L’IA générative au service de l’amélioration de l’expérience des clients

Aujourd’hui, presque tout le monde a entendu parler de l’IA générative. Au cœur des discussions dans les entreprises, entre collègues, voire avec vos amis, l’IA générative peut être utilisée pour améliorer l’expérience client.

Selon une étude récente, deux tiers des entreprises prévoient d’utiliser l’IA pour améliorer leur service client au cours des trois prochaines années, et 81 % des entreprises ont déjà établi ou mis en œuvre une stratégie d’IA.

L’IA générative est une mine d’or de potentiel inexploité que les organisations innovantes explorent pour établir la nouvelle norme en matière d’expérience client. Mais quelle est sa valeur ajoutée, et comment peut-elle établir des relations et améliorer l’expérience utilisateur ?

Après l’IA traditionnelle, l’IA générative !

Jusqu’à présent, le secteur professionnel a adopté l’IA traditionnelle pour ses capacités à analyser les données et à identifier des modèles basés sur des détections d’intentions et d’émotions qui aideront les responsables à améliorer des éléments tels que l’engagement des clients, la vente croisée et la vente incitative, ainsi que la formation des agents.

L’IA générative, quant à elle, est un type d’intelligence artificielle capable de créer un nouveau contenu, tel que du texte, de l’image, de la musique, de l’audio ou de la vidéo. Cette dernière se base notamment sur le LLM (Large Language Model) adapté au texte, qui est un réseau neuronal de machine learning entraîné sur une grande quantité de données et qui peut gérer plusieurs tâches et opérer sans développement nécessaire, y compris sur des sujets comme le résumé, les questions/réponses et la classification, entre autres.

Avec un entraînement minime, l’IA générative peut s’adapter à des cas spécifiques avec peu de données d’exemple. De ses expériences, elle est capable de créer un nouveau contenu à valeur ajoutée. Par exemple fournir des réponses personnalisées et contextuelles aux interactions numériques, proposer des FAQ basées sur les principales questions des clients et renvoyer du contenu localisé dans les différentes langues prises en charge.

Un bénéfice certain pour l’expérience utilisateur

Depuis des années, les organisations utilisent l’automatisation pour répondre aux questions de leurs clients, que ce soit avec des SVI/IVR (Interactive Voice Response) ou des IVA (Intelligent Virtual Assistant). Cela a non seulement réduit le nombre de demandes entrant dans les centres de contact, mais a aussi permis aux agents de passer du temps avec les clients qui avaient le plus besoin de leur expertise. Par le passé, quand un IVA ne pouvait pas déterminer l’intention d’un client, il demandait au client de reformuler sa question. Si après deux demandes, l’IVA ne pouvait toujours pas comprendre la question, il transférait le client vers un agent, avec peu ou pas de contexte sur le parcours du client.

L’IA générative peut améliorer l’expérience des clients en temps réel. Par exemple, améliorer les conversations automatisées par chat avec des réponses « humanisées » en analysant ce que le client a écrit et en regardant au-delà de ce qui est disponible dans l’ensemble de données préconfigurées. Imaginons qu’un client doive s’absenter brièvement d’une conversation pour aller ouvrir sa porte d’entrée. Il dit au robot : « Ne quittez pas, je reviens tout de suite. » L’IA analysera cette information et fournira une réponse pertinente au lieu d’une réponse préconfigurée non pertinente.

Tout cela signifie une efficacité plus rapide et une plus grande satisfaction des clients en utilisant moins de temps aux ressources humaines. Cela signifie également que le client aura moins tendance à rappeler le service client ou à adopter une réaction négative grâce à des réponses plus approfondies et contextuelles et à un contenu en libre-service, sans parler de l’amélioration des indicateurs de performance clé.

Un accompagnement nécessaire de la technologie

L’IA en est encore à ses débuts, mais son impact est comparé à l’émergence de l’internet, du mobile et du cloud. Bien que l’IA générative puisse générer des messages adaptés aux réponses et s’enrichir au fur et à mesure des échanges, un suivi de cette technologie est nécessaire pour optimiser ses interactions.

Parmi les points d’amélioration, il est possible d’inclure des statistiques et des données chiffrées afin qu’il puisse apporter des réponses plus complètes. Et comme dans toutes les conversations, il existe une part d’imprévisibilité qui oblige l’IA à être plus créative. Il est donc possible d’ajouter dans sa base de données des questions, ainsi qu’un système de remplacement génératif pour rendre le service plus cohérent en fonction de l’évolution de la discussion. Et face à des interlocuteurs malveillants, la prévention est de rigueur, en empêchant l’IA de révéler des informations sensibles sur l’entreprise. Par exemple, en bloquant certains mots clés.

L’IA générative est donc une intelligence artificielle évolutive qui apprend d’elle-même, mais qui nécessite néanmoins un aiguillage et un pilotage pour répondre au mieux aux attentes de ses interlocuteurs. Elle est ainsi toute désignée pour booster l’expérience du client qui aura en face une interface répondant à toutes ses interrogations et en capacité de produire des réponses complètes et pertinentes. Enfin, les entreprises qui adoptent l’IA générative vont pouvoir se différencier sur leurs marchés et se positionner comme des acteurs de leur secteur comme proactifs et à l’écoute de leurs clients.