L'IA dans le service client : Comment minimiser la dette technique

La dette technologique n'est pas seulement un défi informatique. Avec des coûts annuels de plus de 2,41 billions de dollars rien qu'aux États-Unis, la dette technologique est un problème important qui mérite l'attention de la direction générale.

Les entreprises qui réussissent le mieux dans le domaine de la technologie ont quelques points communs.

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Comme l'indique un article de la MIT Sloan Management Review, Accenture a étudié 1 500 entreprises dans 10 pays pour comprendre comment les chefs d'entreprise réinventent leur organisation, y compris le rôle de la dette technologique. Accenture a trouvé trois éléments clés dans les entreprises bien positionnées pour faire face au changement et à la dette technologique : L'IA qui peut être facilement mise à jour, les données et l'infrastructure cloud.

Dans ce guide, nous examinerons le rôle de l'IA dans la réduction de la dette technologique lors de l'automatisation du support client. Nous allons nous plonger dans le vif du sujet.

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Qu'est-ce que la dette technique ?

La dette technique fait référence aux coûts à long terme des raccourcis, des solutions rapides et des solutions sous-optimales utilisées lors de l'écriture du code pour atteindre un objectif. Vous gagnez du temps au départ, mais vous le payez plus tard par des inefficacités, des incohérences et des cauchemars croissants en matière de maintenance.

Dans le service client, la dette technologique résulte de l'utilisation de systèmes hérités et de la mise en œuvre de systèmes sans planification, formation ou perfectionnement adéquats. Pensez à des chatbots scénarisés avec des réponses toutes faites ou à des intégrations maladroites qui créent plus de frustration qu'elles n'en résolvent.

Votre objectif devrait être de minimiser la dette technologique en mettant en œuvre des solutions modernes, alimentées par l'IA et construites par une équipe qui travaille constamment à rembourser cette dette en affinant les modèles, en améliorant la compréhension du langage naturel et en gardant un humain dans la boucle pour rattraper les faux pas.

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La dette technique est une mauvaise nouvelle

La dette technologique dans le service client peut sembler être un inconvénient mineur... jusqu'à ce qu'elle se transforme en crise opérationnelle. Voyons pourquoi l'endettement technique de votre service client est une mauvaise nouvelle pour votre entreprise.

Implications financières

Des modèles mal formés, des algorithmes obsolètes et des intégrations inefficaces finissent par nécessiter des révisions coûteuses, des correctifs d'urgence et des interventions manuelles. Plus vous laissez la dette technique s'accumuler, plus elle devient coûteuse à réparer, ce qui réduit vos bénéfices.

Selon McKinsey, les DSI ont indiqué que 10 à 20 % du budget technologique consacré aux nouveaux produits est détourné pour résoudre les problèmes liés à la dette technologique.

Défis en matière d'évolutivité

Les goulets d'étranglement d'un système existant peuvent passer inaperçus lorsqu'il s'agit de gérer une petite base de clients, mais dès que la demande augmente, les fissures commencent à apparaître. Les choses s'aggravent lorsque vous appliquez constamment des correctifs à votre plateforme traditionnelle, ce qui est nécessaire pour la faire évoluer efficacement, car cela entraîne une dette technique de plus en plus importante.

Dégradation de l'expérience client

Les systèmes d'assistance de l'ancienne école sont plus susceptibles de provoquer des frustrations parce que les longs temps d'attente, les réponses inexactes et les données cloisonnées rendent difficile la résolution rapide des problèmes. Vos agents finissent par perdre un temps précieux à rechercher des informations, ce qui se traduit par une qualité de service incohérente et des clients mécontents.

Inefficacités opérationnelles

La dette technique causée par les anciennes plateformes de support oblige votre équipe à s'appuyer sur des solutions de contournement manuelles. Ils passent trop de temps à catégoriser les tickets, à escalader les cas et à passer d'un outil à l'autre. Le résultat ? Des temps de réponse lents et un coût par ticket plus élevé.

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Comment l'IA aide à réduire la dette technique dans le service client

L'intégration d'un système alimenté par l'IA dans votre pile technologique permet de réduire la dette technologique en modernisant les systèmes obsolètes, en automatisant les processus à forte intensité de main-d'œuvre, et plus encore. Examinons six façons dont l'IA réduit la dette technologique dans le service client.

Réduire les dépendances des systèmes existants

Le fait de s'accrocher à une infrastructure obsolète alourdit la dette technique de votre entreprise, dont la maintenance devient de plus en plus coûteuse au fil du temps.

L'un des plus grands défis posés par les systèmes existants ? Leur manque de flexibilité.

Les plateformes traditionnelles de support client sur site fonctionnent souvent en silos, ce qui rend difficile l'intégration de nouvelles technologies telles que l'IA, le support omnicanal et l'analyse en temps réel.

Si vous utilisez encore une plateforme de support client traditionnelle, envisagez de l'abandonner progressivement au profit d'une plateforme basée sur le cloud et alimentée par l'IA. Déchargez progressivement les tâches répétitives à fort volume vers un agent d'IA tout en conservant les fonctions principales sur la plateforme existante pendant cette transition.

Vous pouvez déployer un assistant d'IA pour traiter les demandes de routine telles que les réinitialisations de mot de passe, les mises à jour de l'état des commandes et les FAQ avant qu'un agent humain n'intervienne. Les agents humains continuent d'utiliser votre système existant pendant que vous continuez à faire évoluer votre nouvel agent d'IA en l'intégrant à votre pile technologique et à votre flux de travail.

Cette approche progressive minimise les perturbations et garantit que les systèmes existants restent opérationnels pendant que l'IA assume progressivement une plus grande responsabilité.

Automatiser les tâches répétitives pour réduire les solutions de contournement

La dette technologique force sournoisement les employés à entrer dans un cycle de solutions manuelles et inefficaces. Le marquage manuel des tickets, l'acheminement des demandes via des processus alambiqués et le recours à des agents pour répondre quotidiennement à des questions de routine sont autant de symptômes d'un système ancien qui fait perdre du temps à votre équipe d'assistance.

Les systèmes d'IA remplacent le travail parcellaire. Ils peuvent traiter des requêtes répétitives à haute fréquence, en détournant une grande partie des tickets avant qu'ils n'atteignent un agent humain.

Pensez À propos votre flux de travail actuel en matière d'assistance à la clientèle.

Maintenant, comparez avec la façon dont un agent d'intelligence artificielle comme Yuma gère la situation.

Lorsqu'un client se connecte par chat ou par e-mail, Yuma lit la requête et en comprend l'intention. Il utilise les données de formation ou les informations de votre base de connaissances pour répondre à la question ou l'achemine vers un agent humain si le client en a besoin ou le demande.

Le résultat ? Une équipe d'assistance plus stratégique qui ne perd pas de temps à répondre aux questions courantes ou à effectuer des tâches banales.

Gestion intelligente des connaissances

De nombreuses équipes d'assistance à la clientèle d'entreprise s'enlisent dans des référentiels de connaissances obsolètes, fragmentés et mal entretenus.

Les agents perdent du temps à rechercher des articles pertinents, les clients se heurtent à des contenus en libre-service non pertinents et les informations redondantes créent de la confusion plutôt que de la clarté.

Le temps perdu à chercher des informations se traduit par des temps d'attente plus longs et érode la confiance des clients.

Les agents d'IA peuvent changer la donne. Ils utilisent la recherche assistée par l'IA et le traitement du langage naturel (NLP) au lieu d'une recherche par mot-clé au niveau de la surface. Cela permet aux agents d'intelligence artificielle d'interpréter dynamiquement les requêtes des utilisateurs et d'identifier l'intention de manière plus efficace, en leur fournissant les informations nécessaires pour extraire des informations pertinentes et contextuellement exactes de votre base de connaissances.

Dans le même temps, les agents d'intelligence artificielle aident à identifier les lacunes dans les ressources existantes, ce qui permet de mettre à jour la documentation et de la préparer pour les interactions futures.

Améliorer l'évolutivité sans complexité supplémentaire

Faire évoluer les systèmes traditionnels d'assistance à la clientèle, c'est comme faire passer une machine à écrire à un ordinateur portable, une touche à la fois.

Il est terriblement lent. Il est coûteux. Ce n'est pas pratique.

Lorsque le trafic d'assistance monte en flèche, les systèmes existants vous laissent deux mauvaises options: surcharger l'infrastructure existante ou embaucher davantage d'agents pour compenser. Aucune de ces options n'est viable.

Avec un système d'IA, vous pouvez permettre aux clients de se servir eux-mêmes. Cela permet d'absorber une grande partie des demandes de renseignements de routine.

Un agent d'IA peut traiter des milliers de requêtes simultanément, en guidant les clients à travers les processus de dépannage. Ils veillent également à ce que les cas complexes soient directement transmis au bon agent, éliminant ainsi les escalades inutiles.

C'est ainsi que les agents d'IA vous aident à faire évoluer les opérations d'assistance sans faire exploser les coûts d'infrastructure ni submerger votre équipe d'assistance. Quelle que soit l'augmentation du trafic de votre service d'assistance, vous n'avez pas besoin d'augmenter proportionnellement vos effectifs, de vous inquiéter de l À propos augmentation des temps d'attente ou de surveiller en permanence la qualité des réponses pendant les périodes de pointe.

Ne vous y trompez pas : les agents d'I.A. ne se contentent pas de résoudre la plupart des questions. Ils le font tout en répondant aux attentes de vos clients en matière de qualité de réponse.

Optimisation de l'API et des intégrations de systèmes

Les écosystèmes de support client existants sont souvent un patchwork d'outils faiblement connectés, ce qui augmente la dette technologique. Chaque outil de l'écosystème résout un problème spécifique à un moment précis.

Les intégrations ad hoc créent un réseau enchevêtré de dépendances, ce qui rend les mises à jour du système, même mineures, risquées et chronophages. Il s'agit d'un système anxiogène où chaque appel à l'API semble pouvoir déclencher un effet domino de défaillances.

D'autre part, les agents d'IA s'intègrent de manière transparente aux outils couramment utilisés dans votre pile technologique. Ils réduisent la complexité en cartographiant automatiquement les données, en identifiant les inefficacités et en suggérant des flux de travail optimisés.

L'IA rend les intégrations adaptatives plutôt que réactives. Les API traditionnelles sont souvent codées en dur, ce qui signifie que tout changement en amont ou en aval nécessite une configuration manuelle.

D'autre part, les solutions d'agents d'IA peuvent s'adapter dynamiquement aux changements, ce qui garantit une certaine souplesse à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent, réduit les coûts de maintenance et empêche l'accumulation lente d'une dette technique liée à l'intégration.

Identifier et résoudre les goulets d'étranglement de manière proactive

Les systèmes traditionnels s'appuient sur les données historiques et les commentaires des agents pour identifier les problèmes. Mais lorsqu'un problème est signalé, il a déjà eu un impact sur le CX et les coûts opérationnels.

Les agents d'IA vous aident à identifier les goulets d'étranglement de manière proactive avant qu'ils ne causent de réels dommages. Ils surveillent en permanence les schémas d'escalade des tickets, les temps de réponse et l'efficacité de la résolution et détectent les inefficacités qui pourraient autrement passer inaperçues pendant une période plus longue.

L'IA garantit également que les intégrations logicielles et les flux de travail automatisés restent efficaces au fil du temps. Lorsque vous introduisez de nouveaux outils ou de nouvelles mises à jour, l'analyse d'IA vérifie les performances du système. Elle signale les défaillances d'API, les incohérences de données et les pannes d'automatisation avant qu'elles ne deviennent des problèmes généralisés.

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Être conscient des limites

L'IA est un outil puissant, mais ce n'est pas une solution miracle. Si l'IA peut automatiser les processus, optimiser les flux de travail et réduire les inefficacités, elle ne peut pas remplacer la nécessité d'un remaniement stratégique.

Les systèmes patrimoniaux fondamentalement obsolètes nécessitent encore des révisions architecturales. L'IA peut faciliter cette transition, mais ne peut pas éliminer la nécessité de changements structurels plus importants.

En fait, l'IA peut introduire ses propres formes de dette technologique si elle est mal mise en œuvre. Une dépendance excessive à l'égard de modèles de ML dépassés, une formation inadéquate ou l'absence de suivi des performances de l'IA peuvent créer des inefficacités au lieu de résoudre celles qui existent déjà.

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C'est pourquoi vous devez évaluer soigneusement un agent d'IA avant de le mettre en œuvre. Si vous souhaitez minimiser la dette technologique et automatiser le support client, choisissez un agent d'IA fiable soutenu par une équipe qui s'engage à maintenir les modèles à jour et à vous aider à fournir un support personnalisé à l'échelle.

Comme l'expliquent nos études de cas, Yuma a prouvé à maintes reprises qu'il augmentait la productivité des agents, réduisait les coûts d'exploitation et améliorait la satisfaction des clients.

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