LMi-MAG21 avril - Flipbook - Page 25
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les performances de l’agent, analysait également chaque
conversation. La solution identi昀椀e de quoi il est question,
ce que l’agent et le client ressentent, comment l’agent
résout le problème et s’il respecte les procédures. C’est
comme cela que nous nous sommes lancés dans l’aventure de l’IA.
La majorité des conversations
des représentants du service après-vente
se déroulent-elles en vocal ou par messagerie ?
La GenAI vient épauler le marchand de vin.
JB : Notre mix de canaux est composé à 70 % de voix et
moyen de développer de manière responsable ce service
pour répondre à la demande et aux attentes des clients en particulier dans le monde d’Amazon dans lequel nous
vivons aujourd’hui, celui de l’immédiateté et de la technologie -, sans pour autant embaucher 60 personnes de
plus.
Comment avez-vous finalement résolu
la question ?
JB : Dans une première phase, nous nous sommes dotés
d’un ensemble d’outils et de plateformes pour mieux
communiquer avec les clients. Pour cela, nous sommes
passés à Zendesk, ce qui a bien fonctionné pour l’usage
requis. Mais nous n’arrivions pas à savoir pour quelle
raison les clients nous contactaient. Tout a commencé
quand nous avons sondé notre équipe, par exemple sur
la façon dont ils terminaient une conversation. Et sans
surprise, dans 90 % des cas, c’est avec une question en
suspens. Mais une question sur quoi ? Impossible de
savoir. Je ne blâme pas notre équipe. Ils passent d’un
appel à l’autre et ils ne peuvent pas répondre à six ou
sept questions différentes. Et justement, je ne me
concentre pas uniquement sur le volume d’appels ou le
nombre de tickets à traiter. Le plus important pour moi,
c’est de connaître le niveau de qualité et de cohérence
de la réponse apportée au client.
Et nous sommes justement tombés sur la start-up
Pathlight, qui vend une plateforme de coaching vraiment
intéressante. Elle réalise les mesures qui importent pour
nous et les intègre dans un « score de santé ». Un moyen
simple pour l’équipe de savoir où elle en est. Plutôt que
de dire : « Vous vous débrouillez très bien pour résoudre
les problèmes lors du premier contact, mais le temps de
réponse au chat est moins satisfaisant », nous disons :
« Votre score de santé global est de 90 et voici où vous
pouvez vous améliorer. » Au bout d’un an, Pathlight nous
a dit avoir développé un produit qui, en plus d’évaluer
30 % de tout le reste. Pour nous, le dé昀椀 était de savoir
comment obtenir quelque chose de signi昀椀catif à partir de
ces conversations téléphoniques qui, dans certains cas,
durent 20, 30, voire 40 minutes. C’est là que le problème
a commencé. Avec Pathlight, nous avons une sorte de
grille d’évaluation pour noter nos représentants. Avant,
mon équipe de direction venait me voir en me disant :
« John, je viens de passer 20 minutes à écouter un appel
téléphonique et j’ai noté une conversation. Comment
suis-je censé faire mon travail et en même temps évaluer l’équipe ? » Jusque-là, on étudiait les enregistrements uniquement lorsque le client se plaignait. Et nous
revenions en arrière et essayions de comprendre ce qui
s’était passé. Nous nous focalisions toujours sur les pires
conversations avec les clients pour évaluer notre équipe.
Mais ils ont des centaines d’échanges qui se passent parfaitement bien ! Aujourd’hui, Pathlight s’interface via
des API avec notre système Aircall. [Lire l’intégralité de
l’article sur lemondeinformatique.fr]
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