Comment l'apprentissage automatique peut améliorer l'expérience client

L'apprentissage automatique dans le service client est utilisé pour établir un niveau plus élevé de commodité pour les clients et d'efficacité pour le service d'assistance.

L'expérience de vos clients renforce les relations à long terme, détermine la réputation de la marque et ouvre de nouvelles opportunités commerciales. Malheureusement, jusqu'à récemment, il était largement sous-estimé, bien que son amélioration soit l'un des moyens les plus simples, les plus efficaces et les plus rentables d'accélérer l'évolution de l'entreprise.

Comment l'apprentissage automatique peut-il changer l'expérience client ?

Un service géré de haute qualité est un élément important de la réussite de la mise en œuvre de toute entreprise. Il est essentiel de réaliser que la mise en œuvre de cette approche doit être basée sur une connaissance approfondie des besoins individuels des différents groupes de clients, potentiels et existants. La qualité nécessaire de cette compréhension peut être fournie par les technologies modernes - IA, apprentissage automatique, analyse prédictive et commerciale. C'est l'utilisation de solutions intelligentes pour les biens ou les services qui donne aux entreprises des outils supplémentaires pour réduire le temps de réponse et améliorer la qualité de l'interaction. Ainsi, des produits et services nouveaux et plus complexes peuvent être proposés aux consommateurs.

Soutien

Les outils d'assistance fournis par ML deviennent de plus en plus populaires en raison de leur commodité et de leur facilité d'utilisation, ainsi que des applications à succès dans divers secteurs. Gartner a constaté qu'en 2022, 20 % des interactions avec les clients étaient entièrement gérées par l'intelligence.

Traitement de l'information

Les applications réussies sont appliquées dans des domaines qui impliquent le traitement de grandes quantités de données. Cela est nécessaire lorsque le but ultime est de prendre une décision éclairée. Les humains n'ont pas la capacité suffisante pour traiter des flux de données constants comme le peuvent les algorithmes. Nous avons généralement des choses cruciales à faire, par exemple, travailler directement avec des clients déçus.

Le conseil en machine learning et le service client poussent cette idée un peu plus loin : il applique la sensibilisation ouverte de manière à optimiser la qualité du service fourni. Cela peut être quelque chose qui rend les agents de support plus compétents. Par exemple, en utilisant l'analyse prédictive. Ou, pour les rendre plus efficaces. Par exemple, lorsqu'un outil peut résoudre indépendamment les problèmes correctifs des clients.

L'apprentissage automatique est un ensemble complexe de technologies interdépendantes pour créer des solutions et des fonctions, qui comprend de nombreux domaines : robots et véhicules autonomes, technologies de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel, vision par ordinateur et bien plus encore. L'apprentissage peut être utilisé dans de nombreuses industries et le même groupe d'algorithmes, mais sur des ensembles de données différents. Il est utilisé pour l'analyse prédictive dans l'industrie et la vente au détail, dans les applications fintech, dans les systèmes d'assistance aux entreprises, dans la publicité, dans la vision artificielle pour les robots, les drones et les caméras de surveillance.

L'avenir de l'apprentissage automatique consiste à améliorer l'expérience client

Le libre-service dans le domaine du service client signifie que le client trouve l'assistance dont il a besoin. Ainsi, résolvez le problème en interagissant avec un agent humain. En conséquence, de nombreuses entreprises ont élargi leurs offres pour améliorer la qualité du service fourni. L'un des moyens les plus simples d'accéder au libre-service consiste à créer une base de connaissances.

Il s'est avéré être une option répandue pour les applications d'apprentissage automatique. Les chatbots, les assistants virtuels et de nombreux autres outils sont capables d'"étudier" et de simuler l'interaction avec les agents du service client. Certaines de ces applications utilisent l'apprentissage en profondeur pour une amélioration continue, ce qui se traduit par une assistance utilisateur automatisée plus précise et plus utile.

Outils dans un Service Client

Se connecter avec les clients en utilisant l'apprentissage peut sembler contre-productif. Cependant, les informations peuvent aider les marques à se concentrer sur les besoins cachés des clients et les demandes originales. Il simplifie et accélère également les tâches banales associées au marketing ciblé.

Voici comment utiliser l'apprentissage automatique pour une expérience client améliorée :

Chatbots

L'IA offre la possibilité de simuler une interaction avec un représentant du service client et de résoudre des questions simples est une solution efficace pour le libre-service. ML permet aux robots de chat d'apprendre quand ils doivent utiliser des réponses spécifiques. Ou, quand ils doivent collecter les informations nécessaires auprès des utilisateurs et quand ils doivent transmettre la conversation à un agent humain.

Assistants virtuels

Les assistants virtuels diffèrent des chatbots en ce sens qu'ils n'essaient pas de simuler une interaction avec un agent. Au lieu de cela, ils se concentrent sur certains domaines où ils peuvent apporter une réelle aide au client. Les capacités d'apprentissage automatique peuvent vous aider à savoir quelles informations transmettre aux agents (ou à enregistrer pour les utiliser dans des programmes analytiques) et à étendre l'assistance qu'ils fournissent. Un exemple est le bot Zendesk, qui recommande des articles de référence en fonction des demandes des clients. Il peut alors automatiser la recherche d'agents de matériaux de référence.

Création de contenu

L'apprentissage peut analyser les données provenant du support, puis les transformer en idées exploitables que les agents peuvent utiliser pour des articles de référence. Près de 40 % des clients affirment que les recherches dans la base de connaissances sont inefficaces. Le ML peut utiliser des recommandations, accorder une attention particulière aux analyses du service client et ajuster les articles de référence. Ainsi, les rendre plus pertinents et accessibles aux clients.

Analyses prédictives

Le support client a besoin d'analyses efficaces pour une optimisation continue. L'apprentissage automatique peut aider à ajouter un élément de prévision à certaines analyses de support. L'analyse prédictive utilise les données des interactions client précédentes pour quantifier les résultats futurs. Il peut également fonctionner en temps réel pour détecter les idées que les agents pourraient manquer. C'est le cas avec l'outil Zendesk Satisfaction Prediction, qui prédit la note CSAT d'un client. Avoir ces idées peut être d'une grande aide pour les organisations de service client qui souhaitent améliorer la qualité du service client.

Pour tracer la ligne

Le service client humain peut accomplir des tâches complexes tout en résolvant des problèmes sous plusieurs angles. Cependant, les systèmes d'IA d'aujourd'hui le peuvent aussi. Les données parlent d'elles-mêmes. Le matériel intelligent vaudra probablement plus de 87 milliards de dollars d'ici 2026.

Après tout, l'expérience client est le véritable moteur du succès de l'entreprise. C'est l'impression que vos clients ont de votre marque à travers tous les aspects de leur parcours. Leur vision de votre entreprise aura un impact sur la croissance et les revenus.

Offrir une expérience positive aux clients n'a pas de prix. Les opinions du public déterminent la réputation de votre entreprise. Cependant, vous ne pouvez pas plaire à tout le monde sans personnalisation. L'IA et l'apprentissage automatique aident les marques à élaborer des stratégies de campagnes et à adapter les présentations à des groupes de niche.

Les marques qui réussissent utilisent l'apprentissage automatique pour trouver et impliquer les clients. Ensuite, ils établissent une connexion de premier ordre avec leur public tout en profitant d'une activité lucrative.