Il n'y a pas de sujet plus chaud avec les DSI que la transformation numérique. Le passage au numérique est devenu le principal mandat des responsables informatiques alors que les entreprises cherchent à se dépasser. Quand il s'agit de la transformation numérique, il n'y a pas de projet unique qui puisse amener une entreprise d'où elle est aujourd'hui à être complètement numérisée. La transformation numérique est plutôt un ensemble de petits projets qui mèneront éventuellement à l'évolution de l'entreprise.
Bien que les projets puissent varier considérablement selon le secteur d'activité, nombre d'entre eux ont un point commun: ils visent à améliorer l'expérience client. Cela devient l'un des principaux facteurs de différenciation pour les entreprises. Ce qu'il est essentiel pour les DSI de comprendre, cependant, c'est que l'accent ne soit pas mis sur une légère amélioration du service client; il devrait être complètement repenser, et cela nécessite l'utilisation de l'intelligence artificielle (AI).
Le service client a besoin d'être repensé à l'ère numérique
Aujourd'hui, le service client est largement réactif. Un individu appelle dans le centre de contact d'une entreprise et doit fournir un large éventail d'informations, telles que le nom, l'adresse, le numéro de fidélité, les informations de contact et une description du problème. Si l'agent ne peut pas aider, l'appelant est transmis à la personne suivante et le processus recommence. Il y a beaucoup de problèmes avec cela, notamment le fait de gaspiller le temps du client et de le frustrer.
L'amélioration du service à la clientèle ne consiste pas à apporter des améliorations marginales telles que la réduction des temps d'attente. Il s'agit plutôt de repenser complètement la façon dont le service à la clientèle devrait fonctionner s'il est activé par AI. AI est capable de relier les points entre l'activité d'un utilisateur et l'information et de faire ressembler l'agent à Kreskin, car ils peuvent prédire pourquoi la personne appelle et suggérer comment résoudre leur problème avant même d'avoir demandé.
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Pour illustrer, je vais donner quelques exemples de service à la clientèle avec AI
Agent sans AI
Sarah Mitchell, une voyageuse fréquente de Nationwide Airlines, voyage de Denver à l'aéroport JFK de New York , mais son vol est annulé en raison de problèmes liés aux conditions météorologiques. Le vol n'est pas avant demain, et elle reçoit un préavis de la compagnie aérienne.
Sarah se connecte au site Web et commence à chercher de nouveaux vols. Comme il s'avère que tous les vols vers JFK sont complets ou annulés, elle étend sa recherche pour inclure LaGuardia et Newark au New Jersey. Après avoir passé 30 minutes, Sarah est frustrée et appelle la compagnie aérienne où elle est accueillie par un agent poli. L'agent lui demande son nom et son numéro de grand voyageur et comment il peut l'aider. Elle explique la situation et l'agent passe par plusieurs étapes que Sarah a déjà franchies. Après un long délai, Sarah commence à s'agiter et s'inquiète du fait que les vols se remplissent rapidement et qu'elle risque de passer à côté. Enfin, après environ 30 minutes, son vol est reloué à un vol de correspondance vers Long Island. Ce n'est pas direct, comme l'autre, mais elle est heureuse de rentrer chez elle, bien que la transaction ait été si irritée.
Guide de l'agent avec AI
Supposons que Sarah fasse toutes les tâches jusqu'au moment où elle appelle. Quand elle appelle la compagnie aérienne, l'IA a recueilli toutes les informations et comprend que son vol a été annulé et qu'elle a élargi sa recherche pour inclure d'autres aéroports régionaux. L'agent sait également que Sarah est une cliente de haut niveau et veut s'assurer qu'elle sera hébergée le plus rapidement possible.
Lorsque l'agent répond, il salue Sarah par son nom et lui dit: «Bonsoir, mademoiselle Mitchell, je vous remercie de votre loyauté envers notre Nationwide, je vois que vous essayiez de changer votre vol annulé. Puis-je vous aider avec ça? "
Sarah est ravie que l'agent sache l'information et dise:" Oui, j'essaie d'aller à New York, mais mon vol a été annulé. "L'IA a déjà compris elle essaie de voler vers l'aéroport le plus proche de New York et a trouvé le vol de correspondance vers Long Island. L'agent dit: «Je peux vous mettre en vol tôt le matin à Long Island. »Dans l'exemple ci-dessus, sur la base de ses actions, l'IA était capable de comprendre qui appelait, son statut auprès de la compagnie aérienne et ce qu'elle essayait d'accomplir. Et il a fourni une réponse immédiate à l'agent sans lui demander de rechercher ou de demander des informations supplémentaires. Cela a l'avantage supplémentaire d'éloigner rapidement le client du téléphone, réduisant ainsi le temps d'attente pour les autres passagers touchés
Intelligent Routing without AI
David Thomas est un abonné de longue date à une musique sur Internet. service et remarque sa facture est plus grande que prévu. Il passe en ligne pour vérifier son compte et remarque qu'il a été accusé pour un album qu'il a acheté mais ensuite annulé.
Dans la barre de recherche sur le site, David entre "Facturation erronée" et dispose d'un certain nombre d'options . Il ne peut pas trouver ce qu'il cherche et fait d'autres recherches. Enfin, il abandonne et appelle le numéro d'aide, où est accueilli par un agent qui demande comment elle peut l'aider. Il lui dit le problème, et elle déclare qu'elle est désolée, mais elle est dans le service d'aide en ligne et ne peut répondre aux questions sur le fonctionnement du service, et elle le transfère au support de compte.
David doit alors expliquer le problème à cet agent, qui informe David que le support du compte ne gère pas les remboursements et le transfère encore une fois. Après avoir réexaminé l'explication une troisième fois, le remboursement est finalement émis
Routage intelligent avec AI
Quand David appelle la compagnie de musique en ligne, l'IA a déjà analysé les informations de recherche sur Internet et prédit que David appelle pour demander pour un remboursement sur une charge qu'il estime être erronée, et achemine l'appel directement au service des remboursements. L'IA extrait des informations du portail, du système CRM et d'autres sources de données pour analyser l'historique du client.
L'agent est rapidement informé que David est un client en règle depuis des années et n'a jamais demandé de remboursement avant. L'agent salue David avec, "Bonjour, M. Thomas. Je vois que vous vous sentez facturé à tort. Puis-je vous aider avec ça? "David explique qu'il a acheté l'album, mais l'a ensuite annulé rapidement. L'agent l'informe que des accidents se produisent et que l'entreprise serait heureuse de rembourser l'argent.
Dans ce cas, l'IA a pu recueillir des informations basées sur l'activité de David et prédire le but de l'appel. Les résultats de l'analyse ont été utilisés pour acheminer l'appel à la personne appropriée. L'IA a ensuite exécuté des règles d'affaires pour déterminer si le remboursement est approuvé et informé l'agent.
Les entreprises recueillent des quantités massives d'informations sur les habitudes et les activités de leurs clients. Le défi est que les gens ne peuvent pas analyser les gros volumes de données aussi vite que les machines. Les systèmes IA peuvent être utilisés pour examiner les données et faire des inférences qui peuvent aider les entreprises à servir les clients plus rapidement et avec plus de précision, rendant ainsi chaque service client plus efficace en mettant les bonnes informations devant eux.
Les DSI devraient considérer l'IA comme une technologie révolutionnaire.