Relation client : Comment l’IA donne du sens aux données

Appliquée à la relation client, l’intelligence artificielle porte plusieurs promesses, deux principalement : offrir aux utilisateurs un self-service de plus en plus efficient et augmenter les agents du centre de contacts avec le contexte client. Pourtant, les données disponibles utiles à la constitution du contexte sont rarement utilisées, alors que les cas d’usages sont nombreux.

Toujours plus de données pour améliorer la connaissance client

Selon MongoDB, la plateforme de base de données américaines, de 80 à 90% des données générées et collectées par les organisations ne seraient pas structurées. Par définition une donnée représentée ou stockée sans format prédéfini. Les champs d’un message e-mail, par exemple, ne peuvent pas être analysés par les outils d’analyse traditionnels (même si les métadonnées des emails leurs conférent une certaine structure pouvant les apparenter à des données semi-structurées.)

L’intelligence artificielle, quant à elle, va permettre d’exploiter ces informations, en détectant des intentions dans les messages et dans les pièces jointes de ces messages. Un besoin identifié par l’étude Davies Hickman – Odigo*. Celle-ci nous apprend que les dirigeants d’entreprise interrogés classent au premier rang (82%) le besoin de mieux connaître leurs clients (âge, vulnérabilité…), pour ainsi offrir des expériences personnalisées. Ce besoin est complété (74%) par un désir de mieux comprendre les émotions et les intentions des clients.

Ces données vont donc apporter une valeur tangible, elles enrichissent la connaissance client et construisent le contexte, sur lequel l’agent va s’appuyer pour délivrer une conversation personnalisée et pertinente. Il faudra toutefois veiller à sélectionner la donnée utile dans cet océan de données disponibles.

Tout est question de contexte

Le contexte est constitué par l’ensemble des interactions (quelque soit le media utilisé) entre une marque et son client, complété par l’ensemble des informations déjà connues et stockées dans le système d’informations. Les informations vont de l’historique des achats aux préférences d’adresse de livraison, date anniversaire etc. Le contexte va donc réunir les informations, autorisées dans le cadre du RGPD, qui vont permettre une connaissance fine du besoin du client et de ses besoins exprimés et détectés (intentions). C’est ce contexte qui va permettre d’augmenter l’agent.

Avec les connaissances rassemblées, il est ainsi possible d’accompagner l’agent en lui proposant (au sein de son interface métier ou du CRM) un jeu de réponses constituées en fonction des intentions détectées. Les répondants à l’étude* considèrent, ainsi, à 89%, que l’IA doit leur permettre de faire correspondre et d’acheminer les requêtes et les questions des clients à la bonne personne. Le contexte joue donc un rôle prépondérant dans le routage et l’information de l’agent. Il joue aussi un rôle après l’échange client-agent.

Vers un superviseur augmenté

Le rôle de l’IA ne s’arrête pas à proposer une automatisation du traitement des demandes (selfcare) ou à l’enrichissement du contexte pour l’agent. En effet, le superviseur va pouvoir utiliser -lui aussi- l’IA pour analyser les conversations préalablement enregistrées et retranscrites en format texte, au travers d’application de speech to text (STT).

Les assurances** doivent ainsi veiller à ce que les conversations concernant le démarchage commercial soient “exploitables, ce qui implique que ces communications puissent être écoutées, copiées et exportées sans que leur enregistrement original ne puisse être modifié ou effacé”. Comme dans le monde bancaire (MIF2) où l’IA va permettre, sur le même principe, d’apporter la preuve de la conformité en facilitant la recherche dans les conversations retranscrites. L’IA révèle d’autres cas d’usages, comme l’analyse du sentiment, qui va identifier dans les messages et les conversations les signaux faibles émis par les clients insatisfaits. L’amélioration de la formation des agents et de la qualité des échanges par l’analyse des conversations retranscrites sont d’autres axes d’applications de l’IA à la relation client.

L’intelligence artificielle est utile à chaque étape de la relation client, pour le plus grand bénéfice du client qui va vivre une expérience mémorable et le couple agent/superviseur dont le travail va être facilité.

L’intérêt pour l’accès au contexte est tel que certaines organisations, comme les banques, cherchent à étendre la richesse fonctionnelle portée par l’IA à l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise, qu’ils soient ou non agents. Pourquoi l’accès à une meilleure connaissance client devrait-il être réservé aux collaborateurs du centre de contacts ?

*Étude de marché indépendante réalisée par Davies Hickman Partners en juin 2022 pour Odigo, auprès de 1 035 cadres d’entreprise européennes en Belgique et aux Pays-Bas, en France, en Allemagne, en Espagne et au Royaume-Uni.

**Décret no 2022-34 du 17 janvier 2022 relatif au démarchage téléphonique en assurance.