Quels KPIs les outils d’IA pour le service client permettent-ils d’améliorer ?
Comme pour la plupart des nouvelles technologies tendance, l’IA possède de nombreuses applications utiles – et bien d’autres qui relèvent du gadget. Mais s’agissant du service client, le battage est justifié : Gartner, un cabinet de recherche informatique, estime que les chatbots seront le principal canal de service client pour 25 % des entreprises d’ici 2027.
De nombreuses entreprises intègrent avec enthousiasme des outils pilotés par l’IA, comme les chatbots et l’analytique prédictive, dans leurs processus de service client. Et elles ont raison : cette technologie permet aux équipes de résoudre plus rapidement les problèmes, et libère les agents humains pour qu’ils se concentrent sur la relation client plutôt que répondre pour la millième fois à la même question.
Il est cependant utile de préciser les avantages :
Join our community to access the full article
Unlock more content to help you turn AI into leverage, design experiences that build trust, and drive business impact.
Have an account? Log In
Quels KPI du service client sont améliorés grâce à l’intégration de l’IA dans l’expérience client ?
Dans cet article, je vais vous présenter sept indicateurs de performance clés qui sont les plus impactés par l’ajout de l’IA à votre stratégie de service client. En suivant attentivement ces métriques du service client, vous serez mieux armé pour utiliser l’IA afin de réduire les coûts, augmenter la satisfaction client et améliorer l’expérience client.
Quels sont les meilleurs outils d’IA pour le service client ?
De manière générale, les outils d’IA pour le service client se répartissent en trois catégories : chatbots et agents virtuels destinés aux clients, logiciels d’analyse avancée alimentés par l’IA, et outils d’IA en arrière-plan qui soutiennent les agents de support et automatisent les processus.
Les équipes du service client mettent souvent en place des outils tels que :
- Chatbots conversationnels : Ces bots de traitement du langage naturel peuvent avoir des conversations textuelles ou vocales avec les clients afin de gérer les demandes courantes sans intervention humaine. Les chatbots accèdent à des bases de connaissances pour résoudre les questions de routine comme les informations de compte, les questions sur les produits et les FAQ.
- Agents virtuels : Considérez les agents virtuels comme des "chatbots avancés" qui reposent sur des algorithmes d’apprentissage plus profonds pour comprendre le contexte et entretenir des conversations plus longues avec les clients ; ils possèdent également souvent un prénom et une personnalité. Comme les chatbots, les agents virtuels servent de première ligne et peuvent résoudre des questions plus complexes avant de transférer le client à un agent humain si besoin.
- Analytique prédictive : Les outils d’analytique prédictive sont alimentés par des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués qui analysent les données clients afin de repérer des tendances. L’analytique prédictive est particulièrement utile pour anticiper les besoins des clients et aider les agents à personnaliser leur service ; elle peut également être utilisée pour réduire le taux de perte de clients (churn).
- Analyse de sentiment : Les outils d’analyse de sentiment détectent l’humeur et les émotions des clients pendant les échanges en analysant les textes et les données vocales, ce qui permet aux agents virtuels de percevoir l’insatisfaction et d’ajuster leur approche – ou de transférer la discussion à un agent humain le cas échéant.
KPI améliorés par les outils d’IA pour le service client
Le succès des outils d’IA pour le service client dépend en grande partie de la capacité à soulager les agents humains dans leur charge de travail. Le taux de déviation, le coût par résolution et le volume de tickets sont des indicateurs qui mesurent ce facteur de façon directe ou indirecte.
La rapidité représente un autre axe majeur : des indicateurs comme le temps de première réponse, le temps de traitement moyen et la résolution au premier contact permettent tous de mesurer la vitesse d’aide apportée aux clients.
Améliorer ces métriques de support contribue également à d’autres indicateurs clés tels que le score de satisfaction client (CSAT), le net promoter score (NPS) et le score d’effort client (CES).
1. Taux de déviation
Une augmentation du taux de déviation est l’un des signes les plus nets que votre investissement dans l’IA porte ses fruits. Si vous avez investi dans des chatbots, des assistants virtuels ou d’autres outils d’auto-assistance pilotés par l’IA, votre taux de déviation – le pourcentage des conversations gérées par vos systèmes d’intelligence artificielle sans intervention des agents humains – devrait être significatif.
Fin, un chatbot IA développé par Intercom, revendique un taux de déviation allant jusqu’à 60 %. Selon la complexité des demandes de support, certains chatbots peuvent traiter jusqu’à 80 % des demandes sans intervention humaine.
Des outils comme Fin réalisent cet exploit grâce à une combinaison de traitement du langage naturel, de flux de conversation prédéfinis et d'une compréhension approfondie de la documentation de votre produit. L'objectif final est que les demandes de support les plus courantes—telles que les informations de compte, le suivi des commandes, les retours et le dépannage simple—soient entièrement gérées par des chatbots IA, libérant ainsi les agents de support humains pour qu'ils se concentrent sur les demandes complexes et la création de liens avec les clients.
2. Coût par résolution
Si l'on considère l'ensemble de l'activité mondiale du support client, les chiffres sont impressionnants : chaque année, les clients soumettent 265 milliards de demandes de support. Les chatbots et assistants IA permettent d'absorber une partie de ce coût, réduisant la charge sur les équipes de support client et permettant aux entreprises d'économiser plus de 11 milliards $ par an.
L'impact de l'IA sur le coût par résolution tient à un facteur : c'est moins cher que les humains. Cela signifie qu'en transférant une plus grande partie des demandes clients vers l'IA en libre-service, votre coût moyen par résolution doit diminuer.
Mais alors, concrètement, quel est l'impact de l'IA sur le coût par résolution en termes financiers ? Il est notoirement difficile de généraliser le coût d'une interaction de support client d'une entreprise à l'autre. Les variables sont nombreuses : secteur, complexité, coûts de main-d'œuvre, pour n'en citer que quelques-unes. Mais pour illustrer les économies potentielles, LiveAgent, un outil de support client, avance que la moyenne du secteur pour le coût par contact est de 7,16 $. À titre de comparaison, Fin—le chatbot IA développé par Intercom—coûte 86 % de moins, soit un coût de 0,99 $ par résolution.
3. Temps de première réponse (FRT)
Les leaders CX avertis se demandent peut-être où porter leur attention à l'ère de l'IA. Une priorité classique de l'expérience client est plus pertinente que jamais : faire gagner du temps aux clients. Selon Forrester, 66 % des clients affirment que la chose la plus importante qu'une entreprise puisse faire est de valoriser leur temps. Avec la banalisation des chatbots, les attentes des clients ont augmenté : 40 % des clients attendent une réponse d'un chatbot en moins de cinq secondes.
L’IA est synonyme de rapidité : les chatbots peuvent répondre aux clients en quelques secondes, 24h/24. Pour les clients nécessitant un interlocuteur humain, les agents virtuels collectent les informations et mettent un agent de support en ligne en environ 30 secondes. Ensuite, l'IA continue d'aider en proposant des suggestions contextuelles à l'agent.
Les derniers logiciels de help desk—améliorés par l'IA—permettent de visualiser facilement l'ensemble de l'activité des chatbots et des humains, en intégrant automatiquement des analyses qui vous aident à discerner tendances et opportunités d'amélioration des processus.
4. Volume de tickets
L'une des façons les plus simples de mesurer l’activité globale de votre support client est d'examiner le volume de tickets. L'interprétation de surface est évidente : un nombre élevé signifie une équipe occupée.
Mais le volume de tickets est aussi lié à des indicateurs globaux du bien-être client. Une enquête a révélé que les entreprises ayant un volume de tickets plus faible obtiennent généralement des scores CSAT plus élevés. Plus le volume de tickets augmente, plus les équipes de support sont sous pression et, en conséquence, plus le score CSAT a tendance à baisser.
Heureusement, les outils intégrant l’IA pour la réussite client sont bien adaptés pour réduire le volume de tickets. Les chatbots sont le moyen principal : ils peuvent détourner de nombreuses demandes avant qu'elles ne deviennent des tickets. Disposer d'une base de connaissances robuste—qui sert ensuite de formation à vos agents virtuels—est une autre pièce essentielle du puzzle.
5. Temps moyen de traitement (AHT)
Le temps moyen de traitement idéal pour une entreprise n'est pas nécessairement pertinent pour une autre ; les entreprises peu complexes, comme le commerce de détail, affichent habituellement un AHT relativement bas, tandis que les entreprises de télécommunications présentent des moyennes plus élevées. Mais en général, un « bon » AHT se situe autour de six minutes dans un centre d'appels traditionnel.
Le chat en direct présente souvent des AHT plus longs, car agents et clients peuvent mener plusieurs tâches en parallèle, les agents pouvant gérer trois conversations ou plus en même temps. Cependant, si un client contacte le support avec un problème, plus il sera résolu rapidement, plus il sera satisfait.
Pour les demandes simples, les chatbots peuvent accélérer la DMT (Durée Moyenne de Traitement) en fournissant instantanément les réponses à de nombreuses questions courantes. Pour les problèmes plus complexes, les agents virtuels peuvent rapidement collecter les informations nécessaires auprès des clients avant de les transférer aux agents humains pour les étapes finales.
6. Résolution au premier contact (FCR)
Il n’y a rien de plus frustrant que de contacter le service client pour devoir recommencer ensuite parce que le problème n’a pas été résolu dès la première fois. Lorsque les clients contactent à nouveau l’assistance, l'absence de résolution rapide a peut-être déjà nui à la perception qu'ils ont de la qualité de service de votre entreprise.
C’est pourquoi il est essentiel de résoudre les problèmes dès le premier contact avec les clients. Idéalement, quatre problèmes clients sur cinq devraient être résolus dès la première interaction : un taux de FCR de 70-79% est considéré comme « bon », selon les références du secteur réalisées par SQM Group pour les centres de contact.
Les agents virtuels alimentés par l’IA peuvent améliorer votre taux de résolution au premier contact en aidant les clients à résoudre rapidement leurs problèmes grâce au libre-service. L’IA peut aussi aider les agents humains à résoudre davantage de problèmes dès le premier contact en résumant les échanges précédents avec le client et en suggérant des solutions.
7. Taux de rétention
Aucun indicateur n’est plus important pour les entreprises SaaS que le taux de rétention. Heureusement, l’IA dans le support client proactif peut aider : l’analyse prédictive basée sur l’IA et les outils d’analyse de sentiment peuvent traiter d’immenses quantités de données clients pour détecter les signaux indiquant qu’un client risque de partir.
Des données telles que la démographie, l’historique d’achat, l’historique d’utilisation, le ressenti, et les enquêtes de satisfaction peuvent être difficiles à interpréter isolément, mais les outils d’analyse savent détecter des schémas subtils et créer des modèles uniques de prédiction de départ clients afin de regagner les clients avant qu’ils ne partent.
La puissance du service client dopé à l’IA
L’IA a le potentiel de générer un rare « triple gagnant » dans l’univers du service client : des coûts plus bas pour les entreprises, un service plus rapide pour les clients, et moins de tâches répétitives pour les chargés de support.
Un cercle vertueux relie ces trois éléments. En confiant à l’IA les demandes de service les plus fréquentes, les entreprises réduisent leurs coûts et libèrent les agents humains pour des missions où ils excellent vraiment.
Les clients bénéficient d’un service plus rapide pour les interactions courantes et d’un service plus empathique pour les situations complexes, ce qui améliore la fidélisation et la satisfaction. Les entreprises qui privilégient les formulations empreintes d’empathie en relation client constatent souvent des taux de satisfaction plus élevés.
En suivant les bons indicateurs de service client, vous pouvez vérifier que l’IA a l’effet désiré sur votre support client — pour des clients plus satisfaits, et plus fidèles.
Pour en savoir plus sur les indicateurs clés de performance (KPI), consultez notre article approfondi sur les principaux indicateurs de réussite client. Vous souhaitez rester informé des nouveautés du secteur CX ? Pensez à vous abonner à notre newsletter pour recevoir conseils en leadership CX, stratégies marketing, analyses et tendances du secteur.
