L'apprentissage automatique est l'avenir des centres de contact

L'application du machine learning dans les centres de contact va changer les règles du jeu.

Les entreprises doivent tirer parti de cette technologie pour rendre les relations avec les centres de contact moins fastidieuses pour les clients déjà insatisfaits.

Le succès d'un centre de contact dépend principalement de deux indicateurs de performance clés : le temps moyen de traitement des appels (AHT) et le taux de satisfaction client. Cela signifie que chaque appel doit non seulement être traité rapidement, mais que le problème de l’appelant doit être résolu de manière permanente, en évitant les rappels ou les escalades. Cela devient encore plus difficile dans les périodes plus difficiles, comme lors d’une pandémie. L'apprentissage automatique et l'automatisation cognitive peuvent aider à résoudre ces problèmes, en permettant aux centres de contact de traiter les réclamations et les problèmes des clients plus rapidement et plus efficacement. L'application de l'apprentissage automatique aux systèmes CRM peut changer positivement l'avenir des centres de contact.

1. Réduisez le temps de traitement des appels

L'une des choses que les clients détestent le plus lorsqu'ils appellent le centre de service client est la longue attente. Les longs temps d'attente sont frustrants pour les appelants et peuvent leur donner l'impression que leur temps n'est pas respecté. Cette situation peut amener les clients à abandonner l'utilisation des produits ou services de l'organisation simplement parce qu'ils ne sont pas disposés à attendre longtemps une réponse d'un agent du service client. Des études montrent que les longues attentes coûtent collectivement des centaines de milliards de dollars chaque année. D'un point de vue commercial, cela représente une perte de productivité d'environ 900 $ par employé.

Le déploiement de chatbots vocaux et textuels a aidé les entreprises à améliorer dans une large mesure l'efficacité du service client. Par exemple, les chatbots vocaux peuvent interagir immédiatement avec les clients, réduisant ainsi les temps d’attente des appels. Ils utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les problèmes des clients et sont capables de gérer de simples insatisfactions ou demandes des clients, telles que la correction d'erreurs dans une réservation ou l'ajout de services supplémentaires. Pour les problèmes plus complexes, le système peut acheminer les appels vers des experts en la matière afin de garantir que les clients reçoivent une résolution rapide. Le centre de contact du futur s’appuiera davantage sur ces technologies pour améliorer la satisfaction client et la réactivité. En intégrant des chatbots vocaux et textuels, les entreprises peuvent mieux répondre aux besoins des clients, améliorer leur efficacité commerciale et renforcer le lien entre les clients et leurs marques.

2. Améliorer l'expérience client

Les centres de contact de certaines organisations sont situés dans des zones offshore. Les agents du service client dans ces endroits peuvent rencontrer des barrières de langue et d'accent lorsqu'ils communiquent avec des clients internationaux, ce qui ralentit le traitement des appels et la résolution des problèmes. La technologie NLP permet aux chatbots vocaux de surmonter les barrières de la langue et de l'accent, de comprendre efficacement les besoins et les problèmes des clients et d'améliorer l'efficacité et la qualité du service client.

Les clients se sentent souvent frustrés et impatients lorsqu'ils répètent sans cesse leurs questions lors d'un appel. L’application de l’intelligence artificielle au service client peut accélérer l’identification et la résolution des problèmes et améliorer la satisfaction client. L'application de cette technologie peut aider les clients à obtenir plus rapidement l'aide dont ils ont besoin et à améliorer leur expérience globale et leur reconnaissance des services.

Les futurs centres de service client pourront améliorer l'efficacité et la rapidité de la communication en intégrant la technologie de l'intelligence artificielle dans les communications de gestion de la relation client.

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