[Tribune] Hard et soft ROI de l'IA dans la relation client

Pourtant la mesure du soft ROI s'impose de plus en plus en complément de ces indicateurs strictement financiers.

La valeur croissante du soft ROI

"Résoudre le problème de retour sur investissement de l'IA. Ce n'est pas si facile", écrivait* Anand Rao, Global AI Lead PwC US en juillet 2021. Il est d'autant plus complexe à prouver dès lors qu'il s'agit de valoriser le soft ROI. L'enjeu serait d'isoler la contribution du traitement des données par l'IA au ROI, en particulier les résultats financiers de l'entreprise (augmentation des marges-baisse des coûts). Sans s'attribuer le mérite exclusif des gains organisationnels, de notoriété etc. , il est pourtant possible de mesurer un certain nombre de gains concrets qui vont contribuer au calcul du retour sur investissement. Le soft ROI peut se définir comme le retour sur investissement, qui n'est pas quantifiable ou mesurable spécifiquement en euros. Quelques indicateurs sont ainsi intéressants à considérer : l'augmentation de la notoriété de la marque, de l'affinité avec la marque et de l'engagement des collaborateurs comme des clients.

Evaluer la satisfaction client

La satisfaction client est mesurée par le biais de nombreuses méthodes : NPS (Net Promoter Score), CSAT (customer satisfaction score), mais il en émerge de nouvelles qui bousculent un peu la prédominance du NPS. Ce que mesure, par exemple, le CES (customer effort score), c'est l'effort fourni par un client pour la résolution de sa requête, quelle qu'elle soit. L'objectif reste assez simple : rendre facile et efficace le contact des clients avec l'entreprise. Cela passe par la réactivité et la joignabilité du service client. Trop souvent est pointée du doigt la complexité des processus liés au parcours client. Les utilisateurs souhaitent toujours plus de réponses en temps réel, quel que soit le jour et quelle que soit l'heure. Peu importe le média ou le canal utilisé, l'important est la rapidité de réponse. Le self service ou self care est ainsi plébiscité. Prenons l'exemple de l'automatisation par l'IA des réponses aux messages entrants. Le média e-mail est aujourd'hui sous exploité** dans la relation client. Il est toutefois possible d'engager une réponse automatique et personnalisée à une requête simple, via e-mail. L'IA va ainsi identifier une ou plusieurs demandes (intention ou interaction) et envoyer une réponse personnalisée, agrémentée ou non d'une pièce jointe (une attestation, un plan d'accès, une brochure...). La résolution d'une requête dès le premier contact contribue significativement à cette satisfaction client, utile pour la fidélisation comme pour la recommandation. Il existe même un indicateur pour le mesurer : le First Contact Resolution Rate*** (FCR), ou taux de résolution au premier contact (RPC) en français.

Mesurer l'engagement et la satisfaction employé

Fournir un environnement de travail satisfaisant va bien évidemment jouer sur la fidélisation des équipes. Cet environnement de travail passe aussi par des outils performants qui vont faciliter le travail quotidien des conseillers, en les allégeant de certaines tâches à plus faible valeur ajoutée. Prenons, une nouvelle fois, l'exemple du traitement des emails. Dans le cas d'une demande plus complexe, l'email sera routé vers le conseiller le plus compétent, et en fonction des intentions reconnues, un brouillon de réponse lui sera proposé. Le conseiller pouvant personnaliser sa réponse en fonction du contexte ou de l'historique des conversations avec ce client. Cette solution va augmenter le conseiller et faciliter son quotidien. Un point important pour limiter le turn over des équipes et réduire le coût de ce turn over. Dans un secteur où recruter n'est pas si aisé, le temps gagné à ne pas avoir à sélectionner, on-boarder et former un nouveau collaborateur est précieux. Il doit même être financièrement quantifiable par les ressources humaines.

Ces deux soft skills peuvent être complétées par de nombreuses autres, comme celle, plus générale, qui touche à la transformation des entreprises. En effet, rationaliser et moderniser les processus décisionnels grâce à l'automatisation représente l'une des promesses de l'IA, en particulier dans la cadre de la relation client. Cette automatisation se complète d'un autre bénéfice : l'usage des données**** - et en particulier les données non-structurées - , pour mieux comprendre et exploiter des données qui vont inspirer des prises de décisions éclairées et rendre la donnée actionable.