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améliorer le service client en banque

7 façons d’améliorer le service client en banque grâce à la connaissance client

Dans un contexte où des startups telles que Wise, TradeIn ou Revolut affichent une croissance annuelle moyenne dépassant les 100 % au cours des trois dernières années, surpassant ainsi largement les banques traditionnelles, l’importance du service client devient cruciale pour garantir une expérience utilisateur supérieure à celle de la concurrence.

Il est incontestable que maintenir un niveau élevé de service client est plus facile à gérer pour une start-up comptant 100 employés que pour une grande banque avec ses multiples filiales.

Face à ce défi, comment les banques traditionnelles peuvent-elles améliorer leur service client à l’ère de l’intelligence artificielle aujourd’hui ?

1. L’assistance de l’Intelligence Artificielle, sans tomber dans le piège du 100% IA

Sans aucun doute, le service client est le premier secteur de l’entreprise à subir l’impact de l’arrivée de l’IA. Bien que ce processus ne soit pas récent, les premiers chatbots remontent à une dizaine d’années. Cependant, leur intégration dans les services clients a connu une croissance exponentielle depuis la fin 2022 avec ChatGPT 3.

Une question qui se pose rapidement est la suivante : avons-nous encore besoin d’un service client humain à l’ère de l’intelligence artificielle ?

La fintech suédoise vante le succès de son chatbot de service à la clientèle alimenté par OpenAI, qui a traité pas moins de 2,3 millions de conversations au cours du mois dernier.

L’entreprise suédoise a licencié 700 employés en 2022, curieusement autant de personnes que le chatbot est apparemment capable de remplacer.

Source

Dans le monde de la banque en France, la réponse est catégoriquement OUI.

Plusieurs éléments confirment que, dans un secteur aussi crucial que la banque, le service client joue un rôle essentiel qui ne sera pas remplacé au cours des prochaines années:

  • Les clients français ne sont pas prêts.
    L’entreprise Odoxa indique que 73% des Français n’auraient pas confiance en ces chatbots alimentés par IA. 70% des utilisateurs jugent par ailleurs « insatisfaisants leurs échanges avec les chatbots ».

  • La technologie, entièrement autonome, doit encore progresser. Un exemple très concret de cela se trouve de l’autre côté de l’Atlantique avec Air Canada : « La compagnie aérienne canadienne a été contrainte de payer pour une erreur de tarification commise par son chatbot de relation client. » Source.

Il s’agit donc d’utiliser l’IA pour améliorer les performances des agents en (1) automatisant les tâches manuelles telles que la qualification, la rédaction des réponses et la prise de notes, et (2) en rehaussant la qualité des réponses grâce à l’intégration de moteurs de recherche internes à l’entreprise.

2. Capitaliser sur l’ensemble des données clients pour offrir une expérience personnalisée

Dans le secteur bancaire, la digitalisation a été le maître-mot des 10 dernières années. Des millions d’euros ont été investis dans divers outils tels que CDP, CRM, outils de ticketing, gestion des appels et la digitalisation des référentiels métiers afin d’améliorer la gestion de l’expérience client.

Il est crucial, pour créer un service client performant et rester compétitif en termes d’expérience client, de capitaliser sur l’intégralité des données clients.

Concrètement, que ce soit lors d’une réponse à un client ou dans la gestion d’une réclamation, il est crucial que l’agent dispose d’une vision complète incluant au minimum :

  • L’historique du client avec l’entreprise
    Il est important de connaître depuis combien de temps le client est fidèle à l’entreprise (20 ans ou 6 mois), sa valeur pour celle-ci ainsi que ses échanges les plus récents.

  • Le niveau de satisfaction (feedbacks)
    En se basant sur les derniers scores CES, CSAT ou NPS afin de fournir une évaluation en temps réel du niveau de satisfaction.

  • Les vecteurs de personnalisation
    Dans le respect du RGPD, ces informations telles que la catégorie d’âge, les moyens financiers, la localisation et la langue permettent une expérience entièrement personnalisée.

3. Augmenter la “surface” du service client

omnicanal

Les agents devenant de plus en plus productif grâce à la technologie, il est maintenant possible, en gardant les coûts opérationnelles existants d’offrir une plus grande surface de service client. Il s’agit ici d’un mixte d’IA et d’intégrations, qui permet de passer le service client dans une nouvelle ère.

Augmenter le nombre de points de contact

Ces dernières années, l’omnicanalité a été largement discutée, mais il s’agit désormais d’aller au-delà en impliquant les différents acteurs présents sur chaque canal. Voici quelques exemples :

  • Centralisation des avis clients : Google, Trustpilot, Stores, etc.

  • Agrégation des messages provenant des réseaux sociaux : Instagram, WhatsApp, Facebook, etc.

  • Unification des canaux : email, téléphone, ticketing en ligne, etc.

Une fois cette centralisation réalisée, les agents peuvent être présents sur l’ensemble des points de contact tout au long du parcours client.

Améliorer l’accessibilité

L’IA constitue une véritable révolution en matière de disponibilité, car une configuration adéquate permet d’avoir des agents IA présents et disponibles 24h/24, 7j/7 dans plus de 30 langues différentes. Il est à noter que, comme mentionné dans le point #1, ces agents ont leurs limitations et sont efficaces pour répondre uniquement aux demandes de niveau 1.

4. Digitalisation de l’ensemble des processus

Les fintechs ou startups ont un avantage concurrentiel majeur par rapport aux banques traditionnelles, en offrant des parcours entièrement optimisés pour le numérique. Cela se traduit par une expérience nettement supérieure à celle des autres acteurs.

Il est donc essentiel de digitaliser l’ensemble des processus, non seulement pour réduire les tâches répétitives du service client, mais aussi pour améliorer globalement la qualité de l’expérience client en matière bancaire.

Voici quelques moments clés du parcours client qui nécessitent une digitalisation et une optimisation pour les canaux web :

  • L’accès aux attestations bancaires.

  • Le parcours d’accès aux comptes (mots de passe / identifiants oubliés).

  • Le processus de remise de chèque.

  • Le processus d’accès aux tickets avec le service client.

  • L’onboarding pour le premier accès à l’espace client.

  • La résiliation du compte.

  • L’ouverture de nouveaux comptes.

  • Les actions BtoB (telles que l’ouverture d’un accès à un collaborateur ou le partage des flux comptables, entre autres).

Quelques contre-exemples, qui persistent chez certains acteurs français, nuisent considérablement à l’expérience client sur de nombreux aspects :

  • La nécessité d’avoir une carte papier avec des codes pour sécuriser des virements est essentielle.

  • Le fait d’envoyer une lettre recommandée pour fermer un compte bancaire.

  • Le fait de devoir prendre un rendez-vous en personne pour ouvrir un compte peut être contraignant.

  • Ne pas laisser l’application mobile sans mise à jour pendant plus de 12 mois lorsque la note des avis dans l’App Store est inférieure à 2/5.

5. Système efficace de feedbacks et de détection des signaux faibles

La gestion des retours d’information (les feedbacks clients) est essentielle pour améliorer le service client. Ce n’est pas nouveau, et plusieurs dispositifs ont connu des évolutions :

  1. La mesure de la satisfaction, avec les enquêtes / baromètres annuels.

  2. La voix-du-client, avec les mesures à chaud et le reporting pour les équipes.

  3. Et maintenant, avec l’IA, nous entrons dans l’ère de la Customer Intelligence (ou connaissance client en français).

En combinant l’IA, les bonnes données et les bons processus, il est désormais possible d’aller bien au-delà des systèmes traditionnels de gestion des retours / feedbacks clients avec l’intelligence client :

  • Traitement en temps réel et approfondi de tous les verbatims (enquêtes, avis, réclamations) grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et aux modèles linguistiques de l’apprentissage machine (LLM).

  • Automatisation de la création des rapports et du premier niveau d’analyse (commentaires sur les graphiques, restitutions, etc.) pour offrir à toutes les équipes opérationnelles la possibilité de générer des rapports personnalisés concernant les problèmes rencontrés, les points positifs et un résumé des retours clients.

  • Détection des signaux faibles et anomalies: en combinant les données de l’expérience client (feedbacks) avec les données commerciales (CRM, référentiel, etc.), il est désormais possible de détecter efficacement et à moindre coût les corrélations, les signaux faibles et d’évaluer l’impact financier des insatisfactions.

6. Réévaluation des performances des agents – NPS 3.0

Les dernières années ont vu la montée en puissance de nombreux indicateurs conçus pour évaluer et aligner les équipes sur les objectifs de l’entreprise. Cependant, en ce qui concerne l’expérience client associée au service client, il est crucial d’évaluer l’impact que certains indicateurs ont sur les clients.

Un exemple principal est la popularité croissante du Net Promoter Score (NPS). Malgré ses nombreuses limitations, il est important de comprendre son influence sur la croissance de l’entreprise ainsi que le bien-être général des collaborateurs, y compris les agents. Pour plus d’informations, vous pouvez consulter notre article dédié à ce sujet ici.

En pratique, l’une des pratiques les plus courantes à éviter est la mise en place de plans d’intéressement principalement basés sur les scores NPS au niveau de l’agent. Le problème majeur réside dans le fait que souvent, les agents se concentrent uniquement sur la note NPS elle-même, ce qui est naturel, plutôt que sur son impact réel sur le client. Ils perçoivent chaque évolution du score comme un changement dramatique. De plus, il existe des effets pervers tels que l’incitation du client à répondre 9 ou 10 et rien d’autre. Des solutions existent et sont facilement déployables techniquement, mais plus compliquées à mettre en place humainement :

  • Avoir une analyse approfondie du NPS (en fonction des différents segments clients) et avec une temporalité plutôt mensuelle que journalière.

  • Changer les plans d’intéressement pour se baser sur un NPS d’équipe, et non un NPS individuel.

7. Améliorer l’investissement dans la formation des agents

La formation des employés aux nouveaux produits et services de l’entreprise n’est plus adaptée à notre monde actuel, où une IA peut fournir des réponses exhaustives sur l’ensemble de nos produits en quelques secondes. Ainsi, la manière dont nous envisageons la formation joue un rôle crucial dans la transformation et le succès à long terme des banques, pour autant qu’elle soit exploitée de manière optimale.

En ce qui concerne le service client, les sujets de formation appelés à prendre de l’importance au cours des prochaines années sont les suivants :

  • Compréhension de l’IA : Il est essentiel d’appréhender tant la fonctionnalité (avec ses avantages et limites) que les aspects techniques pour en exploiter tout le potentiel.

  • L’importance de la personnalisation : Une expérience client réussie repose sur une combinaison efficace de données, d’empathie et d’une compréhension approfondie du problème.

  • L’impact du service client dans la transformation de l’entreprise : Souligner l’importance cruciale du service client à travers des exemples concrets, mettant en lumière le rôle central et stratégique des agents qui sont au cœur des interactions avec la banque, captant ainsi les sources majeures d’insatisfaction, besoins et idées.

En conclusion, face à la rapide évolution des fintechs, les banques traditionnelles doivent s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour renforcer leur service client tout en préservant l’humain, afin de garantir une expérience personnalisée et compétitive.

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