Contact Center AI | Use Cases & How to Get Started

1. Recevoir les demandes des clients

Les agents d'IA des centres de contact commencent par traiter les demandes entrantes des clients provenant de plusieurs canaux, tels que les appels téléphoniques, le chat en direct, les courriels ou les applications de messagerie. Les assistants vocaux et les chatbots interprètent l'intention du client en utilisant la compréhension du langage naturel (NLU) pour reconnaître les détails clés tels que l'urgence et les demandes spécifiques.

Par exemple, si un client demande "Où est ma commande ?", l'agent IA identifie la demande comme une demande de suivi, récupère les détails de la commande dans le système et fournit une réponse immédiate.

2. Comprendre le contexte

L'IA des centres de contact tient compte du contexte pour fournir des réponses plus précises. Elle analyse les interactions précédentes et l'historique des achats pour fournir une assistance personnalisée au lieu de réponses génériques.

Un client qui demande un remboursement recevra des mises à jour pertinentes basées sur ses commandes antérieures, ce qui évite les allers-retours inutiles. 

3. Récupérer et traiter l'information

Une fois l'intention et le contexte reconnus, l'IA se connecte aux systèmes dorsaux tels que les CRM et les bases de connaissances pour trouver des détails précis.

Si un client demande une modification de commande, l'IA recherche les enregistrements du compte et, s'ils sont éligibles, lance le processus. En cas de dépannage, elle identifie les guides pertinents ou recommande les étapes suivantes appropriées en fonction du problème décrit. 

Dans les cas plus complexes, l'IA peut recueillir des informations supplémentaires avant de transmettre la demande à un agent.

4. Générer une réponse

L'IA génère une réponse sur la base des données collectées. Elle veille à ce que les réponses soient :

• Sensible au contexte : L'IA tient compte de l'historique du client en fonction des interactions passées et de la demande spécifique pour personnaliser les réponses.
• Actionnable : Si le processus nécessite l'intervention du client, par exemple pour confirmer une modification de commande, l'IA fournit des instructions claires, étape par étape.
• Adaptative : Les réponses s'ajustent dynamiquement en fonction de conditions en temps réel telles que la disponibilité des stocks ou les mises à jour des politiques.

Par exemple, si un client s'enquiert de l'état d'une commande, l'IA ne se contentera pas de lui fournir un numéro de suivi. Elle expliquera le délai de livraison prévu et proposera des options telles que le réacheminement ou l'expédition accélérée.

5. Passer à un agent humain

Lorsque l'IA pour les centres de contact ne peut pas résoudre entièrement un problème, elle transfère le client à un employé, tandis que :

• Transfert de l'historique des conversations, afin que les clients n'aient pas à se répéter.
• Fournir un contexte, résumer les détails clés tels que l'intention et les tentatives de solutions.

Lorsqu'une assistance spécialisée est requise, l'IA achemine la demande en fonction de l'expertise ou de l'urgence. Un problème de facturation peut être adressé à un spécialiste des finances, tandis qu'un problème technique est confié à l'assistance informatique. 

6. Contrôler les performances 

Après avoir traité les interactions, l'IA du centre de contact analyse ses performances afin d'optimiser les réponses futures et d'accroître l'efficacité.

• Suivi du taux de confinement.
• Analyser le sentiment des clients.
• Détecter les points douloureux communs.

7. Apprendre et s'améliorer en permanence

L'IA du centre de contact affine sa précision et son efficacité au fil du temps en analysant les interactions et en procédant à des ajustements sur la base d'une utilisation réelle.

• Mise à jour des réponses : L'IA affine ses réponses en fonction des interactions avec les clients, ce qui les rend plus précises et plus pertinentes.
• Élargissement des connaissances : Il intègre de nouvelles informations, telles que des changements de politique ou des mises à jour de produits, afin de rester à jour.
• Améliorer l'efficacité : L'IA s'adapte aux problèmes récurrents en optimisant les flux de travail et en réduisant les escalades inutiles.

Acheminement avancé des appels pour une assistance efficace

À l'aide d'algorithmes, l'IA peut diriger les clients vers les bons agents ou services automatisés en fonction des détails de l'appelant et de ses besoins en matière de services. Au lieu de s'appuyer sur des sélections de menu de base, l'IA analyse de multiples facteurs pour déterminer le meilleur plan d'action.

• Historique et intention du client : L'IA examine les interactions passées pour déterminer si un client a un ticket d'assistance ouvert ou un problème en cours, assurant ainsi la continuité du service.
• Le type et la complexité de la question : Les demandes simples, telles que la réinitialisation d'un mot de passe ou le suivi d'une commande, peuvent être traitées par des systèmes automatisés, tandis que les demandes plus complexes sont acheminées vers des agents spécialisés.
• Analyse de l'urgence et du sentiment : L'IA détecte la frustration ou l'urgence dans la voix ou le message d'un client, en donnant la priorité aux cas qui nécessitent une attention immédiate.

Réponse vocale interactive (RVI) IA

Les systèmes IVR IA améliorent le traitement traditionnel des appels en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter les demandes vocales et y répondre. 

Au lieu d'obliger les clients à naviguer dans des menus rigides basés sur des boutons, l'IA IVR leur permet de parler naturellement, ce qui améliore à la fois l'efficacité et l'expérience de l'utilisateur.

Les entreprises peuvent mettre en place des systèmes SVI qui permettent aux appelants de demander des informations par le biais de la voix ou du clavier. Traditionnellement, ces systèmes s'appuyaient sur des signaux multifréquences à double tonalité (DTMF) pour déclencher des messages préenregistrés ou des réponses par synthèse vocale. Grâce à l'IA et au NLP, le SVI a évolué pour permettre des interactions plus naturelles

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Chatbots pour l'engagement des clients

La réduction de la charge des centres d'appels commence par des chatbots de centre de contact IA qui traitent efficacement les demandes courantes des clients. Ces agents virtuels permettent aux clients d'obtenir des réponses rapides aux questions courantes sans avoir à attendre.

En s'intégrant aux systèmes dorsaux, les chatbots IA pour les centres de contact peuvent fournir des mises à jour en temps réel sur les commandes et même aider à la gestion des comptes. 

Sensibilisation proactive des clients

Les systèmes d'IA informent les clients des rendez-vous à venir ou des échéances de paiement. Les entreprises peuvent également utiliser l'IA pour envoyer des promotions personnalisées en fonction des préférences des clients, ce qui améliore l'engagement tout en réduisant les occasions manquées.

Analyse du sentiment des clients

Pour comprendre le sentiment des clients, les outils d'IA analysent les interactions au fur et à mesure. 

Si une frustration est détectée, le système peut classer l'affaire par ordre de priorité en vue d'une escalade. Les entreprises peuvent également utiliser les tendances des sentiments pour améliorer la formation des agents et affiner les stratégies de service à la clientèle. 

En surveillant en permanence les retours d'information sur plusieurs canaux, l'IA permet d'identifier les problèmes récurrents avant qu'ils n'aient un impact sur la satisfaction des clients.

Assistance à l'agent en temps réel

L'IA du centre de contact écoute les interactions en direct avec les clients et extrait les informations pertinentes des bases de connaissances et des interactions antérieures en fonction des besoins. Elle améliore l'efficacité des agents en :

• Récupérer des ressources utiles, telles que des FAQ ou des guides de dépannage, en fonction du problème rencontré par le client.
• Reconnaître les interactions antérieures pour proposer des solutions qui correspondent à l'historique du client.
• Identification de la frustration ou de l'urgence, permettant aux agents de donner la priorité aux conversations critiques.
• Automatisation de la transcription et du résumé des appels, réduisant ainsi la nécessité d'une prise de notes manuelle.

Support multilingue

Les outils de traduction IA éliminent les barrières linguistiques, permettant aux entreprises d'aider leurs clients dans plusieurs langues. Que ce soit par le biais du chat ou de la voix, l'IA assure une communication fluide sans nécessiter une grande équipe d'assistance multilingue.

Détection de la fraude et contrôle de sécurité

L'IA analyse les modèles vocaux et les tentatives d'authentification pour identifier les activités suspectes. Si quelque chose semble inhabituel, le système peut demander des vérifications supplémentaires ou transmettre le cas à un spécialiste de la sécurité.

1. Définir le champ d'application

La première étape de la création d'un agent d'IA pour centre de contact est simple : que va-t-il faire ? Commencez par définir clairement l'objectif de votre agent.

Décidez s'il se concentrera sur :

• Demandes de renseignements des clients
• Assistance aux agents
• Acheminement des appels
• Engagement proactif
• Une combinaison de ces services

Une définition claire du champ d'application permet de s'assurer que l'agent d'IA est conçu pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise et améliorer l'ensemble de l'assistance à la clientèle.

2. Choisir une plate-forme

Sélectionnez une plateforme d'IA qui prend en charge le NLP et l'automatisation, tout en garantissant la récupération et l'intégration des données en temps réel.

Les plateformes d'agents d'IA ne manquent pas. Si vous êtes en quête d'inspiration, notre liste des meilleures plateformes d'IA est un excellent point de départ.

Lors de l'évaluation des plates-formes d'IA pour centres de contact, il convient de prendre en compte des facteurs tels que

• Compatibilité avec vos systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de billetterie
• Prise en charge des interactions textuelles et vocales
• Options de personnalisation pour répondre aux besoins de votre entreprise
• Évolutivité pour répondre aux demandes croissantes des clients

Pour l'IA des centres de contact, des plateformes comme Botpress offrent des outils avancés, notamment des nœuds autonomes, qui permettent aux agentsLLM de déterminer quand suivre un flux de travail structuré ou générer des réponses de manière dynamique. Les développeurs peuvent guider l'IA à l'aide d'invites en langage clair, ce qui facilite la création d'agents virtuels adaptatifs et conscients du contexte qui gèrent les interactions avec les clients en temps réel

3. Intégrer les outils et les bases de connaissances

Après avoir choisi votre plateforme, l'étape suivante consiste à intégrer tous les outils, plateformes ou systèmes qui seront pertinents pour vos flux de travail d'IA.

Une plateforme à code bas offre des intégrations pré-construites. Une plateforme de chatbot flexible offrira des intégrations personnalisées - un développeur peut intégrer n'importe quel système ou plateforme interne que vous utilisez et avec lequel vous souhaitez que le chatbot puisse travailler.

Vous voudrez également créer des bases de connaissances dans lesquelles le chatbot pourra puiser - des sources telles que les politiques et procédures officielles, les listes d'attente mises à jour ou les exigences légales.

4. Tester et affiner

Même après le déploiement de l'agent IA de votre centre de contact, il y aura toujours des possibilités d'amélioration. Les interactions dans le monde réel révèleront comment l'IA peut s'améliorer, qu'il s'agisse de la précision des réponses ou de la gestion plus efficace des problèmes complexes des clients.

Veillez à ce que votre plan intègre la possibilité de réitérer sur votre agent IA - c'est de loin le meilleur moyen de maximiser votre retour sur investissement.

5. Déployer 

Une fois que l'agent IA de votre centre de contact est prêt, il est temps de le déployer et de l'intégrer dans vos opérations de service à la clientèle. Il existe de multiples façons de le rendre accessible :

• Mettez-le en œuvre dans votre système IVR pour faciliter les appels entrants.
• Déployez-le en tant que widget de chat en direct sur votre site web.
• Intégrez-le à des plateformes de service à la clientèle telles que Zendesk ou Salesforce.
• Connectez-le à des canaux de messagerie tels que WhatsAppFacebook Messenger ou Slack pour des interactions transparentes avec les clients.

Pour garantir un impact maximal, communiquez sa disponibilité aux clients et aux équipes d'assistance. Une prise en main et une sensibilisation adéquates aideront les utilisateurs à s'engager efficacement avec l'agent d'IA, maximisant ainsi sa valeur dans la rationalisation des opérations du centre de contact.

6. Moniteur

Une plateforme d'agent d'IA de qualité offrira des analyses continues pour suivre les performances et identifier les domaines à améliorer. Le suivi des indicateurs clés permet de s'assurer que l'IA continue d'améliorer le support client plutôt que de créer de nouvelles inefficacités.

• Les analyses en temps réel permettent de mesurer la précision des réponses et les taux de confinement. Si l'agent IA du centre de contact escalade fréquemment des cas qu'il devrait traiter, des ajustements peuvent être apportés pour améliorer ses réponses.
• Les journaux de conversation fournissent des informations sur les problèmes récurrents, ce qui permet aux entreprises d'affiner les flux de travail et d'améliorer les interactions avec les clients. Si certains sujets sont source de frustration, la mise à jour des données de formation ou l'amélioration de l'automatisation peuvent aider.

Si l'analyse du chatbot est disponible, les entreprises peuvent suivre les modèles d'engagement et identifier les domaines dans lesquels l'IA a besoin d'être optimisée.