L'IA redéfinit les règles du jeu de la relation client

Sommaire

• Ideta : Pourquoi intégrer l’IA générative dans sa relation client ?
• Ublo : L’IA générative révolutionne la relation client dans l’immobilier
• Stelliant et l’IA générative au service de la relation client

Nous avons eu le plaisir d’animer une conférence sur l’intelligence artificielle, notamment l’IA générative, en collaboration avec nos clients et experts. ‎ ‎Ainsi, nous avons bénéficié des retours d’expérience de Stelliant, Ideta et Ublo.

Vous trouverez le replay de cette conférence en bas de page.

Les multiples intelligences artificielles révolutionnent la relation client grâce à l’introduction de nouvelles technologies qui redynamisent les mailbots, callbots, chatbots, ou bien encore l’IA vocale qui permet par exemple de transcrire les conversations entre les appelants et les agents.

Effectivement, il n’existe pas une IA, mais bien plusieurs formes basées sur différentes technologies. Selon le besoin, l’une ou l’autre s’avère plus intéressante économiquement ou fonctionnellement.

Aussi, dans l’introduction de cette conférence, l’accent a été mis sur 5 formes d’intelligence artificielle préconisées pour optimiser sa relation client :

• L’IA Générative : le mot d’ordre est personnalisation et sur-mesure. Cette IA permet de générer des contenus audio, textuel et vidéo. Par exemple, suggérer des réponses personnalisées à des e-mails, ou résumer des conversations. Il est aussi possible de générer des voix humaines personnalisables, l’IA pouvant même cloner la voix d’un collaborateur pour constituer un accueil personnalisé.

• L’IA Descriptive analyse en temps réel des verbatim clients. Elle permet d’identifier les tendances et les feedbacks positifs ou négatifs qu’expriment les clients : tonalités, catégorisations, opinions et sentiments. Elle détecte les points de douleur du parcours.

• L’IA Prescriptive va générer des plans d’action et des suggestions d’améliorations pour traiter les signaux faibles ou les chantiers prioritaires du parcours client.

• L’IA Prédictive consiste, via l’exploitation des données, à prédire et anticiper les futurs besoins ou attentes des clients.

• L’IA émotionnelle a la capacité d’analyser des emails, des appels… pour percevoir les sentiments et les émotions du client. Si un client est très mécontent, son mail sera priorisé afin que l’agent y réponde en urgence.

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Pourquoi intégrer l’IA générative dans sa relation client selon Ideta ?

Ideta, partenaire technologique d’Eloquant, a conçu une solution de no-code multicanal pour améliorer la relation client.

Sarah Martineau, CEO et Co-founder d’Ideta, est intervenue au sujet de la différence entre l’IA classique et l’IA générative.

IA classique versus IA générative : quelle est la meilleure ?

L’IA classique demande le paramétrage initial d’une grande base de connaissances, d’intentions (scénarios de questions et réponses), de phrases d’exemple…

Un chantier qui peut durer jusqu’à 6 mois pour créer un chatbot opérationnel et pertinent.

A l’inverse, l’IA générative permet de créer très rapidement des dizaines, voire des centaines, d’intentions à partir de documents, de conversations… qui lui sont fournis. En quelques jours, le chatbot est opérationnel.

Les avantages majeurs de l’IA générative sont la rapidité dans la mise en place du chatbot et le périmètre plus large d’informations que l’IA peut intégrer grâce à l’analyse automatique des contenus qui lui sont soumis.

En quelques minutes, l’IA générative va intégrer toute la base de données du site web en exploitant tout ce qui se trouve dans la base de connaissance (pages web, documents Word, PDF, procédures, emails types…).

De plus, là où l’IA classique se contentait de réponses prédéfinies qui n’étaient pas forcément personnalisées, l’IA générative utilise le contexte de la conversation et les informations personnelles. Cela permet de produire un message 100% unique et personnalisé.

Cette IA offre une conversation beaucoup moins robotisée.

Durant la phase de projet, la mise en place de l’IA générative est également plus économique, aspect non négligeable quand on veut lancer un projet.

l’IA classique est-elle obsolète ?

L’IA générative permet une mise en place moins onéreuse, puisqu’il suffit de quelques jours pour intégrer les informations mise à disposition.

Cependant, le coût unitaire de l’IA générative est plus élevé que celui de l’IA classique.

La solution : combiner IA classique et IA générative

Le plus pertinent ?  Combiner l’IA classique et l’IA générative sur les chatbots, afin de réduire les coûts.

En ce qui concerne les callbots, l’IA classique est plus adaptée car plus légère, plus réactive… ce qui permet d’avoir un dialogue plus fluide avec les appelants.

Mistral, une alternative française à Chatgpt

Si vos clients sont français, une bonne alternative à Chatgpt ou à Gemini peut être « Mistral le chat ». Mistral est un modèle plus léger, très performant en raison de sa base de données françaises beaucoup plus importante que les autres modèles.

Mistral est une bonne solution pour les entreprises françaises, surtout au niveau du RGPD. Les données restent sur les serveurs du client ou d’Ideta, ce qui permet un accès sécurisé.

Ublo : L’IA générative révolutionne la relation client dans l’immobilier !

Ublo propose un logiciel de gestion locative en ligne, lancé en 2020. Sa mission consiste à aider les particuliers et les professionnels à gérer plus efficacement et plus rapidement la facturation, les états des lieux, les déclarations…

L’accent est mis sur un design soigné, une expérience utilisateur fluide et de l’automatisation pour gagner du temps. Ils ont également intégré des fonctionnalités d’IA pour enrichir l’outil.

Chatbot et IA générative : une expérience client en ligne réussie

Chez Ublo, la première utilisation de l’IA générative a concerné le site internet.

Le chatbot combine de l’IA générative et classique pour permettre aux prospects de poser leurs premières questions et d’avoir une réponse rapide. Sur le site web, le chatbot attire l’œil et reste l’endroit le plus cliqué. Par conséquent, il est souvent la source de la première interaction.

Grâce au chatbot, Ublo a multiplié par 7 le nombre de rendez-vous.

Par ailleurs, dans le secteur de l’immobilier, la rédaction d’annonces en recopiant une autre annonce est une action chronophage. Ublo pallie ce problème en proposant une fonctionnalité unique : lorsque les agents ont saisi les informations essentielles, un texte d’annonce est automatiquement généré et personnalisé.

L’IA générative est utile pour la création de contenus ; il suffit d’une base de connaissances et un entrainement au préalable.

Les enjeux de l’IA générative : des réponses justes et actuelles

L’inconvénient du chatbot est qu’il aura tendance à vouloir répondre même s’il ne connait pas la réponse. Il peut donc délivrer des réponses erronées.

Les problèmes se situent au niveau de l’apprentissage. Les anciens articles de blog et documents qu’a intégrés l’IA peuvent contenir des informations contradictoires ou obsolètes.

Le chatbot ne saura pas quelle est l’information véritable. Pour pallier ce problème, Ublo met régulièrement à jour la base de données et analyse les conversations, échanges et réponses pour améliorer continuellement ses performances.

L’IA sert aussi à créer des dashboards, afin que le client puisse avoir son propre tableau de bord correspondant à sa requête.

Utiliser l’IA générative en interne : les avantages

En interne, il y a les adeptes, les collaborateurs désireux de l’utiliser et les réfractaires. Dans l’informatique, il existe deux grands cas d’usage.

L’un concerne l’automatisation d’actions répétitives, comme le développement informatique. Ce sont des métiers où il faut beaucoup écrire et relire des textes, comme la vérification du code rédigé par autrui. Ces gestes techniques répétitifs, l’IA peut les automatiser pour pouvoir avancer plus vite sur le code.

L’IA est aussi utilisée dans le service client, afin que client puisse interroger via le mode conversationnel.
Le gain de temps est avéré, notamment sur le développement informatique.

Néanmoins, l’IA doit rester un outil qui ne doit être utilisé qu’en coordination avec un humain, notamment un humain qui doit mettre les bonnes informations dans la base de connaissances.

Stelliant et l’IA générative au service de la relation client

Stelliant est une entreprise spécialisée dans l’évaluation des dommages et des sinistres. Leur objectif est de faire un focus sur la relation client afin d’aider les assureurs et autres grandes entreprises à mieux gérer leur relation client.

Vers une gestion efficace des e-mails : le mailbot comme solution clé

Dans cette optique, Stelliant a récemment adopté un mailbot. Confronté à un volume élevé d’e-mails clients qui était très chronophage à traiter, l’entreprise a installé un mailbot qui relie un CRM à Outlook. Celui-ci redirige les e-mails vers les agents appropriés.

Ce mailbot détecte également les émotions et les intentions pour éviter aux agents cette tâche fastidieuse et superflue.

Reconsidération des chatbots et callbots chez Stelliant : retour d’expérience

Le groupe a également testé les solutions de chatbot et de callbot, avec un effet déceptif puisqu’elles ne respectaient pas leur engagement en termes de relation client.

Les premiers tests du groupe ont révélé que le chatbot ne parvenait pas à détecter les émotions et le relationnel dans le discours.

Il n’était donc pas capable de fournir une assistance adéquate pour prendre en charge le sinistré.

Aujourd’hui, avec l’évolution du chatbot, Stelliant envisage de  ré-introduire ces deux technologies en les concentrant sur trois questions essentielles, que l’IA pourra traiter rapidement.

L’IA générative dans le secteur de l’assurance : un atout pour les assurés et les collaborateurs

L’IA générative améliore non seulement la qualité de service délivrée aux assurés mais également l’efficacité des collaborateurs.

En analysant le comportement des agents, L’IA crée des dashboards grâce aux mots utilisés et à l’expérience délivrée par l’agent.

Elle utilise ces données pour s’améliorer. Aussi, l’intégration de l’IA améliore sensiblement l’efficacité et la productivité des agents, en générant des réponses, transcrivant et résumant une conversation.

Néanmoins, il est important de souligner, bien que l’IA soit efficace, que l’aspect humain reste essentiel. L’engagement, l’empathie, restent des qualités humaines nécessaires, avec un conseiller qui accompagne et prodigue des conseils à l’assuré.

Allier la puissance de l’IA et les compétences humaines s’impose comme la meilleure solution pour une expérience client réussie.

Pour conclure sur l’intelligence artificielle dans tous ses états…

En conclusion, l’intégration de l’IA offre de multiples avantages pour les entreprises. L’IA engendre ainsi un réel gain de temps et augmente l’efficacité des agents. Elle facilite leur quotidien et accroit leur productivité en suggérant, transcrivant et en automatisant les tâches fastidieuses.

Toutefois, pour créer et conserver du lien, la relation humaine reste essentielle, notamment au niveau de l’empathie.

Par ailleurs, il est important de ne pas faire l’impasse sur l’impact écologique de l’IA. Non seulement elle s’avère plus coûteuse financièrement, mais aussi écologiquement. De fait, l’IA fait actuellement l’objet d’avis contrastés sur son utilité et sur ses externalités, notamment environnementales.