IA générative : de nouvelles perspectives pour l’Expérience Client

En matière d’expérience client, l’IA générative est LE sujet du moment. Pourquoi un engouement aussi fort pour cette technologie ? En complément de l’IA traditionnelle, elle ouvre de nouvelles perspectives et de nouveaux services jusqu’alors inenvisageables.

L’IA générative est un sous-domaine de l’IA traditionnelle qui permet de créer du contenu écrit, visuel et vocal. En matière d’expérience client, cette technologie intéresse particulièrement par sa capacité à générer du texte. L’IA générative s’appuie sur des Large Language Model (LLM), modèles de langage entraînés sur des milliards de données, pour créer du contenu.

D’ores et déjà, l’IA générative permet de générer de nombreuses fonctionnalités dont l'extraction rapide d'informations, la création de contenus hyper-personnalisés et de conversations en langage naturel semblables à celles des humains. À l’avenir, elle aura la capacité de faire bien plus et, avec l’évolution des progrès technologiques, de nouveaux usages vont apparaître progressivement.

Plus spécifiquement dans l’univers de l’expérience client, l’IA générative propose aujourd’hui d’adresser trois grands enjeux.

1. Assister les conseillers dans leurs échanges avec les clients

Afin d’aider les clients dans leurs démarches, l’IA générative joue un rôle significatif auprès des conseillers du service client. Ces derniers peuvent notamment être assistés d’un chatbot dédié qui, s’appuyant sur la base de connaissances, les process et les guides utilisateurs, leur apporte une aide en temps réel. Ce dernier va puiser dans toutes les ressources de l’entreprise, trouver la bonne information et la synthétiser. Un vrai gain de temps pour l’agent en pleine conversation avec un client. Cet usage s’applique déjà dans certains secteurs comme l’automobile, mais pourrait s’envisager dans d’autres secteurs comme l’électroménager ou le tourisme par exemple. Déjà testé au sein d’un groupe mondial de l’assurance, le chatbot dédié au front et au back-office a d’ores et déjà permis de réaliser près de 9,5 millions d'économies en un an.

L’IA générative assiste également le conseiller dans la rédaction de réponses. Quand il arrive sur l’interface de gestion des e-mails, il récupère un contenu pré-rédigé, grâce aux informations préalablement recueillies : historique des conversations, profil du client issu du CRM, mots-clés repérés dans l’e-mail du client, etc. L’agent n’a plus qu’à compléter et relire l’e-mail avant de l’envoyer. Au-delà de ces exemples, l’IA générative va générer d’autres usages à terme, optimisant ainsi le travail des conseillers.

2. Renforcer la formation des conseillers clients

L’IA générative permet aussi de simuler un échange écrit et, bientôt, une conversation orale avec un client fictif. L’agent se retrouve ainsi à interagir avec différentes typologies de clients : âge, maturité technologique, type de problématique, état émotionnel, etc. À travers ces différents jeux de rôle, le conseiller se forme en situation et améliore ainsi sa posture. Grâce à ce coach virtuel, qui a toute l'expertise d’un humain, l’agent voit sa courbe d’apprentissage accélérée et son accompagnement de formation personnalisé. Grâce à cette technologie, le temps de formation diminue de 25% et la période de montée en puissance est réduite de 20%.

3. Optimiser et améliorer l’expérience client

Alors que l’IA traditionnelle pouvait gérer des tâches très spécifiques, l’IA générative va au-delà et traite des demandes plus complexes en toute autonomie. Elle permet notamment de créer des parcours clients hyper-contextualisés et personnalisés grâce à une approche conversationnelle humaine. L’IA générative permet également de gérer des conversations multilingues, et notamment dans des langues que les agents ne maîtrisent pas. Par exemple, si un conseiller français échange sur WhatsApp avec un client estonien, il pourra, grâce à la traduction simultanée d’un bot, traiter la demande de flux issus de différents pays.

Elle couvre également des fonctionnalités comme le speech analytics et la retranscription de conversation, qui participent à optimiser les temps de traitement et l’analyse des interactions clients.

Tout l’intérêt d’une technologie comme l’IA générative est d’améliorer davantage la performance, d’innover et de répondre de façon plus efficace aux demandes des clients. Le but n’est pas de substituer la technologie à l’humain, mais bien de s’y associer pour proposer une expérience client optimisée. Les consommateurs continueront à parler à des agents s’ils le souhaitent. Tout l'enjeu est plutôt d’utiliser l’IA générative à des étapes où l’aspect humain n’est pas nécessaire, pour permettre aux conseillers de gérer des sollicitations qui nécessitent un savoir-faire, un savoir-être et une expertise.

Certains acteurs BPO comme Konecta ont déjà adopté l’IA générative. Et les résultats sont rapidement visibles. Au sein d’un service client, l’IA générative génère une augmentation de 30% à 45% des gains de productivité. À terme, l’objectif est de proposer une offre complète de services qui inclut un écosystème technologique. Ce dernier comprend à la fois des outils créés en interne par des experts de l’expérience client et des solutions proposées par des partenaires, pour associer le meilleur des deux mondes. En adoptant et en développant des solutions intégrées et personnalisées, basées sur l’IA générative, les acteurs BPO pourront ainsi offrir un accompagnement bien plus innovant et sophistiqué en matière d’expérience client.