Dans un monde d'incertitude et de pandémie persistante, il est essentiel d'assurer la résilience et la continuité pour votre business. L'amélioration du service client est l'un des moyens d'empêcher la fidélité client de s'estomper et d'attirer de nouveaux clients réguliers.
Pourtant, vous ne pouvez pas accéder à l'esprit de vos clients pour identifier leurs attentes et besoins pertinents. Mais si nous vous disions que c'est possible ? Solutions d'IA sont déjà utilisées pour améliorer le service client. Ainsi, des expériences plus intelligentes représentent une taille de marché de 6,55 milliards d'€.
Cela dit, dressons un aperçu complet des stratégies d’amélioration du service client par l’IA. Votre entreprise peut les exploiter pour cartographier des parcours clients positifs.
Que veulent vos clients ?
Les prix abordables et des offres de qualité ont toujours été prioritaires pour les clients. Mais en 2022, ces deux aspects ne suffisent plus à devancer vos concurrents. Pour développer votre base client et inspirer la fidélité, vous devez offrir des expériences clients exceptionnelles. Et elles commencent par un service client excellent.
Votre entreprise n'a jamais de seconde chance pour faire une première impression. Après une seule expérience défavorable, plus de la moitié des clients changerait de marque. En même temps,| 78 % continuerait à faire affaire avec une entreprise offrant un excellent service client.
Alors, qu'est-ce qui fait un eexpérience client excellente? Selon PwC, près de 80 % des consommateurs américains soulignent la rapidité, la commodité, l'expertise et un service amical. La tendance mondiale témoigne de ces facteurs. Les clients veulent des produits et services faciles à utiliser et qui répondent à leurs besoins.
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Parmi d'autres, le rapport met en évidence l'importance de la valeur ajoutée technologique pour le parcours du consommateur. Les clients veulent de l'automatisation pour faciliter l'expérience et apprécient la pertinence des efforts marketing.
Et c'est à ce moment-là que l'IA et la pensée basée sur les données interviennent.
Comment l'IA peut-elle améliorer l'expérience client : principaux différenciateurs
Cela signifie que les entreprises doivent se concentrer sur la fourniture d'excellentes expériences client pour rester compétitives. Et avec l'aide de l'IA, cela devient possible.
L'IA peut aider les entreprises à comprendre les besoins et préférences de leurs clients afin de fournir des recommandations et solutions personnalisées. De plus, l'IA peut automatiser les tâches de service client, comme répondre aux demandes ou traiter les paiements. Voyons quels avantages les stratégies d'amélioration du service client par l'IA peuvent apporter.
Commodité
Comme nos statistiques l'indiquent, la commodité du client est essentielle pour dynamiser votre entreprise. IA et logiciels peut ajouter une nouvelle dimension au parcours du consommateur en automatisant les parcours clients. Les magasins alimentaires en libre-service comme Amazon Go sont des exemples emblématiques de shopping sans passage en caisse. Ainsi, les clients n'ont pas à perdre de temps dans de longues files d'attente et bénéficient d'une expérience de shopping plus fluide.
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Approche proactive
Être là où se trouvent vos clients est important. Savoir où vos clients seront est crucial. L'IA alimentée par analytique client via la data science peut aider les entreprises à prédire l'évolution du comportement des clients et leurs besoins changeants, anticipant ainsi des offres pertinentes. Par exemple, Michelin Group exploite l'IA pour déterminer à l'avance si les pneus d'un client doivent être remplacés. Des entreprises comme Amazon et Netflix utilisent également l'analytique prédictive pilotée par l'IA pour cibler les utilisateurs et offrir une meilleure expérience utilisateur.
Initiatives de marketing ciblé
Intelligent la marketing automation peut aussi aider les marques à offrir des offres et services pertinents. En analysant le comportement des utilisateurs, l'historique des achats et le parcours sur le site web, les systèmes intelligents peuvent prédire le produit ou service dont votre client a besoin à l'instant et le pousser à acheter. Pour capter l'attention d'un client potentiel, l'engagement personnalisé le touche avec le bon message, au bon moment de contact, et à la bonne fréquence de communication.
De plus, les algorithmes d'IA peuvent être utilisés pour identifier le sentiment, basant ainsi vos efforts marketing sur des retours directs. Intel, Twitter et IBM, par exemple, s'appuient sur des logiciels d'analyse de sentiment pour déterminer les préoccupations des employés.
Prise de décision en temps réel
Être capable de traiter les données utilisateur de manière synchronisée est également une partie importante de l'amélioration du processus de service client. La combinaison d'algorithmes intelligents et de la science des données peut aider les entreprises à identifier et analyser instantanément le comportement des clients. De plus, ils aident à prédire et à offrir des alternatives. Le traitement du langage naturel, les signaux d'intention et l'analyse prédictive favoriseront également un accès plus rapide aux prochaines meilleures actions pour l'utilisateur.
Un exemple simple mais marquant de prise de décision en temps réel par IA est d'identifier les utilisateurs qui utilisent des bloqueurs de pub. Les entreprises leur proposent alors des composants d'UI alternatifs qui peuvent continuer à les convertir en clients.
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Persona d'acheteur détaillée
De plus, l'intelligence artificielle (IA) améliorera l'expérience du service client en construisant une compréhension détaillée de l'acheteur. La création d'un persona adapté repose généralement sur l'analyse des données démographiques. Le comportement, les objectifs et la motivation aident également à former une image claire de votre client potentiel. En utilisant des millions de points de données, l'IA crée des personas au niveau du produit ou du service.
En utilisant le traitement du langage naturel et l'analyse de sentiment, il explore également les enquêtes, les avis et les réseaux sociaux pour produire des informations à partir de tout ce bruit. En conséquence, les entreprises ont une compréhension holistique de leurs clients. Cela permet de proposer des initiatives sur mesure. Mais au-delà de ces capacités, comment l'IA peut-elle améliorer le service client dans la réalité ? Et quelles sont les principales applications ? Listons-les ci-dessous.
Comment l'IA peut-elle améliorer le service client ? Histoires de réussite
Par exemple, cela peut aider les entreprises à devenir plus efficaces pour répondre aux questions et plaintes des clients. Cela peut également faciliter une meilleure compréhension des besoins et préférences de leurs clients. Cela peut conduire à des expériences de service client plus personnalisées. Cela dit, passons en revue les exemples de plans d'amélioration du service client à grande échelle liés aux algorithmes intelligents.
Analyse prédictive
Dans le monde ultra-rapide d'aujourd'hui, les entreprises recherchent toujours un avantage sur leurs concurrents. Cet avantage se trouve dans l'utilisation de l'analytique prédictive pour améliorer le service client.
L'analyse prédictive est un processus qui utilise le data mining et techniques de machine learning pour identifier des motifs dans les données. Ceux-ci, à leur tour, aident à formuler des prévisions sur des événements futurs.
En exploitant la puissance de la data science et des algorithmes de machine learning, les entreprises peuvent mieux comprendre le comportement des clients. Elles utilisent ensuite cette compréhension pour prédire ce que les clients sont susceptibles de faire ensuite. Armées de ces informations, les entreprises peuvent prendre des mesures préventives pour améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.
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Selon McKinsey, les détaillants peuvent augmenter leurs marges opérationnelles de 60 % via des leviers liés à la data analytics. Dans le contexte du service client, la predictive analytics peut également être utilisée pour identifier les problèmes susceptibles de survenir et prévoir la probabilité de churn client. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre des mesures préventives.
Par exemple, la modélisation du churn est une technique incontournable pour les opérateurs mobiles. Ce dernier utilise la prédiction par IA pour prévoir les clients qui sont les plus susceptibles de partir à la date d’expiration du contrat.
Pourquoi est-ce important ? Une gestion efficace du churn permet aux entreprises de remédier à certains points de friction pour promouvoir une expérience plus positive pour le client.
Parmi d'autres choses, IA et service client peut aussi fusionner pour effectuer des expéditions calculées. Là, l'analyse prédictive peut être utilisée pour prévoir tout, du moment où un colis arrivera à sa destination aux itinéraires de transport optimaux. Amazon, par exemple, évalue les estimations de livraison en additionnant le temps de transit et la date d'expédition estimée.
Analyse de sentiment et traitement du langage naturel
En termes les plus simples, le natural language processing (NLP) est l'application de techniques d'informatique pour analyser et comprendre le langage humain. Il peut être utilisé pour reconnaître des motifs dans le texte, extraire des informations de documents et traduire automatiquement du contenu d'une langue à une autre.
Le NLP est un composant essentiel des applications IA. En particulier, l'analyse des sentiments repose sur des algorithmes intelligents pour extraire automatiquement les avis des clients sur une marque, un produit ou un service particulier. Selon un Bain dans cette enquête, l’analyse de sentiment prouve une forte corrélation entre l’adoption et la croissance du chiffre d’affaires.
Par conséquent, les entreprises utilisent de plus en plus la NLP dans le service client grâce aux outils d'analyse de sentiment. Ce dernier traite automatiquement le texte écrit, comme les publications sur les réseaux sociaux, pour surveiller les retours en temps réel. Cependant, le domaine d'application ne se résume pas aux publications sur les réseaux sociaux. Les outils NLP peuvent également analyser efficacement l'audio et les e-mails pour suivre les sentiments et améliorer la valeur à vie du client.
Dans l'un de nos projets, nous avons fourni du consulting en expérience client à un de nos clients qui est une entreprise FMCG basée aux États-Unis. Produits de grande consommation (FMCG) entreprise basée aux États-Unis. L’objectif principal de notre collaboration était de renforcer la rentabilité de l’entreprise en appliquant un|e solution robuste de text mining.
Notre équipe a construit un logiciel alimenté par l'IA qui vise à générer des informations exploitables à partir des e-mails et de l'audio grâce à une combinaison de intelligence d'affaires et NLP. Selon notre client, l'entreprise a réussi à augmenter la satisfaction client et à mieux s'adapter à l'évolution du comportement des clients.
Distribution des emails
Selon l’ rapport, le nombre total d'e-mails professionnels et grand public atteindra plus de 300 milliards par jour. D'ici 2025, ce nombre passera à plus de 370 milliards. De plus, l'e-mail en tant que canal de service reste l'un des points de données les plus populaires. Selon le même rapport, le nombre d'utilisateurs actifs d'e-mails s'élève à près de 4 milliards.
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En conséquence, le traitement efficace des e-mails est une tâche complexe pour les entreprises mondiales. Et ce défi sera probablement pris en charge par l'intelligence artificielle. En plus de l'analyse des sentiments, les e-mails peuvent également être traités intelligemment pour accélérer les temps de réponse. La distribution ou la catégorisation des e-mails est une partie importante de toute organisation. Et l'intelligence artificielle peut aider à soutenir ce processus chronophage en triant et distribuant automatiquement les e-mails en fonction de critères prédéfinis.
Cela peut économiser du temps et des efforts tant pour le client que pour l'équipe de support. En conséquence, votre entreprise peut résoudre tout problème ou répondre plus rapidement à une question, soutenant ainsi le client et ses taux de satisfaction. Cet exemple de plan d'amélioration du service client aide également à la gestion des plaintes pour distinguer les plaintes des non-plaintes.
Marketing granulaire
Enfin, il y a l'application de l'apprentissage profond au marketing apprentissage profond marketing pour rendre les initiatives promotionnelles plus pertinentes et ciblées. Ainsi, la granularité fait référence à l'exhaustivité des données de campagne marketing. Celles-ci doivent inclure une liste exhaustive de points de données (des sous-campagnes aux supports marketing et mots-clés). Ensemble, une entreprise dispose d'outils complets pour conquérir le client en ciblant les bonnes personnes avec les bonnes créations.
En termes d'amélioration de l'expérience client, des insights plus fins permettent aux marques de communiquer avec leurs clients à un niveau d'hyper-personnalisation. Les exemples d'hyper-personnalisation couvrent un large éventail de points de contact (des recommandations en ligne aux assistants vocaux en passant par l'adoption de la reconnaissance faciale). En pratique, la granularité chevauche tous les autres cas d'usage présentés ci-dessus.
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Un exemple marquant d'interaction IA est la collaboration de KFC et du moteur de recherche Baidu qui a lancé un restaurant intelligent. There, the companies implement facial recognition technology to analyze a customer's gender, expression, and other input. This set of data is then used to offer relevant menu recommendations based on the customer's previous orders as well.
Starbucks profite également des données utilisateurs en temps réel pour proposer des offres ciblées à ses clients, créant ainsi un terrain favorable à une expérience plus positive. L'entreprise suit les achats, y compris le lieu et l'heure de l'achat. Starbucks utilise l'analyse prédictive pour traiter ces informations et envoyer des messages marketing ciblés aux clients. Lorsqu'un utilisateur visite un détaillant à proximité, ces messages incluent des recommandations et des offres spéciales visant à augmenter la valeur moyenne de la commande du client.
Dans l'ensemble, Starbucks est l'une des entreprises qui se concentre sur l'application des technologies de prochaine génération pour amplifier la segmentation, le ciblage, le positionnement et la différenciation. En conséquence, la chaîne de cafés a développé une stratégie de marketing et de service client intelligente visant à cultiver des connexions consommateurs à long terme.
Stratégies d'amélioration du service client : l'essentiel
En tant qu'entreprise, l'une de vos priorités principales est de fournir excellent service client. Cependant, répondre puis dépasser les attentes des clients peut être difficile. En implémentant des algorithmes intelligents, vous pouvez améliorer considérablement la gestion client et promouvoir l'intelligence des données pour savoir exactement ce qui pousse votre client à changer d'entreprise.
Bien qu'il y ait une multitude de cas d'usage de l'IA dans le domaine, l'analyse prédictive, le traitement du langage naturel et l'analyse des sentiments occupent la première place en tant que technologies les plus répandues et bénéfiques. Non seulement ces technologies vous permettent d'exploiter les esprits de vos clients, mais elles peuvent également poser les bases d'une gestion du service client plus proactive et basée sur les données.
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