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Comment les données changent le visage du service client ?

À l’ère du numérique, les clients attendent des marques qu’elles disposent non seulement d’un site web, mais aussi d’un site convivial et facile à naviguer. Ils s’attendent également à ce que les marques aient une présence active sur les médias sociaux afin de pouvoir entrer en contact direct avec les représentants de l’entreprise. Et, bien sûr, les clients attendent aussi des marques qu’elles répondent rapidement et efficacement lorsqu’ils leur posent une question ou leur font part d’une préoccupation.

En d’autres termes, les interactions avec l’entreprise doivent être humaines, et non virtuelles ou automatisées. En réponse à l’évolution des attentes des clients, les entreprises explorent les moyens par lesquels les données peuvent contribuer à améliorer l’expérience du service client. Qu’il s’agisse de systèmes d’intelligence artificielle (IA) capables de répondre aux questions fréquemment posées ou de logiciels de traitement du langage naturel capables de détecter les sentiments négatifs dans les avis en ligne, les données transforment la manière dont les entreprises interagissent avec les consommateurs.

L’IA et l’apprentissage automatique au service des clients

L’intelligence artificielle permet aux entreprises d’automatiser de nombreuses activités traditionnellement réalisées par des humains. Grâce aux interfaces de programmation d’applications qui permettent aux systèmes d’IA de s’intégrer à d’autres applications d’entreprise, les organisations peuvent accroître l’efficacité et la précision de leurs processus en laissant les ordinateurs se charger d’activités routinières qui peuvent être réalisées plus rapidement et plus précisément. Par exemple, l’IA peut aider les entreprises à améliorer leur stratégie de service à la clientèle en fournissant un assistant virtuel qui peut aider les clients à trouver les informations dont ils ont besoin rapidement et facilement.

Traitement du langage naturel pour le service clientèle

Les logiciels de traitement du langage naturel peuvent être utilisés pour analyser les interactions du service client afin de détecter et d’identifier les problèmes récurrents qui peuvent nécessiter une solution. En entraînant les logiciels NLP à reconnaître le langage et le ton des questions et des commentaires des clients, les marques peuvent rapidement identifier les problèmes récurrents et améliorer l’efficacité de leurs réponses.

Les logiciels NLP peuvent également être utilisés pour détecter les sentiments. En identifiant si la communication d’un client est positive, neutre ou négative, les entreprises peuvent adapter leurs réponses en conséquence. Par exemple, si un système d’IA détecte un commentaire négatif sur la page d’une marque sur les médias sociaux, il peut alerter l’équipe du service clientèle afin qu’elle puisse répondre avec empathie pour contrer l’expérience négative du client. Par exemple, un moteur NLP peut être formé pour reconnaître des modèles spécifiques dans les mots utilisés par les clients.

Données issues d'un tableur lié au service client.

Dark Data pour le service clientèle

De nombreuses entreprises s’appuient sur les données collectées par des outils web tels que les enquêtes et les chatbots pour comprendre leurs clients. Cependant, certaines informations ne peuvent être glanées qu’en analysant des données plus non structurées. Les dark data sont des informations qui ne sont pas actuellement utilisées pour la prise de décision. Elles peuvent se présenter sous de nombreuses formes, notamment des données non structurées telles que des e-mails, des images et des documents, ainsi que des journaux et d’autres données opérationnelles.

En analysant les dark data, les entreprises peuvent identifier des modèles de comportements de leurs clients et créer des stratégies pour améliorer l’expérience client. Par exemple, une entreprise peut utiliser les dark data pour identifier les produits qui sont le plus souvent retournés et pourquoi. Forte de ces informations, l’entreprise pourrait améliorer sa politique de retour ou proposer davantage de formations à son personnel de vente.

Surveillance en temps réel avec des agents intelligents

Les agents intelligents sont des logiciels qui collectent des données et fournissent des informations sur les interactions avec les clients en temps réel. Par exemple, les agents peuvent analyser les transcriptions de chat pour identifier les mots-clés qui indiquent qu’un client peut avoir besoin d’aide. Ils peuvent également utiliser ces informations pour former le représentant du service clientèle qui répond à la requête.

Cette technologie peut également être appliquée aux interactions sur les médias sociaux. Les agents peuvent analyser les messages publics, les commentaires et les critiques pour identifier les sujets tendances, les problèmes potentiels et le sentiment de la marque. Par exemple, un agent intelligent peut analyser les médias sociaux à la recherche de messages négatifs sur le produit d’une entreprise. S’il en trouve plusieurs, il peut en informer la marque afin que le membre de l’équipe concerné puisse répondre aux commentaires en proposant une solution.