La réponse à l’énigme de l’expérience client se cache-t-elle dans l’intelligence artificielle?

Cet article de Sean Allbee et Amol Phadke de Google Cloud BRANDVOICE a d’abord été publié sur forbes.com le 24 février 2022.

Où que vous regardiez se trouve une entreprise qui tente d’exploiter les données, l’analyse et l’intelligence artificielle (IA) pour augmenter ses ventes et déchiffrer le code pour fournir des biens et services de qualité supérieure à moindre coût. 

Les agences de voyages et les entreprises du secteur de l’hôtellerie et de la restauration souhaitent proposer des offres personnalisées et convaincantes à point nommé pour stimuler les réservations. Les détaillants perfectionnent la gestion des stocks afin de mieux anticiper la demande des clients et de stimuler les ventes dans les mêmes magasins, tout en relevant les défis actuels de la chaîne d’approvisionnement. Les hôpitaux, les assureurs santé et même les gouvernements utilisent l’IA pour passer au peigne fin de vastes ensembles de données afin d’élaborer des modèles prédictifs de maladies. Les institutions financières ont accéléré les décisions relatives au crédit et à la sélection des risques en utilisant des modèles d’IA et d’apprentissage automatique. Elles ont également amélioré la satisfaction des clients en ligne et au téléphone grâce à des assistants virtuels pilotés par l’IA. Les manufacturiers utilisent l’IA pour améliorer l’efficacité des processus, permettre la maintenance prédictive et intensifier les efforts de contrôle de la qualité dans leurs activités principales. Et tous essaient de réduire le taux de désabonnement des clients.

À bien y réfléchir, le secteur des télécommunications et sa myriade de fournisseurs de services de communication (FSC) sont responsables de tous ces volets – publicité, chaîne d’approvisionnement, magasins en ligne et physiques, opérations et maintenance, service à la clientèle, et plus encore – pour les consommateurs et les entreprises. Les FSC offrent donc un point de vue unique pour examiner comment les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité, peuvent utiliser l’IA pour convertir les données en information et l’information en actions. 

La pression exercée sur les FSC pour qu’ils agissent et fassent plus avec moins, n’a jamais été aussi forte.

Des exigences croissantes sur le réseau, des exigences croissantes pour le réseau

Les FSC se trouvent dans une situation inhabituelle : tandis que la demande mondiale de données a augmenté de 256 % entre 2016 et 2020, la concurrence intense a permis de faire augmenter les revenus de moins de 13 % sur la même période. Jusqu’ici, les opérateurs se sont appuyés sur les progrès techniques et les économies d’échelle réalisées grâce à la consolidation pour gérer l’écart, mais l’une des plus grandes occasions demeure inexploitée, celle de devenir des fournisseurs de service client hors pair.

Le concept de « service client piloté par l’IA » peut sembler contradictoire. Après tout, que peuvent bien connaître les algorithmes de l’excellence du service? La réponse s’avère être littéralement plus que vous ne pourriez jamais connaître.

Dans un secteur en évolution comme celui des télécommunications, la course à l’acquisition et à la fidélisation des clients est primordiale. Les opérateurs se concentrent donc davantage sur l’amélioration du rendement publicitaire et des ventes au détail, que ce soit dans leurs propres magasins, chez leurs partenaires détaillants ou sur divers canaux numériques. L’IA peut contribuer à la création de publics cibles, à l’optimisation des créations et aux prévisions d’inventaire.

Le déclin des témoins de tierce partie a incité de nombreux opérateurs à se concentrer à nouveau sur la collecte et l’exploitation de leurs propres données de première main tout au long du cycle de vie du client. Ici aussi, les modèles d’IA peuvent aider les FSC à détecter les signaux, comme les modèles d’utilisation ou les appels au service à la clientèle, et à agir en conséquence. Ce type de contexte client, un signal souvent négligé, peut être particulièrement précieux lorsqu’il s’agit de cibler les clients « à risque » dans le cadre d’efforts de fidélisation.

Les centres d’appels qui prennent en charge plus de 100 millions d’abonnés sont une entreprise coûteuse. Plusieurs grands opérateurs mondiaux se sont tournés vers l’IA conversationnelle pour réduire le nombre d’agents et les outils d’IA documentaire pour raccourcir le temps de traitement des appels. Certaines entreprises affirment que l’IA conversationnelle de Google permet de réduire de moitié le nombre de demandes de renseignements des clients nécessitant un agent humain. Outre le fait que l’IA conversationnelle contribue à réduire les coûts et à maintenir les marges de l’opérateur, de nombreux clients apprécient également l’efficacité et le contrôle que leur procure le libre-service. 

En outre, si les FSC ne disposent pas d’une « usine » au sens traditionnel du terme, leurs opérations de réseau couvrent une vaste superficie et sont d’envergure nationale, voire mondiale. Ils doivent fonctionner selon la norme industrielle de fiabilité « cinq neufs » (c’est-à-dire 99,999 %) pour les communications d’urgence et fournir simultanément des quantités massives de bande passante pour répondre à la demande insatiable du public en matière de communications et de données. Et si cela semble beaucoup maintenant, il suffit de penser à la croissance annuelle de 23 % de la bande passante que le secteur connaîtra avec l’essor de la 5G et toutes les expériences IdO, VR et Web3 qui l’accompagnent. Pour suivre le rythme et garder les clients heureux, il faudra de nouveaux niveaux d’automatisation des réseaux et de maintenance prédictive que seule l’IA peut fournir.

En tant que société de technologie de communication de premier plan basée au Canada, TELUS exploite déjà l’IA conversationnelle grâce à CCAI Insights de Google Cloud, afin de mieux servir ses clients internationaux et sa propre clientèle.

« En tant qu’entreprise qui soutient ses clients au moyen de nombreux canaux, nous sommes en mesure de fournir une expérience rationalisée qui fait la transition entre l’assistance numérique et l’assistance par agent en direct », nous a confié en entrevue Phil Schultz, vice-président, Expérience client de TELUS. « Avec cette nouvelle expérience, nous pouvons fournir une expérience simple, cohérente, intuitive et conviviale pour les tâches plus simples, nos agents pouvant se concentrer sur le soutien des problèmes plus complexes de nos clients. CCAI et Data Insight aident TELUS à s’assurer que ses clients obtiennent le soutien dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. »

La valeur réelle de l’IA pour l’expérience client

Bien sûr, toutes ces grandes aspirations en matière de données sont faciles à formuler, mais difficiles à mettre en œuvre. À Google Cloud, nous connaissons ces défis de première main. C’est pourquoi nous comprenons les défis supplémentaires auxquels font face les FSC en raison de leurs systèmes existants et de la complexité du réseau qui est apparue au fil des générations de consolidation technologique et industrielle. C’est aussi pourquoi nous sommes ravis de nous associer aux meilleurs FSC pour résoudre ces problèmes.

Grâce à l’expérience acquise dans le cadre de ces partenariats, Google Cloud a défini quatre facteurs clés de succès pour créer de la valeur commerciale à partir de l’IA appliquée à l’expérience client :

1. Une orientation claire. Le succès commence par une compréhension claire et partagée de ce que les FSC cherchent à résoudre et de la valeur commerciale que cela représente. Cette clarté guidera toutes les activités qui suivront, la valeur commerciale servant de motivation importante pour relever les défis.

2. Le décloisonnement des données. Presque toutes les entreprises cherchent à décloisonner les données. Les entreprises qui réussissent ont une stratégie proactive pour l’intégration et la gestion des données, ainsi que des plateformes d’analyse afin de répondre aux besoins actuels et futurs.

3. Une culture axée sur les données. Le choix de la partie du problème à traiter en premier et de la manière de le faire est un facteur déterminant de la valeur. Les grandes entreprises s’appuient sur les données pour définir leur approche, qu’il s’agisse de décider des cas d’utilisation à traiter en priorité ou de développer et d’optimiser les assistants virtuels pilotés par l’IA.

4. Partage des risques et des récompenses. Nous avons constaté que la réussite passe par un partenariat dans lequel les intérêts sont alignés, les partenaires ayant leur part de responsabilité.

Dans le nouveau rapport de Google Cloud, Using AI to win the customer experience battle in telecommunications (utiliser l’IA pour gagner la bataille de l’expérience client dans les télécommunications), nous nous penchons sur ces dimensions, en utilisant les FSC comme véhicule, et examinons les nouvelles façons innovantes d’utiliser l’IA, ainsi que les meilleures pratiques pour construire un programme d’IA axé sur la fourniture de valeur, et pas seulement de promesses.

Pour TELUS, l’investissement en temps et en planification nécessaire pour exécuter l’IA était évident d’entrée de jeu. « Grâce à un partenariat de 10 ans avec Google, TELUS est en mesure de plonger dans toutes les phases du parcours de nos clients en s’assurant qu’il est facile pour eux d’obtenir le soutien dont ils ont besoin, a déclaré M. Schultz. Nos clients peuvent ainsi se dépanner eux-mêmes en ligne, et nos agents de classe mondiale détiennent toutes les informations dont ils ont besoin pour fournir facilement un soutien plus rapide à nos clients. »

Les solutions IA offrent le potentiel prometteur de transformer l’expérience client et d’infléchir la courbe de la valeur pour les grandes entreprises. La concrétisation de cette valeur exige une préparation réfléchie, l’excellence technologique, des progrès itératifs et un partenariat sérieux et cohérent. Aucune entreprise, qu’il s’agisse d’un opérateur, d’un fournisseur de services infonuagique ou d’un fournisseur de solutions, ne peut se permettre de voir l’investissement considérable dans le programme relégué au rang d’une simple expérience scientifique à la mode, qui ne parvient pas à produire de résultats commerciaux.