L’AI pour optimiser l’expérience client
L’AI pour mieux comprendre le client, accroitre la productivité du personnel… et participer à sa formation. Mitel joue à fond la carte de l’intelligence artificielle.
L’AI va rendre les futures communications professionnelles beaucoup plus efficaces, assure Mitel. Aujourd’hui, les consommateurs souhaitent être autonomes et agir comme ils l’entendent. Selon une étude de Synthetix, 90 % des clients consultent le site Web d’une entreprise avant de la joindre par téléphone. Cela offre aux entreprises l’opportunité d’améliorer leurs produits et services en tirant parti des analyses pour mieux comprendre pourquoi le client appelle.
L’aptitude de l’AI et du ML à identifier des tendances change véritablement la donne pour les centres de contact, estime Mitel. Ces technologies permettront d’effectuer les tâches les plus monotones, tout en offrant de meilleures réponses. En exploitant le traitement du langage naturel sous formes écrite et orale, l’AI renforcera l’intérêt des fonctionnalités libre-service. Déjà, un meilleur accès aux informations aide les clients à résoudre leurs propres problèmes, quel que soit le secteur d’activité : services bancaires, enseignement, technologies de l’information et pouvoirs publics.
Dans la foulée des chatbots
L’utilisation d’agents virtuels est un autre exemple d’amélioration de l’expérience client. Dans un premier temps, les chatbots servent à résoudre les problèmes de base. s’ils ne peuvent être résolus par un agent virtuel, le client est redirigé vers un agent humain. Toutefois, observe Mitel, pour offrir un meilleur service, ces transitions doivent être fluides. La technologie doit être suffisamment intelligente pour transmettre à l’agent humain les renseignements nécessaires pour bien cerner le contexte. Le client n’a pas à ré-expliquer le contexte. Dans sa prochaine version, toujours présente dans la conversation, l’AI aidera l’agent à effectuer des recherches afin d’optimiser son efficacité et sa précision.
À terme, l’intelligence artificielle saura dépasser la simple recherche intelligente pour agir en fonction de l’intention qui motive la demande. Grâce à cette capacité, elle pourra comprendre les raisons pour lesquelles un humain est intéressé par un sujet et ce qu’il souhaite savoir. Par exemple, rédiger et analyser des rapports basés sur les conversations humaines. En effet, l’AI pourra comprendre l’intention et l’objectif de la discussion. Au fil de la conversation, elle travaillera en arrière-plan afin de trouver des articles pertinents pour étayer un argument. De plus, elle sera en mesure de fournir des recommandations basées sur des renseignements donnés par les usagers. A la clé, une réduction de la charge de travail tout en améliorant la productivité et la précision.
Accroitre la productivité et… former !
Autre opportunité pour améliorer la productivité : prendre en charge les tâches routinières ou banales. Lors d’une réunion, le chef d’équipe est chargé de maintenir la conversation sur la bonne voie et de respecter les plannings. À l’avenir, l’AI pourra gérer ces tâches. Par exemple, lorsqu’une réunion planifiée touche à sa fin, le chef d’équipe peut suggérer une prochaine réunion de suivi. La technologie vérifiera les calendriers et suggérera un créneau qui convient à tous les participants.
L’intelligence artificielle sera également utilisée pour optimiser le développement et la certification professionnels. L’une des premières applications consiste à l’utiliser pour améliorer la base de connaissances interne. Les employés utilisent déjà des assistants virtuels, mais des applications plus sophistiquées demanderont des informations que l’AI ne «connaît» pas encore. Lorsqu’elle recevra la réponse, elle mettra automatiquement à jour la base de données. La prochaine fois qu’un employé posera une question ressemblant à la première, l’AI reconnaîtra l’intention de la demande, recherchera le nouvel article et le portera à son attention. Il s’agit d’une méthode très efficace pour former les employés plus rapidement.
Cet article parle de "Artificial Intelligence"
Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning