Comment l'IA va permettre une personnalisation inégalée de l'expérience des clients et des employés
20 novembre 2023
Expérience client
La prochaine phase d'innovation en matière d'IA favorisera la personnalisation à grande échelle et aidera les organisations à offrir efficacement des expériences transparentes et personnalisées.
L'intérêt pour l'intelligence artificielle (IA) a récemment augmenté grâce à l'IA générative, accessible au public et facile à utiliser. Ces innovations vont révolutionner l'approche de l'industrie de l'expérience pour résoudre les problèmes persistants - charges de données croissantes, budgets réduits, augmentation des connaissances, encouragement de l'adoption, etc.
Medallia Depuis le lancement de Text Analytics en 2008, l'entreprise a développé des capacités d'IA et d'apprentissage automatique réfléchies, exploitables et natives. MedalliaLes capacités de traitement du langage naturel (NLP) et de compréhension du langage naturel (NLU) d'EADS prennent désormais en charge des centaines de langues, des modèles d'apprentissage automatique orientés vers l'action et plus de 15 000 sujets préappris, ce qui permet de personnaliser les expériences.
Depuis lors, nous avons continué à développer nos capacités d'IA dans les domaines de la parole, du texte et autres afin de fournir aux entreprises des informations exploitables et démocratisées sur les expériences. En début d'année, nous avons dépassé le million d'utilisateurs hebdomadaires actifs qui exploitent aujourd'hui nos puissantes fonctionnalités basées sur l'IA.
Grâce à la profondeur de nos données, à nos 15 années d'expertise en matière d'IA et à notre leadership dans le domaine de l'analyse de texte axée sur les personnes, nous développons actuellement la prochaine phase d'innovations en matière d'IA afin d'offrir une personnalisation inégalée des expériences.
Une analyse générative et prédictive pour une meilleure visibilité
L'idéal ne serait-il pas que tout utilisateur de votre plateforme d'expérience puisse obtenir exactement les informations qu'il souhaite avec un minimum de formation et d'efforts ? Alors que l 'IA et l'apprentissage automatique (ML) ont rendu l'analyse de grands ensembles de données beaucoup plus facile, le pouvoir de faire émerger des idées à partir de ces données reste souvent concentré entre les mains d'utilisateurs plus à l'aise avec les statistiques et l'analytique. Il en résulte une lenteur dans l'obtention d'informations dans l'ensemble de l'organisation et une difficulté à voir et à agir sur ces informations vitales.
Par exemple, un responsable régional dispose d'un temps limité pour déterminer ce qui fait chuter ses indicateurs de satisfaction de la clientèle. Il n'a certainement pas le temps d'attendre de l'aide pour mettre à jour ses rapports ou obtenir une réponse à ses questions. L'IA devrait permettre à ce responsable régional - et à d'autres utilisateurs - d'obtenir des informations générées et prédictives sur leurs données d'expérience à l'aide de simples requêtes ou messages-guides. Ce responsable ne devrait avoir qu'une seule question à poser pour savoir pourquoi certains de ses sites sont plus performants que d'autres ; l'IA devrait être en mesure de faire apparaître immédiatement la réponse à cette question.
À terme, au fur et à mesure que l'IA apprend les besoins spécifiques de l'utilisateur, les messages-guides et les requêtes devraient devenir une étape facultative. Au lieu de cela, l'IA devrait prédire et adapter les informations que l'utilisateur souhaite et doit voir pour bien remplir son rôle. L'IA devrait éliminer la courbe d'apprentissage abrupte de l'analyse des causes profondes de ce qui se passe et pourquoi, en fournissant des outils intuitifs et faciles à utiliser qui vous permettent d'interagir avec vos données.
L'IA générative est une des principales technologies qui permettra d'atteindre cet objectif, mais ce ne sera pas le seul type d'IA qui sera utile à cette analyse. L'analyse prédictive - l'analyse qui utilise les données pour prédire les tendances ou les événements futurs - devrait être fondée sur l'IA générative et fonctionner avec d'autres méthodes. Ces analyses prédictives alimentées par l'IA devraient permettre aux entreprises d'adapter leurs expériences en fonction de ces prédictions, des préférences des clients et d'autres paramètres, afin de parvenir à une résolution plus rapide des problèmes et à une plus grande satisfaction.
Ces analyses devraient être capables de noter ce qui n'est pas noté, c'est-à-dire de prédire et de noter la probabilité qu'un client ou un employé prenne une certaine mesure si nous n'agissons pas sur un problème donné. Par exemple, l'IA devrait être en mesure d'identifier les modèles d'interaction et de mettre en évidence les facteurs de risque les plus importants qui conduisent à une perte de clientèle ou à un autre résultat que vous souhaitez comprendre - le tout dans l'instant.
Automatiser les tâches banales grâce à des outils d'IA intelligents et renforcés par l'homme
Alors que les budgets se réduisent et que la demande des clients augmente, chaque entreprise doit trouver de nouveaux moyens d'automatiser les processus afin de fournir des niveaux de service élevés et constants tout en réduisant le taux d'attrition des employés. Les automatismes augmentés par l'IA sont une solution gagnant-gagnant pour les employés et les clients confrontés à ces problèmes.
Par exemple, les agents des centres de contact disposent d'un temps extrêmement limité pour effectuer toutes les tâches nécessaires à leur travail. Ne serait-il pas avantageux pour les agents d'automatiser les notes post-appel ou de recevoir automatiquement un résumé des interactions précédentes du client avec l'entreprise afin de pouvoir fournir un service plus rapide et de meilleure qualité ? Les clients obtiendraient plus rapidement les réponses qu'ils souhaitent en réduisant le temps nécessaire aux employés pour résoudre les problèmes. La charge de travail et le stress des employés pourraient être réduits de façon minime, avec un impact important sur les résultats et la satisfaction des clients. Le fait de résumer automatiquement une interaction avec le support client peut faire gagner à chaque agent entre 15 et 60 secondes après chaque appel ou discussion en ligne. Notre objectif est d'automatiser les tâches banales, pas d'éliminer les tâches humaines.
Mais l'impact potentiel des automatismes alimentés par l'IA va au-delà des cas d'utilisation des centres de contact. L'IA devrait aider à automatiser les tâches de manière à libérer l'intelligence humaine et les ressources pour les tâches les plus complexes ou à plus forte valeur ajoutée pour chaque employé - tout en réduisant les coûts. L'IA devrait augmenter les flux de travail humains et améliorer les conditions de travail, tout en identifiant et en permettant aux personnes de travailler sur des interactions qui ont une plus grande valeur, qui nécessitent une intelligence humaine et qui sont plus satisfaisantes - tout cela en moins de temps. Dans le même temps, l'IA devrait s'adapter pour fournir un résumé automatisé, une catégorisation, des réponses et d'autres améliorations qui aideront à maintenir la cohérence dans chaque programme d'expérience.
Ces automatismes devraient également permettre aux utilisateurs de modifier la manière dont l'IA génère des réponses personnalisées ou d'autres contenus générés afin de garantir la conformité avec la politique de l'entreprise, par exemple en limitant le nombre de coupons accordés à un client ou le pourcentage de remise autorisé pour les détracteurs. Les employés pourraient se détendre en sachant que les réponses qu'ils génèrent sont conformes, car l'IA apprend constamment ce qui est acceptable à partir des comportements des autres employés et de la configuration de l'IA par l'administrateur. En outre, l'IA devrait fournir un contexte et des suggestions aux employés, en identifiant les meilleures conversations ou actions suivantes afin que les employés puissent les mettre en œuvre automatiquement ou manuellement. Le résultat ? Des interactions cohérentes et personnalisées avec les clients dans tous les programmes d'expérience. Les automatismes alimentés par l'IA devraient donc fournir à chaque client une expérience personnalisée, que ces automatismes nécessitent ou non une intervention humaine.
Personnaliser chaque expérience - des clients à la ligne de front
Nous avons déjà abordé la question de la personnalisation à plusieurs reprises, et il y a une raison à cela. Les clients ont l'habitude de fournir leurs commentaires ou d'autres données aux entreprises, de manière implicite ou explicite, que ce soit par le biais de chats, de leur comportement numérique, de réponses à des enquêtes, d'avis, de médias sociaux - et j'en passe. Pourquoi ne s'attendraient-ils pas à ce que ces données soient utilisées pour rendre leur expérience plus transparente, plus personnelle et plus proche de votre marque ?
Cela pourrait signifier générer automatiquement des réponses complètes et contextuelles précises et les meilleures actions possibles en fonction des commentaires des clients. L'IA devrait encore améliorer les expériences futures des clients avec votre entreprise en étant pleinement consciente de leurs expériences antérieures et en proposant les meilleures actions en conséquence. Si un client possède la génération actuelle de la console de jeu que vous vendez, il sera contrarié si tout votre marketing porte sur une console de jeu (ou un appareil/service complémentaire) qui a plus de sens pour une console de dernière génération. En tirant parti de l'IA pour personnaliser les expériences, votre entreprise pourrait accroître la fidélité à la marque, en ne fournissant que les informations et les articles les plus pertinents à vos clients.
Il s'agit notamment de l'IA qui permet d'obtenir des informations sur le comportement à partir de données non linguistiques, telles que les données numériques ou vidéo. L'IA devrait être capable de découvrir des modèles de comportement numérique et de les utiliser pour aider les clients en leur fournissant des articles ou des liens d'aide spécifiques. Le gain de temps à lui seul pourrait être énorme pour les clients et les employés. Mais si l'on regarde encore plus loin, l'IA pourrait faire en sorte que les clients obtiennent exactement ce qu'ils veulent avant qu'ils ne vous le demandent. Si un client d'hôtel demande toujours des informations sur la salle de sport, pourquoi ne pas lui envoyer automatiquement des informations sur la salle de sport, ainsi que des serviettes supplémentaires dans sa chambre ? Imaginez ce niveau de personnalisation à l'échelle de l'ensemble de votre entreprise.
Nous envisageons que toutes ces méthodes d'IA maintiendront une boucle de rétroaction pour affiner en permanence les modèles d'IA et fournir une personnalisation toujours plus grande afin d'accroître la satisfaction des employés et des clients. L'IA devrait s'adapter aux nouvelles informations à chaque étape du voyage, en s'entraînant de manière dynamique avec les données générées à chaque étape et à travers tous les signaux. Le résultat final devrait être une personnalisation inégalée pour tous ceux qui interagissent avec votre entreprise. Les possibilités sont infinies avec la bonne vision, l'expertise et l'IA qui permettent un réglage infini et une personnalisation constante et adaptative.
L'avenir de l'IA : rationaliser et personnaliser le client
Nous visons à créer des avancées en matière d'IA qui accéléreront les processus de prise de décision et amélioreront l'efficacité globale, l'accessibilité et la convivialité des informations, grâce à l'IA générative et à l'analyse prédictive. Nous avons également l'intention de le faire de manière responsable, en tenant compte des réglementations pertinentes et des normes de sécurité de nos clients, tout en restant transparents sur la manière dont les données sont utilisées.
Les automatismes alimentés et augmentés par l'IA allègeront la charge de travail des employés tout en préservant la touche humaine essentielle dans les interactions, promettant ainsi une fidélité et une satisfaction accrues. L'engagement en faveur de la personnalisation est au cœur de ces avancées, l'IA générant des réponses et des actions contextuelles basées sur les commentaires et le comportement des clients, ce qui permet en fin de compte de cultiver la fidélité à la marque et d'offrir des expériences plus positives et personnelles.
Notre vision s'appuie sur des décennies d'expérience, des milliards de points de données et des philosophies de conception qui nous ont permis de mettre au point des solutions sûres, évolutives et de qualité professionnelle.
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