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Comment l'IA change l'expérience client
En association avec Genesys
L'IA transforme rapidement la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Enquête du MIT Technology Review Insights auprès de 1 004 chefs d'entreprise, L'agenda mondial de l'IA, a constaté que le service client est le département le plus actif pour le déploiement de l'IA aujourd'hui. D'ici 2022, il restera le principal domaine d'utilisation de l'IA dans les entreprises (disons 73 % des répondants), suivi des ventes et du marketing (59 %), une partie de l'activité qu'un tiers seulement des cadres interrogés avaient exploitée en 2019. .
Intimité et efficacité
Ces dernières années, les entreprises ont investi dans l'IA du service client principalement pour améliorer l'efficacité , en diminuant les délais de traitement des appels et de résolution des réclamations. Des organisations connues comme des leaders dans le domaine de l'expérience client se sont également tournées vers l'IA pour accroître l'intimité, afin d'approfondir la compréhension des clients, de favoriser la personnalisation et de créer des parcours personnalisés.
Genesys, une société de logiciels proposant des solutions pour les centres de contact, la voix, le chat et la messagerie, travaille avec des milliers d'organisations dans le monde entier. L'objectif de chacune de ces 70 milliards d'interactions annuelles, déclare le PDG Tony Bates, est de ravir quelqu'un sur le moment et de créer une expérience de bout en bout qui fait que nous nous sentons tous uniques.
L'expérience est le différenciateur ultime, dit-il, et celui qui uniformise les règles du jeu entre les grandes entreprises traditionnelles et les nouveaux entrants sur le marché axés sur la technologie - les leviers de produit, de tarification et de marque sont inefficaces sans une expérience qui se sent vraiment personnalisée. Chaque fois que j'interagis avec une entreprise, je devrais me sentir mieux après cette interaction qu'avant.
Dans les processus de vente et de marketing, une partie de la personnalisation implique un engagement prédictif, c'est-à-dire savoir quand et comment interagir avec le client. Cela dépend de qui est le client, à quelle étape du cycle d'achat il se trouve, de ce qu'il achète et de ses préférences personnelles en matière de communication. Cela nécessite également de l'intelligence pour comprendre où le client se coince et l'aider à naviguer entre ces points.
Les modèles de segmentation marketing du passé seront soumis à un croisement croissant, à mesure que les générations plus âgées deviendront plus compétentes en matière de numérique. L'idée que vous puissiez créer des personnages, puis les utiliser pour cibler ou servir quelqu'un, est révolue à mon avis, déclare Bates. Le meilleur endroit pour en savoir plus sur quelqu'un est à la porte d'entrée de l'entreprise [site Web ou centre d'appels] et non à la porte dérobée, comme un CRM ou une base de données.
Les données de l'enquête montrent que pour les secteurs ayant une large clientèle tels que les voyages et l'hôtellerie, les biens de consommation et la vente au détail, l'informatique et les télécommunications, le service client et la personnalisation des produits et services figurent parmi les cas d'utilisation les plus importants de l'IA. Dans le secteur du voyage et de l'hôtellerie, près des deux tiers des personnes interrogées citent le service client comme principale application.
L'objectif d'une approche personnalisée devrait être de fournir un service en empathie avec le client. Pour les organisations de service client mesurées sur des mesures d'efficacité, un changement d'état d'esprit sera nécessaire - certains clients considèrent une conversation téléphonique de 30 minutes comme une expérience vraiment formidable. Mais d'un autre côté, je devrais pouvoir utiliser l'IA pour compenser cela avec des transactions rapides ou même utiliser l'IA conversationnelle et les bots pour améliorer l'efficacité, déclare Bates.
Créer une connectivité entre les ensembles de données
Avec de vastes ensembles de données de transaction disponibles, Genesys étudie comment ils pourraient être utilisés pour améliorer les expériences à l'avenir. Nous pensons qu'il est nécessaire de partager des informations sur ces grands ensembles de données, déclare Bates. Si nous pouvons le faire de manière anonyme, de manière sûre et sécurisée, nous pouvons continuer à faire des expériences beaucoup plus personnalisées. Cela permettrait aux entreprises de joindre différentes parties d'un parcours client pour créer des expériences plus interconnectées.
Ce n'est pas une transition simple pour la plupart des organisations, car la majorité des entreprises sont structurées en silos - elles n'ont même pas partagé les données dont elles disposent, ajoute-t-il. Une autre exigence est que les fournisseurs de technologie travaillent plus étroitement ensemble, permettant à leurs entreprises clientes d'offrir des expériences exceptionnelles. Pour aider à construire cette connectivité, Genesys fait partie d'alliances industrielles telles que CIM (Cloud Innovation Model), avec les leaders technologiques Amazon Web Services et Salesforce. CIM vise à fournir des normes et un code source communs pour permettre aux organisations de connecter plus facilement les données sur plusieurs plates-formes cloud et systèmes disparates, en connectant des technologies telles que les systèmes de point de vente, les plates-formes de marketing numérique, les centres de contact, les systèmes CRM, etc.
Un futur de partage de données ?
Le partage de données a le potentiel de libérer une nouvelle valeur pour de nombreuses industries. Dans le secteur public, le concept de données ouvertes est bien connu. Des ensembles de données accessibles au public sur les transports, l'emploi et l'économie, la sécurité et la santé, entre autres, permettent aux développeurs de créer de nouveaux outils et services, résolvant ainsi les problèmes de la communauté. Dans le secteur privé, il existe également des exemples émergents de partage de données, tels que des partenaires logistiques partageant des données pour accroître la visibilité de la chaîne d'approvisionnement, des sociétés de télécommunications partageant des données avec des banques en cas de suspicion de fraude et des sociétés pharmaceutiques partageant des données de recherche sur les médicaments qu'elles peuvent chacune utiliser pour former des algorithmes d'IA.
À l'avenir, les entreprises pourraient également envisager de partager des données avec des organisations de leur propre secteur ou de secteurs adjacents, si cela devait conduire à des gains d'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, à un développement de produits amélioré ou à une expérience client améliorée, selon l'enquête MIT Technology Review Insights. Sur les 11 industries couvertes par l'étude, les répondants du secteur des biens de consommation et du commerce de détail se sont montrés les plus enthousiastes à l'égard du partage de données, près d'un quart se décrivant comme très disposés à partager des données et 57 % étant plutôt disposés.
D'autres industries peuvent apprendre des services financiers, dit Bates, où les régulateurs ont donné aux consommateurs un plus grand contrôle sur leurs données pour assurer la portabilité entre les banques, les fintechs et d'autres acteurs, afin d'accéder à une gamme plus large de services. Je pense que la prochaine grande vague est cette notion de profil numérique où vous et moi pouvons contrôler ce que nous faisons et ne voulons pas partager - je serais prêt à partager un peu plus si j'avais une bien meilleure expérience.