10 façons dont AXM et l’IA placent la barre plus haut en matière de service client et de réussite client

La gestion de l’expérience des agents (AXM) est la discipline primordiale dans laquelle ses solutions, selon moi, constituent le ciment commun qui peut relier et améliorer à la fois le service client et la réussite client. En effet, AXM garantit que les agents et le personnel chargé de la réussite des clients disposent des outils, des informations et du support appropriés dont ils ont besoin pour remplir de manière optimale les rôles qui leur sont assignés. Du côté de la réussite client, des personnalités telles que les responsables de la réussite client, les responsables de comptes et les spécialistes de l’intégration peuvent exploiter certaines des capacités pour guider efficacement leurs clients vers leurs objectifs d’adoption et d’adoption d’une nouvelle technologie, d’un nouveau service ou d’un nouveau produit. Dans le domaine du service client, il s’agit avant tout de fournir au client une réponse rapide et efficace à sa demande entrante. Et, à mesure que les solutions AXM évolueront avec l’intégration de l’IA générative, elles offriront des outils et des informations transformationnels qui amélioreront considérablement les performances du personnel des agents et des clients, rationaliseront considérablement les flux de travail et amélioreront considérablement l’ensemble de l’expérience client.

Avec l’avènement de l’IA générative, en tant que composant technologique intrinsèque d’AXM, nous sommes sur le point d’assister à une approche transformationnelle dans la manière dont les professionnels du support client et de la réussite client interagissent avec les clients. Ainsi, l’IA est sur le point de révolutionner AXM de plusieurs manières.

1. Automatisation intelligente

L’IA générative peut automatiser les tâches répétitives, permettant ainsi aux agents de se concentrer sur des problèmes complexes nécessitant une intervention humaine. Cela réduit la charge de travail et améliore la satisfaction au travail. Quelques exemples de la façon dont l’IA peut gérer les tâches de routine incluent la planification d’e-mails de suivi, la mise à jour des dossiers clients ou la fourniture de réponses standard aux requêtes courantes, permettant ainsi aux agents de se concentrer sur la résolution des problèmes complexes des clients.

2. Programmes de formation améliorés

Les programmes de formation basés sur l’IA peuvent offrir des expériences d’apprentissage personnalisées aux agents, les aidant à acquérir rapidement de nouvelles compétences et à rester informés des dernières connaissances. Par exemple, l’IA peut créer des modules de formation personnalisés basés sur les données de performance de chaque agent, en se concentrant sur les domaines dans lesquels ils doivent être améliorés et en garantissant qu’ils restent informés des dernières fonctionnalités du produit et des dernières techniques d’assistance.

3. Assistance en temps réel

L’IA générative peut fournir une assistance en temps réel aux agents lors des interactions avec les clients, en proposant des suggestions, en extrayant des informations pertinentes et en guidant les agents à travers des problèmes complexes. Lors d’un chat en direct, l’IA peut analyser la conversation en temps réel et suggérer des réponses ou des solutions à l’agent, garantissant ainsi une assistance rapide et précise.

4. Amélioration de la gestion des connaissances

L’IA peut analyser de grandes quantités de données pour créer et maintenir une base de connaissances à jour, garantissant ainsi aux agents un accès rapide à des informations précises. En particulier, l’IA peut analyser en permanence les interactions des clients et les mises à jour des produits pour mettre à jour la base de connaissances, fournissant ainsi aux agents les informations les plus récentes et les plus pertinentes pour aider efficacement les clients.

5. Analyse des sentiments

Grâce à la transcription de la parole en texte et au traitement du langage naturel, les solutions de centre de contact peuvent analyser les interactions des clients pour évaluer les sentiments de base et fournir aux agents des informations sur la manière de gérer efficacement les conversations, améliorant ainsi la satisfaction des clients. L’IA générative d’aujourd’hui est plus sophistiquée et peut fournir un niveau plus élevé d’informations sur les clients, lui permettant de détecter si un client est frustré ou contrarié en fonction de son langage et de son ton, incitant l’agent à proposer des réponses et des solutions empathiques pour désamorcer la situation.

6. Analyse prédictive

L’IA générative peut prédire les problèmes potentiels des clients en fonction de modèles de données, permettant ainsi aux agents de prendre des mesures proactives pour répondre aux problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. Par exemple, l’IA peut identifier des modèles indiquant qu’un client est susceptible de se désintéresser, incitant l’équipe chargée de la réussite client à proposer des offres personnalisées ou une assistance supplémentaire pour fidéliser le client.

7. Flux de travail personnalisables

L’IA peut créer des flux de travail personnalisables pour les agents, rationalisant les processus et garantissant que chaque interaction est gérée de manière efficace et efficiente. Ainsi, l’IA peut générer des flux de travail sur mesure pour traiter des types spécifiques de demandes de clients, garantissant ainsi que les agents suivent les meilleures pratiques et procédures pour chaque scénario.

8. Assistance personnalisée aux agents

L’IA générative peut fournir un soutien personnalisé aux agents, comprendre leurs forces et leurs faiblesses et offrir des conseils personnalisés pour améliorer les performances. Par exemple, l’IA peut suivre les mesures de performance d’un agent et fournir des commentaires personnalisés et des conseils de coaching, l’aidant à s’améliorer dans les domaines où il pourrait avoir des difficultés.

9. Analyse des performances

L’IA peut analyser les données de performance des agents pour fournir des informations et des recommandations d’amélioration, aidant ainsi les agents à améliorer continuellement leurs compétences et leur efficacité. Un scénario typique est celui où l’IA peut générer des rapports détaillés sur les performances des agents, mettant en évidence les domaines à améliorer et suggérant une formation ou des ressources spécifiques pour aider les agents à améliorer leurs compétences.

10. Outils de collaboration améliorés

L’IA peut faciliter une meilleure collaboration entre les équipes en fournissant des outils qui améliorent la communication, partagent les connaissances et rationalisent les flux de travail, conduisant ainsi à un environnement de travail plus cohérent et plus efficace. Les plates-formes de collaboration basées sur l’IA peuvent automatiquement organiser et hiérarchiser les tâches, partager des informations pertinentes avec les membres de l’équipe et garantir que chacun est aligné sur les objectifs et les stratégies des clients.

En résumé, l’intégration de l’IA générative dans la gestion de l’expérience des agents recèle un immense potentiel pour transformer le service client et la réussite client. En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent garantir que leurs agents sont bien pris en charge, ce qui conduit à des expériences client améliorées, à une satisfaction améliorée et, à terme, à une plus grande fidélité des clients. L’avenir de l’engagement client est prometteur, l’IA générative jouant un rôle central dans la promotion de l’excellence et de l’innovation.

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