IA et Knowledge Management pour le Service Client

Les Directions de la Relation Client et du Service Client se posent des questions clés sur la gestion de la connaissance.

Sur l'efficacité sur selfcare : 

• Comment maximiser l'efficacité du contenu et des outils déjà existants en selfcare, comme les FAQ et chatbots, y compris sur les nouveaux canaux comme le webmessaging / Whatsapp ?
• Comment élargir les motifs traitables par voicebot ou agent conversationnel et optimiser le taux de résolution sans transfert à un agent humain ?
• Faut-il afficher le même niveau d’information aux clients qu’aux agents ?

Sur l'accélération du traitement des demandes clients : 

• Comment aider les agents à répondre aux demandes du client en temps réel en cours d’interaction ?
• Comment améliorer continuellement la pertinence des réponses poussées aux conseillers ?

 Sur le pilotage de la performance du service client :

• Comment piloter si les agents accèdent rapidement au contenu qui les aide à répondre aux clients ?
• Comment détecter automatiquement les réponses manquantes ou à améliorer ?

Sur l'accélération de la montée en compétences :

• Comment rendre rapidement les agents opérationnels en toute autonomie, dans un contexte de fort turnover et de difficulté à recruter dans les centres de relation client (CRC) ?

Un modèle opérationnel de gestion de la connaissance outillé et industrialisé permet d'adresser vos enjeux de selfcare et d'efficacité opérationnelle du Service Client

Les solutions de Knowledge Management (KM) offrent un ensemble de fonctionnalités conçues pour renforcer la productivité des collaborateurs grâce à une montée en compétences plus rapide et grâce à la recherche et suggestion de contenu en temps réel pour les agents et pour les clients en selfcare.

Ci-dessous une sélection de fonctionnalités.

Sur la création de contenu :

• Rédaction automatique de contenu manquant (ex : sur base des notes laissées par les agents dans le CRM ou des conversations ayant permis une résolution, retranscrites par Speech Analytics)

Sur la recherche et suggestion de contenus pour les agents : 

• Suggestion de contenu selon l’historique de résolution pour des demandes ou clients aux attributs proches dans le CRM
• Suggestion en temps réel selon la conversation du client avec le voicebot ou avec l’agent grâce au Speech Analytics

Sur la recherche et suggestion de contenu pour les clients :

• Apprentissage accéléré des contenus pertinents selon les requêtes et les clients grâce aux modèles neuro-symboliques
• Suggestion de contenu selon l’historique de résolution pour des demandes ou clients au profil proche dans l’espace client
• Chatbot et Voicebot ou agent conversationnel alimenté par la base de connaissance et auto-apprenant.

 Sur le reporting et les analyses : 

• Tableaux de bord de pilotage qui permet l’amélioration continue (ex : rang du contenu consulté dans les recherches et évolution).
• Détection automatique de contenu manquant ou à améliorer.

La majorité des Services Clients a encore recours à des outils artisanaux ou limités. Aujourd’hui, seules 11% des Directions Service Client disposent d’outils de gestion de la connaissance modernes mais 45% prévoient d’investir dans des solutions de Knowledge Management.

La Data et l’IA facilitent le selfcare, accélèrent le traitement des demandes clients par les agents et leur montée en compétences

Les suggestions de réponse de plus en plus pertinentes accélèrent le temps de traitement par les agents :

• Selon le profil du client et ses attributs dans l’outil CRM, les offres qu’il a souscrites et l’historique des clients qui lui ressemblent, l’algorithme est auto-apprenant : il analyse sa propre performance et optimise continuellement le contenu suggéré aux agents du CRC.
• Grâce au Speech Analytics, l’IA suggère en temps réel le contenu le plus pertinent pour aider à répondre à la demande du client, selon sa conversation avec le voicebot ou avec le téléconseiller.

Les clients accèdent rapidement à des réponses pertinentes en toute autonomie : 

• Les modèles neuro-symboliques sont adoptés et nécessitent moins de données d'entraînement que les modèles traditionnels. Très rapidement, l’IA va comprendre quels contenus sont pertinents pour quelles requêtes des clients et ainsi faciliter le développement et l’efficacité du selfcare.
• Le Natural Language Processing (NLP) s’étend aux nouveaux canaux comme le web messaging / WhatsApp et au voicebot pour comprendre l’intention du client et le contexte de la question afin d’y répondre avec précision, y compris lorsque le client n’utilise pas les termes anticipés.

Les Analytics permettent le pilotage de la performance et l'amélioration continue de la gestion de la connaissance : 

• La détection automatique de contenu manquant est un usage déjà répandu de l’IA pour la gestion de la connaissance. Des alertes automatiques sont générées pour action corrective des équipes Qualité ou Méthodes et Outils.
• Les éditeurs proposent désormais des fonctionnalités d’aide à la rédaction d’articles, avec une IA qui peut génèrer automatiquement du contenu, par exemple sur base des activités ou des notes laissées par les agents dans le CRM ou des conversations ayant permis une résolution, retranscrites par Speech Analytics.

Sia Partners a accompagné plusieurs Directions Relation Client sur des projets de Knowledge Management, par exemple :

• Un fournisseur d’énergie avec 5 millions de clients.
• Un établissement public avec 6 millions de cotisants.
• Une société de gestion d’autoroutes avec 160 000 abonnés.

Pour ces entreprises, l’industrialisation de la gestion de la connaissance bénéficie aux clients, à l’entreprise, aux superviseurs et aux agents :

• -13% de création de demandes grâce à un selfcare intuitif et pertinent pour les clients.
• -67% de délai avant la première réponse au client via une meilleure qualification des demandes ou tickets.
• -50 sec de durée moyenne de traitement (DMT) grâce à des aides à la réponse pertinentes suggérées aux agents.
• +15 points de satisfaction client grâce à de meilleurs DMT, taux de résolution au premier contact et score d’effort client.
• -30% de durée de formation initiale des agents avant d’être en capacité de traiter les demandes en autonomie, grâce à la connaissance structurée et aux suggestions de réponses.

Sia Partners a développé une expertise sur les enjeux des Centres de Relation Client et le pilotage de l’activité et de la performance des CRC. Selon vos besoins, nos consultants peuvent vous accompagner à toutes les étapes de votre projet de WFM.

Dès le cadrage en amont de votre projet :

• Diagnostic flash de votre niveau de maturité sur la gestion de la connaissance, étude d’opportunité sur la pertinence d’une solution de KM distincte ou intégrée à votre outil CRM.
• Définition de votre modèle opérationnel cible de gestion de la connaissance et co-construction de la feuille de route projet : organisation, processus, outils et gouvernance au niveau local et central.

Lors de la phase de conception :

• Conception des parcours clients et du modèle relationnel entre selfcare, traitement par les bots ou les agents.
• Spécification des besoins métiers de vos équipes Qualité et Service Client, cartographies fonctionnelle et applicative et préparation de l’appel d’offres.
• Sélection de la meilleure solution KM pour répondre à vos besoins métiers et vos contraintes d’organisation et techniques.

Tout au long de la réalisation et de la mise en place du modèle opérationnel cible :

• Gestion de projet du déploiement de l’outil et du modèle opérationnel cible, coordination de l’éditeur-intégrateur et de vos équipes Métiers et SI.
• Conduite du changement pour sécuriser l’adoption et la valeur générée par le nouveau modèle de gestion de la connaissance.
• Création d’application de mobile learning pour accélérer la montée en compétences des agents, avec notre startup incubée SPARTED.