Les clients du commerce électronique, du détail et de l'hôtellerie souhaitent des options d'auto-service qui améliorent leur expérience globale. Les entreprises de ces secteurs sont désireuses de solutions automatisées qui rationalisent les opérations et rendent les équipes d'expérience client plus efficaces à grande échelle.
Les chatbots alimentés par l'IA peuvent résoudre tous ces points de douleur. Il y a juste un hic : selon une enquête de Gartner, près de deux tiers des consommateurs préfèrent ne pas rencontrer d'IA dans leur parcours de service client.
Pourquoi ? Pour de nombreux répondants, il s'agit d'une question de confiance. Selon l'enquête :
60 % des consommateurs craignent que les agents IA rendent plus difficile l'accès à un agent humain
42 % craignent que les chatbots IA fournissent de mauvaises réponses à leurs questions
La confiance des consommateurs est durement acquise - et il appartient aux équipes d'expérience client de fournir des parcours de service alimentés par l'IA qui apportent de la valeur à votre base de clients.
« Les clients doivent savoir que le parcours infusé par l'IA offrira de meilleures solutions et un accompagnement fluide, y compris les connecter à une personne lorsque cela est nécessaire, » déclare Keith McIntosh, Principal Senior de Recherche pour le Service et le Support Client de Gartner.
Cela signifie créer des chatbots alimentés par l'IA en suivant les meilleures pratiques de conception de parcours de service. Des interactions personnalisées, engageantes et utiles sont primordiales. Cependant, les agents IA doivent également être développés et gérés pour autonomiser vos agents humains et améliorer votre expérience client globale.
Vous abordez ce processus pour la première fois ? Nous pouvons vous aider. Continuez à lire pour découvrir comment les agents IA peuvent offrir des expériences personnalisées et engageantes à vos clients - et comment le Service Cloud de Bird peut vous aider à réaliser cette ambition.
Comment l'IA peut-elle offrir une expérience « personnalisée et engageante » ?
Les agents IA ne sont pas assez sophistiqués pour avoir une conversation de cœur à cœur avec vos clients. Heureusement, ce n'est pas ce que recherchent les clients lorsqu'ils contactent le service client.
Au lieu de cela, ils recherchent une assistance qui soit pertinente par rapport à leurs circonstances ou besoins spécifiques. Un sceptique pourrait s'inquiéter que les chatbots IA ne puissent fournir que des réponses génériques à leurs questions, les envoyant dans une boucle de rétroaction frustrante où le chatbot est incapable de répondre à l'une de leurs questions - et également incapable de les référer à un agent humain pour obtenir de l'aide.
Sans formation appropriée pour votre modèle IA, ce scénario pourrait se produire. Mais, avec les avancées rapides de la technologie IA et sa capacité à être minutieusement formée et testée, les agents IA peuvent s'appuyer sur un large éventail de points de données comme l'inventaire des produits, l'historique des conversations, la base de connaissances pour créer une expérience sur mesure pour chaque client.
Personnalisation basée sur CDP
Les points de données collectés dans une plateforme de données client (CDP) sont rapidement disponibles pour que les agents humains puissent s'y référer. Mais les agents IA peuvent tirer encore mieux parti de ces données en lisant, contextualisant et utilisant rapidement toutes les données dans le profil d'un client unique pour informer les interactions basées sur le chat avec cet utilisateur.
Les données démographiques, transactionnelles et comportementales collectées à partir de toutes les sources disponibles peuvent aider les agents IA à comprendre avec qui ils parlent, leurs préférences et ce dont ils pourraient avoir besoin. Lorsqu'un client a une question concernant l'un de ses achats récents, par exemple, l'agent IA peut instantanément appeler les informations sur des produits spécifiques de cette commande pour fournir des mises à jour d'expédition, des détails de garantie et d'autres informations - le tout sans l'intervention d'un agent humain.
Analyse de sentiment pour mieux comprendre l'intention de l'utilisateur
Les chatbots équipés de capacités d'IA conversationnelle peuvent être formés pour analyser et comprendre le sentiment des clients à chaque interaction. En enregistrant les sentiments des clients comme positifs, négatifs ou neutres, le chatbot peut adapter sa propre communication pour améliorer l'expérience du client dans cette interaction particulière.
Si le chatbot détecte un changement de sentiment, passant de neutre à négatif, par exemple, il peut déterminer que l'expérience actuelle du chatbot n'aide pas le client et décider que la meilleure chose à faire est de confier l'interaction à un agent humain.
Support omnicanal sur les canaux préférés des clients
Avec les bons modèles et flux de travail en place, les agents IA peuvent fournir des interactions personnalisées sur le canal que le client préfère, y compris le courrier électronique, SMS, RCS, Instagram et les notifications push. Des ordinateurs de bureau aux appareils mobiles et des widgets de chatbot basés sur le web aux messagers de médias sociaux, les agents IA peuvent naviguer sur chaque plateforme avec aisance pour offrir à vos clients plus de choix sur la manière dont ils souhaitent contacter le service client.
Les conversations précédentes sur d'autres canaux peuvent également être référencées pour garantir des interactions cohérentes et à valeur ajoutée chaque fois que le client commence une session de chat.
Une variété de modèles IA à choisir pour correspondre à vos besoins
Lors de la création de votre chatbot IA, il est crucial de comprendre que différents modèles IA excellent dans diverses tâches. Des plateformes comme Hugging Face offrent une vaste bibliothèque de milliers de modèles, chacun spécialisé pour des cas d'utilisation spécifiques. La clé est de trouver le bon modèle qui s'aligne avec vos besoins commerciaux uniques et vos objectifs de service client.
Bien que l'ajustement d'un modèle puisse améliorer ses performances pour votre cas d'utilisation spécifique, selon les circonstances, ce processus peut être complexe et gourmand en ressources. C'est là que l'expertise en IA de Bird entre en jeu - nous simplifions le processus en :
Gérant les complexités de la sélection des modèles
Gérant le processus d'ajustement
Assurant que votre chatbot IA est alimenté par le modèle le plus adapté et optimisé
Escalader les problèmes non résolus aux agents humains
Enfin, peu importe à quel point vous formez soigneusement votre agent IA, il y aura des situations qui ne peuvent pas être résolues par une interaction automatisée. Lorsque les chatbots IA ne peuvent plus aider à la question ou au problème d'un client, le chatbot peut aisément faire appel à un agent humain pour continuer la conversation.
Escalader ces conversations garantit que les clients peuvent toujours obtenir le niveau de service dont ils ont besoin tout en permettant aux agents humains de se concentrer sur les conversations où leur expertise est nécessaire.
Comment construire le meilleur chatbot IA
Alors que vous vous préparez à construire votre propre agent de support client alimenté par l'IA, vous devez vous assurer que le chatbot est doté des bonnes fonctionnalités et capacités pour soutenir les meilleures pratiques de conception de parcours de service.
Si vous voulez construire le meilleur agent IA possible, vous devez privilégier ce qui suit :
Accès à votre base de connaissances interne
Une base de connaissances est un référentiel centralisé d'informations organisées relatives aux requêtes de service client. Cette base de connaissances sert de source unique de vérité où votre agent IA peut se référer aux documents internes et générer des réponses informatives et utiles pour vos clients.
En fonction de votre entreprise et de la portée des responsabilités de votre agent IA, vous voudrez peut-être inclure des guides produits ; des informations sur la commande et l'expédition ; des politiques de retour, d'échange et d'annulation ; des documents FAQ ; et d'autres informations requises par votre chatbot.
Cela permet à votre agent IA de générer des réponses rapides et fiables liées à un large éventail de requêtes clients, telles que « Quelle est votre politique de retour pour mon achat récent ? » ou « Pouvez-vous expliquer la répartition des frais sur ma récente réservation ? »
Besoin d'aide pour créer une base de connaissances ? Bird peut aider grâce à son intégration OpenAI.
Un bot vocal pour gérer les appels entrants
En plus du chat basé sur texte, votre agent IA devrait être équipé d'un bot vocal pour gérer les appels entrants des clients. Votre base de connaissances interne alimente également ces interactions, mais la disponibilité du chat vocal offrira une commodité accrue pour vos clients tout en réduisant le volume des appels pour vos représentants du service client.
Lorsque votre bot vocal est utilisé pour faciliter l'interaction client, le bot enregistrera l'appel et générera une transcription pour qu'un agent puisse la réviser. Si l'agent identifie des inexactitudes ou des problèmes avec l'interaction, il peut contacter directement le client.
Comme avec le chat textuel, le bot vocal peut également escalader un appel à un représentant humain si l'agent IA est incapable d'aider le client.
Intégration avec votre boutique
Par exemple, si votre entreprise utilise Shopify pour ses opérations de commerce électronique, votre chatbot devra s'intégrer à cette boutique pour accéder à sa base de connaissances de données. Votre boutique Shopify contient des informations produit importantes que le chatbot peut utiliser lors de la réponse aux demandes concernant l'inventaire de produits, les détails des produits et même des recommandations.
Une fois cette intégration terminée, votre agent IA peut extraire des informations de commande, mettre à jour les détails d'expédition, mettre à jour le profil du client dans Shopify et gérer d'autres demandes liées à l'inventaire et aux transactions.
Analytique complète et reporting
Une fois votre chatbot IA en ligne, l'analytique et le reporting sont essentiels pour comprendre comment l'agent fonctionne. Votre entreprise devrait s'équiper d'une plateforme d'analytique et de reporting suivant un large éventail de métriques de succès, y compris :
Le pourcentage de sessions de service client résolues par votre agent IA
Le temps moyen de résolution
Taux de succès pour la résolution au premier contact
Scores de satisfaction client (CSAT)
Ces informations joueront un rôle central dans l'optimisation de votre agent IA pour un plus grand succès au fil du temps. En plongeant dans ces points de données granuleux, vous pourrez obtenir une compréhension plus approfondie du succès de votre chatbot à créer des expériences personnalisées et engageantes pour vos clients.
Cas d'utilisation des agents IA en action
Lorsque vous construisez un chatbot IA à partir de zéro, vous pouvez personnaliser ses capacités en fonction de vos besoins spécifiques. Un outil de développement comme le Chatbot Flow Builder de Bird peut vous aider à créer des flux flexibles pour les requêtes de service client général, la qualification des prospects, la rétention post-achat et d'autres objectifs.
Voici un échantillon des cas d'utilisation les plus courants des agents IA que votre équipe d'expérience client pourrait envisager :
Répondre aux questions fréquemment posées
Les modèles d'IA générative peuvent auto-générer des questions fréquemment posées pour fournir des réponses rapides et efficaces aux demandes courantes. En créant un modèle FAQ pour votre propre marque, vous pouvez accélérer la vitesse de mise sur le marché de votre chatbot tout en offrant une solution d'auto-service pratique et évolutive pour vos clients.
Ces modèles FAQ utilisent la génération de jeux de données OpenAI pour développer des scénarios conversationnels et générer des questions et des réponses préremplies. Ils peuvent également prendre une seule question et générer des variations de cette question que les clients pourraient poser - ainsi que les réponses - pour vous aider à renforcer la valeur de votre modèle FAQ.
Le Hub IA de Bird facilite la création et le test d'un modèle FAQ avant de le déployer avec votre agent IA en direct.
Créer des flux CS personnalisés
Les flux CS personnalisés utilisent des déclencheurs et des actions prédéfinis pour automatiser les interactions du chatbot avec vos clients en temps réel. Lorsque les équipes d'expérience client consacrent du temps et des ressources à construire ces flux, elles veillent à ce que ces interactions client restent pertinentes tant pour votre entreprise que pour vos clients.
Lors de la création d'un flux dans le Chatflow Builder de Bird, vous pouvez combiner des déclencheurs et des actions pour adapter chaque série d'automatisations au comportement et aux réponses de vos clients. Des réponses automatisées peuvent être déclenchées par des déclencheurs dynamiques liés aux nouveaux enregistrements de compte, aux abandons de panier ou à d'autres événements. Des réponseurs automatiques, des actions programmées, une logique conditionnelle et d'autres personnalisations peuvent également être incorporés pour maximiser la pertinence, la personnalisation et la valeur de ces interactions des agents IA.
Collecter des retours d'expérience des clients
Avant et après les sessions de service client, les entreprises peuvent utiliser un agent IA pour recueillir des retours d'expérience des clients concernant leur récente session de service client, ainsi que leur expérience client plus large.
Ce retour d'expérience peut également être dynamique et interactif pour augmenter la qualité des informations collectées lors de chaque session. Si des questions d'enquête standard entraînent une mention de la frustration du client concernant un achat de produit récent, par exemple, l'enquête peut basculer vers un nouvel ensemble de questions visant à recueillir plus d'informations, telles que pourquoi ils étaient frustrés par leur achat, et si cette frustration s'étend à leur expérience client plus large.
Après la collecte du retour d'expérience, un agent en direct peut examiner ces informations et décider de suivre le client.
Assister à la réservation de rendez-vous
Un agent IA peut s'intégrer à votre logiciel de planification pour aider les clients à réserver des rendez-vous sans parler à un représentant en direct. Le chatbot peut présenter des créneaux de rendez-vous ouverts en fonction de la disponibilité et des préférences des clients.
Si un client appelle ou se connecte via messenger en demandant des disponibilités pour des rendez-vous vendredi après-midi, le chatbot peut rapidement énumérer les options disponibles et, si le client en choisit une, réserver le rendez-vous et envoyer une confirmation automatisée par e-mail ou par texto.
Ce que l'IA + Bird Service Cloud peut faire pour votre entreprise
Aussitôt que vous déployez un agent de service client alimenté par l'IA, votre entreprise tirera les avantages d'une réduction des coûts de service client et d'opérations CS plus efficaces à grande échelle.
Mais un agent alimenté par l'IA n'apporte pas d'économies de coûts au détriment de la qualité des interactions avec les clients. Au contraire, l'IA générative peut aider à améliorer votre expérience CS en offrant une assistance plus réactive et fiable à vos clients et des contextes et des insights puissants en temps réel pour vos agents humains.
Le Service Cloud alimenté par l'IA de Bird permet à votre entreprise de :
Offrir un service client toujours disponible. Les agents IA sont disponibles 24 heures sur 24 pour interagir avec vos clients, même lorsque votre équipe d'agents en direct est hors ligne. Si les clients ont besoin d'aide, ils ont toujours un endroit où se tourner.
Personnaliser chaque conversation. Grâce à une analyse rapide des informations clients et d'autres points de données contextuels, les agents IA peuvent participer à des conversations nuancées qui semblent naturelles, empathiques et spécifiques aux circonstances et besoins du client.
Résoudre les problèmes plus rapidement grâce à l'automatisation intelligente. L'accès à votre base de connaissances, à votre magasin en ligne et à votre modèle FAQ interne permet à un agent IA de fournir des réponses précises aux requêtes des clients en quelques secondes. Bien que les problèmes complexes puissent être facilement escaladés à un agent en direct, la majorité des tickets de support peuvent être résolus sans intervention humaine.
Créer des expériences client puissantes à grande échelle
Vos clients ne sont pas opposés à s'engager avec des agents de service client alimentés par l'IA. Ils s'opposent à des expériences inauthentiques et inefficaces - ce qui se passe exactement lorsque l'innovation IA n'est pas adaptée à la conception du parcours de service de votre marque.
Lorsque les équipes CX s'engagent à construire des flux complets et flexibles pour guider les interactions des agents IA, elles augmentent les capacités d'automatisation de la solution chatbot de l'entreprise tout en améliorant la capacité du bot à faciliter des interactions personnalisées avec les clients. Plus vous investissez dans la formation et les tests pour développer votre agent IA, plus vos capacités d'automatisation seront grandes. Cet investissement ouvre la voie à :
Des économies de coûts allant jusqu'à 40 % pour vos opérations CS
Des scores NPS plus élevés
Une résolution des tickets plus rapide pour les problèmes des clients
Une plus grande capacité à offrir des expériences client engageantes à grande échelle
Le Service Cloud de Bird peut le faire. Contactez-nous aujourd'hui pour découvrir comment.