Alors que l’IA continue de modeler le secteur de l’expérience client (CX), certaines pratiques archaïques sont en passe de devenir obsolètes. Explorons les quatre pratiques clés qui disparaîtront bientôt, et l’impact que l’IA aura sur la transformation de la façon dont les entreprises gèrent le CX.
1. Collecte de feedbacks non ciblée
Historiquement, de nombreuses entreprises ont eu recours au démarchage téléphonique ou à des campagnes d’envoi massif de mails pour recueillir un feedback. Ces méthodes sont lentes, coûteuses et intrusives, et produisent souvent des informations de mauvaise qualité. L’IA, par le biais de chatbots et d’agents virtuels, automatise le processus, permettant aux entreprises de recueillir des retours en temps réel de manière transparente par le biais de plusieurs canaux tels que les réseaux sociaux, la messagerie in-app ou le chat en direct.
En analysant instantanément les interactions, l’IA permet d’obtenir des informations plus opportunes et plus pertinentes, ce qui permet aux entreprises de répondre plus rapidement aux besoins des clients. Cela permet non seulement de réduire les coûts de main-d’œuvre des enquêtes traditionnelles, mais aussi d’améliorer la satisfaction des clients en minimisant les interruptions.
Pourquoi l’IA est-elle meilleure ? : Les outils pilotés par l’IA sont plus précis, fournissent un retour d’information en temps réel et réduisent les coûts associés à la collecte manuelle d’enquêtes.
2. Analyse de texte manuelle
Le traitement manuel des commentaires des clients prend non seulement beaucoup de temps, mais il est également sujet à des erreurs et à des biais humains. Il faut souvent des semaines pour traiter les commentaires textuels provenant d’enquêtes, d’évaluations ou de tickets d’assistance.
Grâce à la puissance de l’IA, les entreprises peuvent désormais traiter et interpréter instantanément de grands volumes de données textuelles à l’aide du traitement du langage naturel (NLP). Cela permet aux entreprises de détecter les sentiments, les thèmes clés et les domaines potentiels d’amélioration, sans avoir besoin d’une intervention humaine. L’analyse de texte pilotée par l’IA s’adapte également sans effort, traitant des milliers d’éléments de retour d’information en quelques secondes.
En outre, l’IA offre des informations exploitables en résumant les tendances des données et en recommandant les étapes suivantes. Au lieu de se contenter d’interpréter les sentiments, l’IA fournit aux équipes des solutions pour résoudre des problèmes spécifiques.
3. Externalisation de l’analyse CX à des tiers
L’externalisation de l’analyse CX est une pratique courante pour les entreprises qui cherchent à obtenir des informations sans disposer de ressources internes. Toutefois, cette approche est coûteuse, plus lente et peut comporter des risques pour la sécurité des données. En outre, l’externalisation peut retarder les améliorations CX, car les commentaires et les rapports sont souvent traités manuellement pendant des semaines ou des mois.
L’IA élimine le besoin de faire appel à des sociétés tierces en fournissant des outils d’analyse internes en temps réel. Ces outils peuvent détecter des modèles, des anomalies et des tendances dès leur apparition, ce qui permet aux entreprises d’agir immédiatement. Cela réduit la dépendance à l’égard des consultants externes et permet un meilleur contrôle de la sécurité et de la conformité des données des clients.
4. Création manuelle d’une stratégie CX
L’élaboration d’une stratégie CX implique traditionnellement de passer manuellement au crible les données, les rapports et les commentaires afin d’identifier les actions à entreprendre. Ce processus est non seulement laborieux, mais aussi réactif, les problèmes n’étant souvent abordés qu’une fois qu’ils se sont aggravés.
L’IA joue désormais un rôle essentiel dans la création de stratégies CX proactives et fondées sur des données. En analysant les commentaires et les données comportementales en temps réel, l’IA peut générer des plans d’action sur mesure qui suggèrent des améliorations spécifiques pour différents départements, du développement de produits au service client.
Par exemple, un système d’IA peut détecter une augmentation des plaintes liées à une fonctionnalité spécifique et alerter immédiatement l’équipe produit pour qu’elle étudie et résolve le problème. Cela permet aux équipes d’anticiper les problèmes, d’améliorer la satisfaction des clients et les taux de fidélisation.
Conclusion : L’impact transformateur de l’IA sur le CX
Au fur et à mesure que l’IA progresse, les entreprises constateront une nette amélioration de leurs opérations CX. Non seulement l’IA rationalise les processus qui étaient autrefois manuels et sujets aux erreurs, mais elle fournit également des informations exploitables plus rapidement, ce qui permet aux entreprises d’être plus agiles pour répondre aux besoins des clients. En adoptant des outils pilotés par l’IA, les entreprises peuvent offrir des expériences client plus personnalisées et plus efficaces, ce qui se traduit en fin de compte par une fidélisation et une croissance accrues.
Pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives, le moment est venu d’adopter l’IA et d’abandonner les pratiques CX dépassées.
