Les dernières années ont vu de nombreux changements dans le paysage des centres d'appel et de l'expérience client. En particulier, les tendances technologiques des centres d'appel ont fait un bond des agents de centre d'appel à distance vers l'intelligence conversationnelle. La pandémie a également contribué à la transformation, les entreprises devant moderniser leurs communications presque du jour au lendemain. Selon Grand View Research, le marché des logiciels de centres de contact devrait recueillir 149,58 milliards d'€ d'ici 2030.
Today, we’ll have a deep dive into call center technologies. We’ll see how artificial intelligence has become imperative for high-quality solutions d'expérience client.
Quelles sont les technologies de centres d'appel ?
La technologie dans les centres d'appels est cruciale pour gérer la quantité gigantesque de demandes. Selon Cisco, plus de 80 % des répondants considèrent les bots et l'automatisation robotique IA comme une fonction importante des technologies des centres de contact. 93 % estiment également que les idées d'innovation pour les centres d'appels contribuent à une meilleure expérience client.
Quels sont les 3 types de centres d'appel ?
To give you a deeper understanding of call centers, let’s go over their three main types.
- Centre d'appel entrant. Ces types de départements reçoivent les demandes entrantes des clients existants. Les agents humains et les équipes de support sont chargés de surveiller et de répondre aux sollicitations des appelants.
- Centre d'appels sortants. Here, it’s the agents who make calls on behalf of the company. Usually, customers are contacted for the purposes of sales or marketing.
- Centre d'appel mixte. Ce type de centre d'appels gère à la fois les appels entrants et sortants.
Aujourd'hui, l'automatisation des centres d'appels est appliquée pour rationaliser les processus dans tous les types de centres d'appels. Les entreprises se plongent de plus en plus dans l'analyse prédictive pour aider à automatiser les expériences pour les clients et les agents.
Points communs des tendances d'automatisation des centres d'appel
Bien qu'il existe de nombreuses idées d'innovation pour les centres d'appels impactant cet espace, la plupart d'entre elles ont un dénominateur commun. Et ce dénominateur est l'automatisation des centres d'appels alimentée par apprentissage automatique et intelligence artificielle. Selon| Deloitte, 79 % des responsables de centres de contact prévoient d'investir dans de plus grandes capacités d'IA au cours des deux prochaines années. Cette adoption accrue est la conséquence directe de la demande pressante de gérer les appels efficacement en automatisant les tâches manuelles quotidiennes.
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En conséquence, la technologie des systèmes de centre d'appels et l'automatisation apportent les avantages suivants pour les entreprises :
- Increased customer satisfaction – over 61 % des clients sont passés à un concurrent après une mauvaise expérience de service client.
- Improved agent workflow – 90% of businesses that use live chat software find it helpful for streamlining call center operations.
- Enhanced customer experience – 33 % des clients Vouloir que les agents du support client les aident à résoudre les problèmes en une seule interaction.
- Reduced customer service costs – intelligent technologies will save companies about 8 milliards d'€ par an en coûts de support client.
Comme vous le voyez, la matrice des avantages des centres d'appels innovants est impressionnante. Mais comment atteignent-ils exactement ce niveau d'automatisation ? Les tendances technologiques suivantes des centres d'appels éclaireront l'intérieur du service client automatisé.
Tendances de l'automatisation des centres de contact à fort impact
Il y a à peine dix ans, les entreprises géraient les interactions avec les clients via des réseaux virtuels de télétravailleurs reliés par le cloud computing et négligeaient les réseaux sociaux comme canal. Aujourd'hui, le support client est omnicanal. Et si la cloud-centricité reste la norme de facto de l'expérience client, l'intelligence artificielle est devenue le pilier central technologie des centres d'appels.
Les capacités de numérotation prédictive et le mélange automatisé des appels entrants et sortants sont deux fonctionnalités du centre de contact moderne qui augmentent considérablement l'efficacité des agents. Mais les capacités de l'intelligence artificielle vont bien au-delà de cela. Voici les principales innovations des centres d'appel en 2022.
Réponse vocale interactive (IVR)
Étant un écho de 2016, la Réponse Interactive Vocale est encore largement utilisée pour automatiser le support. L'IVR est une technologie qui permet aux entreprises d'interagir avec les clients en utilisant des entrées vocales et des entrées sur clavier. Les systèmes IVR sont utilisés pour acheminer les appels vers le département ou l'agent approprié, collecter des informations auprès des clients et fournir un service en libre-service automatisé.
Cependant, selon Vonage, l'IVR était responsable de plus de 50 % des abandons de transactions par les consommateurs. Le manque d'intégration avec les autres canaux, l'incapacité à traiter efficacement les données par groupe de clients et l'approche déshumanisée faisaient partie des principaux obstacles de l'IVR.
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Cependant, en 2022, ces inconvénients sont atténués grâce à l'intelligence artificielle. Ainsi, les entreprises combinent l'IVR traditionnel avec analytique du feedback client et la collecte de données pour étudier les données démographiques et l'historique d'interaction des clients. Cela aide à transformer les systèmes IVR d'anciens menus en| voice bots intelligents capable de traiter des requêtes clients complexes.
Expérience omnicanal
Paired with artificial intelligence, customer platforms aggregate different touchpoints into an all-in-one interface. Thus, agents can adjust to clients’ preferences and peak times and offer a suitable contact medium, be it chat or voice contact. This allows companies to improve customer experience and evenly distribute queries among channels.
Les agents, à leur tour, peuvent envoyer des rappels de rendez-vous, des promotions marketing et des rappels de facturation depuis une plateforme cloud unifiée. Data science les fournisseurs aident également les entreprises à collecter des données à partir de ces interactions et points de contact pour promouvoir des interactions personnalisées.
Classification et identification des intervenants
Voice identification, also known as voice recognition or speaker recognition, is an AI-powered biometric technology that helps authenticate each caller before a company can provide service. Authentication is among the main ways to prevent fraud and verify a caller’s identity. Paired with data masking, smart authentication automatically detects sensitive caller data and removes it within call recordings and transcripts.
Artificial intelligence analyzes the caller’s unique voice characteristic and allows businesses to implement two methods of smart verification in real-time:
- Active verification – a caller says a specific phrase or a verbal passcode to get verified.
- Passive verification – a system automatically authenticates a user just by listening to their voice.
Le profilage client est également utile pour d'autres fins au-delà de la sécurité. Ainsi, vos agents peuvent utiliser la reconnaissance vocale et machine learning pour le marketing et à des fins commerciales.
Informations démographiques
La biométrie aide également les entreprises à développer une image démographique précise des appelants. L'estimation automatisée de l'âge, l'identification du genre et la classification linguistique aident les agents à segmenter chaque client et à améliorer les campagnes pour un ciblage plus granulaire.
Analyse de contenu
Grâce à la technologie de reconnaissance vocale en texte, l'appel est automatiquement transcrit pour une analyse ultérieure. Lorsqu'il est nécessaire, les agents peuvent rechercher des mots-clés spécifiques pour identifier les tendances dans les conversations des clients ou cartographier les domaines pour service client améliorations.
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Alignement du script
Speech recognition also helps supervisors analyze conversations in real time, and check agents’ script compliance. The latter is validated across silent spots, agents’ reaction times, and other parameters. This way, supervisors can coach agents mid-call, replicate successful interactions, and identify areas for improvement.
Analyse de sentiment et traitement du langage naturel
Natural language processing is another call center automation trend that’s shaping the vertical. According to statistics, the average wait time within contact centers stood at 46 seconds in 2021. And natural language processing is what helps agents achieve this established threshold.
Après analyse de la requête, le système IA effectue l'une des actions suivantes :
- L'appel est dirigé vers un agent humain du département concerné.
- Le système génère une réponse automatisée à une question simple du client.
L'analyse de sentiment, qui est une branche de NLP, levels up the conversational intelligence and looks beyond the semantics of the call. It detects the client’s attitude towards the subject. In particular, sentiment analysis is used to determine if customers are happy or dissatisfied with a product or service. The system then marks the sentiment as neutral, positive, or negative.
Sentiment analysis can also be used to detect whether customers are likely to recommend a company’s products or services, and what kind of recommendations they will make.
Routage d'appels prédictif
Selon statistiques, 40 % des clients ont cessé de faire affaire avec une entreprise qui offrait une mauvaise expérience client. Alors que le référentiel d'une bonne expérience client évolue constamment, le routage prédictif aide les entreprises à rester au-dessus des standards d'expérience.
Predictive call routing evaluates each interaction based on a client’s past behavior, product preferences, and other variables to predict the suitable level of expertise and personal traits an agent needs to deliver a high level of customer service.
Analyse des données d'appels
L'IA call analytics est une autre tendance associée aux centres d'appel innovants. Ce terme générique fait référence à un ensemble de processus automatisés qui aident les entreprises à augmenter la productivité des agents humains et à réduire les coûts de service client. Basée sur le traitement des données en temps réel, l'analytique intelligente aide les entreprises à analyser la performance des appels, et améliorer la qualité du service client.
L'analyse des appels pour les centres de contact vous permet de suivre chaque interaction, de la réponse à un appel jusqu'à la clôture du dossier. Ces informations peuvent être utilisées pour développer un plan d'action visant à améliorer le service client. Elles fournissent un aperçu des interactions entre vos employés et vos clients, vous permettant ainsi de prendre de meilleures décisions pour améliorer votre service.
D'un point de vue technique, les plateformes intelligentes agrègent les données de tous les points de contact, y compris les emails, CRM, chats, et autres. Les algorithmes intelligents analysent ensuite les données en fonction de votre objectif et créent des insights exploitables dans un rapport.
Analyse Prédictive pour la Planification de Capacité
Il faut à vos représentants en moyenne 18 tentatives pour connecter et convertir un lead en prospect qualifié. Avec la demande croissante pour une expérience plus personnalisée, cependant, les responsables de centre de contact doivent s'assurer que les bonnes personnes sont disponibles au bon moment.
Pour le faire efficacement, les managers de centres de contact doivent savoir quand ils disposent d'assez de personnel pour traiter toutes les tâches. La réponse réside dans des solutions analytics avancées capables de fournir des informations en temps réel sur le nombre de personnes actuellement disponibles, sur les tâches en attente et sur celles qui requièrent en priorité leur attention.
Capture des données pour une résolution intelligente des problèmes
Un contact center est un lieu où les clients peuvent interagir avec l'entreprise et obtenir des solutions à leurs problèmes. Le rôle d'un agent de contact center est d'offrir la meilleure expérience client possible. Cependant, à mesure que le nombre d'interactions augmente, les agents disposent d'un temps limité pour servir les clients.
Cependant, la résolution rapide des problèmes est un indicateur crucial pour les entreprises et la marque d'une expérience client réussie pour environ 60 % des clients. Dans ce contexte, Problématique intelligente basée sur l'IA la résolution permettrait de traiter les problèmes clients plus rapidement et efficacement.
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Amazon Connect Wisdom, par exemple, permet aux entreprises d'intégrer les bases de connaissance de Salesforce et de ServiceNow. Cela apporte plus d'intelligence humaine aux agents qui disposent de référentiels de connaissances avec des réponses prêtes à l'emploi aux problèmes courants des clients.
This way, specialists don’t have to rummage for the answers in knowledge articles, wikis, and FAQs. Moreover, the La fonctionnalité NLP aide à identifier les problèmes lors des appels, et générer ensuite des recommandations et réponses pertinentes.
Canaux en libre-service pour l'automatisation des centres d'appels
Quatre-vingt-huit pour cent des consommateurs américains s’attendent à ce que les entreprises disposent d’un portail de support en libre-service en ligne, selon Statista. Le self-service est la pratique consistant à fournir un support via des outils en ligne, tels que des FAQ, des articles de base de connaissances et des forums d’utilisateurs.
Over the last few years, the traditional self-service venues are accompanied by smart systems to make issue resolution faster. Self-service has put the customer in charge of their experience and limited the agents’ input to complex queries. Assistance-free service is heralded as the future of call centers.
Les départements de support disposent de plusieurs moyens pour atteindre l'excellence du service en libre-service. Les technologies les plus populaires incluent les systèmes IVR avec reconnaissance vocale et les assistants virtuels ou chatbots alimentés par l'IA. Ainsi, 48 % des centres de contact ont investi dans des chatbots d’IA pour l’auto-service.
The NLP backend of chatbots allows them to process and interpret users’ words and generate a pre-set answer based on the input. Used for simple queries, chatbots shrink resolution timelines and take the workload off the human agents.
Cartographie du parcours client en temps réel
Enfin, il y a le real-time analytics, qui est un type d'automatisation en temps réel pour les call centers. Le real-time customer journey mapping est un processus de suivi et d'analyse des interactions entre un client et une société en temps réel. Cela contribue à un service client rapide et personnalisé.
Encore une fois, la cartographie en temps réel peut être complétée par les données clients consolidées injectées dans un profil. Amazon Connect Customer Profiles, for example, allows agents to access a 360-degree profile that lists a customer’s name, address, email, purchase history and related information such as web pages visited and customer service contact history.
Les profils clients fusionnent également les données de toute application tierce telle que les systèmes CRM, solutions de marketing automation, ou des applications métier pour fournir un profil client solide.
L'avenir intelligent des centres d'appels et leur présent automatisé
In 2022, the majority of call center innovation ideas owe their existence to artificial intelligence and data analysis. And with a huge volume of incoming queries and outbound calls, it’s no longer optional to include automation.
Quant à l'avenir des centres d'appels, des tendances émergentes telles que l'Internet des Objets et l'Automatisation des Processus Robotiques devraient rejoindre d'autres applications basées sur l'IA. En tant que destination ultime, les centres d'appels pourront fournir un support détaillé à coûts réduits et en quelques secondes, ainsi qu'un service client préventif.
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