Pourquoi le CSAT ne permet pas d'évaluer la performance du support client alimenté par l'IA ?

Oui, le CSAT n'est pas adapté à l'évaluation des performances de l'IA. Il était potentiellement bon sans l'IA, mais avec l'IA dans le mélange, c'est maintenant un outil dépassé. Laissez-moi vous expliquer pourquoi ci-dessous.

Quelques informations sur le CSAT

Malgré ses limites, le CSAT est largement utilisé dans le secteur du service à la clientèle en tant que mesure clé pour évaluer la qualité du service d'assistance. Malgré ses imperfections, la simplicité du CSAT et son adoption généralisée en ont fait une norme universellement reconnue.

Le CSAT est une note fournie par un client pour évaluer la qualité de l'assistance reçue, généralement mesurée sur une échelle de 1 à 5 dans le secteur du commerce électronique.

Cependant, le CSAT présente des biais connus, principalement le biais de réponse et le biais temporel. Souvent, seuls les clients insatisfaits peuvent prendre le temps de noter votre service. En outre, la note est généralement obtenue peu de temps après une interaction et peut ne pas refléter l'ensemble du parcours du client. À cela s'ajoute le fait que le CSAT dépend fortement du modèle commercial et des produits vendus. Le CSAT peut varier considérablement d'un commerçant à l'autre, sans que cela soit nécessairement dû à la qualité de l'équipe d'assistance.

En gardant cela à l'esprit et malgré ces défauts, le CSAT peut toujours être considéré comme un bon indicateur général pour surveiller la santé de votre organisation de soutien.

L'IA à la rescousse

L'introduction de l'IA est un changement important, offrant de nombreux avantages à vos clients.

L'IA garantit une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, des temps de réponse plus rapides, une meilleure qualité globale des tickets grâce à une base de connaissances partagée et des procédures centralisées et rationalisées.

Bien que l'IA soit un atout majeur pour votre organisation de support, il est essentiel de ne pas se fier uniquement au CSAT pour évaluer son efficacité. Même si certains outils d'IA vantent leur CSAT, voici pourquoi vous ne devriez pas prendre ces résultats pour argent comptant.

IA contre humains

Par défaut, votre IA commencera par traiter les cas les plus simples et y répondra rapidement, ce qui se traduit souvent par des scores CSAT plus élevés. En effet, il est relativement facile pour une bonne IA d'obtenir un bon CSAT, d'autant plus qu'elle a tendance à traiter des cas qui correspondent aux attentes des clients, par exemple en évitant de refuser des remboursements. Le fait que votre IA ait un bon CSAT est en fait une exigence, et il est facile à atteindre.

Mais que se passe-t-il ensuite ? Votre équipe humaine se retrouve avec les cas les plus complexes, les tickets qui peuvent aller à l'encontre des souhaits du client, ou les questions relatives à des problèmes réels, tels que la perte d'un colis, qui sont plus susceptibles d'entraîner des scores CSAT plus faibles.

Par conséquent, lorsque vous divisez vos scores CSAT entre humains et IA, vous comparez deux ensembles de données très différents. Cela signifie que votre comparaison est complètement biaisée. Enfin, au fur et à mesure que votre IA évolue, son score CSAT reste élevé et stable, tandis que le score CSAT de votre personnel peut continuer à diminuer, car il ne s'occupe plus que des cas les plus difficiles.

C'est injuste pour votre équipe humaine et cela pourrait vous donner une fausse impression positive de votre IA. L'IA se contente de gérer les tâches les plus faciles et n'effectue peut-être pas le travail le plus difficile.

Si vous voulez toujours utiliser le CSAT, essayez au moins de comparer des tickets avec des intentions similaires. Cela devrait fournir une image plus précise de la façon dont votre IA est réellement performante (filtre par étiquette ou par champ de ticket par exemple). De plus, cela va sans dire, mais choisissez un outil d'IA qui peut vraiment automatiser votre support. Vous voulez des agents d'IA autonomes qui peuvent extraire des informations de services externes et prendre des mesures dans ces services, c'est-à-dire une véritable automatisation, et pas seulement répondre à de simples questions-réponses à propos À propos votre entreprise. Cela signifie qu'il faut traiter les tickets L2 et L3, et pas seulement L1.

Un nouveau système de notation à l'échelle de l'industrie avec l'IA en tête ?

Il est clair qu'à l'heure où tous les commerçants adoptent l'IA pour améliorer la qualité et l'efficacité de leur assistance, nous devons repenser notre approche du suivi de la qualité de chaque interaction. Cela implique probablement la création d'un nouveau score prêt pour l'ère de l'IA, qui ne soit pas biaisé par l'application de la politique, la rapidité ou les erreurs indépendantes de la volonté des agents d'assistance.

À Yuma, nous développons un système de notation alternatif que nous prévoyons de publier en juin prochain. Notre objectif est de créer un système qui soit équitable pour les humains et qui permette d'évaluer à la fois la qualité des interactions globales et le respect des politiques. Si vous avez des idées sur ce que nous devrions inclure dans ce nouveau système de notation, n'hésitez pas à nous en faire part ! Quel serait pour vous le mécanisme de notation parfait ? Une seule note peut-elle être parfaite ?

En conclusion, bien que le CSAT reste un indicateur raisonnablement bon dans l'ensemble, évitez de l'utiliser pour faire la distinction entre les humains et l'IA. Ou si vous continuez à le faire, faites-le en étant pleinement conscient de tous les biais de cette distinction :)

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