Dans le domaine du service client, les changements liés à ChatGPT ont commencé

Ces dernières années, de plus en plus d'entreprises ont adopté la technologie de l'intelligence artificielle pour automatiser les centres de contact afin de gérer des millions d'appels, de chats et de SMS de clients. Désormais, les compétences de communication supérieures de ChatGPT sont fusionnées avec des fonctionnalités clés intégrées dans des systèmes spécifiques à l'entreprise tels que les bases de connaissances internes et les CRM.

L'application de modèles linguistiques à grande échelle (LLM) peut améliorer les centres de contact automatisés, leur permettant de résoudre les demandes des clients du début à la fin comme le service client humain, et a obtenu des résultats remarquables. D'un autre côté, à mesure que de plus en plus de clients prennent conscience des capacités humaines de ChatGPT, vous pouvez imaginer qu'ils commenceront à être plus frustrés par les systèmes existants qui les obligent souvent à attendre 45 minutes pour que les informations de leur carte de crédit soient mises à jour.

Mais n’ayez pas peur. Même si l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes des clients peut sembler dépassée aux yeux des premiers utilisateurs, le moment est en réalité parfait.

LLM peut arrêter le déclin de la satisfaction client

La satisfaction dans le secteur du service client est tombée à ses niveaux les plus bas depuis des décennies en raison du manque de sièges et de l'augmentation de la demande. L’essor du LLM fera forcément de l’intelligence artificielle un enjeu central pour chaque conseil d’administration cherchant à fidéliser ses clients.

Les entreprises qui se sont tournées vers des options d'externalisation coûteuses ou ont complètement éliminé les centres de contact voient soudainement une voie à suivre durable.

Le plan a été dessiné. L'IA peut aider à atteindre trois objectifs principaux d'un centre d'appels : résoudre les problèmes des clients dès le premier appel, réduire les coûts globaux et réduire la charge de travail des agents (et, ce faisant, augmenter la fidélisation des agents).

Au cours des dernières années, les centres de contact au niveau de l'entreprise ont déployé l'intelligence artificielle pour traiter leurs demandes les plus courantes (par exemple, la facturation, la gestion des comptes et même les appels sortants), et cette tendance devrait se poursuivre en 2023.

Ce faisant, ils ont pu réduire les temps d'attente, permettre à leurs agents de se concentrer sur les appels générateurs de revenus ou à valeur ajoutée, et se libérer des stratégies obsolètes conçues pour éloigner les clients des agents et des solutions.

Tout cela peut conduire à des économies, et Gartner prédit que le déploiement de l'intelligence artificielle réduira les coûts des centres de contact de plus de 80 milliards de dollars d'ici 2026.

LLM rend l'automatisation plus facile et meilleure que jamais

LLM est formé sur des ensembles de données publics massifs. Cette vaste connaissance du monde se prête bien au service client. Ils sont capables de comprendre avec précision les besoins réels d’un client, quelle que soit la façon dont l’appelant les parle ou les présente.

LLM a été intégré à la plateforme d'automatisation existante, améliorant efficacement la capacité de la plateforme à comprendre les conversations humaines non structurées tout en réduisant l'apparition d'erreurs. Cela se traduit par de meilleurs taux de résolution, moins d’étapes de conversation, des durées d’appel plus courtes et moins de besoins des agents.

Les clients peuvent parler à la machine en utilisant n'importe quelle phrase naturelle, notamment en posant plusieurs questions, en demandant à la machine d'attendre ou en envoyant des informations par SMS. Une amélioration clé de LLM est une meilleure résolution des appels, permettant à davantage de clients d'obtenir les réponses dont ils ont besoin sans avoir à parler à un agent.

LLM réduit également considérablement le temps nécessaire à la personnalisation et au déploiement de l'intelligence artificielle. Avec la bonne API, un centre de contact disposant d’un personnel restreint peut disposer d’une solution opérationnelle en quelques semaines sans avoir à former manuellement l’intelligence artificielle pour comprendre les différentes demandes qu’un client pourrait formuler.

Les centres de contact sont confrontés à d'énormes défis et doivent simultanément respecter des mesures SLA strictes et maintenir la durée des appels au minimum. Avec LLM, ils peuvent non seulement répondre à davantage d’appels, mais également résoudre les problèmes de bout en bout.

L'automatisation des centres d'appels réduit les risques ChatGPT

Bien que le LLM soit impressionnant, il existe également de nombreux cas documentés de réponses inappropriées et d'« hallucinations » – lorsque la machine ne sait pas quoi dire, elle inventera la réponse.

Pour les entreprises, c'est la principale raison pour laquelle les LLM comme ChatGPT ne peuvent pas se connecter directement avec les clients, et encore moins les intégrer à des systèmes, règles et plates-formes métier spécifiques.

Les plates-formes d'IA existantes telles que Dialpad, Replicant et Five9 fournissent aux centres de contact des garanties pour mieux exploiter la puissance du LLM tout en réduisant les risques. Ces solutions sont conformes aux normes SOC2, HIPAA et PCI pour garantir une protection maximale des informations personnelles des clients.

Et comme les conversations sont configurées spécifiquement pour chaque cas d'utilisation, les centres de contact peuvent contrôler chaque mot prononcé ou écrit par leurs machines, éliminant ainsi le besoin d'une saisie rapide (c'est-à-dire les situations où les utilisateurs tentent de « tromper » le LLM) et les risques imprévisibles.

Dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle, les centres de contact ont plus que jamais de solutions technologiques à évaluer.

Les attentes des clients augmentent et les services de niveau ChatGPT deviendront bientôt la norme universelle. Tout indique que le service client est l’un des secteurs qui a le plus bénéficié des révolutions technologiques passées.

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