L’experte en CX dans la robotique nous explique comment choisir les processus CX à repenser avec l’IA

Jesica Chavez est la PDG de Robo Success, une agence spécialisée qui aide les entreprises de robotique et de technologie à se développer tout en améliorant leurs opérations liées à l’expérience client. Auparavant, elle a notamment occupé les postes de responsable du service client et de vice-présidente de l’expérience client et de l’assistance dans diverses organisations de robotique.

Nous nous sommes entretenus avec Jesica alors qu’elle nous présentait ses flux de travail et partageait ses conseils avec d’autres responsables de l’expérience client qui adoptent l’IA au sein de leur organisation.

Pratique, réactive et axée sur les résultats

Je m’appelle Jesica Chavez et je suis PDG de Robo Success. Depuis plus de 20 ans, je dirige des initiatives liées à l’expérience client et j’aide les organisations à mettre en place des fonctions d’expérience client qui favorisent une croissance durable.

Robo Success est une agence spécialisée axée sur la croissance, qui aide les entreprises de robotique et de technologie à obtenir de meilleurs résultats grâce à des stratégies alignées sur leurs objectifs de croissance. Nous nous concentrons sur les start-ups et les entreprises en phase de développement qui mettent en place ou renforcent leurs capacités en matière d’expérience client.

Nous comprenons les défis uniques auxquels les start-ups sont confrontées lorsqu’elles créent leurs services d’expérience client, et nous adoptons une perspective plus large : l’expérience client est un élément essentiel de la création d’une expérience globale exceptionnelle. Notre objectif est de rendre chaque interaction pratique, réactive et axée sur les résultats — de la première conversation à la réussite à long terme.

Comment l’IA peut simplifier la création de contenu pour le Centre d’aide

Au cours de l’année dernière, nous avons utilisé l’IA pour simplifier la création de contenu pour le Centre d’aide — un élément essentiel pour faire évoluer l’assistance client à mesure que l’entreprise se développe.

Scribe est un outil d’IA qui nous aide à transformer des flux de travail produits répétables en guides clairs, étape par étape, avec des captures d’écran générées automatiquement. Loom nous permet de créer de courtes explications vidéo personnalisées pour les sujets plus visuels ou complexes — et sa suite d’IA nous aide à effectuer les modifications et à créer les métadonnées. Nous utilisons des messages, une terminologie et des modèles établis afin de garantir que les deux formats reflètent la voix de la marque de l’entreprise et communiquent les informations de manière cohérente.

Nous utilisons ensuite ce contenu approuvé pour alimenter les chatbots d’IA, afin que les clients aient accès à des conseils et à une assistance cohérents, conformes à la marque, chaque fois qu’ils en ont besoin, 24 h/24 et 7 j/7. Cela crée une expérience en libre-service plus fluide, réduit les frictions et les demandes d’assistance répétées, et garantit que les clients reçoivent les mêmes informations claires sur tous les canaux.

Grâce à cela, nous avons réduit le temps auparavant consacré à la production d’articles et de vidéos explicatives. Par exemple, un article qui nécessitait auparavant plus de deux heures, auxquelles s’ajoutait un cycle de révision, prend désormais environ dix minutes. Par ailleurs, l’utilisation de contenu approuvé pour alimenter les chatbots d’IA a permis de réduire de 30 % le temps d’assistance par chat de niveau 1.

Nous réorientons désormais cette capacité vers l’amélioration de la stratégie globale d’expérience client, l’identification plus précoce des besoins des clients et l’aide aux équipes pour passer d’une assistance réactive à une assistance proactive.

Un flux de travail concret pour le contenu du Centre d’aide

Ce flux de travail d’expérience client basé sur l’IA commence lorsqu’une nouvelle fonctionnalité produit est finalisée et publiée dans Jira. Cela déclenche une notification Slack et crée automatiquement une tâche Jira pour que l’équipe d’assistance prépare le contenu destiné aux clients.

L’équipe d’assistance utilise Scribe pour créer un guide étape par étape avec des captures d’écran, et Loom pour produire une présentation vidéo. Claude et Zapier soutiennent le flux de travail en coordonnant les agents et en automatisant le transfert d’informations entre les systèmes. Avant toute publication, une personne examine le contenu afin de confirmer qu’il est exact, utile et conforme à la voix de la marque.

Une fois le contenu approuvé, nous publions le guide écrit dans le Centre d’aide, la vidéo sur YouTube, et intégrons les deux ressources au chatbot d’IA. Le chatbot peut ainsi fournir aux clients des conseils cohérents et à jour, 24 h/24 et 7 j/7, dès qu’une fonctionnalité est disponible.

Nous partageons également ce même contenu approuvé avec l’équipe marketing afin qu’elle puisse créer des annonces de fonctionnalités et des communications destinées aux clients. Cela permet aux équipes Assistance, Expérience client, Produit et Marketing de rester alignées autour d’un message unique, exact et cohérent.

Pourquoi la stratégie et les relations restent de la responsabilité des humains

En outre, nous utilisons l’IA pour orienter et faire évoluer les activités répétables liées à l’expérience client, notamment en analysant les thèmes récurrents des demandes d’assistance, en identifiant les lacunes de contenu et en alimentant les chatbots avec des informations approuvées et cohérentes avec la marque. L’IA nous aide également à personnaliser les conseils en fonction des besoins courants des clients et à faire ressortir les problèmes susceptibles de nécessiter une intervention.

Les décisions qui nécessitent du discernement restent explicitement humaines. Il s’agit notamment de définir les priorités en matière de CX, de concevoir les parcours clients, de gérer les escalades sensibles ou la récupération de service, et de formuler des recommandations stratégiques à l’intention de la direction. L’IA peut identifier des tendances et accélérer l’exécution, mais ce sont les personnes qui apportent l’empathie, le contexte commercial et la responsabilité nécessaires pour prendre les bonnes décisions pour les clients et l’entreprise.

Notre approche consiste à utiliser l’IA pour réduire les efforts manuels et améliorer la réactivité — tout en laissant aux humains la responsabilité de la stratégie, des relations et des moments clients à fort impact.

Pourquoi le support automatisé échoue parfois — et comment l’éviter

Lorsque nous avons initialement utilisé l’IA pour répondre directement aux tickets de support client, elle a résolu ou fait progresser la majorité des demandes, mais les réponses ne répondaient parfois pas aux besoins des clients. Même si l’IA aidait dix clients, un seul client frustré était déjà un client de trop, en particulier lorsque l’interaction nécessitait du contexte, de l’empathie ou une réponse plus nuancée.

Cela pourrait amener certains à penser qu’une expérience client de haute qualité nécessite toujours l’intervention d’un humain. C’était mon hypothèse au départ. Mais nous avons appris que les clients n’ont pas forcément besoin d’un humain, ni ne le souhaitent, pour chaque question — ils ont besoin d’une aide rapide, précise et facile à comprendre.

En conséquence, nous avons changé d’approche. L’IA soutient désormais le processus en rédigeant des réponses, en résumant les informations et en identifiant les ressources pertinentes, mais pour les cas plus complexes ou sensibles, un humain vérifie les réponses avant leur envoi. Et nous examinons régulièrement les réponses moins sensibles que notre chatbot envoie automatiquement.

Il est également important de noter que la fiabilité de l’IA dépend des informations qui la sous-tendent ; un contenu source obsolète ou incomplet peut donc entraîner des réponses peu claires ou inexactes. Nous y remédions en utilisant uniquement du contenu approuvé, en faisant preuve de davantage de rigueur pour maintenir notre base de connaissances à jour et en conservant des parcours clairs vers le support humain.

Comment choisir les domaines d’application de l’IA dans la CX

Jesica partage

Dans la robotique en particulier, chaque parcours client est très différent… Mon conseil est donc de commencer par un indicateur prioritaire et d’identifier un domaine précis dans lequel l’IA peut faire une réelle différence.

L’IA et l’automatisation peuvent renforcer l’expérience client de nombreuses façons, mais les dirigeants doivent d’abord évaluer ce qui compte le plus pour leur entreprise et la manière dont les changements affecteront leurs indicateurs clés.

Dans la robotique en particulier, chaque parcours client est très différent. La plus grande erreur que j’ai observée consiste à traiter l’expérience client dans la robotique exactement comme dans le SaaS. La robotique implique souvent des produits physiques, leur mise en œuvre, la formation, des changements opérationnels et un support continu dans des environnements réels. Ces moments nécessitent un niveau différent de contexte, de coordination et de pédagogie client.

Mon conseil est donc de commencer par un indicateur prioritaire — tel que l’atteinte des SLA, le CSAT, la valeur vie client (CLV) ou le délai de résolution du support — et d’identifier un domaine précis dans lequel l’IA peut faire une réelle différence. Par exemple, si l’objectif est d’accélérer le temps de réponse, l’IA peut contribuer à améliorer le contenu en libre-service et à automatiser le support de niveau 1. Si le CSAT est prioritaire, utiliser l’IA pour identifier les points de friction récurrents et améliorer le parcours client peut être plus pertinent.

L’essentiel est de commencer par un cas d’usage ciblé, d’en mesurer l’impact et d’itérer. L’IA doit soutenir un résultat clair pour le client et l’entreprise — elle ne doit pas être mise en œuvre simplement parce qu’elle est disponible.

Pourquoi l’adoption de l’IA peut être plus difficile que ne le prévoient les dirigeants de la CX

Ouf ! Si seulement j’avais su combien de temps une adoption réussie de l’IA nécessite pour l’itération, l’apprentissage, les tests et l’évaluation de différents modèles.

Le lancement du projet pilote n’était que le début ; le véritable travail consistait à affiner les instructions, à améliorer la base de connaissances, à examiner les résultats et à déterminer où l’IA pouvait apporter de la valeur sans compromettre l’expérience client.

Et puis il y a l’aspect humain. L’adoption de l’IA n’est pas seulement une décision technologique — c’est aussi une décision qui concerne les personnes. Les équipes peuvent se réjouir de gagner du temps, mais elles peuvent également se demander avec incertitude comment leurs rôles vont évoluer, si elles peuvent faire confiance aux résultats ou si l’IA va remplacer leur expertise.

Les dirigeants doivent impliquer les équipes dès le début, expliquer l’objectif de l’IA, proposer des formations et préciser que l’IA est là pour soutenir leur travail, et non le remplacer.

Ensuite, mettez en place des processus clairs et des objectifs bien définis. Si l’équipe ne peut pas expliquer clairement comment elle traite les problèmes des clients, qui est responsable de la base de connaissances clients ou quels résultats elle cherche à améliorer, l’IA risque d’ajouter de la confusion plutôt que de la valeur. L’IA a besoin de flux de travail structurés, d’informations précises et d’un objectif mesurable.

Quatre conseils pour les dirigeants de l’expérience client qui mettent en œuvre l’IA dans leurs flux de travail

Voici mon conseil aux dirigeants de l’expérience client :

• Adoptez l’IA et considérez-la comme un amplificateur, et non comme un remplaçant de la compréhension des clients.
• Commencez par les tâches répétitives et à fort volume, comme la création de contenu, la gestion des connaissances et les conseils d’assistance de base, pour lesquels l’IA peut améliorer la rapidité et la cohérence sans compromettre la confiance.
• Maintenez la responsabilité des humains pour la stratégie, les décisions complexes, les situations sensibles nécessitant une escalade et le rétablissement de la qualité de service.
• Et mesurez davantage que l’efficacité. Surveillez la précision, le sentiment des clients, la qualité de la résolution et les tendances en matière d’escalade. Une mauvaise interaction peut peser davantage que de nombreuses interactions automatisées réussies si elle porte atteinte à la confiance des clients.

Suivez son travail

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D’autres entretiens avec des experts seront bientôt disponibles sur The CX Lead !