L’agent conversationnel contre toute attente

Si le temps d’attente ressenti est souvent très différent du temps d’attente réel, l’urgence s’est érigée en système. Prévalence de l’instant, les entreprises doivent faire face aux nouvelles contraintes de l’immédiateté révélées par des individus hyperconnectés. Pour répondre à ce besoin, l’intelligence artificielle porte une solution déjà éprouvée, actionnable et incarnée par les agents conversationnels.

L’individu en temps réel et le culte de l’urgence

Longuement décrit dans les ouvrages de la sociologue et psychologue française Nicole Aubert, le phénomène de l’urgence se développe dans un contexte de flux tendu généralisé, accentué par les crises liées au COVID. Les outils technologiques, dopés par le déploiement du télétravail, offrent et parfois suscitent des comportements nouveaux d’impatience. Ou encore décrit comme « syndrome du zappeur » par Francis Jauréguiberry, sociologue français dont les travaux de recherche portent sur le rapport au temps généré par le développement des technologies. Habitués dans leurs quotidiens à se prendre en main (caisses automatiques dans le retail, réservation de voyages sans agences, prise de rdv médicaux…), les consommateurs sont prêts à ne plus subir l’attente.

Mutation contemporaine, l’extension du concept de libre-service au digital est entrée dans les mœurs. C’est ce que l’on nomme le self-care ou self-service. Il répond à une évolution des modes de vie et des besoins nouveaux des consommateurs. Il offre une liberté nouvelle en toute autonomie. Bien évidemment, le self-care ne sonne pas la fin des interactions humaines, la question de l’équilibre ne doit pas être remise en cause. Il est des questions, des sujets que l’on souhaite pouvoir traiter automatiquement et d’autres (parfois plus complexes), qui vont nécessiter un échange avec un humain.

La promesse du self-care est donc de donner aux consommateurs les moyens d’obtenir une réponse à leurs questions, de manière autonome 24h/24 et 7j/7, en instantané. Les technologies ont joué un rôle fondamental dans la mutation du rapport au temps. Elles ont aboli les espaces et le temps. Il est possible de commander en ligne à toute heure, quel que soit le jour de la semaine et de n’importe où, tant que l’on a accès au réseau. Elles permettent aussi de trouver les réponses aux questions que l’on se pose, même les plus complexes, de manière automatique, au travers d’une conversation en langage naturel.

Avènement du self-service et agents conversationnels

L’automatisation est une évidence : du point de vue du centre de contacts, on optimise les ressources techniques et on améliore la qualité de vie au travail du collaborateur ; du point de vue client, on répond à son besoin d’immédiateté. Cette automatisation est possible grâce, en particulier, à l’intelligence artificielle. L’un des cas d’applications les plus éprouvés est celui de l’agent virtuel ou agent conversationnel.

La compréhension du langage naturel NLU (Natural Language Understanding) va permettre d’extraire des informations dans une conversation. En effet, traiter le langage naturel consiste à identifier des mots et des proximités sémantiques dans une conversation, pour comprendre, interpréter et analyser des intentions. Le callbot va ainsi identifier la raison de l’interaction et en extraire des informations clés. L’utilisateur s’exprimera de manière libre pour une expérience plus fluide. Un callbot évolué s’adapte dynamiquement au contexte de la conversation. C’est ce que l’on va nommer la mémoire conversationnelle, ou mémoire de l’interaction client. Concrètement, il s’agit de s’appuyer sur l’historique de la conversation pour enregistrer des informations et ne pas avoir à poser des questions redondantes, par exemple, dans le cas où réponse aurait déjà été délivrée spontanément dans la conversation. Il faut aussi considérer l’enrichissement du contexte via l’interaction en temps réel avec les systèmes d’informations. Cette dernière apportera au demandeur, en quête d’une date de livraison, de la disponibilité d’un chéquier ou de la date d’un remboursement, une information riche et personnalisée.

Automatiser la conversation n’implique toutefois pas de tromper l’interlocuteur sur le caractère du callbot. Si un attachement au réalisme de la voix est recherché, l’objectif n’est pas de singer l’humain (anthropomorphisme). Le confort de conversation et la rapidité d’exécution seront clés et ce ne sont pas les seuls atouts d’un agent virtuel.

Les bénéfices de l’automatisation

Le déploiement d’une solution d’agent virtuel va effectivement impacter directement les clients, mais aussi les collaborateurs du centre de contacts, comme les résultats financiers de ce dernier. Le ROI d’une solution d’agent virtuel a ainsi été mesurée par IBM. Au-delà de sa contribution à l’augmentation des revenus (+3%), il touche l’ensemble de KPI’s historiques de la relation client : du First Contact Résolution rate (FCR) qui gagne 14%, au coût par contact qui chute de 18%, sans oublier la satisfaction client (+12%) comme celle du collaborateur, qui augmentent significativement.

Qu’il désengorge le centre de contacts par une meilleure qualification avant routage, ou propose directement la réponse attendue par l’appelant, l’agent virtuel est aujourd’hui indispensable pour une expérience réussie. La gestion de l’attente mérite une approche globale intégrée et omnicanale.