Selon une étude menée par SalesForce, 91% des clients ayant eu une expérience positive avec un service client sont susceptibles d’effectuer un achat par la suite. On estime aussi que fidéliser un client coûte 7 fois moins cher que d’en acquérir un. Au sein d’une offre multicanal, entre la réduction du délai moyen du traitement des demandes (DMT), l’augmentation de la qualité des intéractions et du taux de résolution au premier contact (RPC) … Comment l’IA permet-elle aux entreprises d’augmenter la satisfaction des clients en adoptant une démarche customer-centric ? Retour sur notre Webinar, animé par nos experts Golem.ai !
L’IA simplifie la gestion des demandes entrantes
Dans les entreprises, le traitement des demandes entrantes passe généralement par plusieurs opérateurs. Pour un mail par exemple, l’opérateur A va le recevoir, le lire, extraire les pièces jointes associées, saisir les informations importantes dans le système puis rediriger manuellement le message vers un opérateur B. Ensuite, l’opérateur B va recevoir le message, le relire, interagir avec les informations et répondre au message grâce à un template adéquat.
Pour simplifier ce travail, l’IA symbolique développée par Golem.ai permet de réduire le DMT, ainsi que le Customer Effort Score (CES) en automatisant le traitement des demandes entrantes. Un gain de temps considérable pour les collaborateurs, qui peut être consacré à d’autres activités plus centrées sur l’expérience client et sa satisfaction.
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Cas d’usage et ROI
Les cas d’usage d’une IA symbolique pour la relation client sont nombreux : Mail to Data, Mail to People, Mail to Back office ou Mail to Docuchecker par exemple. Notre solution InboxCare permet de transformer des données non structurées in données actionnables qui peuvent être utilisées dans différents processus : RPA (Robotic Process Automation), système de ticketing, order management, on-boarding, appels d’offres, KYC, etc.
L’utilisation d’une IA symbolique permet un ROI non négligeable pour les entreprises. Dans le meilleurs des cas, elle permet de diviser par 6 le DMT des messages entrants, ce qui se traduit par un gain important en équivalent temps plein et permet le développement de nouvelles activités comme la numérisation des processus métiers. Mécaniquement, lorsque le délai moyen de traitement diminue, on observe une augmentation de nombreux KPI comme le NPS (Net Promoter Score), le RPC (taux de résolution au premier contact) et la satisfaction client.
Vous souhaitez en savoir plus sur l’automatisation de la relation client grâce à notre IA ? Découvrez nos solutions pour la relation client, ou contactez directement nos équipes si vous avez la moindre question, elles se feront un plaisir de vous répondre !
