Quelle expérience client à l’ère de l’IA ?

Un nouveau continuum de l'expérience client

“Aujourd’hui, les interactions avec un client ou un prospect ne peuvent plus être gérées de façon isolée”, affirme Régis Rouas, Directeur Presales chez NICE, spécialiste de l’expérience client. En effet, une personne va en moyenne contacter une fois par mois le centre de relation client d’une marque, utiliser une fois par semaine un chatbot ou encore échanger quotidiennement par email ou messages avec différentes marques. Le volume des échanges a augmenté du fait de la digitalisation de la relation client en même temps que les modalités d’interaction se sont diversifiées. Un client utilisera donc pour une même demande un canal puis un autre, avec des modalités de discussion asynchrone ou synchrone, que ce soit avec un conseiller ou en mode “selfcare” etc. “C’est la raison pour laquelle on parle aujourd’hui de “continuum de l'expérience client”, où chaque canal d’échange ne peut plus être traité en silo, tout comme l’historique des échanges doit être facilement et rapidement accessible par les conseillers afin de gérer la relation client dans son ensemble et non de façon fragmentée”, poursuit Régis Rouas.

Maîtriser une expérience client sans couture : 3 principes directeurs 

Afin de proposer une expérience fluide, un des premiers réflexes est celui de s’engager dans une rationalisation des outils et solutions, en optant pour une plateforme unique qui va gérer l’ensemble des interactions. C’est aussi, en parallèle, s’occuper de ses données, afin de tendre vers une vision client unique et vers la convergence de l’ensemble des assets de l'expérience client (médias, applications, data …). “Le 3e élément consiste à utiliser une IA qui est déjà entraînée sur des problématiques dédiées à l’expérience client. C’est ce que nous proposons, chez NICE, avec CXOne, une plateforme qui gère 100% des interactions et Enlighten AI, une IA intégrée à l’ensemble de la plateforme et qui a été entraînée à partir de milliards de données d’échanges client, avec l’accord d’entreprises partenaires”, abonde le Directeur Presales. La qualité des données est primordiale car c’est sur elle que repose la qualité de la GenIA : si on l’entraîne l’IA sur des données fausses, incomplètes ou obsolètes, cela va nuir à la qualité des recommandations, générer de potentielles hallucinations ou des discours non conformes aux valeurs de l’entreprise.

Quels sont les éléments pour converser en langage naturel ?

Selon les experts chez NICE, là encore, trois couches sont nécessaires : “Il faut un SVI capable d’écouter et de répondre (modèle LLM), il est ensuite nécessaire que l’IA s'imprègne du langage et de la tonalité spécifiques à la marque et enfin il y a la couche analytique, avec la capacité d’analyse des données collectées suite à l’écoute conversationnelle, quel que soit le canal”, résume Régis Rouas. L’IA participe ainsi à identifier l’ensemble des intentions clients, à créer aussi plusieurs modèles (identification des sentiments, analyse du comportement des agents, résumé automatique des conversations ...). L’objectif étant double : plus d’efficacité des conseillers et une expérience mieux personnalisée auprès des clients.

En savoir plus sur la solution Enlighten IA de Nice.