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 explosé en raison de l'IA générative accessible au public et conviviale. Ces innovations vont révolutionner l'approche de l'industrie de l'expérience pour résoudre des problèmes persistants : charges de données croissantes, budgets réduits, mise à l'échelle des insights, encouragement à l'adoption, et bien plus encore.
Depuisle lancement de Text Analytics en 2008,Medallia a développé des capacités d'IA et d'apprentissage automatique natives, pertinentes et exploitables. Les capacités de traitement du langage naturel (NLP) et de compréhension du langage naturel (NLU) de Medalliasupportent désormais des centaines de langues, des modèles d'apprentissage automatique orientés vers l'action, et plus de 15 000 sujets préappris, permettant des expériences personnalisées.
Depuis lors, nous avons continué à développer nos capacités d'IA en matière de parole, de texte et plus encore, afin de fournir aux entreprises des insights exploitables et démocratisés sur les expériences. Plus tôt cette année, nous avons dépassé le million d'utilisateurs actifs hebdomadaires qui exploitent aujourd'hui nos puissantes capacités 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
Ne serait-il pas idéal que tout utilisateur de votre plateforme d'expérience puisse obtenir exactement les insights qu'il souhaite avec un minimum de formation et d'effort ? Bien que l'IA et l'apprentissage automatique (ML) aient grandement facilité l'analyse de grands ensembles de données, le pouvoir de faire émerger des insights de ces données est souvent encore concentré entre les mains d'utilisateurs plus à l'aise avec les statistiques et l'analyse. Il en résulte un temps d'accès aux insights lent dans toute l'organisation et une difficulté à visualiser et à agir sur ces informations vitales.
Par exemple, un responsable régional dispose de peu de temps pour comprendre ce qui fait baisser leurs métriques de satisfaction client. 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 aux autres utilisateurs — d'obtenir des insights générés et prédictifs sur leurs données d'expérience à l'aide de requêtes ou d'invites simples. Ce responsable ne devrait être qu'à une seule question de savoir pourquoi certains de ses sites sont plus performants que d'autres ; l'IA devrait être capable de faire apparaître la réponse à cette question immédiatement.
À terme, à mesure que l'IA apprend les besoins spécifiques de chaque utilisateur, la sollicitation et l'interrogation devraient devenir une étape facultative. Au lieu de cela, l'IA devrait prédire et adapter les insights 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 de centre de contact disposent d'un temps extrêmement limité pour accomplir toutes les tâches requises par 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 les réponses qu'ils souhaitent plus rapidement en réduisant le temps nécessaire aux employés pour résoudre les problèmes. La charge de travail et le stress des employés pourraient être réduits de petites manières avec un impact majeur sur les résultats et la satisfaction client. Résumer automatiquement une interaction de support client peut faire gagner à chaque agent entre 15 et 60 secondes après chaque appel ou chat. Notre objectif est d'automatiser les tâches routinières, pas d'éliminer l'aspect humain.
Mais l'impact potentiel des automatisations basées sur l'IA s'étend au-delà des cas d'utilisation des centres de contact. L'IA devrait aider à automatiser les tâches de manière à libérer l'intelligence et les ressources humaines pour les tâches les plus à valeur ajoutée ou complexes 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 de plus grande valeur, qui nécessitent l'intelligence humaine et sont plus épanouissantes — le tout en moins de temps. Parallèlement, l'IA devrait s'adapter pour fournir une automatisation de la synthèse, de la 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.
Cela devrait inclure une IA qui fait émerger des insights sur le comportement à partir de données non linguistiques, comme les données numériques ou Video. L'IA devrait être capable de découvrir des modèles de comportement numérique et de les utiliser pour aider les clients en fournissant des articles d'aide ou des liens spécifiques. Les économies de temps à elles seules pourraient être énormes pour les clients et les employés. Mais en allant encore plus loin, l'IA pourrait s'assurer que les clients obtiennent exactement ce qu'ils veulent avant même de le demander. Si un client d'hôtel demande toujours des informations sur la salle de sport, pourquoi ne pas envoyer automatiquement des informations sur la salle de sport — ainsi que des serviettes supplémentaires dans sa chambre ? Imaginez ce niveau de personnalisation, étendu à 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 IA qui accéléreront les processus de prise de décision et amélioreront l'efficacité globale, l'accessibilité et la convivialité des insights, grâce à l'IA générative et à l'analyse prédictive. Nous avons également l'intention d'agir de manière responsable, en tenant compte des réglementations pertinentes et des normes de sécurité de nos clients, tout en restant transparents sur l'utilisation des données.
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.
