L'IA réduit le temps d'assistance du service client et réduit la pression sur le personnel du centre d'appels

Gartner prédit que d'ici 2026, le secteur des centres d'appels pourrait économiser 80 milliards de dollars par an en utilisant des chatbots au lieu d'humains. Cette prédiction est basée sur un scénario dans lequel le nombre d’interactions automatisées passe de 1,6 % aujourd’hui à 10 % d’ici 2026.

Airtel, un opérateur indien, utilise l'IA pour surveiller les performances des centres d'appels et améliorer l'expérience client. L'entreprise compte plus de 20 000 employés et son centre d'appels est chargé d'accompagner plus de 360 millions de clients, recevant plus de 100 millions d'appels chaque année.

L'IA et l'apprentissage automatique sont intégrés aux processus opérationnels de cet opérateur, tels que le calcul des points de placement du signal ou les algorithmes de personnalisation des utilisateurs avec le service musical Wynk. Le centre d'appels d'Airtel dispose d'un système de reconnaissance vocale qui permet de gérer plus de 84 % des appels entrants.

En 2020, une étude de l’Université Cornell a révélé que 87 % des employés des centres d’appels déclaraient être stressés et 77 % admettaient ressentir des niveaux de stress élevés. Les employés stressés sont plus susceptibles de changer d’emploi (44 % contre 8 % des employés non stressés) et de considérer leur emploi actuel comme temporaire (30 % contre 9 %).

De plus, la société de télécommunications basée à New Delhi utilise également le chatbot des ressources humaines Amber pour recueillir rapidement les opinions des employés de l'entreprise en temps réel. Ces informations aident la direction à élaborer des politiques et à modifier les procédures pour résoudre rapidement les préoccupations des personnes, améliorant ainsi la qualité de l’environnement de travail.

Harmeen Mehta, ancien DSI d'Airtel Global et désormais directeur du numérique et de l'innovation chez BT, a déclaré qu'Amber peut fournir efficacement les informations dont l'organisation a besoin « comme un excellent administrateur des ressources humaines » et constitue un « soutien de confiance » pour la direction de l'entreprise.

La combinaison ultime des humains et de l'IA

OCX Cognition, une société qui développe des plateformes d'analyse prédictive, a mené des recherches pour trouver la solution optimale capable de combiner agents humains et systèmes d'IA dans le service client.

« Aujourd’hui, l’industrie a tendance à considérer les choses à travers le prisme des médias plutôt que du point de vue du client », a déclaré Richard Owen, fondateur d’OCX Cognition. « La réponse dépend donc entièrement de ce que le client essaie de faire, de qui il est et de ce qu’il ressent. »

Bien que les services automatisés et les chatbots IA puissent contribuer à réduire le trafic des centres d’appels, l’automatisation complète n’est ni souhaitable ni réalisable pour les opérateurs. Certains clients et problèmes nécessitent encore l’intervention de l’opérateur.

Cependant, l’application de l’IA aide certainement les employés à être plus efficaces et réduit la pression et les goulots d’étranglement en matière de performance auxquels ils sont confrontés. Les agents peuvent alors se concentrer sur des choses que les humains font mieux que les machines, comme développer l’empathie et l’engagement avec les clients. L’IA se voit confier des tâches simples et répétitives.

Une étude menée par Nice, une société de services de centres d'appels, montre qu'en 2021, le taux de rotation des agents de centres d'appels est de 42 %. Plus l’entreprise est grande, plus il est difficile de retenir ses employés, le taux peut atteindre plus de 50 %. Le remplacement d’opérateurs expérimentés coûte des dizaines de milliers de dollars chacun et perturbe les opérations.

Pour les transporteurs, les taux de rotation des agents ont un impact sur la marque et la satisfaction des clients, et exercent une pression supplémentaire sur les employés restants. Parallèlement, l’IA peut contribuer à alléger la pression en prenant en charge des tâches telles que la prise d’appels, la réduction du temps de recherche d’informations, la journalisation automatique, l’alerte des agents sur les changements de sentiment des clients et la fourniture d’un retour d’information rapide sur la productivité des employés.

(Selon Reuters, TMForum)

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