Le guide ultime pour fournir un service client e-commerce avec l'IA générative

Les clients modernes sont exigeants : ils veulent des réponses personnalisées, des temps de réponse proches de zéro et une expérience omnicanale. Le problème ? Il est presque impossible de fournir un service client exceptionnel pour le commerce électronique sans une armée d'agents d'assistance ou sans utiliser l'IA. C'est l'une des raisons pour lesquelles 85 % des dirigeants s'attendent à ce que l'IA générative interagisse directement avec les clients d'ici 2025.

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La question n'est pas de savoir si vous devez investir dans l'IA générative, mais comment l'utiliser au mieux pour répondre aux attentes des clients. En effet, nombre de vos concurrents ont déjà pris le train de l'IA en marche. Si vous vous endormez, vous resterez à la traîne.

"Une interaction d'agent sur 10 sera automatisée d'ici 2026, une augmentation par rapport à une estimation de 1,6 % des interactions aujourd'hui qui sont automatisées à l'aide de l'IA." - Gartner (2022)

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Depuis 2022, l'IA générative a connu une croissance exponentielle et est susceptible d'automatiser plus de la moitié de toutes les interactions avec les clients. Chez Yuma, nous exploitons la puissance de l'IA générative et prévoyons que 5 à 6 interactions sur 10 seront automatisées d'ici 2026. La donne a totalement changé.

Dans ce guide complet, nous expliquons différentes façons d'utiliser l'IA générative et comment elle révolutionne le service client du ecommerce tel que nous le connaissons. Plongeons dans l'histoire.

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Qu'est-ce que l'IA générative dans le service client du ecommerce ?

L'IA générative dans le service client du commerce électronique fait référence à l'utilisation de modèles d'IA avancés comme GPT qui peuvent générer des réponses instantanées, précises et personnalisées aux demandes des clients.

Imaginez la situation. Un client se connecte par chat pour poser une question relative au suivi d'une commande. L'agent d'IA entre en action, extrait l'historique des commandes du client, assure le suivi de la commande et fournit les informations en quelques secondes - sans effort manuel.

C'est un exemple de ce que l'IA générative peut faire pour votre commerce électronique. Il existe de nombreux autres Cas d'usages de l'IA générative.

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4 Cas d'usages de l'IA générative dans le service client du ecommerce.

Voici quelques exemples de la manière dont un agent d'IA peut renforcer votre marque de commerce électronique :

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Automatisation des requêtes répétitives et complexes

Les agents d'IA génératifs sont également dotés d'autres capacités telles que le traitement du langage naturel (NLP). Les agents d'IA utilisent une combinaison de ces technologies pour analyser le contexte des questions, des interactions passées et des données d'un client afin de générer des réponses personnalisées, non seulement aux requêtes de base WISMO (Where is my order), mais aussi à des demandes plus complexes.

Supposons que Jean, un client mécontent, ait besoin d'aide pour résoudre plusieurs problèmes. Il a commandé un ensemble de produits, mais certains ont été endommagés lors de l'expédition. L'un des articles est en rupture de stock et il souhaite obtenir un crédit pour un prochain achat.

Si vous utilisez des systèmes traditionnels, Jean sera probablement contraint de jouer au tennis par courriel avec vos agents d'assistance pendant au moins quelques jours. En revanche, si John explique ses problèmes à l'agent IA, voici comment celui-ci pourrait réagir :

"Bonjour John,

Je vois que vous avez commandé les produits A, B et C. Je vous présente mes excuses pour le désagrément causé par les dommages subis pendant le transport. Je suis en train d'organiser le remplacement du produit A endommagé, qui sera livré au plus tard le 20 septembre 2024.

En outre, le produit C est en rupture de stock, mais nous attendons de nouveaux stocks pour le 5 octobre 2024. Je me suis assuré que vous le recevrez dès qu'il sera disponible, avec une livraison accélérée gratuite.

En ce qui concerne votre crédit de 20 $, vous pouvez l'appliquer à votre prochaine commande au moment du paiement, ou me faire savoir si vous préférez que je l'applique à votre commande actuelle.

N'hésitez pas à me contacter si vous avez d'autres questions. Je suis là pour vous aider !"

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Assistance et soutien personnalisés pour les achats

Imaginez une expérience guidée où, lorsque les clients parcourent les produits sur votre site, l'agent d'IA génère des recommandations personnalisées pour les aider à trouver un produit. Il s'agit d'un assistant d'achat virtuel que l'on trouve dans les magasins de vente au détail.

Si vous vendez des vêtements, l'agent d'IA pourrait guider le client vers les nouveaux arrivages dans la section des jeans une fois qu'il s'est décidé pour un sweat-shirt. Cela améliore l'expérience client et augmente la valeur moyenne des commandes.

Lorsque les clients ont besoin d'aide, l'agent IA est prêt à intervenir 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Cela permet de réduire au minimum le trafic d'assistance nécessitant une intervention humaine. Cela vous permet également de fournir des réponses hautement personnalisées à grande échelle et de faire économiser beaucoup d'argent à votre entreprise.

Prenons l'exemple de CABAIA. L'entreprise française qui vend des articles de maroquinerie et des accessoires dans toute l'Europe a dû faire face à des problèmes d'assistance pendant la haute saison. En 2023, l'équipe du service après-vente a traité plus de 132 000 tickets. Inutile de dire que l'équipe était débordée et avait besoin d'une solution pour automatiser les tâches d'assistance sans compromettre la qualité du service.

CABAIA a commencé à utiliser Yuma AI en 2024 pour automatiser le traitement des types de tickets de routine tels que les annulations de commande, les modifications, les demandes de garantie, etc. Elle a intégré sa base de connaissances dans Yuma pour aider Yuma à accéder à des informations détaillées sur les produits, telles que les dimensions, le poids, etc. Six mois plus tard, CABAIA avait automatisé avec succès de nombreux cas importants et réalisé des économies de 2,75 euros par ticket et de 9 675 euros au total au cours des six mois suivants.

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Courriels dynamiques

Les agents d'intelligence artificielle peuvent être configurés pour envoyer des courriels dynamiques aux clients. Cela permet aux marques de commerce électronique de résoudre l'un des problèmes les plus urgents : les paniers abandonnés. Le taux moyen d'abandon de panier est supérieur à 70 %, mais un agent d'intelligence artificielle peut vous aider à le maintenir bien en dessous de ce seuil.

Voici comment : Supposons que vous soyez le client. Vous faites la navette entre votre domicile et votre lieu de travail et vous parcourez la collection de sweats à capuche, mais avant de trouver le sweat parfait, vous rentrez chez vous et renoncez à l'achat.

Quelques heures plus tard, vous recevez un courrier électronique vous demandant si vous souhaitez continuer à parcourir les sweats à capuche avec quelques recommandations personnalisées basées sur les produits que vous avez parcourus. Vous aimez l'un des sweats à capuche, vous cliquez dessus et vous passez à la caisse.

C 'est ainsi qu'un seul e-mail de votre agent IA peut réduire les taux d'abandon sans aucun effort manuel et transformer l'expérience de vos clients.

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Support multilingue

L'assistance multilingue n'est pas négociable, et pas seulement si vous vendez en dehors des pays anglophones. Même aux États-Unis, les habitants parlent plus de 350 langues.

Si vous pensez que vos clients ne se soucient pas de À propos langue tant qu'ils la comprennent, voici une vérification des faits : selon une étude,71 % des personnes interrogées estiment qu'il est extrêmement important qu'une marque promeuve et soutienne ses produits et services dans leur langue maternelle.

Posez-moi une question. Supposons que vous expédiez des produits dans plus de 50 pays d'Amérique du Nord, d'Amérique du Sud et d'Europe. Comment vous assurez-vous que les clients dont la langue maternelle n'est pas l'anglais bénéficient du même niveau de service exceptionnel que celui que vous souhaitez offrir à vos clients dans votre pays d'origine ?

Deux possibilités s'offrent à vous. D'une part, vous pouvez engager des dizaines d'agents d'assistance pour chaque langue parlée dans les pays où vous vendez. Deuxièmement, vous pouvez utiliser un agent d'intelligence artificielle multilingue qui peut répondre à des demandes dans un large éventail de langues et qui ne coûte rien de plus.

Faites le calcul.

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Pourquoi le commerce électronique a besoin de l'IA générative pour le service à la clientèle.

Jusqu'à présent, nous avons parlé À propos de la façon dont l'IA générative peut élever le service client du commerce électronique. La vérité, cependant, est que les marques de commerce électronique auront de plus en plus de mal à offrir des expériences décentes sans l'IA générative. À propos donc de la raison pour laquelle vous avez besoin de l'IA générative pour le service à la clientèle.

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Temps de réponse

Les clients attendent des réponses rapides sur tous les canaux d'assistance. Replaçons cela dans son contexte avec quelques chiffres étayés par des recherches. Les clients attendent des réponses instantanées par chat. 38,3 % des clients attendent une réponse par courrier électronique dans un délai d'une heure ou moins. 39 % des clients attendent une réponse dans les médias sociaux dans un délai de 2 heures ou moins.

Si vous ne réagissez pas assez vite, vous risquez de perdre des clients au profit de concurrents qui vous devancent par leur rapidité de réaction. Mais il ne À propos 'agit pas seulement de conserver vos clients. Il À propos 'agit d'offrir une expérience de premier ordre et d'augmenter la valeur moyenne des commandes.

L'utilisation d'un agent d'IA vous permet de répondre à ce besoin de rapidité avec des réponses en temps réel et en connectant les clients à des agents humains uniquement lorsque cela est nécessaire.

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Personnalisation

Le verdict est presque unanime - 89 %des dirigeants estiment que la personnalisation est essentielle à la réussite de l'entreprise au cours des trois prochaines années. Ils n'ont pas tort. Presque toutes les autres études montrent que les clients sont sur la même longueur d'onde. En fait, 81 % des clients préfèrent les entreprises offrant une expérience personnalisée. C'est-à-dire la quasi-totalité de vos clients.

Imaginez que vous ayez développé votre clientèle et que vous receviez plus de 200 demandes d'assistance par jour via le chat, le courrier électronique et le téléphone. Chaque client souhaite que vous connaissiez son nom, ses achats antérieurs et ses habitudes d'achat. Un agent d'IA peut accéder à toutes ces informations via votre CRM en temps réel, ce qui vous permet de fournir des réponses personnalisées à grande échelle.

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Gestion de plusieurs canaux d'assistance

Même lorsque vous avez consolidé la communication qui arrive par plusieurs canaux, il est difficile de les gérer simultanément, de poursuivre les conversations lorsque les utilisateurs changent de canal et de répondre instantanément.

Ce n'est pas impossible. Vos agents d'assistance peuvent passer manuellement au crible les données des systèmes internes et fournir une réponse personnalisée. Mais ces réponses ne seront probablement pas instantanées. Le volume des demandes d'assistance augmentant avec l'activité, vous aurez besoin d'un agent d'IA puissant qui soutienne votre activité en pleine expansion tout en garantissant une excellente expérience de service à la clientèle.

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Traitement des clients internationaux

Nous avons vu dans une section précédente pourquoi l'assistance multilingue est importante. Mais il existe d'autres raisons d'utiliser un agent d'intelligence artificielle si vous avez des clients internationaux.

La sensibilité culturelle est l'un des aspects clés : vous devez être attentif aux nuances culturelles lorsque vous interagissez avec des clients internationaux afin de vous assurer que les réponses sont non seulement exactes, mais aussi appropriées. Vous pouvez former des modèles d'IA pour comprendre les nuances culturelles de centaines de pays, mais former des humains pour la même raison demande beaucoup de temps et d'argent.

Il y a aussi la question de la disponibilité 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Vous devez être en mesure de répondre pendant les heures ouvrables dans les pays où vous expédiez des marchandises. Au lieu d'embaucher davantage d'agents pour couvrir l'équipe de nuit, investissez dans un agent IA : il travaille 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et ne prend jamais de pause-café.

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Comment utiliser l'IA générative pour offrir un service client ecommerce exceptionnel ?

L'utilisation de l'IA générative dans le service client n'est pas aussi complexe lorsque vous suivez un processus de mise en œuvre structuré et que vous avez accès aux bons outils. Voyons comment vous pouvez utiliser l'IA générative sur votre site de commerce électronique pour offrir un service client exceptionnel.

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Identifier les défis les plus urgents en matière de service à la clientèle

Il existe un fossé important entre ce que pensent les entreprises et les clients en matière de service à la clientèle. Selon un rapport de Bain & Company, 80 % des entreprises interrogées pensent offrir une "expérience supérieure", alors que seulement 8 % de leurs clients affirment que les entreprises répondent réellement à leurs attentes.

La raison ? De nombreuses entreprises ne parviennent pas à comprendre ce que veulent leurs clients. Votre première étape avant d'opter pour l'IA générative devrait être d'identifier les défis les plus pressants de vos clients. Les anciens tickets d'assistance sont un bon moyen d'identifier ces problèmes. Vous pouvez également interroger vos clients pour connaître leur sentiment à l'égard À propos votre service client.

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Comprendre comment l'IA générative peut relever vos défis

C'est la raison pour laquelle nous avons créé ce guide. Quels que soient vos défis, vous trouverez une solution dans ce guide. Voici quelques défis courants et la façon dont l'IA générative les résout :

• Des temps de réponse lents : Les agents d'IA sont disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et sont en mesure de répondre instantanément aux questions qui leur sont adressées par chat, par courriel ou par téléphone.
• Un service clientèle débordé : Les agents d'IA éliminent la nécessité pour les agents d'assistance de traiter chaque petite requête en automatisant le processus. Les agents d'assistance peuvent alors se concentrer sur la gestion de l'agent d'IA et sur des tâches plus stratégiques telles que le suivi des scores de satisfaction des clients (CSAT) et la recherche de moyens d'optimiser davantage le CX.
• Évolutivité : Quelle que soit la croissance de votre entreprise, vous n'avez besoin que d'un seul agent IA puissant pour répondre aux questions des clients. Les agents d'IA vous aident à développer un service client personnalisé sans investir des sommes considérables en ressources humaines.
• Support multilingue : Les agents d'IA prennent généralement en charge plusieurs langues, ce qui vous permet de fournir une assistance dans plusieurs langues en fonction des préférences des clients. En revanche, le recrutement d'agents d'assistance qui comprennent les langues préférées de vos clients vous oblige à assumer un énorme levier d'exploitation.
• Erreur humaine : Le service client automatisé par un agent d'IA n'est pas sujet à l'erreur comme les processus de service client dirigés par des humains. Cela réduit les risques de mauvaises expériences pour les clients et les responsabilités potentielles qui pourraient découler de la commission d'erreurs.

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Lorsque vous identifiez vos défis et que vous savez comment l'agent d'intelligence artificielle peut les atténuer :

• Vous pourrez trouver un agent d'IA suffisamment puissant pour résoudre réellement vos problèmes - consultez notre guide sur le choix d'un outil d'IA pour le service client du commerce électronique.
• Vous vous concentrerez sur les domaines à fort impact et serez en mesure de suivre les progrès réalisés grâce à des indicateurs de performance clés (KPI).

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Attention à la tarification

Le retour sur investissement de l'automatisation de votre service clientèle est directement lié au coût des systèmes que vous utilisez pour l'automatisation.

En matière de prix, la chasse au moins-disant est une mauvaise idée. À propos que de considérer le prix comme un élément isolé, il convient de réfléchir à la valeur qu'il offre compte tenu de son prix.

Si possible, calculez le nombre d'interactions que le logiciel devrait automatiser et les coûts que cette automatisation réduira. Comparez-les au coût de l'agent d'intelligence artificielle et calculez votre retour sur investissement.

Le problème ? Les agents d'intelligence artificielle n'ont pas tous un modèle de tarification transparent. Les utilisateurs ne peuvent souvent pas déterminer l'argent qu'ils dépenseront pour utiliser l'agent d'IA avant de commencer à l'utiliser. Ce n'est pas le cas de Yuma.

Le prix que vous payez pour utiliser Yuma dépend des tickets qu'il résout automatiquement et intégralement. Ce modèle axé sur les résultats garantit que vous ne payez que pour la valeur que vous obtenez. Cliquez ici pour découvrir le modèle de tarification axé sur les résultats de Yuma.

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Intégrer l'IA aux systèmes existants

Une fois que vous avez choisi et configuré votre agent d'IA, intégrez-le à d'autres systèmes de votre pile technologique pour un échange de données transparent. Voici quelques exemples d'outils avec lesquels vous pouvez intégrer un agent d'IA :

• Plateforme de commerce électronique : L'intégration de l'agent d'IA à votre plateforme de commerce électronique, qu'il s'agisse de Shopify, BigComments ou Magento, lui permet de gérer les commandes, de fournir des mises à jour des stocks en temps réel et d'aider les clients à passer à la caisse, entre autres choses.
• Outils de marketing : Si vous utilisez des outils tiers de messagerie électronique, de VoIP et de médias sociaux, intégrez-y l'agent d'IA afin qu'il puisse prendre automatiquement en charge les demandes des clients qui arrivent par ces canaux.
• CRM : Les CRM contiennent les données des clients. L'agent d'IA doit avoir accès au CRM pour accéder aux profils des clients, aux tickets d'assistance précédents et aux changements de compte.
• Système de gestion des commandes : L'intégration de l'agent OMS-AI permet de mettre à jour instantanément l'état des commandes, de suivre les expéditions et de gérer les retours.
• Logiciel de base de connaissances : La connexion de l'agent d'intelligence artificielle à votre logiciel de base de connaissances permet à l'agent d'intelligence artificielle d'extraire plus facilement des informations du contenu de la base de connaissances.

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Formez vos modèles

Avant de laisser votre agent d'intelligence artificielle se perdre, apprenez-lui les bonnes manières et donnez-lui des informations À propos votre entreprise, vos produits et vos clients. Voici quelques ressources intéressantes que vous pouvez utiliser pour former un agent d'intelligence artificielle :

• Base de connaissances : La base de connaissances donne à l'agent d'IA une vue d'ensemble de votre produit ou service. Dans l'idéal, votre base de connaissances doit être complète et couvrir toutes les questions que votre client peut se poser, des politiques de retour aux guides de dépannage.
• Données historiques sur les clients : Les données antérieures du service client (comme les courriels, les transcriptions de chat ou les interactions sur les médias sociaux) sont un excellent moyen d'aider l'agent d'IA à comprendre les questions courantes et à identifier des schémas dans ces questions. Elles permettent également à l'agent d'IA de comprendre comment les clients peuvent formuler leurs questions.
• Formation basée sur des scénarios : The AI agent needs to be trained for those occasional bizarre questions and edge cases. Par exemple, lorsqu'un client est en colère, l'agent d'intelligence artificielle doit répondre avec empathie. Mettez l'agent d'intelligence artificielle à l'épreuve dans ces scénarios avant de le mettre en service.
• Boucles de rétroaction : Le retour d'information est la nourriture des agents de l'IA. Plus ils en reçoivent, plus ils s'affinent. Mettez en place des boucles de rétroaction où les clients et les agents peuvent évaluer les réponses de l'IA et les utiliser pour former et affiner l'IA.

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Configurer une option pour un transfert en douceur vers des agents humains

Il arrive que vos clients vous lancent une balle courbe que l'agent d'IA n'est pas en mesure de gérer. Par exemple, lorsqu'un client se plaint que son compte a été utilisé pour acheter frauduleusement un article avec sa carte de crédit, un agent humain doit intervenir.

Le traitement des cas trop sensibles nécessite une intervention humaine, c'est pourquoi il convient de configurer l'agent d'IA de manière à ce qu'il transfère en douceur les conversations à des agents humains lorsque des clients sont concernés :

• Utiliser des mots-clés spécifiques : Configurez l'agent d'IA pour qu'il transfère la conversation à un agent humain lorsque le client utilise des mots clés tels que "fraude", "litige" ou "urgent".
• Indiquer l'insatisfaction, la colère ou la frustration : L'analyse de l'IA est capable d'analyser les sentiments. Si elle détecte que le client est mécontent de la réponse, en colère ou frustré et que l'agent d'IA a déjà tenté une fois d'apporter une réponse satisfaisante, la conversation doit être redirigée vers un agent humain.
• Plusieurs tentatives de résolution ont échoué : Si l'agent d'IA a tenté à plusieurs reprises de résoudre un problème sans succès, il doit confier la conversation à un agent humain.
• Vous avez besoin d'aide pour des questions délicates : Les questions à fort enjeu, comme l'annulation d'une commande importante, ou les questions sensibles, comme les litiges relatifs à la facturation ou à la fraude, doivent être traitées par un agent humain.
• Demander une escalade : L'agent d'IA doit diriger les clients vers un agent humain lorsqu'ils demandent explicitement à parler à un agent humain.

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N'oubliez pas les considérations éthiques

Il s'agit de la dernière étape avant la mise en service de votre agent d'IA. Pour tirer le meilleur parti de votre agent d'intelligence artificielle, voici quelques considérations éthiques à prendre en compte :

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Confidentialité et sécurité des données

Les agents d'IA traitent des données sensibles telles que les détails personnels et l'historique des commandes. Un mauvais traitement de ces données peut entraîner des violations de la vie privée et des usurpations d'identité. Pour éviter cela, assurez-vous de choisir un agent d'IA conforme à des réglementations telles que le GDPR et le CCPA et disposant d'une certification SOC au strict minimum.

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Préjugés et équité

Les agents d'IA peuvent par inadvertance développer des préjugés basés sur des données de formation. Cela peut conduire à un traitement inégal des clients et se manifester par une priorisation injuste des problèmes de service à la clientèle ou une interprétation inexacte des demandes provenant de divers milieux culturels ou linguistiques.

Il est de votre devoir d'utiliser un ensemble de données diversifié comprenant différentes langues, des données démographiques sur les clients et des scénarios de problèmes pour former l'agent d'IA. Des audits réguliers pour tester la prise de décision de l'IA sont également très utiles.

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Hallucinations

L'IA générative peut générer des réponses incorrectes, absurdes ou fabriquées. Les hallucinations de l'IA sont généralement causées par les limites du modèle de langage, lorsque l'IA tente de combler les lacunes de sa compréhension ou génère des réponses créatives basées sur des modèles, même lorsque l'information n'existe pas ou n'a pas de sens dans un contexte donné.

Il est de votre responsabilité de déployer un outil d'IA qui utilise un modèle linguistique fiable. Mais n'oubliez pas que même le meilleur modèle d'IA (GPT-4o) génère des informations incorrectes dans 1,5 % des cas. C'est pourquoi des mesures supplémentaires sont nécessaires, comme l'établissement d'un lien entre l'agent d'IA et des sources de données structurées et la mise en place de seuils de confiance pour éviter les hallucinations.

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Comment l'IA générative améliore les résultats du service client

Voici comment l 'IA générative améliore les résultats du service client:

• Des réponses instantanées et personnalisées : La personnalisation à grande échelle et les réponses instantanées sont les avantages les plus précieux de l'utilisation de l'IA générative pour le service client. D'innombrables études montrent que les clients veulent des réponses rapides et personnalisées, et actuellement, le seul moyen pratique et rentable de les offrir est l'IA générative.
• Rentabilité : L'automatisation des requêtes de base et la possibilité pour l'agent d'IA de prendre des mesures en fonction des instructions du client changent la donne. Cela libère les agents d'assistance pour qu'ils se consacrent à des tâches plus complexes et réduit le coût total de la prestation d'un bon service à la clientèle.
• Conservation dynamique du contexte : L'IA générative conserve le contexte de la conversation et s'y adapte dynamiquement au cours de plusieurs interactions, et pas seulement au cours d'une seule session. Cela permet d'offrir une expérience plus personnalisée et transparente.
• Les agents d'intelligence artificielle apprennent en permanence : Les agents d'intelligence artificielle apprennent en temps réel à partir des interactions avec les clients. Ils s'adaptent rapidement aux nouveaux produits, aux tendances émergentes et à l'évolution du comportement des clients. Cela permet à l'agent d'optimiser son ton et sa réponse à mesure qu'il interagit avec le client.
• Réponses sensibles aux sentiments : Les modèles d'IA générative avancés peuvent détecter et adapter leur ton en fonction du sentiment des clients. Ils fournissent des réponses empathiques lorsqu'ils perçoivent de la frustration ou de la déception chez les clients. Cela rend la conversation plus humaine et améliore la satisfaction des clients.

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Comment évaluer l'impact de l'IA générative sur le service client ?

Lorsque l'IA générative fonctionne bien, vous devriez voir les indicateurs clés de performance de votre service client s'améliorer. Voici quelques indicateurs clés de performance que vous pouvez suivre :

• CSAT : Mesure le degré de satisfaction des clients à l'égard de votre service clientèle en leur demandant un retour d'information une fois le problème résolu.
• Score d'effort du client : Permet d'évaluer la facilité avec laquelle les clients parviennent à résoudre leurs problèmes en menant une enquête auprès d'eux.
• Temps de première réponse : mesure la rapidité avec laquelle l'agent d'IA répond aux demandes des clients. Il est calculé en prenant le total des temps de première réponse au cours d'une période spécifique (par exemple une journée) et en le divisant par le nombre total de cas résolus au cours de cette période.
• Résolution au premier contact : Il s'agit du pourcentage de problèmes résolus en une seule interaction par l'agent d'intelligence artificielle. Il est calculé en divisant le nombre total de cas résolus au premier contact pendant une période donnée par le nombre total de cas.
• Taux d'escalade : Contrôle la fréquence à laquelle l'agent d'intelligence artificielle a dû transmettre des requêtes à des agents humains. Ce chiffre devrait diminuer au fur et à mesure que vous entraînez votre agent d'IA. Il est calculé en divisant le nombre total de cas transmis à des agents humains au cours d'une période donnée par le nombre total de cas.

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Transformer le CX avec Yuma

Les leaders du commerce électronique ont une charge de travail importante. Ajoutez à cela le trafic du service d'assistance qui accompagne une croissance exponentielle et vous obtenez la recette d'une mauvaise expérience client. L'IA générative peut changer cela - elle peut prendre en charge une grande partie du trafic du service client afin que vous et votre équipe puissiez vous concentrer sur les choses qui nécessitent une attention humaine.

Toutes les nouvelles technologies ont un prix, mais avec Yuma, vous pouvez les essayer gratuitement. Faites cracher l'agent IA de Yuma pour voir directement comment il peut transformer l'expérience de vos clients. Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur la façon dont Yuma peut vous aider À propos

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