« S'il vous plaît, que cela ne soit pas une autre conversation ennuyeuse et pleine de battage médiatique sur l'IA et l'apprentissage automatique », pensai-je en entrant dans le Renaissance Atlanta pour le Briefing AI d'Execs In The Know. Alors que j'étais impatient de rencontrer plusieurs leaders de l'expérience client avant-gardistes de marques comme Porsche et FedEx, j'étais méfiant quant au fait que les discussions sur l'IA ont tendance à dégénérer en battage et platitudes. Je voulais des idées concrètes que je pourrais ramener à l'équipe Guru - et c'est ce que j'ai obtenu et bien plus encore.

Avec du café à la main, mon anxiété a rapidement disparu lorsque je me suis assis et ai discuté avec quelques personnes à ma table. Des cadres de grandes marques ont partagé ouvertement leur vision pour démystifier le potentiel de l'IA pour soutenir l'expérience client omnicanal. Certains trempaient simplement leur orteil dans l'IA, et d'autres étaient plongés jusqu'au cou dans plusieurs projets.

Avant même que nous le sachions, l'événement a démarré avec Gil Pongetti d'UPS nous guidant à travers leur récente mise en œuvre d'un chatbot alimenté par l'IA, suivi d'une discussion animée et ouverte en format panel avec des experts de l'industrie, dont notre propre Steve Mayernick de Guru. Après des discussions en table ronde, la journée s'est achevée dans un laboratoire d'innovation, où les cadres de marques ont rencontré individuellement des fournisseurs de solutions d'IA autour de cocktails.

La journée a été remplie d'histoires concrètes sur de vrais défis, des victoires mesurables et des idées pour les prochaines étapes tangibles. Après avoir pris frénétiquement des notes et des idées tout au long de la journée, voici mes 5 points clés:

1. L'IA n'est aussi intelligente que les données et la formation qui la soutiennent

En ce qui concerne les solutions d'assistance IA, l'adage classique d'IBM, "des données pourries, un résultat pourri", est approprié. Pour que l'IA fournisse des résultats en matière d'expérience client - que ce soit sous la forme d'un chatbot, d'une solution de flux de travail ou d'aide à l'agent - les données sur lesquelles elle repose doivent être de haute qualité et fiables. Vous avez également besoin d'un mécanisme par lequel la solution IA apprend constamment et s'améliore, ce qui nécessite une supervision réfléchie et un ajustement continuel.

2. L'IA devrait renforcer l'expérience au sein de vos canaux existants, et non en créer de nouveaux

Les clients devraient s'attendre à une expérience cohérente sur l'ensemble de vos canaux de support. Cette meilleure pratique a été répétée plusieurs fois tout au long de la journée. Dans cette optique, toute solution d'IA devrait améliorer l'expérience client et/ou agent tout en maintenant la cohérence sur l'ensemble de vos canaux. Par exemple, cela peut se traduire par la voix et le ton utilisés lors de l'interaction avec les clients, l'expérience de flux de travail pour vos agents, ou le processus d'escalade des cas.

3. Soyez transparent avec les clients

Ne cherchez pas à tromper vos clients et prétendre que votre nouveau chatbot est un agent de support humain. Vos clients sont assez intelligents pour le découvrir, et cela ne fera que les frustrer et nuire à vos scores de CSAT. Au lieu de cela, indiquez clairement qu'il s'agit d'un bot ou d'un assistant virtuel, et donnez aux clients un moyen facile d'atteindre un agent en direct ou de contourner autrement le bot. UPS a partagé comment chaque interaction par chat commence avec leur nouvel assistant virtuel auto-identifié, et si un client est redirigé vers un agent en direct, toutes les interactions du bot sont transférées de manière transparente, atténuant ainsi les questions répétées.

4. Commencez petit et itérez

Il y a tellement de façons dont vous pouvez potentiellement tirer parti de l'IA pour améliorer vos opérations de service et l'expérience client. Faites-vous une faveur et ne cherchez pas à tout bouleverser. Il est important de commencer petit et d'apprendre de vos premières victoires et défis avant d'investir des ressources substantielles. La meilleure approche consiste à identifier un défi discret ou un domaine à améliorer que l'IA pourrait potentiellement aborder, et commencer là.

5. Définissez les bons objectifs à suivre et à obtenir l'adhésion

Une fois que vous avez choisi un projet spécifique, examinez vos actuelles mesures de référence KPI pour le canal, définissez les métriques et objectifs de succès, et évaluez les solutions qui peuvent mieux les atteindre. Cette approche fonctionne particulièrement bien lorsque vous n'avez pas de parrain exécutif dans la haute direction, car vous pouvez plus facilement établir un argumentaire commercial pour l'IA grâce à un projet initial sans risque et l'élargir à mesure que vous obtenez l'adhésion.

Voici un exemple que Steve Mayernick de Guru a partagé sur la réduction du temps de traitement de 20% :

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