IA service client : par quels cas d’usage commencer ?

Selon Zendesk, ses agents IA peuvent automatiser jusqu’à 80 % des interactions avec les clients. Autant dire que les possibilités offertes par l’IA pour le service client se multiplient à toute vitesse ! Le problème, c’est que toutes les entreprises n’ont ni les mêmes besoins, ni le même niveau de maturité. L’enjeu n’est donc pas de « mettre de l’IA » partout, mais de commencer par les usages capables de résoudre un problème métier précis. Par exemple, réduire les délais de traitement, absorber davantage de demandes, soulager les agents, améliorer la qualité des réponses ou mieux exploiter les données issues des interactions.

XPCloud vous aide à y voir clair et à choisir par quels cas d’usage commencer.

IA service client : partez de vos irritants avant de choisir une solution

Avant de parler de technologie, commençons par remettre l’église au centre du village : une solution d’IA ne vaut que par le problème qu’elle résout ! Chez XPCloud, nous recommandons de commencer par analyser les interactions les plus fréquentes et les plus chronophages de votre service (1). Ce sont généralement les demandes simples et répétitives (FAQ, suivi de commande, réinitialisation de mot de passe, etc.) qui se prêtent le mieux à une première automatisation. Raison pour laquelle un petit diagnostic préalable est indispensable !

Les bonnes questions à se poser

Voici quelques questions à vous poser avec vos équipes :

• Quelles demandes prennent le plus de temps à vos agents ?
• Quelles tâches sont répétitives ?
• Quels motifs de contact représentent les volumes les plus importants ?
• Où se situent les principaux délais ou points de friction ?
• Vos agents trouvent-ils facilement la bonne information ?
• Quelle part des demandes pourrait être traitée sans intervention humaine ?

Concrètement, ces réponses dessinent la carte de vos priorités. En effet, un service qui croule sous les demandes de suivi de commande n’a pas les mêmes besoins qu’un service dont les agents perdent un temps précieux à fouiller dans 5 outils différents !

Remise en ordre des données

Pensez également à regarder du côté de vos données. Un projet d’IA s’appuie en effet sur des informations existantes : historique des tickets, base de connaissances, fiches clients, etc. La qualité de ces données, mais aussi leur capacité à circuler entre vos différents outils, conditionne donc directement l’intégration de l’IA dans votre écosystème de relation client. Si ces contenus sont incomplets, obsolètes ou dispersés entre plusieurs outils, il vaut mieux commencer par les remettre en ordre. Gardez à l’esprit que l’IA ne fait pas de miracle. Elle ne fait qu’amplifier ce qu’elle trouve, bon ou mauvais !

À retenir : Le cas d’usage doit être choisi à partir du problème métier, et non parce qu’une fonctionnalité d’IA est disponible. Dans le cas contraire, vous risquez d’investir dans un outil séduisant, mais qui ne répond à aucun besoin réel !

IA service client : 5 cas d’usage à envisager

Une fois vos irritants identifiés, place aux solutions ! Voici 5 cas d’usage à envisager dans votre service client. Pour chacun, nous vous présentons le contexte dans lequel il prend tout son sens.

1. Qualifier et orienter automatiquement les demandes

Avant même qu’un agent humain ne s’empare d’une demande, l’IA peut l’analyser et la préparer. Elle est ainsi capable :

• d’identifier le sujet d’une demande ;
• de détecter l’intention du client ;
• de catégoriser automatiquement un ticket ;
• d’appliquer certaines priorités ;
• et d’orienter la demande vers la bonne équipe.

Exemple concret

Par exemple, un routage intelligent peut envoyer chaque demande au bon agent en fonction de l’intention, du sentiment et de la langue du client. Ainsi, le tri manuel est diminué, tout comme les réaffectations, et les clients sont pris en charge plus rapidement. 

Une demande urgente d’un client mécontent peut ainsi remonter automatiquement en haut de la pile. Par ailleurs, une simple question de facturation sera dirigée vers l’équipe concernée sans qu’aucun agent humain ait eu à la lire. Et pour vos agents, c’est autant de temps gagné sur des opérations sans valeur ajoutée.

Cet usage de l’IA pour votre service client est à privilégier lorsque votre service reçoit beaucoup de demandes et que leur qualification ou leur réaffectation mobilise inutilement les équipes.

Cas client : Florajet combine plusieurs usages de l’IA

Pour mieux absorber ses pics d’activité, Florajet s’appuie sur un dispositif Zendesk déployé avec XPCloud associant routage automatique, Agent IA, assistance à la rédaction, détection du sentiment et priorisation des demandes. L’IA intervient aujourd’hui dans 20 % des demandes traitées quotidiennement, tout en laissant aux agents humains les situations nécessitant davantage d’expertise ou d’attention.

2. Assister les agents pendant le traitement des demandes

Nous préférons insister sur ce point : l’IA augmente les capacités des agents, mais ne les remplace pas. En réalité, elle travaille en coulisses pendant l’échange et peut notamment proposer :

• des suggestions de réponses ;
• une recherche automatique de contenus pertinents ;
• la remontée d’informations issues de la base de connaissances ;
• la contextualisation de la demande ;
• ou une aide à la rédaction.

Ce type de guidage proactif est un avantage de taille pour les agents, qui peuvent ainsi traiter les problèmes plus aisément et avec davantage d’assurance. Ce qui est particulièrement appréciable lors de leur phase d’intégration ! 

En clair, l’agent humain garde la main sur la relation, tandis que l’IA lui évite de chercher la bonne information pendant que le client patiente. C’est aussi un excellent moyen de garantir des réponses plus homogènes d’un agent à l’autre.

À privilégier lorsque vos agents passent beaucoup de temps à rechercher l’information, ou lorsque les réponses nécessitent de consulter plusieurs outils.

3. Automatiser les tâches à faible valeur ajoutée

Rédiger un compte rendu, mettre à jour un dossier, renseigner des champs, etc. : autant de tâches nécessaires, mais souvent chronophages pour les équipes. L’IA peut donc se charger :

• du résumé automatique d’une conversation ;
• du renseignement de certains champs ;
• de la mise à jour du dossier ;
• du déclenchement d’un workflow ;
• de la création d’une synthèse avant transfert vers un autre agent humain.

Exemple concret : 

On peut, par exemple, utiliser l’IA pour résumer des tickets d’assistance. Grâce à cette automatisation, les agents gagnent du temps et de l’énergie et les dossiers sont mieux renseignés. Cela facilite les transferts entre les agents et limite les ressaisies et assure une meilleure continuité du traitement. Le client, de son côté, n’a plus à répéter son histoire à chaque nouvel interlocuteur !

À privilégier lorsque les équipes consacrent une part importante de leur temps à des tâches administratives, périphériques au traitement réel de la demande.

4. Développer le self-care avec des agents virtuels

Les agents IA sont capables de répondre directement à certaines demandes, à partir d’une base de connaissances et, éventuellement, des données de l’entreprise. Ils peuvent par exemple assurer :

• les réponses aux questions récurrentes ;
• l’accompagnement dans une procédure ;
• la recherche d’une information ;
• un premier niveau d’assistance ;
• et le transfert vers un agent humain lorsque nécessaire.

Dernier point, et non des moindres : la qualité de l’agent virtuel dépend directement de celle de votre base de connaissances. 

Chez EPITA, l’IA prend en charge les demandes les plus simples

L’école utilise Zendesk AI pour répondre aux questions fréquentes et rendre certaines informations accessibles 24 h/24. Quelques semaines après le lancement, 16 % des requêtes étaient déjà prises en charge par l’IA, notamment autour des demandes administratives récurrentes.

Cet usage est à privilégier lorsqu’une part importante des sollicitations concerne des questions simples ou récurrentes.

5. Analyser les conversations pour mieux comprendre les clients

Vous en conviendrez, chaque échange avec un client est une mine d’informations. Mais encore faut-il pouvoir les exploiter ! Justement, l’IA peut notamment vous aider à :

• identifier les principaux motifs de contact ;
• faire ressortir les irritants récurrents ;
• analyser de grands volumes d’interactions ;
• détecter certaines tendances ;
• et à alimenter les indicateurs de pilotage.

Sans compter que l’IA peut repérer des tendances et des problèmes récurrents que des agents humains auraient du mal à déceler immédiatement (1). Ces enseignements servent ensuite à améliorer vos parcours, votre base de connaissances ou même vos produits. 

Exemple concret :

Par exemple, si un même irritant revient dans des centaines de conversations, c’est peut-être qu’une page d’aide est mal rédigée, ou qu’une étape de votre processus mérite d’être simplifiée. L’analyse devient alors un véritable outil de pilotage, et plus seulement un tableau de bord de plus.

À privilégier lorsque l’entreprise dispose déjà d’un volume important de données, mais peine à les transformer en informations réellement exploitables.

IA & service client : quel cas d’usage choisir selon votre problématique ?

Pour y voir plus clair, voici un tableau qui associe chaque problématique au cas d’usage à explorer en priorité :

Bien entendu, ces cas d’usage ne s’excluent pas les uns les autres ; vous pourrez les combiner au fil du temps. Mais choisir un point de départ évite de se disperser et facilite la mesure des résultats !

Commencer petit pour mesurer les résultats de votre IA service client

L’erreur classique que l’on voit très souvent ? Vouloir tout déployer d’un coup. Or, sachez que l’intégration de l’IA à votre service client ne nécessite pas une transformation complète dès le départ ! 

Une approche progressive permet de tester la pertinence d’un cas d’usage avant de l’étendre à d’autres demandes ou canaux. L’idée n’est pas de prouver que l’IA fonctionne en général, mais de vérifier qu’elle fonctionne pour votre service, avec vos clients et vos données. Voici une méthode simple à suivre :

1. identifier un irritant précis ;
2. sélectionner un cas d’usage ;
3. définir les données nécessaires ;
4. tester sur un périmètre maîtrisé (un canal, un motif de contact ou un parcours) ;
5. mesurer les résultats ;
6. élargir progressivement.

Pour piloter votre projet, quelques KPI méritent d’être suivis de près :

• le temps moyen de traitement ;
• le taux de résolution ;
• le nombre de sollicitations automatisées ;
• le taux de transfert vers un agent humain ;
• la satisfaction client ;
• et le gain de temps pour les équipes.

Ces indicateurs vous permettent d’ajuster vos workflows en continu. Mais gardez toujours à l’esprit qu’un test qui ne tient pas ses promesses n’est pas un échec. Au contraire, il s’agit d’une information précieuse pour corriger le tir avant d’élargir !

Une IA service client performante doit être intégrée à votre écosystème de relation client

Identifier le bon cas d’usage n’est qu’une première étape. Pour produire des résultats concrets, l’IA doit ensuite pouvoir accéder aux bonnes données, exploiter une base de connaissances fiable et interagir avec les outils utilisés par votre service client.

Ainsi, pour maximiser son efficacité, l’IA doit être connectée à vos outils existants, comme le CRM, la base de connaissances ou les solutions de messagerie. C’est ce qui permet d’exploiter les données clients en temps réel et de proposer des réponses réellement personnalisées. Sans cela, même le meilleur agent virtuel reste un outil isolé et incapable de répondre à des questions un tant soit peu précises !

Attention à la sécurité !

Un dernier point de vigilance : la sécurité. Nous vous conseillons de privilégier des solutions d’IA affichant des standards de confidentialité et de conformité transparents. Et ce, de façon à protéger les données collectées et stockées. Aussi, avant de brancher une IA sur vos données clients, assurez-vous de savoir où elles sont hébergées, qui y a accès et comment elles sont utilisées. C’est une condition indispensable pour garder la confiance de vos clients, comme celle de vos équipes !

En conclusion, disons que réussir son projet d’IA service client, c’est avant tout partir de vos irritants, choisir un cas d’usage adapté, tester à petite échelle puis connecter l’ensemble à vos outils. Chez XPCloud, nous sommes certifiés Zendesk Premier Partner et nous vous accompagnons dans chacune de ces étapes.

Sources :

1. Site de Zendesk – « L’IA dans le service client : offrez un support plus rapide, plus intelligent et plus personnalisé »
2. Site de France Num – « Comment améliorer le support client avec l’intelligence artificielle : fiche pratique pour les commerçants »