Les entreprises sont de plus en plus conscientes du fait qu’elles doivent exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour rester dans la course. Pourtant, pour beaucoup, une question essentielle reste sans réponse : comment utiliser l’IA ? Pour y répondre, il faudrait peut-être plutôt se demander comment utiliser les outils d’IA pour améliorer certaines métriques essentielles.

Trop souvent, l’IA entraîne une « paralysie analytique » dans les entreprises. Autrement dit, celles-ci ne savent pas par où commencer et peuvent alors manquer des opportunités d’amélioration pratiques. Que faire pour y remédier ? Commencez par le principal curseur à actionner, à savoir la métrique spécifique qui vous aidera à atteindre vos objectifs. Qu’il s’agisse de réduire les coûts, d’augmenter le chiffre d’affaires ou d’améliorer la satisfaction client, il est essentiel de définir un KPI cible.

Les fonctionnalités d’IA pratiques intégrées à une plateforme d’orchestration peuvent vous aider à trouver le meilleur levier de création de valeur, sans avoir à recourir à une équipe de data scientists. Découvrez comment ouvrir la voie à une expérience client (CX) mesurable en vous concentrant sur des objectifs métiers fondamentaux, plutôt que d’adopter l’IA juste pour suivre la tendance.

Définir la métrique clé : commencer par le problème

L’IA n’est pas une solution miracle qui cherche des problèmes à résoudre. Il s’agit tout simplement d’un nouvel outil qui, lorsqu’il est appliqué de manière réfléchie, peut apporter des améliorations ciblées. Commencez par vous poser la question la plus importante : sur quelle métrique souhaitez-vous agir ?

Les entreprises s’appuient depuis longtemps sur la mesure des indicateurs clés de performance (KPI), notamment le taux de satisfaction de la clientèle (CSAT), le taux de recommandation net (NPS), la résolution au premier contact (FCR), le taux de conversion et la rentabilité. Ces indicateurs sont déjà intégrés aux objectifs et à la stratégie d’expérience client des entreprises.

Plutôt que de s’efforcer de comprendre les algorithmes complexes de l’IA et les dernières tendances de grand modèle de langage (LLM), mieux vaut se concentrer sur l’utilisation de solutions éprouvées, dont l’IA est la plus en phase avec les KPI définis.

La véritable valeur de l’IA réside dans sa capacité à résoudre les problèmes que rencontrent les entreprises depuis des années de façon plus rapide, plus intelligente et plus efficace. Dans la plupart des cas, les entreprises n’ont pas besoin de faire appel à des spécialistes de l’IA pour en concrétiser les bénéfices. Les solutions d’IA sont en effet intégrées aux plateformes et conçues pour être accessibles au plus grand nombre.

Découvrez comment l’application pratique de l’IA peut vous aider à atteindre des objectifs spécifiques et à vous faire progresser dans la bonne direction.

Économies et efficacité : rationaliser les opérations à l’aide de l’IA conversationnelle

Si l’entreprise décide de placer le curseur sur la rentabilité et l’efficacité opérationnelle, l’atteinte de ces objectifs passe souvent par l’automatisation des interactions répétitives et à faible valeur ajoutée. Le but n’est pas nécessairement de parvenir à une automatisation complète, mais de réduire les points de friction et d’offrir aux clients des options de self-service simples et efficaces.

Aujourd’hui, alors que tout ou presque semble estampillé « IA », l’IA conversationnelle peut parfois être considérée comme une technologie d’IA plus ancienne et reléguée au second plan. En réalité, la plupart des entreprises commencent tout juste à entrevoir les énormes possibilités de l’IA conversationnelle.

Conçue pour répondre à des besoins précis, elle prend facilement en charge les interactions clients répétitives et clairement définies, telles que la vérification du statut d’une commande, la mise à jour des informations de compte, la planification ou la modification d’un rendez-vous, ou encore la modification d’un mot de passe. En associant les capacités de l’IA conversationnelle à la puissance des LLM, il est désormais possible de répondre aux interactions plus complexes et à intentions multiples.

Pour produire de la valeur immédiate, commencez par des intentions client plus simples et plus volumineuses, car l’automatisation peut non seulement réduire les coûts, mais également améliorer la satisfaction client en répondant aux besoins des clients à la demande. Les principaux avantages de l’IA conversationnelle sont :

  • La réduction de la charge de travail des conseillers : en gérant les requêtes routinières, l’IA conversationnelle permet aux conseillers de se concentrer sur des problèmes complexes.
  • La prise en compte des préférences des clients : de nombreux clients préfèrent les options en self-service pour résoudre les problèmes simples.
  • L’amélioration de l’efficacité : l’augmentation des résolutions au premier contact (FCR) et la réduction du temps de traitement moyen (AHT) peuvent diminuer considérablement les coûts d’exploitation.

Prenons l’exemple d’une enseigne du retail qui reçoit des milliers de demandes de clients concernant le suivi de leurs commandes. En employant l’IA conversationnelle pour traiter ces requêtes, l’entreprise peut réduire le volume des appels ainsi que les temps d’attente, pour une efficacité accrue sans compromettre la satisfaction client.

Croissance du chiffre d’affaires : le machine learning au service de l’engagement client en temps réel

Lorsque l’objectif est d’accroître le chiffre d’affaires, l’IA peut jouer un rôle essentiel en identifiant et en mettant à profit les étapes clés du parcours client. Les entreprises déplorent souvent un manque à gagner lorsque les clients se désintéressent ou se désengagent à des moments cruciaux de leur parcours. L’IA est capable de détecter ces signaux et d’intervenir en temps voulu.

  • Suivi et analyse des comportements : les solutions pilotées par ML permettent de suivre et d’analyser les comportements clients conduisant à une décision d’achat, puis d’assigner un client spécifique au commercial le plus susceptible de conclure la vente.
  • Personnalisation des communications : le machine learning peut déclencher des invites ciblées en fonction de la probabilité d’achat d’un client, afin de lui proposer des offres ou des informations pertinentes. Lorsque la probabilité de vente ou d’issue favorable commence à baisser, l’IA peut intervenir pour relancer l’intérêt du client.
  • Routage intelligent : le machine learning est également utilisé pour mettre les clients en relation avec les conseillers les plus à même de conclure une vente ou de résoudre un problème, ce qui peut augmenter à la fois les taux de conversion et de fidélisation. Grâce au ML, les entreprises peuvent optimiser les interactions avec les clients pour créer des opportunités de vente, de fidélisation ou de cross-selling aux moments les plus favorables. Ainsi, l’impact de l’IA s’aligne directement sur les objectifs de croissance du chiffre d’affaires.

Satisfaction client : améliorer l’efficacité des conseillers grâce à l’IA générative

De nombreuses entreprises cherchent à améliorer la satisfaction client et, à travers elle, leurs taux de recommandation net (NPS) et de satisfaction de la clientèle (CSAT). L’une des principales sources de mécontentement des clients est l’inefficacité ou le ralentissement du service, souvent dus au temps que passent les conseillers à rechercher des informations et à résumer les interactions passées.

L’IA générative (GenAI) est un outil précieux pour renforcer la productivité des conseillers en facilitant la récupération d’informations et la génération de contenu en temps réel. Ce faisant, la GenAI peut actionner plusieurs leviers de satisfaction client, parmi lesquels :

  • Accès rapide aux informations : elle peut fournir aux conseillers des récapitulatifs des interactions précédentes, des informations sur les produits et services, ainsi que des articles issus de bases de connaissances, ce qui peut faire gagner un temps précieux.
  • Automatisation des tâches post-appel : elle aide à résumer les conversations, à rédiger des messages de suivi et à classer les motifs des interactions avec davantage de rapidité et de précision. Ainsi, les conseillers peuvent se concentrer sur l’engagement client plutôt que sur le travail administratif.
  • Réduction des transferts et des remontées de problèmes : en offrant aux conseilleurs toutes les informations contextuelles dont ils ont besoin, l’IA générative leur permet de gérer en toute confiance une plus grande variété d’interactions. Cela peut augmenter le taux des résolutions au premier contact (FCR) et réduire la nécessité de transférer les interactions vers des conseillers plus expérimentés ou vers d’autres services.

En adoptant plusieurs approches IA pour relever les défis métiers courants et améliorer les KPI importants, nous constatons une réduction du temps consacré par les conseillers aux tâches administratives. Ils peuvent ainsi se concentrer davantage sur leur capacité à offrir une expérience personnalisée et efficace. Une expérience client positive contribue non seulement à améliorer la satisfaction, mais également à accroître la fidélisation des clients à la marque et les achats répétés.

Les avantages de l’IA en chiffres

Dans la pratique, les applications d’IA ont démontré des améliorations mesurables sur différents KPI. Voici quelques statistiques parlantes qui illustrent l’impact de l’IA lorsqu’elle s’aligne sur des objectifs métiers spécifiques :

Efficacité opérationnelle et satisfaction client : Virgin Atlantic utilise Genesys Cloud AI comme facteur différenciant dans sa stratégie d’expérience client. La société a enregistré une réduction de 15 % du temps de traitement grâce à l’utilisation du routage optimisé par l’IA, et une augmentation de 29 % des requêtes résolues sans conseiller après la mise en place de voicebots et de chatbots basés sur l’IA conversationnelle. Outre ces améliorations de l’efficacité opérationnelle, son taux de satisfaction client a augmenté de 25 points.

Croissance du chiffre d’affaires : IONOS, fournisseur mondial d’hébergement web et de Cloud Computing, a su exploiter le potentiel des fonctionnalités ML de la plateforme Genesys Cloud™ pour prévoir le meilleur moment pour interagir avec les clients. En engageant les prospects au bon moment, IONOS a augmenté les taux d’acceptation des discussions en ligne, ce qui a permis d’accroître son chiffre d’affaires. Une augmentation de 10 points du taux d’acceptation des discussions a ainsi généré une augmentation de 68 % du taux de conversion, entraînant par là même une hausse de 29 % des revenus par visite client.

La valeur ajoutée de l’IA réside dans son objectif final

Pour utiliser l’IA de façon stratégique, il ne faut pas se contenter d’appliquer la dernière technologie pour faire comme tout le monde. Commencez par l’objectif final en vous interrogeant sur le KPI le plus important pour votre entreprise. L’IA se révèlera alors un outil indispensable, toujours plus flexible et à votre disposition pour atteindre vos objectifs métiers plus rapidement.

Bien souvent, plusieurs techniques d’IA seront nécessaires dans une solution donnée. Toutefois, ces techniques sont en passe de devenir la norme et sont intégrées de manière sûre et éthique dans les plateformes.

L’IA conversationnelle, le machine learning et l’IA générative peuvent chacun apporter des améliorations significatives, mais uniquement s’ils sont mis en œuvre dans le cadre d’objectifs métiers clairement définis. Lorsque vous définissez vos métriques métiers prioritaires, l’IA agit comme une extension naturelle de votre stratégie et de votre solution. En vous concentrant sur vos KPI et en alignant l’IA sur ces opportunités concrètes, vous ouvrirez une voie claire vers la création de valeur.

Prêt à transformer votre expérience client avec l’IA ? Consultez notre guide « Comment élaborer votre analyse de rentabilisation pour l’IA », qui vous explique où concentrer vos efforts en matière d’IA pour obtenir des résultats et favoriser votre parcours de transformation.