L’intelligence artificielle (IA) gagne du terrain dans les entreprises. Cette adoption massive répond évidemment à des enjeux d’efficacité opérationnelle. Mais l’intégration de l’IA et l’expérience collaborateur sont aussi étroitement liées.
Là où l’IA s’étend, les collaborateurs doivent apprendre à cohabiter avec ces nouvelles technologies. Leur activité se transforme, parfois profondément.
Le domaine du service client n’échappe pas à la tendance. Les entreprises sont déjà nombreuses à miser sur l’IA pour optimiser le traitement des demandes clients.
Certes, l’IA soulève de nouveaux défis mais elle contribue aussi à renforcer l’efficacité et l’engagement des collaborateurs en donnant davantage de sens à leur action.
Vous vous demandez comment faire en sorte que l'IA puisse avoir un impact positif sur l'expérience de vos collaborateurs.
Dans cet article, découvrez :
- Qu’est-ce que l’IA pour l’expérience collaborateur ?
- 7 approches de l’IA sur l’expérience collaborateur pour booster l’engagement et l’efficacité
- Les types d’outils basés sur l’IA qui améliorent l’expérience collaborateur
- Les défis de l'implémentation de l'IA pour l’expérience collaborateur
- FAQs
Qu’est-ce que l’IA pour l’expérience collaborateur ?
Par définition, l'intelligence artificielle (IA) désigne un ensemble de techniques et d’outils dédiés à réaliser des tâches spécifiques, par « imitation » de l’activité humaine.
Dans le cadre de la relation client, l’intégration de l’IA transforme l’expérience collaborateur. La technologie exerce plusieurs impacts :
- Favoriser la montée en compétences des conseillers lors de l’onboarding et tout au long de leur expérience dans l’entreprise
- Automatiser les réponses aux questions clients les plus courantes
- Simplifier la recherche des informations et la formulation des réponses pour les conseillers
Elle contribue donc à libérer les collaborateurs des tâches routinières pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Les conseillers sont mieux équipés pour résoudre les problématiques des clients. Ils peuvent y répondre plus vite et façon plus efficace.
Ils se sentent donc plus utiles, plus en confiance. Leur travail est davantage valorisé, plus enrichissant et plus satisfaisant. Cette expérience collaborateur améliorée par l’IA renforce leur motivation et leur implication. Elle crée un cercle vertueux puisque les conseillers clientèle peuvent exceller dans leur rôle et offrir un meilleur service au client.
7 approches de l’IA sur l’expérience collaborateur pour booster l’engagement et l’efficacité dans la relation client
Désengorger le volume de contacts grâce à l’automatisation du service client
Renforcer l’expérience collaborateur consiste à mettre vos conseillers clientèle dans les meilleures dispositions pour exceller dans leurs missions.
Si vos conseillers sont systématiquement sous pression parce que les sollicitations s’enchaînent sans répit, ils doivent sans cesse arbitrer entre temps de traitement et qualité de réponse. Si les temps de réponse s’allongent, les temps d’attente augmentent aussi pour les clients. Si la qualité des réponses s’amenuise, les clients vont devoir rappeler. Dans les deux cas, vous générez de l’insatisfaction et de la pression supplémentaire sur vos conseillers qui, de plus, auront à subir les reproches de leurs interlocuteurs.
Pour éviter cette sur-sollicitation, une première solution consiste à désengorger le volume de contacts. C’est possible en automatisant partiellement le service client avec des solutions de selfcare.
Les chatbots automatiques et les FAQ améliorées par l'IA aident les clients à trouver immédiatement et en toute autonomie des réponses aux questions les plus courantes. Ainsi, les agents peuvent concentrer leur attention vers des cas plus complexes. Libérés des questions récurrentes, les conseillers peuvent adopter une approche plus spécialisée et plus approfondie du service client.
Prenons l’exemple d’un fournisseur d’énergie. Vous recevez beaucoup d’appels sur la procédure de déménagement d’un contrat. C’est pourtant une question standard qui peut être traitée au moyen d’outils selfcare alimentés par IA. En automatisant la réponse, vous réduisez le volume de contacts. Vos conseillers peuvent alors consacrer davantage de temps à des questions plus complexes, comme la pertinence d’un changement de plan tarifaire, qui nécessite une évaluation profonde des usages du client.
Réduire les erreurs de routage grâce aux outils selfcare
Dans l’expérience collaborateur, la valeur perçue pour le conseiller augmente quand il se sent pleinement en mesure de répondre à la demande du client. S’il comprend parfaitement la problématique et a accès à la connaissance nécessaire, il gagne en confiance, en efficacité et en engagement.
Or, selon l'AFRC (Association Française de la Relation Client), une part importante du temps des agents, estimée entre 30 et 50 %, est consacrée au traitement d'appels qui ne leur sont pas destinés. Les appels n’arrivent pas à la bonne personne parce que le premier maillon de la chaîne ne les interprète pas correctement.
L’IA est intéressante à ce niveau car elle est désormais très compétente en termes de compréhension du langage naturel. Les algorithmes de NLP (Natural Language Processing) aident à mieux comprendre et gérer les intentions des clients dans les communications écrites ou orales.
Cette compréhension avancée garantit que les demandes des clients sont dirigées vers la bonne personne dès le départ, ce qui réduit considérablement les appels et les messages mal acheminés.
Imaginez par exemple, dans le cadre d’une école supérieure, vous avez une question sur le règlement des frais d’inscription. Selon la formulation de la question, l’IA va interpréter l’intention et ventiler l’appel soit vers le service admissions soit vers le service comptable. Le conseiller aura alors moins d’occasions de se trouver confronté à des questions auxquelles il ne peut pas répondre.
Faciliter le traitement des tickets avec le "quoi dire" et le "quoi faire"
Le traitement des demandes clients n’est pas qu’une question de connaissance. C’est aussi une question d’adaptation à l’état du client, qui peut être en colère, anxieux, désemparé, paniqué.
Par ailleurs, les clients sont plus ou moins matures par rapport à votre offre. Pour que l’appel se déroule au mieux, le conseiller doit donc à la fois maîtriser la situation sur le plan « fonctionnel » mais aussi sur le plan émotionnel.
De ce point de vue, les solutions IA aident les conseillers à interpréter la situation et leur donnent des indications sur la meilleure manière de la traiter.
Imaginez un client qui ne peut pas accéder à l'internet chez lui. Dans cette situation, un chatbot doté d'une intelligence artificielle sert de premier point de contact.
Ce chatbot est étroitement lié à la base de connaissances interne de l'entreprise, un référentiel complet d'informations comprenant des détails techniques sur les boîtiers Internet, les protocoles de service à la clientèle et des données historiques sur les problèmes courants.
Il guide ensuite l'agent du service clientèle sur la manière de répondre, en lui suggérant le bon ton (empathique, direct, etc.) en fonction du comportement du client.
Ce processus, qui peut prendre à un agent environ 30 minutes de collecte et d'analyse d'informations, est réduit à une minute seulement grâce à l'IA, ce qui permet une résolution plus rapide et plus précise pour le client.
Aider à la rédaction de courriels de réponse
Les conseillers clientèle sont aussi amenés à répondre aux demandes écrites des clients : emails entrants, tickets de support, …
Leurs réponses à ces sollicitations se fait généralement par email. L’échange est asynchrone mais l’email reste. Une mauvaise réponse par email peut devenir virale et nuire à la réputation de votre entreprise.
Il ne suffit pas au conseiller de bien connaître son sujet. En amont, il faut bien analyser la demande et le contexte dans lequel elle s’inscrit. Une fois qu’il a trouvé la réponse, le conseiller doit encore la formuler de manière claire, facilement compréhensible. La réponse écrite doit aussi répondre aux guidelines éditoriales et refléter la tonalité de la marque.
Là encore, l’IA, via la compréhension du langage naturel, facilite la compréhension de la demande et des émotions du client. Elle aide ainsi le conseiller à comprendre la problématique et à trouver la bonne réponse. Mais, surtout, elle facilite la rédaction d’une réponse à la fois pertinente et personnalisée. En temps réel, vous obtenez des suggestions contextualisées basées sur le contenu du message reçu.
Par exemple, si un client signale un problème technique spécifique, l'IA peut automatiquement suggérer des réponses qui ont trait à ce problème particulier, en se basant sur une base de connaissances interne de l'entreprise. De même, si le courriel exprime une insatisfaction, l'IA peut recommander des réponses empathiques pour apaiser le client.
Ces suggestions accélèrent la rédaction de la réponse. Elles garantissent aussi une meilleure prise en compte du contexte et la cohérence de la réponse avec l’identité de la marque. L'aide à la rédaction de courriels de réponse par l'IA permet aux agents du service clientèle de gagner du temps tout en offrant des réponses précises et pertinentes aux clients. Elle contribue ainsi à améliorer l'efficacité opérationnelle, la satisfaction de la clientèle et l’expérience collaborateur.
Personnaliser la formation des conseillers grâce à l’IA
L’optimisation de l’expérience collaborateur passe par la montée en compétences des conseillers. Plus un conseiller client connaît les réponses, les procédures de traitement, la tonalité à adopter, plus il se sent en maîtrise lors des appels. Il a confiance en sa capacité à donner les bonnes informations, à éventuellement désamorcer une situation conflictuelle et à satisfaire le client.
Par le passé, la formation des conseillers se déroulait essentiellement en amont, via des modules dédiés, sous forme de cours. Puis elle se poursuivait sur le terrain, en débriefant les appels avec un manager. L’onboarding et l’actualisation des connaissances étaient collectifs, standardisés. Très souvent, tous les conseillers recevaient la même information générale.
Les outils d'IA rationalisent l'intégration et la formation continue des agents du service client en fournissant des modules d'apprentissage personnalisés. Ces modules s'adaptent aux besoins d'apprentissage uniques de chaque agent pour les tenir informés des nouveaux produits et des politiques de l'entreprise.
Les entreprises peuvent aussi rationaliser l'onboarding des nouveaux collaborateurs en intégrant l'IA dans le processus (en utilisant un chatbot d'IA ou une base de connaissances interne pour guider les nouveaux conseillers dans les programmes de formation au service client).
Optimiser le suivi et le pilotage des performances
L’amélioration continue du service client est évidemment un enjeu d’efficacité opérationnelle, mais c’est aussi un enjeu d’expérience collaborateur. Vos conseillers sont plus épanouis quand ils accèdent facilement à la connaissance et aux meilleures pratiques de traitement des demandes clients.
Le suivi des KPIs du service client est donc indispensable. Il s’agit non seulement de suivre et gérer les performances des équipes mais aussi les indicateurs de performance de la base de connaissances.
L’intelligence artificielle facilite et optimise ce suivi. Elle aide à générer des tableaux de reporting en croisant des données de performance qu’on ne liait pas forcément. Grâce à l’IA, vous pouvez tirer des insights précieux en croisant des données comme la durée moyenne de traitement, le taux de résolution des problèmes, le niveau de satisfaction des clients, … Vous pouvez aussi faire le lien entre ces indicateurs et les KPIs de la base, pour identifier des informations manquantes ou insuffisantes dans la knowledge base.
L’IA peut aussi aider à analyser le traitement des demandes. En analysant l’appel, une solution d’intelligence artificielle permet d’évaluer les réponses du conseiller et de proposer des réponses alternatives. Vous pouvez utiliser cette analyse pour travailler individuellement avec chaque conseiller sur ses axes de progression. Vous pouvez aussi identifier les réponses les plus performantes et répliquer les bonnes pratiques des meilleurs conseillers auprès de leurs collègues.
Créer des articles d'aide, des trames d'appels et des guides
Grâce à l'IA générative, les entreprises peuvent produire efficacement des articles d'aide, des scripts d'appel et des guides complets et précis pour leur base de connaissance.
Chez Smart Tribune, nous proposons Smart AI, un assistant IA qui automatise et simplifie la mise à jour de vos bases de connaissance.
Une fois que vous avez alimenté votre base avec les informations clés, vous pouvez générer facilement une documentation structurée, personnalisée pour différentes audiences.
Vous pouvez traduire les contenus dans d’autres langues ou encore générer de nouvelles idées de contenus en réagençant les éléments de connaissance en réponse aux questions des conseillers ou des clients.
Par exemple, si vos offres évoluent, vous pouvez automatiser la mise à jour des contenus en intégrant les changements grâce à l’IA générative.
Les types d’outils basés sur l’IA qui améliorent l’expérience collaborateur
L’IA a un pouvoir de transformation très fort sur les services clientèle. Elle répond à des enjeux d’expérience client. Elle contribue aussi à renforcer la productivité des collaborateurs en leur offrant un accès rapide à des informations toujours plus pertinentes et contextualisées.
Vous voulez comprendre comment l’IA impacte les métiers de la relation client ? Découvrez notre rapport chiffré sur l’influence de l’IA dans le service client.
Les avancées récentes en matière d’IA générative et la baisse des coûts de l’IA favorisent le développement de nouveaux outils. Plusieurs types de solutions d’intelligence artificielle existent désormais pour améliorer l’expérience collaborateur.
Base de connaissances augmentée par l’IA
Les bases de connaissances pilotées par l’IA améliorent l’accessibilité de l’information et la prise de décision.
Dans l’expérience collaborateur du conseiller clientèle, l’expérience de recherche de l’information joue un rôle important.
Imaginez que vous êtes conseiller pour un éditeur de logiciels. Vous avez un client B2B en ligne, qui rencontre des difficultés avec sa solution. Le client est mécontent car il perd du temps par rapport à sa charge de travail. De votre côté, vous avez écouté et compris son problème mais vous tâtonnez dans votre base de connaissances pour trouver la bonne information. Vous avez reformulé plusieurs fois, fouillé dans l’arborescence mais pas moyen de trouver la bonne entrée.
Avec une base augmentée par IA, vous ne rencontrez pas ce genre de mésaventures. Vous pouvez formuler votre demande en langage naturel. L’IA interprète et vous renvoie immédiatement vers les bonnes entrées de la base. Vous gagnez du temps pour trouver la réponse pertinente. Vous limitez les risques d’erreur ou de mauvaise interprétation et prenez des décisions pleinement éclairées par les données de la base.
Ainsi, vous réduisez l’irritation de votre interlocuteur et désamorcez les appels conflictuels. Vous faites preuve d’expertise et de compétence.
Les bases pilotées par IA s’inscrivent dans une logique de symétrie des attentions. En fluidifiant l’expérience collaborateur, vous renforcez sa capacite à mieux répondre au client. Cet « empowerment » nourrit à son tour l’expérience client.
En savoir plus : Base de connaissance interne : 8 étapes pour vos conseillers clients.
L'IA conversationnelle et empathique pour assister les clients et les employés
L’adoption de chatbots alimentés par l’IA améliore l’assistance aux clients et aux collaborateurs.
Intégrés à vos canaux conversationnels, les chatbots conversationnels alimentés par IA contribuent à désengorger le service client. Le chatbot apporte une première réponse conversationnelle ou, s’il n’a pas la réponse, redirige vers un conseiller. Mais, dans ce cas, le conseiller dispose déjà d’éléments de contexte qui l’aident dans le traitement.
Le chatbot intelligent répond aussi à des usages internes. Il permet aux conseillers de formuler ses questions en langage naturel pour ensuite l’orienter vers les points de connaissance pertinents. Il contribue ainsi à une meilleure expérience collaborateur.
Les plateformes de collaboration améliorées par l'IA
Les principales plateformes collaboratives (Slack, Trello, Asana, Notion, …) intègrent désormais des fonctionnalités d’intelligence artificielle pour améliorer la productivité des collaborateurs et optimiser la synergie entre les équipes.
Dans ce cadre, l’IA répond à différents usages :
- Effectuer des recherches intelligentes
- Synthétiser des conversations ou des comptes-rendus d’appels ou de réunions
- Faciliter le partage de la connaissance entre les collaborateurs
Les outils de feedback et d’engagement des employés basés sur l'IA
Le développement de l’IA concerne aussi les solutions de feedback collaborateur.
Ces solutions recueillent et analysent les commentaires des employés pour améliorer leur engagement. A l’instar de l’écoute client, l’écoute collaborateur gagne du terrain.
Pour les entreprises, dans une logique de marque employeur et de fidélisation des talents, il devient nécessaire de comprendre en profondeur les sentiments et les préoccupations des collaborateurs.
Dans ce contexte, l’IA fournit aux managers des données pertinentes sur le moral et l’engagement des collaborateurs. Ces insights favorisent la prise de décision et la mise en place de plan d’actions autour de l’expérience collaborateur.
Les défis de l'implémentation de l'IA pour l’expérience collaborateur
Transformation des métiers existants
L’intelligence artificielle transforme déjà les métiers du service client.
Une part croissante des demandes clients est traitée avant le contact au service client par des solutions alimentées par l’IA.
Pour les conseillers, l’IA optimise l’expérience de recherche et facilite la résolution des problèmes. Elle peut aussi donner des indications sur le ton à adopter en fonction du contexte et de l’attitude du client.
Les demandes traitées par les agents sont donc plus complexes, moins répétitives. Les conseillers doivent faire preuve d’adaptation, d’empathie, d’intelligence émotionnelle pour bien comprendre et traiter les problématiques.
Ils disposent d’un allié puissant avec les bases de connaissances alimentées par IA. Mais, en contrepartie, ils doivent aussi gagner en finesse sur la dimension humaine des interactions.
Les évolutions de l’expérience collaborateur concerne également les managers du service client. L’IA offre des possibilités nouvelles en termes d’onboarding, de suivi et de pilotage des équipes.
Complexités techniques et besoins en formation
Dans le contexte des services clientèle, l’introduction de l’IA vise à simplifier, fluidifier les process. Et, de fait, elle facilite la tâche des conseillers. Pour autant, c’est la complémentarité entre l’humain et l’IA qui permet d’optimiser drastiquement le traitement des demandes.
En premier lieu, il convient donc de préciser aux conseillers ce que l’IA peut faire ou ne pas faire. Une meilleure compréhension des usages et du fonctionnement de l’IA les aidera à interpréter, voire questionner, les réponses données par l’outil. Cela passe par des formations à l’intelligence artificielle et à ses cas d’usage.
Ensuite, il convient de former les équipes à une utilisation optimale des solutions IA. Par exemple, dans le cadre de la réponse aux courriels, mettre une IA générative entre les mains du conseiller ne suffit pas. Pour rédiger des réponses pertinentes, il faut encore que l’agent donne à l’outil les bonnes instructions. La formation au « prompt engineering » devient donc une nécessité pour les agents en charge de cette tâche.
Gestion des attentes et mesure des résultats
L’IA suscite des attentes en termes d’efficacité opérationnelle et d’amélioration de l’expérience collaborateur. Elle a un impact clair sur la résolution des problèmes avant contact, sur la durée moyenne de traitement des appels et sur la satisfaction client.
Sur ce dernier point, la satisfaction client après contact au service client, il faut comprendre que le client évalue la qualité perçue du traitement. C’est donc le couple « agent + IA » qui est concerné.
En termes de mesure des résultats, on peut évaluer un avant/après la mise en place des solutions IA sur les performances du service client. Pour les entreprises qui s’appuient sur une base de connaissance pilotée par IA, les KPIs de la base de connaissance sont indispensables. Ils permettent à la fois d’évaluer la qualité et la complétude de la base mais aussi la manière dont les conseillers l’utilisent.
Considérations éthiques et de confidentialité
Le développement des modèles d’IA suscite des questionnements sur la confidentialité des données.
Les informations issues des contacts au service client sont-elles bien protégées ? Si les appels sont enregistrés, puis analysés par une application IA tierce, qu’en est-il des données ?
Le traitement des données personnelles est strictement encadré par la législation. A l’échelle européenne, le RGPD stipule que les entreprises doivent mettre en place des mesures de sécurité robustes pour protéger ces données contre tout accès non autorisé ou toute violation de la vie privée des clients. Les entreprises doivent :
- Informer les clients sur l’utilisation et le traitement de leurs données
- Permettre aux clients de contrôler leurs données, en leur donnant la possibilité de les consulter, de les modifier ou de les supprimer
FAQ sur l’IA pour l’expérience collaborateur
1. Comment l'IA peut-elle aider à gérer la charge de travail des employés ?
L’IA réduit le volume de contacts au service client. En amont, les FAQ ou les chatbots alimentés par IA traitent déjà une large partie des demandes clients. Lors du contact, l’IA facilite la recherche de réponses et accélère le temps de traitement. Enfin, elle facilite le pilotage des performances des conseillers et une meilleure répartition de la charge de travail par les managers.
2. L'IA remplacera-t-elle les emplois humains dans l'entreprise ?
L'IA vise à compléter les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Dans le domaine du service clientèle, elle automatise les tâches répétitives et permet aux collaborateurs de se concentrer sur des interactions plus complexes et personnalisées avec les clients.
Êtes-vous prêt à mettre l’IA au service de la satisfaction de vos employés ?
Pour vos collaborateurs, l’IA n’est pas une menace. C’est un allié qui augmente vos conseillers pour les aider à mieux répondre aux demandes clients.
L’IA améliore la productivité, l’efficacité et l’engagement de vos conseillers. On pourrait même dire que les solutions IA agissent aussi comme des logiciels d’expérience collaborateur. Elle donne davantage de pouvoir aux employés pour exceller dans leurs missions et satisfaire les clients.
En retour, ils reçoivent plus de gratitude et de considération, ce qui renforce leur engagement et leur motivation.
Vous voulez découvrir en détails les impacts de l’IA sur le service client ? Téléchargez notre guide complet sur les impacts de ces nouveaux outils.
