élaborée avec Easy Front autour du thème de l’IA et du service client, nous nous sommes intéressés à la vision qu’ont les managers d’entreprises de l’Intelligence artificielle, et plus précisément sa façon de gérer le service client.
C’est aujourd’hui l’avis de Eric Debray, fondateur de Mageli, qui nous intéresse.
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Le service client est un point névralgique dans toute organisation. On connaît tous les conséquences néfastes engendrées par un client non satisfait. A votre avis, quel est le premier challenge que le service client doit relever (que ce soit en termes de moyens/ressources humaines, d’organisation, management …) ?
La connaissance du client appelant en ayant accès à une information consolidée de son historique (commande en cours, problèmes ouverts etc.. )
On constate qu’il y a aujourd’hui 35 % de chatbots implantés dans les services client dans les entreprises mais qu’ils déçoivent (17,5 % d’insatisfaits). A votre avis à quoi cette déception est-elle due ? Avez-vous une expérience à titre personnel d’échange avec un chatbot qui a été satisfaisante ou inversement ?
Pour des questions simples les chabots font l’affaire mais souvent quand le problème est plus complexe les réponses du chabtbot restent très génériques et ne permettent pas de résoudre le problème précisément. On a le sentiment que dans de nombreux cas les chatbots ne sont que des scripts automatisés.
Dans le cas de problèmes complexes comme la panne d’un équipement , le client n’est pas toujours capable d’exprimer clairement son problème et a besoin d’une aide humaine pour déterminer les causes de la panne.
« Cela contribue à l’amélioration des offres, des produits et de l’organisation »
Dans l’étude on constate qu’il y a 25 % de solutions pour analyser les sentiments qui sont déjà implantées mais avec 15 % d’insatisfaits contre 5 % de satisfaits. Pensez-vous que cette solution est appelée à se développer ? Si oui pourquoi ?
La qualité des solutions d’analyse de sentiments peut varier considérablement d’un fournisseur à un autre. La multitude de clients , une maîtrise inégale de la langue rendent l’analyse complexe et les résultats peuvent être décevants.
D’autre part avant de mettre en place ce genre de solutions il faut déterminer l’objectif que l’on veut atteindre . Même si les informations obtenues sont pertinentes , il n’est pas sûr que l’on sache dans quel but les exploiter.
Dans l’étude, ce sont les solutions d’automatisation qui sont les plus satisfaisantes (génération automatisée du compte-rendu des échanges avec les clients : 12,5 % de satisfaits vs 5% d’insatisfaits ; l’automatisation de l’analyse des scripts des conseillers et retranscription écrite 10 % de satisfaits et 5 % d’insatisfaits. A votre avis, pourquoi ce succès ?
Les outils de transcription ont gagné en précision. Ils permettent un gain de temps appréciable pour les téléconseillers. Ils permettent un archivage simple des conversations qui peuvent être plus facilement sous forme écrite
Si vous ne deviez retenir qu’une solution d’IA à implantée dans un service client quelle serait-elle et pourquoi ?
L’exploitation des données clients par l’IA. Elle permet une analyse exhaustive, détaillée et immédiate des informations disponibles sous toutes leurs formes . Cette connaissance profonde contribue à l’amélioration des offres, des produits et de l’organisation.
57,5 % des répondants à l’étude sont d’accord avec le fait qu’une demande traitée par un conseiller donnera toujours de meilleurs résultats que si elle est traitée par un chatbot. Le pensez-vous également ? Si oui qu’est ce qui fait qu’un humain est plus apte à répondre qu’un chatbot ? Sinon en quoi un chatbot est-il plus fiable qu’un humain pour répondre ?
Pour les humains comme pour les chatbots tout est question d’entraînement. Le point fort de l’humain est de pouvoir composer avec des questions floues et de progresser par questionnement pour aider l’interlocuteur a exprimer son problème.
Il faut distinguer différents cas de figure:
-l’appel pour demande d’informations. Le chatbot (s’il est doté d’IA et bien entrainé) peut être plus rapide et plus précis qu’un humain
– l’appel pour résolution d’un problème. L’humain (si bien formé) peut faire preuve d’empathie pour rassurer le client et l’aider à résoudre son problème.
