Des expériences client hyper-personnalisées : êtes-vous prêt ?

Les produits et les services ne sont plus un facteur concurrentiel pour différencier les entreprises. Le véritable champ de bataille réside dans la façon dont elles s’engagent et traitent leurs clients pour se démarquer de leurs concurrents. Par exemple, j’entre  dans mon café préféré un lundi matin chargé et j’entends : « Bonjour, Pedro ! Le cappuccino habituel avec un shot supplémentaire ? » J’acquiesce, en appréciant la familiarité et l’efficacité. Quelques instants plus tard, ma boisson est prête sans avoir à dire un mot. Cette expérience transparente et délicieuse me permet de me sentir valorisé et de commencer ma journée avec une ambiance positive. On pourrait dire que ce niveau de service personnalisé est possible parce que je vis dans un petit quartier et qu'il se trouve que le garçon est le propriétaire.  Mais répondre aux besoins et aux préférences uniques de chaque client pour qu’il se sente valorisé—en offrant un service personnalisé—n’est pas seulement un privilège du café de quartier, c’est aussi une priorité pour les grandes entreprises, en particulier dans le domaine de l’expérience client.

Nous utilisons des technologies telles que l’analyse des données pour comprendre les besoins des clients, l’omnicanal pour offrir des expériences transparentes sur plusieurs canaux et l’analyse prédictive pour résoudre les problèmes des clients de manière proactive et pour proposer des produits et des services pertinents. Cependant, ces capacités sont encore à peu près une taille unique et ne tiennent pas compte de chaque client individuel. L’essor de l’IA générative change la donne en permettant aux entreprises de transformer le service client et d’amener ces capacités dans une nouvelle ère d’hyper-personnalisation.

L'hyper-personnalisation des expériences client.

Le service client hyper-personnalisé transforme complètement l’expérience client en adaptant chaque étape du parcours client pour répondre aux besoins, aux préférences et aux comportements individuels de chaque client. Il ajuste dynamiquement l’expérience client au fur et à mesure qu’elle se déroule, en permettant aux entreprises de classer et de hiérarchiser automatiquement les interactions en fonction d’une compréhension sophistiquée de leur contenu. Des capacités telles que l’exploitation des données clients et de l’historique des interactions, le contexte géographique et même leurs nuances d’humeur permettent d’élaborer des réponses et des recommandations personnalisées et dynamiques. Il ne s’agit plus seulement d’analyser les données, mais de les tisser dans un récit contextuellement pertinent qui résonne à un niveau profondément personnel, en créant un parcours en temps réel adapté à chaque étape du parcours client, générant des expériences client significatives et engageantes.

L’hyper-personnalisation utilise l’IA générative pour comprendre les données des clients comme jamais auparavant afin d’anticiper les besoins, de fournir des solutions et d’atténuer les risques. Les grands modèles de langage prennent des décisions basées sur le contenu pour créer des expériences hyper-personnalisées basées sur une compréhension en temps réel à l’aide de fonctionnalités clés telles que :

L'IA générative pour le routage des clients.

Éliminez les prompts SVI du service client et permettez aux clients d’utiliser leur voix pour exprimer leurs problèmes au lieu de les forcer à naviguer dans des menus SVI complexes et frustrants qui n’ont souvent pas la bonne option d’assistance pour le problème du client. Permettre aux clients d'avoir une conversation naturelle et comprendre leurs demandes favorise des interactions plus authentiques et sans effort, améliorant ainsi l’expérience client.

Par exemple, un client essaie de payer avec une carte de crédit mais la transaction est refusée. Confus et inquiet, le client appelle la banque. Au lieu de leur faire écouter une chaîne vocale informatisée d’options d’assistance où aucune d’entre elles ne résout le problème, le client peut déclarer dans une conversation naturelle « Mon paiement a été refusé, je veux donc vérifier mon solde ».

Les téléconseillers virtuels de l'IA générative.

L’IA générative permet aux téléconseillers virtuels d’engager des conversations naturelles et de type humain, en personnalisant les recommandations. La vérification du solde du compte est une tâche simple qui peut être traitée rapidement par le téléconseiller virtuel  de la banque sans que le client ait besoin d’attendre dans la file d’attente ou d’attendre pour parler à un téléconseiller humain.

Après avoir entendu le solde du compte et avoir réalisé qu’il y a des fonds, le client demande pourquoi la carte de crédit est refusée. Le téléconseiller virtuel exploite les données client, telles que l’historique des transactions, les interactions passées et le solde actuel, mais ne peut pas identifier la raison du solde insuffisant et transfère l’appel à un téléconseiller humain.

Des assistants aux téléconseillers d’IA générative.

Le téléconseiller humain examine les données d’interaction jusqu’à ce moment-là, examine le compte et identifie qu’une transaction importante en attente a temporairement réduit le solde disponible. Pendant que le téléconseiller humain explique cela au client, l’assistant du téléconseiller—un copilot qui écoute, oriente et assiste les téléconseillers lors des interactions en direct avec le client—transmet des informations sur l’augmentation temporaire du solde permettant au client d’effectuer le paiement.

Cette approche hybride améliore l’efficacité et l’efficience des téléconseillers humains qui reçoivent l’appel avec des informations sur le problème du client et sur la manière de le résoudre. La prise en compte du contexte exact de l’interaction et la modification dynamique du flux de travail offrent une expérience transparente et hyper-personnalisée pour chaque client.

Comprendre les émotions pour offrir des expériences client hyper-personnalisées.

L’analyse traditionnelle des sentiments fournit généralement une classification très limitée des sentiments à la fin de l’interaction, en les classant en étiquettes simplistes telles que positive, négative et neutre.  L’analyse des sentiments alimentée par l’IA générative capte des émotions telles que la gratitude, la colère ou la frustration tout au long de l’interaction. Les informations en temps réel non seulement sur ce que disent les clients, mais aussi sur leur état émotionnel, permettent d’ajuster le flux pour changer immédiatement l’humeur du client, car la remédiation n’est pas possible une fois qu’elle est terminée.

Les modèles traditionnels de sentiment d’apprentissage automatique ne parviennent pas à comprendre le contexte, ce qui les rend vulnérables aux mots ou   aux expressions aux significations ambiguës. De plus, ils ne sont pas capables de détecter le sarcasme. Cependant, grâce à l’IA générative, nous pouvons analyser le contexte complet et reconnaître les nuances, comme lorsque quelqu’un répond sarcastiquement par « Génial ! C’est exactement ce dont j’ai besoin ! » en apprenant la raison du paiement refusé.

Obtenir des informations sur les émotions des clients au début de l’interaction, observer comment l’humeur évolue au cours de la conversation et identifier les facteurs influençant ces changements permet de créer des réponses personnalisées. Cette approche axée sur les émotions fait plus que résoudre les problèmes : elle renforce la confiance, entretient les relations et crée des défenseurs fidèles de la marque.

Éliminez le fardeau des clients et offrez des expériences transparentes en vous éloignant des boucles anciennes, impersonnelles et souvent frustrantes du service client traditionnel, et en construisant plutôt un engagement et des relations durables sans effort grâce à l’IA générative.  Débarrassez votre entreprise des mauvaises expériences client en proposant des parcours client transparents et hyper-personnalisés. Découvrez comment !