Saviez-vous que quatre clients sur cinq aux États-Unis ont changé de marque en raison d'une mauvaise expérience du service client ?
Le service client ne se limite plus au traitement des requêtes des clients et à la résolution des problèmes. Il est passé d'une simple transaction à un moteur de fidélité à la marque et de satisfaction client.
Les attentes des clients sont souvent trop élevées pour être satisfaites, et il existe un fossé entre la prestation de services et les attentes. Comment combler ce fossé ?
L'IA est omniprésente, et le service client ne fait pas exception. Il s'agit d'une fonction commerciale qui se prête naturellement à l'application de l'IA.
Des chatbots disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 aux tableaux de bord intuitifs qui génèrent des informations en temps réel, examinons comment l'IA peut être utilisée dans le service client et pour renforcer la fidélité à la marque.
Comprendre le rôle de l'IA dans le service client
Fait ClickUp : L'IA dans le service client devrait prendre en charge plus de 95 % des interactions avec les clients d'ici 2025.
Compte tenu de la polyvalence de l'IA, on peut être optimiste quant à cette prédiction. Voici un aperçu de la manière dont les outils d'IA destinés au service client aident les entreprises :
1. Réduire le taux de désabonnement des clients
Fait ClickUp : Le taux de désabonnement des clients a causé aux entreprises une perte de revenus pouvant atteindre 1,6 billion de dollars.
L'intelligence artificielle contribue à la fidélisation des clients grâce à des processus tels que la reconnaissance des intentions et les incitations.
Tout d'abord, elle analyse les communications des clients sur différents canaux (historiques de chat, e-mails, réseaux sociaux, etc.) afin de comprendre la perception de la marque.
Ils déclenchent ensuite des stratégies de reciblage et de réengagement afin de répondre à leur frustration, de susciter leur intérêt ou de les inciter à acheter. Cette double approche améliore l'engagement des clients et réduit leur taux de désabonnement.
2. Assistance aux agents humains
Vous pouvez déployer des outils d'IA sous forme d'assistants virtuels intelligents pour aider les équipes du service client et améliorer l'efficacité des agents. Cette combinaison entre technologie d'IA et empathie humaine compense la réticence des clients à utiliser la technologie dans le service client tout en renforçant les capacités des agents humains.
L'IA appliquée au service client prend en charge toutes les tâches mécaniques, telles que la recherche d'informations ou la génération de modèles de scripts pour faciliter les discussions et répondre aux questions des clients. Cela permet aux agents du service client de se concentrer sur l'aspect humain et l'établissement de relations significatives.
Les chatbots alimentés par l'IA sont dotés de capacités multilingues. Leur accès rapide à des informations fiables, crédibles et cohérentes permet aux agents d'assistance de fournir un service plus rapide et plus efficace dans la langue du client.
Fait ClickUp : Les assistants conversationnels basés sur l'IA augmentent la productivité des agents de 14 %. De plus, huit managers sur dix estiment qu'ils permettent également d'éviter l'épuisement professionnel en réduisant la charge de travail.
De plus, les algorithmes d'IA fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans compromettre l'efficacité et la précision.
3. Automatisation des tâches répétitives
Une grande partie des activités du service client consiste souvent en du travail improductif ou des opérations répétitives. Traitement des demandes de réinitialisation de mot de passe, réponses aux questions fréquentes, suivi des livraisons de commandes... La liste est longue.
Fait ClickUp : L'automatisation du service client peut faire gagner plus de deux heures par jour aux agents !
Les outils d'IA pour l'automatisation peuvent améliorer l'efficacité et la précision de ces tâches routinières. Ils améliorent l'expérience client en répondant instantanément et avec précision aux requêtes des clients. Dans le même temps, ils libèrent des ressources humaines qui peuvent ainsi se concentrer sur des tâches complexes ou à forte valeur ajoutée qui nécessitent des compétences en matière de réflexion critique, une expertise ou une touche humaine.
De plus, l'intelligence artificielle aide les entreprises à réduire les coûts liés au service client grâce à une automatisation évolutive, des temps d'attente réduits, des flux de travail rationalisés et un service disponible 24 h/24, 7 j/7.
4. Formation des équipes du service client
La formation et le renforcement des capacités ne suivent plus une approche unique. Les entreprises investissent désormais dans un accompagnement personnalisé et un mentorat individuel afin de répondre aux forces et faiblesses spécifiques des membres de l'équipe du service client.
L'IA peut analyser de grandes quantités de données provenant d'appels, de chats et d'e-mails pour réaliser une analyse SWOT complète. Elle recommande ensuite des modules de formation ciblés qui correspondent aux préférences d'apprentissage de l'agent.
Ils peuvent également mesurer des indicateurs tels que le taux d'inscription, le taux d'achèvement, les devoirs, etc. , afin d'évaluer l'efficacité de ces formations et d'optimiser les stratégies en conséquence.
5. Personnaliser l'expérience client
Les stratégies modernes de gestion de la clientèle sont toutes axées sur la personnalisation. Les entreprises peuvent débloquer 40 % de revenus supplémentaires rien qu'en misant sur la personnalisation !
Fait ClickUp : Chaque dollar dépensé dans la personnalisation pourrait potentiellement rapporter 20 dollars ou plus en retour!
L'IA appliquée au service client peut exploiter les données pertinentes issues de l'historique des achats, des interactions passées, de l'activité en ligne, etc. , afin de créer un profil client à 360 degrés. Elle permet ensuite de proposer une expérience de service personnalisée qui correspond aux problèmes, aux exigences ou aux préférences du client.
Ces informations contextuelles permettent aux professionnels du service client de personnaliser l'expérience client au-delà du simple fait de s'adresser à eux par leur nom. Cette personnalisation améliore l'expérience client et favorise la fidélité à la marque.
6. Optimisation des interactions avec les clients
Les interactions avec le service client s'étendent sur différents canaux : e-mail, téléphone, chat, réseaux sociaux, etc. L'IA est une force centralisatrice qui combine ces différents canaux pour offrir une expérience client fluide et cohérente. Considérez-la comme un standard téléphonique qui met les clients en relation avec le bon agent ou la bonne ressource pour répondre à leur requête. Une résolution aussi rapide augmente la satisfaction des clients.
De plus, l'IA aide les entreprises à anticiper les besoins des clients de manière proactive. Grâce à des prévisions basées sur des données, les entreprises peuvent recommander des produits ou des services, inciter à des achats impulsifs et éliminer les objections commerciales.
Vous pouvez le faire de manière proactive. Par exemple, en suggérant un accessoire en fonction d'un achat récent. Ou de manière réactive, par exemple en partageant un guide de dépannage lors d'une interaction avec l'assistance.
7. Générer des informations basées sur les données
Le service client basé sur l'IA débloque les portes d'une mine d'informations et de données précieuses.
Les modèles d'IA ingèrent de grands volumes de données, telles que les discussions avec les clients, les réponses aux sondages, les discussions sur les réseaux sociaux, etc. , afin d'identifier les tendances et les modèles. Ces informations permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées pour améliorer leur service client.
Les points faibles récurrents des clients peuvent même mettre en lumière les lacunes du produit ou du service fourni ! De même, cela peut mettre en évidence les problèmes persistants qui nuisent à vos stratégies de marketing, d’équipe commerciale ou de fidélisation de la clientèle.
Ces informations alimentent la prise de décisions stratégiques dans toute l'organisation pour un service client plus personnalisé.
L'adoption de ClickUp a non seulement amélioré nos processus, mais a également contribué à façonner le département Customer Success, qui nous a permis de passer de 2 000 à 8 000 clients par an.
L'adoption de ClickUp a non seulement amélioré nos processus, mais a également contribué à façonner le département Customer Success, qui nous a permis de passer de 2 000 à 8 000 clients par an.
Comment utiliser l'IA dans le service client : cas d'utilisation et exemples
Considérez les cas d'utilisation suivants de l'IA, accompagnés de quelques exemples, à ajouter à votre flux de travail du service client :
Service client omnicanal personnalisé
Exemples : Zendesk, Salesforce, etc.
Imaginez un client qui parcourt tranquillement une page produit sur votre site web.
Le chatbot apparaît et leur demande s'ils ont des requêtes sur le produit. L'assistant IA récupère la réponse et résout la requête. Cependant, la piste s'arrête là.
Quelques jours plus tard, le client voit votre publicité sur les réseaux sociaux. Il vous contacte via Messenger et vous le surprenez en vous souvenant du produit qu'il a aimé, des détails d'expédition qu'il a partagés et d'autres informations pertinentes. Il ajoute le produit à son panier, mais ne parvient pas à passer à la caisse. Vous envoyez un coupon de réduction par e-mail au client, qui finit par conclure son achat !
Il est intéressant de noter qu'aucune des activités ci-dessus n'a été gérée manuellement. Grâce à l'IA, vous pouvez définir une cadence et identifier la bonne combinaison de canaux. Le modèle d'IA suivra le comportement et les interactions des clients afin de faciliter une assistance cohérente sur l'ensemble de ces points de contact.
Génération de contenu
Exemples : ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini, etc.
La génération de contenu est l'une des applications les plus connues de l'IA dans le service client. La création de contenu de haute qualité nécessitant du temps et des ressources, les entreprises se tournent souvent vers l'IA générative pour produire du contenu en un clin d'œil. Qu'il s'agisse de dépannage, de guides pratiques, de FAQ ou de résumés de pages produits, les outils de génération de contenu peuvent créer toute une gamme de contenus.
Imaginez que vous êtes sur le point de lancer un nouveau produit. Les outils marketing dotés de capacités d'IA générative peuvent vous aider à créer le buzz autour de ce lancement important à l'aide d'e-mails et de publications sur les réseaux sociaux savamment rédigés.
Après le lancement, votre équipe de service client est submergée de demandes. Elle peut créer une base de connaissances à l'aide de l'IA pour répondre aux questions courantes et réduire sa charge de travail. Les agents humains peuvent vérifier le contenu généré et s'assurer qu'il est exact, complet et conforme aux directives de votre marque.
Chatbots IA
Exemples : BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, etc.
Les chatbots alimentés par l'IA transforment le service client en le rendant plus autonome et centré sur le client. Ils peuvent gérer des tâches telles que les FAQ, la prise de rendez-vous, le traitement des paiements, le partage des mises à jour des commandes, la recommandation de produits et de services, et bien plus encore.
Par exemple, un client peut contacter le chatbot d'une banque pour s'informer de son solde bancaire. Le chatbot vérifiera l'identité de l'utilisateur afin d'effectuer l'authentification de son accès à ces informations. Une fois cette vérification effectuée, il récupérera les informations relatives au solde du compte et les affichera. En outre, il peut aider les utilisateurs à effectuer des virements, à consulter l'historique des transactions ou même à transmettre les problèmes à un agent humain.
Les chatbots exploitent des technologies telles que l'apprentissage automatique pour s'améliorer de manière itérative. L'apprentissage automatique leur permet d'analyser les interactions passées et les commentaires des clients afin d'affiner leurs réponses. Ils deviennent ainsi plus aptes à gérer des interactions complexes et à avoir des discussions naturelles.
Messagerie augmentée
Exemples : NICE inContact, Velaro, Kore, etc.
La messagerie augmentée consiste à équiper un agent humain d'un assistant IA. Grâce à cette combinaison, l'agent du service client doit fournir un effort cognitif minimal, en particulier dans les cas routiniers et répétitifs.
Par exemple, imaginons qu'une personne contacte votre entreprise pour un problème de dépannage. Le modèle d'IA recueille des informations en temps réel à partir de la fenêtre de chat et les traite afin de générer des informations et de proposer des solutions pendant la discussion.
Lorsque le client explique son problème, le moteur IA analyse les détails de son compte, localise les articles appropriés dans la base de connaissances ou génère un guide étape par étape pour le dépannage. L'agent peut ensuite utiliser ces informations pour aider le client. Cela permet de conserver une touche humaine tout en tirant parti d'une prestation de services rapide.
Parfois, le chatbot traite de manière autonome les requêtes des clients et fait appel à des agents humains si le problème est trop complexe.
Analyse des sentiments
Exemples : Dialpad, Repustate, etc.
Avant l'arrivée des outils d'analyse des sentiments, l'évaluation des émotions d'un client exigeait qu'un agent du service clientèle interprète le ton et le langage pour nommer l'émotion de manière subjective.
Cependant, la technologie IA élimine toute approximation dans l'analyse des sentiments des clients. Imaginez qu'un client contacte l'équipe d'assistance via le chat. L'IA analyse la diction, la structure des phrases, le choix des mots et même les emojis utilisés par le client pendant l'interaction afin d'évaluer son état émotionnel.
Vous vous rendez compte que le client est en colère et utilisez un ton plus empathique pour reconnaître sa frustration. De même, les outils d'analyse des sentiments basés sur l'IA peuvent également analyser la voix, la tonalité, le tempo, les silences, etc. pour catégoriser les émotions.
Cette analyse proactive des sentiments peut être utilisée dans l’espace du service client pour détecter les clients à risque. Les solutions logicielles de réussite client peuvent détecter les sentiments négatifs et orchestrer une intervention stratégique pour réduire le taux de désabonnement.
Traitement du langage naturel (NLP)
Exemples : ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, etc.
Le traitement du langage naturel (NLP) utilise la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage naturel (NLG) pour permettre des interactions semblables à celles entre humains. Ces cadres possèdent une compréhension nuancée du langage humain et fonctionnent de manière organique. Vous pouvez ainsi vous éloigner des chatbots basés sur des menus et avoir des discussions authentiques !
Par exemple, si un client en détresse envoie le message « Je ne trouve pas mon téléphone ! À L'AIDE !!! », le NLP analyse le texte, note les erreurs d'orthographe et les majuscules, et comprend l'intention derrière les mots.
Il déterminera que le client ne trouve pas son téléphone et note l'urgence de son message. Ensuite, il tentera de calmer le client et l'aidera à déterminer l'emplacement de son appareil.
Cette capacité permet à l'IA de traiter un plus large intervalle de demandes clients, même si celles-ci sont grammaticalement incorrectes ou mal formulées. La résolution rapide améliorera l'expérience client et augmentera la satisfaction.
Analyse prédictive
Exemples : Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, etc.
L'analyse prédictive est peut-être la deuxième application la plus courante de l'IA dans le service client après l'IA générative. Elle rend le service client proactif plutôt que réactif, car les entreprises anticipent et répondent aux besoins des clients.
Supposons que vous gériez une boutique en ligne. Vous pouvez anticiper une augmentation de la demande des clients pendant les soldes du Black Friday, certaines saisons et les vacances grâce à l'analyse des données historiques associée à des analyses prédictives basées sur l'IA. Ces informations vous permettent de constituer des stocks, d'optimiser la boutique et d'adapter la capacité des serveurs afin que les opérations de l'entreprise se déroulent sans interruption.
Les entreprises peuvent tirer parti de l'analyse prédictive pour offrir une expérience client fluide tout en répondant à leurs attentes. Cela réduit les escalades vers l'équipe d'assistance pendant les évènements importants, ce qui lui permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Moteurs de recommandation
Exemples : Amazon, Netflix, LinkedIn, etc.
Fait ClickUp : Le marché mondial des moteurs de recommandation devrait atteindre une valeur de 12 milliards de dollars d'ici 2025.
Une telle tendance était prévisible compte tenu de la popularisation de cet outil d'IA par des plateformes telles qu'Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, etc.
Les moteurs de recommandation basés sur l'IA analysent de grandes quantités d'informations sur les clients, telles que leurs achats passés, leur comportement de navigation, leur emplacement et leurs interactions précédentes. À partir de cet ensemble de données, ils recommandent des produits, des services et des solutions pertinents qui correspondent aux besoins des clients.
Imaginons, par exemple, que vous dirigiez une agence de voyages et qu'un client à la recherche d'un forfait vacances à la plage visite votre site web. Un chatbot engage une discussion avec lui et recueille des informations sur son forfait de voyage, son budget, son mode de transport préféré, ses dates, etc.
À partir de ces informations, le système de recommandation IA propose désormais des forfaits personnalisés pour différentes destinations, différents vols et différentes options d'hébergement, en fonction du budget et de l'intervalle de prix du client. Une telle approche augmente les chances de conclure la vente !
Ressources en libre-service
Exemples : ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom, etc.
Fait ClickUp : Près de sept clients sur dix préfèrent le libre-service plutôt que de parler à des professionnels du service client.
Les entreprises doivent répondre à cette demande personnalisée.
L'utilisation de l'IA pour cette tâche présente plusieurs avantages :
- D'une part, comme nous l'avons déjà mentionné, vous pouvez utiliser un outil d'IA générative pour créer des référentiels de connaissances.
- Deuxièmement, les chatbots alimentés par l'IA peuvent traiter les requêtes de base des clients et les rediriger vers des articles basés sur les connaissances qui offrent la meilleure solution.
- Ensuite, elle peut optimiser et organiser la base de connaissances en taguant les articles, les guides pratiques, la documentation produit, etc. à l'aide de mots-clés et de thèmes appropriés. Cela permettra aux agents du service client d'accéder plus facilement et rapidement aux informations pertinentes et de naviguer dans les bibliothèques.
Cela réduit la charge de travail des agents et permet aux clients de trouver des solutions de manière autonome et pratique.
Routage intelligent
Exemples : Genesys, Dialpad, Zoho Desk, etc.
Les requêtes des clients varient en termes de complexité, de canal et de service auquel elles sont adressées. Avec autant de variables, diriger les requêtes des clients vers le bon agent peut s'avérer assez compliqué, en fonction de leur disponibilité et de leur charge de travail.
Le routage intelligent, optimisé par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, peut servir d'outil d'automatisation permettant aux entreprises de prendre en charge les demandes entrantes des clients. Les centres de contact utilisent le routage intelligent pour analyser la nature de la demande à l'aide de critères prédéfinis ou de mots-clés spécifiques.
Par exemple, vous gérez un centre d'appels alimenté par l'IA pour une banque. Un client sélectionne l'option d'information sur le solde de son compte dans le système de réponse vocale interactive (IVR). Il reçoit automatiquement un texte contenant ces informations. Un autre client souhaite explorer les options de prêt et d'hypothèque. En fonction de son profil et de ses besoins, il sera automatiquement mis en relation avec un agent disponible et parfaitement équipé pour traiter cette demande.
Priorisation des demandes
Exemples : ClickUp Brain, Todoist, etc.
Nous avons vu comment l'IA agit comme une machine de tri tout en transférant les demandes des clients au bon agent de service. En outre, l'IA joue un rôle crucial dans la hiérarchisation des demandes en fonction de leur urgence, de leur impact potentiel et de leur valeur pour le client.
Imaginons, par exemple, que vous ayez mis en place et configuré une matrice de priorités alimentée par l'IA pour analyser toutes les demandes d'assistance. Celle-ci prend en compte la gravité du problème signalé, la cohorte de clients directement touchée et l'impact potentiel sur les opérations commerciales et les revenus. Sur la base de cette priorité pondérée, les équipes du service client peuvent hiérarchiser les problèmes critiques qui touchent une clientèle plus large, en veillant à ce qu'ils soient traités en priorité.
De même, un modèle de hiérarchisation basé sur l'IA peut exploiter des modèles de parcours client pour identifier les prospects les plus susceptibles de se convertir en clients payants ou les prospects qui correspondent au profil client idéal. Ces décisions éclairées permettent aux équipes du service client et de l'assistance de résoudre les problèmes de manière stratégique et d'améliorer l'expérience client sans s'épuiser.
Gestion des données
Exemples : ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, etc.
Le service client implique une multitude de données clients, telles que les journaux de chat, les enregistrements d'appels, les traces d'e-mails, les mentions sur les réseaux sociaux, etc. Il est pratiquement impossible de stocker, gérer et exploiter de tels volumes de données à l'aide de méthodes traditionnelles. Heureusement, les solutions d'IA suivent un principe d'organisation basé sur des règles mais flexible afin de rationaliser ce processus métier.
Imaginez que l'équipe du service client ne soit pas en mesure d'offrir un service personnalisé en raison de la dispersion des données clients sur différents canaux ou silos de données. Elle doit également travailler avec un mélange de données structurées et non structurées, auxquelles s'ajoutent quelques données semi-structurées. Les plateformes de données clients (CDP) basées sur l'IA collectent, organisent et classent automatiquement ces données. Elles les nettoient ensuite afin de créer des profils clients uniques et d'établir des relations individuelles.
Le fait de disposer de données fiables à un emplacement central permet aux entreprises d'identifier plus facilement les tendances, les modèles, les thèmes récurrents, les domaines à améliorer et les points faibles courants. Utilisez-les donc à bon escient pour prendre des décisions fondées sur les données afin d'améliorer la prestation du service client.
Transcription automatisée des appels
Exemples : ClickUp Brain, Fireflies, Otter, etc.
Traditionnellement, les entreprises s'appuyaient sur la transcription manuelle pour extraire les informations clés des appels clients. Ce processus était chronophage, gourmand en ressources et source d'erreurs. Aujourd'hui, la transcription des appels alimentée par l'IA convertit l'audio en texte en temps réel. Cela permet aux agents d'évaluer les appels téléphoniques, d'identifier les mots-clés, d'analyser le sentiment des clients et de comprendre leurs points faibles. Ces informations les aident à prendre des mesures plus pertinentes.
En plus de l'assistance en temps réel, ces transcriptions peuvent servir de supports d'analyse, permettant aux agents de réfléchir à leurs performances. Les entreprises peuvent créer une bibliothèque de transcriptions réussies afin de former les nouveaux agents à gérer des situations similaires.
Guide pour la mise en œuvre de l'IA dans le service client
Maintenant que vous savez comment utiliser l'IA dans le service client, passons à la partie la plus passionnante : la mise en œuvre de la technologie IA. Voici un guide simple en 6 étapes pour vous aider dans ce processus :
Étape 1 : définissez vos objectifs en matière de service client
Commencez par définir vos objectifs en matière de service client. Consultez vos équipes de service et sollicitez les commentaires de vos clients satisfaits afin d'identifier vos forces et vos faiblesses. Voici quelques exemples pour vous inspirer :
- Réduisez les temps d'attente et les délais de traitement moyens
- Améliorez le taux de résolution dès le premier contact
- Donnez à vos clients les moyens d’identifier l’emplacement des solutions grâce à des options en libre-service.
- Personnalisez les interactions avec les clients
- Augmentez la productivité des agents
Ces objectifs vous aideront à améliorer votre service client ou à combler d'éventuelles lacunes.
Étape 2 : Évaluez votre infrastructure de service client existante
Ensuite, les chefs d'entreprise doivent faire le point sur leur installation actuelle en matière de service client. Cela comprend notamment :
- Maturité numérique : votre architecture de service client prend-elle en charge l'intégration de la technologie IA ?
- Tech stack : quels sont les différents systèmes, applications, plateformes et solutions logicielles utilisés, tels que CRM, centre de contact, etc. ?
- Canaux de communication : quels canaux (téléphone, e-mail, chat, réseaux sociaux, etc.) utilisez-vous pour interagir avec vos clients ?
- Cadre de données : comment collecter, stocker, gérer et analyser les données clients ?
Comprendre ces aspects vous aidera à sélectionner les outils d'IA qui peuvent s'intégrer à votre entreprise.
Étape 3 : Explorez différents outils d'IA
Vous avez découvert plusieurs façons de déployer des outils d'IA pour offrir un excellent service client. Vous pouvez configurer des chatbots, créer des outils d'analyse des sentiments, compléter des entrepôts de données, générer du contenu, et bien plus encore.
Utilisez vos objectifs pour identifier les outils d'IA adaptés à la tâche. Ce faisant, privilégiez les solutions qui ont le plus grand potentiel d'impact. Commencez par 1 ou 2 applications principales, puis étendez l'utilisation de l'IA au service client.
Étape 4 : Suivez une politique de gestion des données rigoureuse
/IA reposant largement sur les données, vous devez mettre en place une politique de gestion des données robuste au sein de votre organisation. Vous devez mettre en œuvre des protocoles pour :
- Collecte de données : définissez les sources de données et les normes pour la collecte de données.
- Stockage des données : normalisez le format de stockage des données.
- Accès aux données : mettez en place des contrôles d'accès et des autorisations.
- Sécurité des données : respectez les pratiques en matière de sécurité des données.
Les stratégies ci-dessus garantissent la qualité des données tout en permettant de servir les clients de manière personnalisée et en toute confiance.
Étape 5 : Formez et intégrez vos équipes de service client
La formation et l'intégration de vos employés du service client permettront de dissiper toute crainte, hésitation et résistance que vous pourriez rencontrer lors de la mise en œuvre de l'IA dans le service client. Expliquez-leur comment les outils d'IA amélioreront leurs flux de travail afin qu'ils soient plus ouverts à cette idée.
En plus de la formation et de l'intégration, partagez des ressources telles que des modèles de gestion du service client afin de démontrer l'utilité de la solution. Ces démonstrations pratiques favoriseront l'adoption et serviront de point de départ pour les équipes du service client.
Étape 6 : Surveiller et optimiser
Bien que l'IA et l'apprentissage automatique s'améliorent de manière itérative, vous devez surveiller leurs performances en permanence. Suivez les indicateurs tels que la productivité des agents ou les taux de résolution, analysez les commentaires des clients et effectuez des analyses SWOT pour affiner votre mise en œuvre de l'IA.
ClickUp Brain : une ressource unique pour tous vos besoins en matière d'IA
ClickUp Brain est le premier réseau neuronal au monde qui relie les tâches, les documents, les projets et les personnes grâce à l'IA. Cette solution IA puissante améliore la coordination des équipes du service client, augmente la productivité de 30 % et réduit les coûts de 75 %.
Nous classons les applications de ClickUp Brain en trois modules principaux : gestion des connaissances par l'IA, gestion de projet par l'IA et AI Writer for Work.
Voici un aperçu de leur efficacité dans le service client :
gestion des connaissances par l'IA
Utilisez ClickUp Brain pour :
- Catégorisation, organisation et mise à jour des bibliothèques de bases de connaissances, afin de permettre aux clients de trouver plus facilement des solutions par eux-mêmes. Cela répond à leur besoin de libre-service tout en réduisant les temps d'attente et la charge de travail des agents.
- Recommander des articles pertinents issus de la base de connaissances ou d'autres ressources aux agents pendant un chat ou un appel. Cette assistance en temps réel facilite la résolution rapide et précise des demandes des clients.
- Analysez les interactions avec les clients pour générer des brouillons de guides pratiques, de documents de dépannage et de FAQ. Cela ajoutera de la valeur à votre base de connaissances existante.
gestion de projet par l'IA
Dans le cadre de la gestion de projets, ClickUp Brain vous aide à :
- Rationalisez les flux de travail en hiérarchisant les demandes des clients en fonction de leur impact et de leur urgence, afin que les agents du service client traitent en priorité les problèmes critiques.
- Automatisation des tâches routinières et répétitives, telles que la planification des suivis par e-mail, le suivi des délais de résolution des tickets, les réponses aux questions fréquentes, etc.
- Mettre en relation les agents avec les membres de l'équipe concernés en fonction de la nature de la demande du client, afin de créer les conditions propices à une résolution collaborative des problèmes.
- Suivi des demandes de service client et mise à jour de leur statut en temps réel
AI Writer for Work
ClickUp Brain est bien plus qu'une IA générative. Vous pouvez :
- Personnalisez les messages instantanés et les réponses par e-mail à l'aide des données clients afin de stimuler l'engagement.
- Répondez aux requêtes d'assistance de base et résolvez les problèmes courants tout en offrant une assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
- Identifiez les lacunes en matière de connaissances ou de contenu et proposez des idées pour mettre à jour et informer les clients.
- Traduisez les questions et/ou réponses dans d'autres langues afin de fournir l'assistance requise aux clients dans toutes les régions géographiques.
ClickUp Brain fait partie de la suite ClickUp. Cela signifie que vous pouvez aller au-delà de ces fonctions basées sur l'IA pour tirer parti de ClickUp pour le service client dans son ensemble.
Utilisez ClickUp pour :
- Configurez des flux de travail automatisés pour traiter les demandes des clients.
- Acheminez automatiquement les tickets de service client vers le bon agent.
- Donnez la priorité aux requêtes ayant un impact et un caractère d'urgence élevés.
- Regroupez les demandes courantes des clients à l'aide d'étiquettes.
La liste ci-dessus n'est que la partie émergée de l'iceberg. ClickUp et ClickUp Brain peuvent revitaliser vos opérations de service client de plusieurs façons.
Améliorez votre service client grâce aux modèles ClickUp
ClickUp propose une riche bibliothèque de modèles pour diverses tâches de service client, telles que :
1. Modèle de description du problème client ClickUp
Le modèle de déclaration de problème client de ClickUp rationalise la collecte et la compréhension des exigences et des défis des clients. Ces informations facilitent la recherche de solutions et l'amélioration des produits afin d'offrir un service client plus personnalisé.
Ce modèle Doc vous aide à documenter les problèmes des clients, à les classer et à les visualiser par type, puis à créer un projet pour chacun d'entre eux afin de pouvoir réfléchir à des solutions.
2. Modèle de forfait de réussite client ClickUp
Ce modèle de plan de réussite client de ClickUp aide à définir la réussite client à l'aide d'indicateurs quantifiables. Avec cet objectif en tête, les entreprises peuvent organiser les activités clients telles que l'intégration, suivre la progression et maintenir la responsabilité tout en offrant un service client exceptionnel.
3. Modèle de service client ClickUp
Le modèle de service client de ClickUp permet aux équipes d'assistance de gérer efficacement les demandes. Il aide à organiser et à hiérarchiser les tickets, à attribuer des tâches et à surveiller la satisfaction des clients afin de fournir un support de qualité optimale. Il affiche les tâches approchant leur statut d'échéance afin de permettre la hiérarchisation.
4. Modèle de demande de service client ClickUp
Grâce au modèle de demande de service de ClickUp, les entreprises peuvent gérer de manière stratégique les demandes de service client et les problèmes techniques. La standardisation des demandes de service élimine tout risque de confusion ou de mauvaise communication, tout en garantissant une résolution rapide et précise.
Le modèle vous aide à :
- Rationalisez le flux de travail pour la réception des demandes de service client.
- Classez les demandes par ordre de priorité en fonction de leur urgence et de leur impact.
- Collaborez facilement avec vos collègues pour résoudre rapidement les problèmes.
5. Modèle d'escalade du service client ClickUp
Ce modèle d'escalade du service client de ClickUp complète le service d'assistance à la clientèle. Les clients insatisfaits du niveau de service qu'ils reçoivent peuvent l'escalader de manière organisée, tandis que les entreprises peuvent les signaler et les traiter en priorité.
Et ce n'est pas tout ! Vous pouvez même utiliser ClickUp Brain pour générer des modèles personnalisés si ceux-ci ne suffisent pas.
Prêt à passer à la vitesse supérieure ?
L'intelligence artificielle et le service client sont faits l'un pour l'autre.
L'intégration de la technologie IA dans le service client améliore la fidélisation de la clientèle, aide les agents humains, améliore le moral et la productivité des employés, offre une assistance personnalisée et génère des informations basées sur les données.
Vous pouvez mettre en œuvre l'IA dans le service client de plusieurs façons, des chatbots aux outils d'analyse des sentiments. Nous avons partagé un guide simple en six étapes qui vous aidera à introduire l'IA dans vos opérations de service client.
Vous savez désormais comment utiliser l'IA dans le service client et comment sélectionner votre outil d'IA préféré. Vous pouvez choisir une solution d'IA dédiée pour différentes fonctions ou simplement utiliser ClickUp afin que ClickUp Brain puisse introduire l'IA dans toutes vos opérations. Cette dernière option serait le choix le plus judicieux, car elle vous offre flexibilité et évolutivité.
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