L’IA révolutionne le service client dans de nombreux secteurs

Terrill Dicki
07 septembre 2024 08:10

Les outils de service client basés sur l’IA transforment les secteurs en améliorant la productivité des agents, en automatisant les interactions et en améliorant la satisfaction des clients.

Les services clients de différents secteurs se tournent de plus en plus vers des solutions logicielles basées sur l’IA pour faire face à l’augmentation du volume d’appels, au taux de rotation élevé des agents et à l’évolution des attentes des clients. Selon le blog NVIDIA, ces solutions sont conçues pour accroître la productivité des agents, automatiser les interactions et recueillir des informations pour optimiser les opérations.

Avantages de l’IA dans le service client

En déployant l’IA de manière stratégique, les entreprises peuvent transformer les interactions avec les clients grâce à une résolution intuitive des problèmes, ce qui conduit à une plus grande efficacité opérationnelle et à une satisfaction client accrue. Les outils d’IA exploitent les données client issues des interactions avec le support, des FAQ et d’autres ressources de l’entreprise pour offrir un service personnalisé et une assistance proactive. Les technologies d’IA générative open source personnalisables, telles que les modèles de langage volumineux (LLM) et la génération augmentée de récupération (RAG), accélèrent le déploiement de l’IA du service client dans tous les secteurs.

Selon McKinsey, plus de 80 % des responsables du service client investissent déjà dans l’IA ou prévoient de le faire prochainement. Ces solutions d’IA permettent d’automatiser les tickets d’assistance, de créer des outils de libre-service efficaces et d’aider les agents du service client à utiliser des assistants IA, réduisant ainsi considérablement les coûts opérationnels et améliorant l’expérience client.

Développer une IA efficace pour le service client

Pour des interactions satisfaisantes en temps réel, les logiciels de service client basés sur l’IA doivent fournir des réponses précises, rapides et pertinentes. Les modèles de base open source peuvent accélérer le développement de l’IA, permettant aux développeurs d’adapter et d’améliorer les modèles d’apprentissage automatique pré-entraînés. Les frameworks RAG connectent les LLM à usage général à des bases de connaissances propriétaires, adaptant les réponses aux requêtes des clients.

Les processus impliquant l’humain sont essentiels à la fois pour la formation de l’IA et pour les déploiements en direct. Les examinateurs humains jugent les réponses de l’IA et fournissent des commentaires, garantissant ainsi l’équité, l’exactitude et la sécurité. En production, lorsque l’IA ne peut pas résoudre une question client, elle doit acheminer l’appel vers des équipes d’assistance humaines, garantissant ainsi un engagement client efficace et empathique.

Retour sur investissement de l’IA du service client

Le retour sur investissement (ROI) de l’IA du service client se mesure principalement par les gains d’efficacité et les réductions de coûts. Les entreprises peuvent suivre des indicateurs clés tels que la réduction des temps de réponse, la diminution des coûts opérationnels, l’amélioration des scores de satisfaction client et la croissance des revenus des services améliorés par l’IA. Les périodes pilotes, où une partie du trafic du centre d’appels est redirigée vers des solutions d’IA, peuvent aider à recueillir des données concrètes sur les améliorations des performances et les économies de coûts.

Applications industrielles

Les détaillants, les fournisseurs de télécommunications, les institutions financières et les établissements de santé font partie des secteurs qui exploitent l’IA pour améliorer le service client. Les détaillants utilisent l’IA conversationnelle pour gérer les demandes clients omnicanales, tandis que les fournisseurs de télécommunications automatisent le dépannage du réseau. Les institutions financières utilisent des assistants virtuels IA pour gérer les demandes et détecter les fraudes, et les établissements de santé utilisent l’IA pour remédier aux pénuries de personnel et améliorer les soins aux patients.

Par exemple, CP All, l’opérateur des magasins 7-Eleven en Thaïlande, a mis en place des chatbots conversationnels à intelligence artificielle pour gérer les demandes du centre d’appels, réduisant ainsi de 60 % la charge d’appels des agents humains. Infosys a développé un chatbot à intelligence artificielle pour les partenaires de télécommunications, atteignant un taux de précision de 90 % et réduisant considérablement les délais de résolution du réseau. La banque numérique européenne Bunq utilise l’IA pour identifier plus rapidement les fraudes et améliorer le support client, tandis que l’agent de santé à intelligence artificielle générative d’Hippocratic AI aide les professionnels de la santé dans leurs tâches de routine.

Conclusion

En intégrant l’IA dans les interactions avec le service client, les entreprises peuvent offrir un service plus personnalisé, plus efficace et plus rapide, établissant ainsi de nouvelles normes pour les expériences d’assistance omnicanal. NVIDIA propose une suite d’outils et de technologies, tels que les microservices NVIDIA NIM et NVIDIA AI Enterprise, pour aider les entreprises à développer et à déployer des solutions d’IA efficaces pour le service client.

Pour des informations plus détaillées, visitez le blog NVIDIA.

Source de l’image : Shutterstock