[ Black Friday ] Comment gérer les pics d'activité sans perdre en qualité dans la relation client ?

Avec 43 % des achats réalisés en ligne lors du Black Friday l'année dernière, la relation client occupe une place stratégique. Elle peut jouer un vrai rôle dans le parcours d'achat, comme le ferait un vendeur en magasin. Comment tirer parti des dernières avancées technologiques, notamment l'IA, pour se démarquer de ses concurrents ?

Le service client : un centre de profits pour encourager la conversion

En période de forte activité, il est courant que le service client soit contacté pour des questions qui influencent la conversion : disponibilité des produits, résolution de problèmes de paiement, délais de livraison... La relation client devient alors l'élément différenciant qui incite à acheter auprès d'une enseigne plutôt que chez son concurrent.

Transformer la relation client en centre de profits nécessite d'anticiper plusieurs aspects avant les pics de fin d'année, notamment d'organiser l'activité (effectifs, planning, ajouts des effectifs venant en renfort) et d'optimiser l'efficacité du centre de contact pour répondre rapidement, sans perdre de vue la qualité et la satisfaction client.

Pour encourager les conversions, un autre axe à développer est la proactivité. Cela passe notamment par le fait d'engager la conversation sur des canaux comme le messaging, et d'identifier des signaux (mise au panier, temps passé sur la page) pour guider le client en temps réel dans son parcours d'achat.

L'IA : le copilote des agents en période de pics d'activité

Traditionnellement, l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée de différentes manières pour aider les agents en période de forte activité : le routage achemine les demandes aux bonnes équipes, tandis que les réponses suggérées aident à fournir la bonne information rapidement.

Les avancées de l'IA font également émerger de nouveaux usages. Lors des pics d'activité, les superviseurs manquent souvent de temps pour suivre l'activité de leur équipe. L'IA vient alors coacher les collaborateurs pour les aider à ajuster leur comportement en fonction des besoins du client. La technologie peut fournir des conseils à l'agent pour adapter sa posture, par exemple intégrer l'empathie et l'écoute active pour améliorer la qualité des échanges.

L'IA agit également en copilote pour libérer du temps aux équipes sur les tâches à faible valeur ajoutée. Les résumés de conversations sont ainsi stockées dans la fiche client, ce qui est particulièrement utile en cas de transfert entre agents et pour réduire le temps de traitement post appel. Accéder au contexte complet évite de faire répéter le client, et fournit des éléments qui vont aider à la conversion. Grâce au temps libéré, les agents peuvent se concentrer sur leurs échanges avec les clients et contribuer activement aux ventes pour les fêtes de fin d'année.

Qualité et quantité : comment répondre efficacement aux demandes en période de forte activité

Les chatbots allègent la charge de travail des agents en répondant aux questions courantes, mais il faut absolument suivre leurs performances en continu pour éviter de frustrer le client avec des réponses non pertinentes. Pour cela, les analyses permettent d'identifier les questions récurrentes pour configurer des réponses par le chatbot et réduire les escalades vers un agent. Par exemple, si les clients contactent souvent la marque pour des questions sur la garantie de livraison avant Noël, la réponse est déléguée au chatbot, avec une possibilité d'escalade vers un agent.

L'IA et le machine learning optimisent également la répartition des agents en prévoyant les besoins en fonction des tendances historiques, assurant ainsi la conformité aux SLA sans surplus de personnel. Il est par exemple possible de s'appuyer sur les pics d'activité de l'an passé et les motifs de demande par type de canal pour planifier précisément le bon nombre d'agents sur des jours et tranches horaires donnés.

Enfin, l'IA fournit une analyse approfondie du client pour aider les agents à personnaliser les réponses et développer de l'empathie. Ces informations sont résumées dans la fiche du client, fournissant une vue à 360° au sein du CRM. L'analyse interactionnelle évalue les interactions pour identifier les points d'amélioration. En période d'achat de Noël, un axe peut par exemple être de résoudre rapidement les problèmes de paiement.

Les transformations rapides de l'IA représentent une opportunité pour les centres de contact de s'intégrer encore davantage dans les parcours d'achat des clients. En période de forte activité, l'enjeu sera de trouver le bon équilibre entre automatisation et échanges avec les agents, pour apporter la touche de personnalisation et de réactivité qui créera la préférence de marque et fidélisera les clients.