E-commerce : peut-on tout automatiser dans la relation client ?

L’expansion du secteur du e-commerce nous accorde sur un point : nous consommons en plus grande quantité et beaucoup plus rapidement. Avec une croissance de 11.8% supplémentaire et plus de 527 millions de transactions au premier trimestre 2022*, nous décuplons nos achats en ligne. Mais ces hausses s’accompagnent d’autant de demandes supplémentaires liées à la relation client comme les réclamations ou les suivis des colis, posant de nouvelles complexités pour traiter ces flux rapidement, en particulier les messages entrants.

Des canaux bien connus

La multitude de canaux mis à disposition des utilisateurs complexifie l’automatisation de la relation client et challenge les entreprises. Il faut désormais mutualiser l’ensemble des données disponibles, pour offrir une expérience client aussi personnalisée que cohérente entre ces canaux.

Parmi les trois moyens les plus utilisés par les clients pour joindre un service client*, nous retrouvons les téléconseillers (62.2%), l’email (17.4%) et le chatbot (8.7%). C’est un fait le besoin d’échanger avec un téléconseiller prime sur la recherche autonome d’informations. En revanche, si nous observons les 3 canaux les plus proposés par les entreprises pour joindre ce même service, l’email prime (91.3%) devant les téléconseillers (87%) et les réseaux sociaux (65.%).

“L’accès à la connaissance est au cœur des problématiques des collaborateurs des centres de relation client. Le work-at-home apparaît comme un révélateur du sujet. La transmission de la connaissance devient primordiale, car sur un plateau l’humain pouvait compenser, mais en situation de télétravail, c’est moins le cas.“ Alexandre Rabouille, Head of Success Program chez Sitel Group.*

Que devons-nous retenir de ces chiffres ? Un constat simple. Les clients souhaitent être rapidement mis en relation avec un téléconseiller et ce peut importe le canal, néanmoins les entreprises traitent aujourd’hui plus de demandes d’emails que d’appels et discussions directement traitées par un téléconseiller. En sommes, l’analyse des messages est un enjeu crucial pour parfaire sa relation client.

Des cas d’usages plus nombreux…

Le secteur du e-Commerce propose des parcours utilisateurs qui permettent en un minimum d’actions de commander un produit ou un service. C’est aussi le cas dans le traitement des demandes entrantes, tout se doit d’être automatisé. D’ailleurs l’indicateur le plus suivi dans le traitement des requêtes, c’est le Customer Effort Score (CES). Il permet de calculer l’effort demandé aux clients pour contacter l’entreprise. Plus le choix aujourd’hui, il faut permettre aux clients comme aux collaborateurs de traiter des flux plus conséquents sans déconstruire l’expérience client.

L’analyse des messages est ainsi un enjeu qui prime et qui nécessite d’anticiper un maximum de situations possibles, puis de définir lesquelles pourront être traitées automatiquement et celles qui nécessitent plus de temps de la part des collaborateurs. En voici quelques exemples.

Les demandes d’informations
Dans le secteur du e-commerce, c’est un cas qui peut paraître simple à traiter, qui souvent est automatisable, car en général l’information est souvent disponible dans les canaux proposés aux clients. Site internet, brochure, vidéos… Les éléments de réponse sont simples à apporter aux clients, ils nécessitent d’être repérés efficacement par une intelligence artificielle qui aura pour mission de mutualiser les informations, contenus des messages et pièces jointes.

Le suivi des livraisons
Un cas d’usage bien connu en cette époque d’ubérisation. Les clients demandent régulièrement des changements ou des informations sur les étapes de livraison, avec une exigence de réponse immédiate. La complexité dans ce cas réside dans l’accès à des données qui ne dépendent pas forcément de l’entreprise, mais d’un partenaire. Pour preuve, 31% des Français déclarent qu’une expérience négative vécue avec les transporteurs proposés par le site d’e-commerce entraîne l’abandon d’un achat : un chiffre supérieur à la moyenne européenne qui est de 21%.*

La gestion des réclamations clients
Probablement le cas le plus important. L’automatisation dans ce cas dépend très fortement du canal. Bien que le délai de traitement des réclamations baisse pour tous (courrier, mail, téléphone et réseaux sociaux) en 2022, seulement 33%* des entreprises communiquent des délais à leurs clients. Seuls des outils d’analyses de ces datas pourraient permettre un engagement de chiffre à ce stade.

… et plus complexes à automatiser.

L’automatisation de process dans la relation client demande une technologie capable d’analyser et de traiter une infinité de cas d’usages. C’est pourquoi la réelle différence de performance d’une technologie dépend de sa capacité à traiter le langage naturel (NLU, natural langage processing) le plus finement possible. Bien souvent, certaines situations surviennent quotidiennement et ne sont pas forcément traitées techniquement…

Comprendre plusieurs intentions dans un message
Comme dans une discussion orale, les demandes comportent parfois plusieurs intentions. Il peut s’agir d’une question concernant le prix d’une solution, mais aussi les potentiels délais de livraison d’un autre produit. Analyser le message impose de traiter ces deux demandes de manière distinctes, et d’y répondre séparément. C’est un challenge.

Adapter la réponse selon la situation
Automatiser des tâches simples comme la personalized automatic response avec un message d’absence ne relève pas de défis particuliers. En revanche, lorsqu’il s’agit d’une situation changeante, adapter le contexte du message en fonction des informations récoltées demande plus de techniques.

Reprenons l’exemple du suivi d’un colis. Si un client questionne l’entreprise quant à l’avancement de son colis, il faut pouvoir adapter le message en fonction de la situation (en cours de livraison, commande bloquée…), mais également permettre à l’intelligence artificielle de récolter des données qui peuvent être chez un partenaire pour la livraison (localisation, expéditeur…).

Personnalisation du message
Autre situation plus complexe à traiter pour optimiser l’expérience client, l’adaptation du message et sa personnalisation. Retrouver une date, un nom ou un prénom peut paraître logique et simple, mais pouvoir adapter le message selon son étape dans le parcours d’achat (nouveau client, client VIP…) reste plus complexe et demande plus de temps aux collaborateurs pour récolter ces informations.

Ainsi, la relation client n’est pas un secteur où l’ensemble des actions sont automatisables. Cela dépend du canal utilisé, de la nature des situations à traiter, et des habitudes des consommateurs. Pour autant, l’afflux massif de messages prive les collaborateurs du temps nécessaire pour parfaire l’expérience de leurs clients. Les solutions d’artificial intelligence comme InboxCare, pour le traitement automatique des messages entrants, sont avant tout des outils mis à dispositions des conseillers clients pour reprendre le contrôle d’un flux d’informations toujours plus croissant à l’ère de la digitalisation.

Sources