Si vous vous interrogez sur toutes les façons d’utiliser l’IA dans le cadre du support client du commerce électronique, vous n’êtes pas le seul. L’intelligence artificielle est un sujet brûlant ces derniers temps, et ce pour de bonnes raisons.
Grâce à OpenAI, ChatGPT et autres, l’IA évolue rapidement. L’IA d’aujourd’hui est plus intelligente, plus nuancée et plus précise que jamais. Mais pour comprendre comment vous pouvez l’utiliser dans le monde réel, il faut creuser un peu plus loin dans les rouages de l’IA.
Des équipes d’assistance à la clientèle performantes offrent de nombreux avantages à toute entreprise de commerce électronique. Parmi ces avantages, citons l’augmentation des ventes, la fidélisation, la loyauté et la confiance, l’amélioration de la reconnaissance et de la notoriété de la marque, de meilleures critiques permettant de pratiquer des prix plus élevés, la diminution des retours et des réclamations, et bien d’autres choses encore. L’IA de nouvelle génération étant adoptée en masse dans le secteur de la vente en ligne, quels sont les meilleurs moyens d’en maximiser l’impact sur votre entreprise ? Continuez à lire pour découvrir nos 10 meilleures façons d’utiliser l’IA dans le support client de l’e-commerce.
Identifier les domaines dans lesquels l’IA peut apporter une valeur ajoutée rapide
Avant de commencer à réfléchir à la manière de tirer le meilleur parti de l’IA, il est important d’identifier les problèmes que vous espérez résoudre. Pour près de
80 % des consommateurs
il existe trois éléments essentiels auxquels ils attachent de l’importance lorsqu’ils interagissent avec une entreprise. Il s’agit notamment de la rapidité, de la commodité et d’un service amical et compétent.
Les clients veulent des réponses rapides, via le canal qui leur convient le mieux. Ils veulent que ces réponses soient empathiques et utiles.
Avec la nécessité croissante de vendre sur plusieurs canaux, depuis les places de marché telles qu’Amazon, Walmart et eBay, les boutiques en ligne telles que Shopify, WooCommerce et Magento/Adobe, et de plus en plus sur les canaux sociaux tels que Facebook, Instagram et WhatsApp, les équipes d’assistance sont soumises à une pression croissante pour répondre aux attentes des clients et respecter les accords de niveau de service (SLA).
La bonne nouvelle, c’est que ces clients sont prêts à payer plus cher pour une bonne expérience client. En fait, ils
paieront en moyenne 13 % de plus si le vendeur offre un meilleur
d’un vendeur. Investir dans l’IA pour améliorer l’assistance vaut donc la peine pour obtenir ce type d’augmentation des marges.
L’IA est utilisée depuis plusieurs années dans les fonctions d’assistance à la clientèle du commerce électronique. Cependant, l’IA dite générative conduit à un changement radical des capacités. Ce type d’IA est pré-entraîné sur de grands ensembles de données et a été mis à la disposition des utilisateurs finaux et des développeurs de logiciels par le biais d’API ouvertes. Cela signifie que les équipes d’assistance peuvent désormais s’attendre à disposer de solutions alimentées par l’IA pour soutenir leurs processus quotidiens.
Nous voyons déjà apparaître des cas d’utilisation axés sur l’amélioration des temps de réponse à travers des canaux illimités. En outre, ces améliorations de l’efficacité sont associées à une meilleure analyse des sentiments et des connaissances, ce qui permet aux équipes de fournir des réponses plus rapides et plus intelligentes aux clients.
L’IA est efficace dans trois domaines qui présentent une réelle valeur pour les vendeurs en ligne :
Automatisation
L’IA peut automatiser les tâches répétitives, réduisant ainsi les efforts humains et augmentant l’efficacité. L’intelligence artificielle peut être exploitée par les équipes pour automatiser les réponses aux demandes courantes, permettre le libre-service et fournir une assistance complète en dehors des heures de travail.
Traitement du langage naturel
L’IA peut traiter le langage humain, ce qui permet de “comprendre” rapidement les messages humains. Cela signifie que nous pouvons accéder à une classification plus fiable et à des résumés des demandes des clients, ainsi qu’à une analyse des sentiments et même à des traductions en langues étrangères.
Systèmes de recommandation
L’IA peut analyser les préférences et les comportements humains afin de fournir des recommandations personnalisées. Grâce à l’IA de nouvelle génération, nous pouvons désormais trouver une “meilleure” réponse aux questions des clients, personnaliser ces réponses et identifier rapidement le moment où il faut faire appel à un humain.
En analysant chacune de ces capacités d’IA, nous pouvons mieux comprendre où les équipes d’assistance tirent des avantages quasi instantanés de l’adoption de solutions d’assistance alimentées par l’IA.
Les 10 principaux cas d’utilisation de l’assistance à la clientèle du commerce électronique alimentée par l’IA
1. Fournir des réponses plus rapides aux questions courantes
Nous savons que plus de la moitié (51 %) des questions posées par les clients du commerce électronique concernent généralement les mises à jour de l’état de la livraison (30 %) et le traitement des retours (21 %). (Source, eDesk, 2023)
Dans la plupart des cas, ces types de requêtes peuvent être traités efficacement par l’automatisation. En fait, nous voyons des vendeurs résoudre plus de 70 % de ces types de questions de routine en utilisant des automatismes alimentés par l’IA.
Si l’on inclut d’autres types de demandes, le résultat net est que les vendeurs peuvent s’attendre à résoudre entre 40 et 50 % des demandes instantanément grâce à l’automatisation. Les clients obtiennent ainsi rapidement la réponse dont ils ont besoin. Cela permet également aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, tout en continuant à satisfaire les clients. Nous avons vu des agents d’assistance améliorer de 4 fois les temps de réponse lorsqu’ils utilisent pleinement l’IA et l’automatisation. (eDesk, 2023)
2. Classer les demandes des clients
Le traitement du langage par l’IA signifie que la classification automatisée des messages clients entrants est désormais beaucoup plus fiable et granulaire. Les modèles d’IA générative sont formés sur plusieurs téraoctets de données. Cela signifie qu’avant même d’être utilisés au sein de votre organisation, ils disposent d’une capacité sans précédent à “comprendre” l’objectif et l’intention qui se cachent derrière le message d’un client.
Nous voyons apparaître de nombreuses nouvelles classifications lorsque nous utilisons l’IA pour soutenir l’analyse initiale des tickets. Par exemple, l’IA fait très bien la distinction entre les différents types de demandes de commande, telles que “articles endommagés”, “articles manquants”, “mauvais article”, “article non conforme à la description”, “article qui ne convient pas”, etc. Cette sophistication accrue signifie que les requêtes peuvent être acheminées instantanément et de manière fiable vers le processus approprié. Les rapports deviennent également plus utiles, car les problèmes spécifiques liés à des produits et à des canaux particuliers sont plus facilement identifiés.
3. Résumer les demandes longues et/ou complexes des clients
Les agents du service clientèle peuvent désormais réaliser des gains de temps considérables grâce aux résumés générés par l’IA des demandes des clients entrants. Ces résumés peuvent extraire les informations les plus pertinentes du message d’un client et les présenter en une ou deux phrases. Cette capacité ajoute encore plus de valeur lorsqu’un ticket se transforme en une série de messages échangés entre le client et l’entreprise. Cela permet aux agents de repérer les questions les plus fréquentes ou de comprendre le ticket d’un seul coup d’œil.
Ce que l’on appelle souvent le “transfert” est un fardeau permanent pour les équipes d’assistance. C’est là que les agents qui sortent de leur poste doivent résumer les conversations en cours afin de fournir une note d’information aux agents qui arrivent. Là encore, les résumés d’IA allègent considérablement cette charge manuelle. Pour environ un tiers (32 %) des responsables de l’assistance au niveau mondial, cette capacité de synthèse est l’un des avantages les plus immédiats de l’adoption de l’IA.
4. Évaluer le sentiment des clients
Les modèles de traitement du langage par l’IA se sont avérés efficaces pour identifier et classer les sentiments humains. En comprenant le sentiment d’un client, qu’il soit satisfait, frustré, en colère ou confus, les équipes d’assistance du commerce électronique peuvent adapter leurs réponses en conséquence. Ceci est particulièrement important si l’analyse du sentiment est combinée avec la valeur de la durée de vie ou le statut de segmentation de ce client. Un client VIP mécontent peut avoir besoin d’être transmis rapidement à un membre de l’équipe senior pour une approche très individualisée. L’analyse des sentiments peut fournir des indications précieuses sur l’urgence et la gravité du problème.
En outre, les clients satisfaits sont plus susceptibles de laisser des avis négatifs, ce qui peut avoir un impact négatif sur la réputation de la marque. Les données sur l’opinion des clients sont importantes pour les équipes d’assistance à la clientèle et de marketing. De plus en plus, les solutions logicielles d’assistance s’intègrent aux solutions de gestion de la relation client (CRM). Cela permet de garantir une approche unifiée de la communication avec les clients sur tous les canaux.
5. Obtenir des suggestions de réponses et de résolutions
La combinaison de la classification des requêtes, du résumé du contenu et de l’analyse des sentiments signifie que l’IA est désormais en mesure de proposer instantanément des solutions. L’efficacité des suggestions d’IA dépend de la quantité de contexte fournie aux algorithmes. Par exemple, la prise en compte de l’historique du client, de l’état de la commande et de la livraison, ainsi que des politiques de l’entreprise, permet de s’assurer que la résolution proposée est appropriée et précise. Il existe généralement deux approches pour gérer les réponses à la suite d’une analyse intelligente des requêtes entrantes.
Tout d’abord, des modèles préétablis peuvent être présentés en fonction du résultat de la classification initiale. Cela permet d’assurer le plus haut niveau de cohérence, de qualité et de précision. L’approche du modèle préétabli garantit que la bonne résolution est proposée et que le langage et le ton sont en accord avec la marque.
Une deuxième approche consiste à orienter le modèle d’IA vers votre base de connaissances et à lui permettre d’établir toutes les connexions entre la requête et les politiques de votre entreprise. (Cette approche suppose que votre base de connaissances est complète et à jour).
Dans les deux cas, les solutions proposées peuvent réduire considérablement les efforts de formation des membres de l’équipe. Ils contribuent également à maintenir des niveaux élevés de qualité constante, ce qui se traduit par des clients et des membres de l’équipe plus satisfaits.
6. Fournir des réponses personnalisées à grande échelle
De nombreux commerçants en ligne craignent que le passage à l’automatisation ne réduise leur capacité à offrir une expérience client véritablement personnalisée. C’est sans aucun doute le cas, mais dans de très nombreux cas, les clients préfèrent la rapidité, la commodité et une réponse vraiment utile aux platitudes. L’exploitation de l’IA pour s’assurer que toutes les informations disponibles sur un client sont prises en compte lors de l’élaboration d’une résolution change la donne pour le secteur.
La personnalisation est réalisée de manière efficace en veillant tout d’abord à ce que tout le contexte soit pris en considération. Il s’agit notamment de l’historique des achats des clients, de l’historique des commandes en cours, de l’état et du suivi des livraisons, de l’historique des conversations avec les clients et du sentiment des clients. Les résolutions suggérées peuvent être hautement personnalisées grâce à la combinaison de modèles bien conçus et prédéterminés qui intègrent efficacement des bribes de personnalisation. Les extraits peuvent inclure le nom du client, l’adresse de livraison, les détails de la commande, les numéros de suivi et l’état de la livraison. Ce niveau de personnalisation, associé à la politique pertinente, peut, dans la plupart des cas, fournir instantanément aux clients les informations dont ils ont besoin pour répondre à leur demande.
7. Traduire les requêtes et les réponses dans n’importe quelle langue
Les modèles de traduction linguistique par IA ont fait des progrès considérables ces dernières années et ont obtenu des résultats impressionnants. Ils surpassent même souvent les systèmes de traduction automatique traditionnels tels que Google Translate en termes de précision et de fluidité. La capacité de l’IA à interpréter la communication humaine naturelle dans n’importe quelle langue est couplée à la capacité de communiquer en langage naturel avec des couches d’empathie. En règle générale, les modèles linguistiques de l’IA prennent désormais en charge un plus grand nombre de langues.
Pour de nombreuses équipes d’assistance qui servent des clients dans plusieurs langues, le défi de l’assistance multilingue n’est pas négligeable. Pour beaucoup, cela a signifié l’externalisation vers des tiers. Toutefois, cela freine souvent l’expansion vers de nouveaux marchés.
Mais grâce à la qualité et à la fiabilité de la traduction de l’IA générative, les demandes des clients peuvent être traduites en temps réel dans la langue de l’agent. L’agent peut alors répondre dans sa propre langue, avec l’assurance que la réponse au client se fera dans la langue choisie par ce dernier. Cela signifie que les vendeurs internationaux peuvent offrir un niveau élevé de communication et de clarté de part et d’autre.
8. Passer à l’échelon supérieur
Pour tirer pleinement parti des solutions d’assistance à la clientèle alimentées par l’IA, les vendeurs en ligne font progressivement migrer de plus en plus de types de requêtes vers le mode “mains libres”. Cela signifie que pour certains types de requêtes, la résolution est entièrement assurée par l’IA et l’automatisation. Des requêtes simples telles que l’état des commandes, l’état des livraisons, le traitement des retours et les annulations peuvent facilement être reconnues et traitées par l’IA. Les systèmes d’IA peuvent s’assurer que toutes les informations nécessaires sur les clients ont été recueillies. Cela permet un traitement sans faille de la demande. Nous constatons qu’en moyenne 46 % des requêtes sont déjà résolues sans intervention humaine (eDesk, 2023).
Un élément important pour garantir l’acceptation par les clients de l’assistance alimentée par l’IA est de savoir quand il faut passer à un humain. Les équipes d’assistance devraient surveiller toutes les interactions avec l’IA et éventuellement conserver la capacité globale de clore les requêtes. En outre, les vendeurs doivent être transparents avec les clients sur le fait que leur réponse initiale est fournie par l’IA, et leur donner la possibilité de demander une assistance humaine. La formation et la configuration de votre solution d’IA pour identifier quand escalader automatiquement les conversations clients complexes ou chargées d’émotion à votre équipe est une partie importante pour s’assurer que vous continuez à fournir une expérience client exceptionnelle.
9. Fournir une assistance en dehors des heures de bureau
44 % des responsables de l’assistance qui déploient déjà l’IA dans leur organisation réalisent qu’ils sont en mesure de fournir une assistance complète 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. (Source : Intercom, 2023) Les clients achètent et interagissent avec les entreprises à tout moment de la journée et sur plusieurs fuseaux horaires. Les attentes en matière de temps de réponse sont de plus en plus courtes.
64 % des consommateurs déclarent attendre une assistance en temps réel, quel que soit le canal
de la voix, du chat ou du courrier électronique. (Salesforce, 2019)
Plutôt que de déployer des réponses automatisées génériques en dehors des heures de bureau, les commerçants peuvent désormais, avec une certaine fiabilité, chercher à résoudre les questions des clients en dehors des heures de bureau. Il est clair que toutes les questions ne peuvent pas être entièrement résolues par l’IA, mais le fait de reconnaître les demandes des clients, d’y répondre de manière appropriée et automatisée, et de définir les attentes, constitue une avancée considérable dans la fourniture d’un service significatif aux clients.
10. Gérer efficacement les pics d’activité
De nombreuses entreprises de commerce électronique sont confrontées à la difficulté de recruter du personnel et de maintenir les niveaux de service pendant les périodes de pointe. Pour les vendeurs d’Amazon, par exemple, cela est particulièrement difficile lors des pics d’activité de courte durée, comme la période du Prime Day, où les volumes de requêtes peuvent augmenter de plus de 50 % pendant une période intense. (eDesk, 2023)
Pour la plupart des vendeurs, le Black Friday, le Cyber Monday et la période prolongée des fêtes de fin d’année posent des problèmes de recrutement et de formation du personnel.
S’appuyer sur les automatismes de l’IA peut réduire considérablement les besoins de montée en charge et de formation de nouveaux membres de l’équipe. Avec des processus plus standardisés et des réponses pré-écrites, la charge de la formation est beaucoup plus légère et plus courte pendant ces périodes déjà très chargées. Les nouveaux employés peuvent se voir attribuer automatiquement les demandes moins critiques des clients, ce qui permet aux membres plus expérimentés de l’équipe de se concentrer sur les demandes urgentes et complexes.
Démarrer avec un support client eCommerce basé sur l’IA
Les détaillants en ligne qui adoptent l’IA et l’automatisation signalent des améliorations 4X dans l’efficacité du support client. Ils sont en mesure de traiter davantage de tickets dans les mêmes délais qu’auparavant, de fournir des réponses plus rapides aux clients, d’atteindre et de dépasser leurs accords de niveau de service et de fournir des solutions plus cohérentes et de meilleure qualité aux clients. Tout cela conduit en fin de compte à une meilleure satisfaction des clients, à de meilleures critiques, à plus d’achats et à la possibilité de facturer davantage.
Pour commencer, les responsables de l’assistance devraient commencer par identifier les lacunes dans leurs performances actuelles. Cela les aidera à aligner les solutions sur leurs besoins actuels. Ici, à eDesk, nous avons fourni une carte de pointage pratique pour l’assistance à la clientèle du commerce électronique, qui permettra aux responsables de l’assistance d’auto-évaluer leurs performances et de les comparer à celles des meilleurs du secteur. Téléchargez votre copie gratuite de ce tableau de bord ici.
Lorsque vous envisagez des solutions, utilisez cette liste de contrôle pour identifier les caractéristiques clés qui seront importantes pour votre entreprise :
- Classifications automatisées
- Analyse des sentiments
- Analyse du contexte (historique des clients et des commandes)
- Synthèse des requêtes et des conversations
- Capacités de réponse suggérées
- Modèles personnalisables et personnalisables
- Capacité de résolution automatisée
- Escalades et acheminement
- Traduction multilingue
Voici quelques points à vérifier afin de gérer les risques potentiels liés au déploiement de l’IA :
Vie privée et sécurité
Comprenez comment votre solution d’assistance fournit vos données par le biais des API d’IA. Par exemple, chez eDesk, aucune information personnelle n’est partagée avec les modèles d’IA et aucune donnée n’est conservée par les modèles.
Les erreurs de l’IA
Cette technologie est encore relativement nouvelle et des erreurs peuvent survenir en raison d’une mauvaise interprétation du contexte et de préjugés involontaires. L’élaboration de modèles bien construits et personnalisés garantira des réponses de la plus haute qualité et de la plus grande cohérence.
Le toucher humain
De nombreux consommateurs attendent encore une intervention humaine pour répondre à leurs questions. Soyez transparent avec vos clients sur votre utilisation de l’IA et proposez des options permettant de faire remonter facilement et rapidement l’information à votre équipe d’assistance.
Les 10 meilleures façons d’utiliser l’IA dans le support client du commerce électronique : Réflexions finales
L’IA et l’automatisation sont appelées à changer le visage du support client du commerce électronique au cours des deux prochaines années. Nous avons constaté qu’ils peuvent avoir un impact positif considérable sur les opérations internes et la satisfaction des clients. L’avenir de cette technologie dans notre secteur est prometteur pour ceux qui l’adoptent.
De plus en plus, l’IA jouera un rôle dans la résolution en temps réel des nombreuses questions courantes des clients. Parallèlement, nos équipes d’assistance seront de plus en plus soutenues par l’IA, qui les aidera à fournir des réponses plus rapides et plus utiles aux demandes et les soulagera des activités manuelles monotones et routinières. Tout le monde peut bénéficier d’un déploiement réfléchi de l’IA et de l’automatisation dans le cadre du support client du commerce électronique. Si vous souhaitez en savoir plus sur l’approche d’eDesk en matière d’IA, n’hésitez pas à nous contacter.
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