Les avantages de l’intelligence artificielle pour le SAV

Les applications de l’intelligence artificielle (en machine learning ou deep learning) pour le SAV d’une entreprise physique ou d’un site internet sont nombreuses et donnent d’excellents résultats :

  • Optimiser le travail des agents de SAV

    L’intelligence artificielle permet de :

    • récupérer les informations nécessaires avant d’envoyer la demande en centre de contact (client, commande, problème…).
    • filtrer les demandes qui doivent l’être : l’intelligence artificielle pourra répondre à des questions simples (ou complexe en fonction des options choisies) et permettre de désengorger les centres d’appels.
    • améliorer l’expérience client : les utilisateurs détestent attendre, pour améliorer la satisfaction client, il faut être en mesure de leur fournir une réponse à tout moment (accès 7/7, 24/24).
    • qualifier la problématique pour envoyer la demande à l’agent le plus expert : si l’IA n’a pas la réponse à la demande du client, il pourra toutefois déterminer à l’avance vers quel service de l’entreprise transmettre la demande (gain de temps, amélioration de la relation client).

  • Automatiser le service après-vente

    L’intelligence artificielle permet de :

    • passer du chatbox au chatbot. L’humain laisse sa place à un bot qui pourra répondre automatiquement aux demandes clients via une compréhension du langage naturel (NLU).
    • répondre aux demandes simples (recommander un nouveau produit, donner la facture, statut de la commande…). Face à des demandes récurrentes, un robot permettra d’automatiser les réponses, sans passer par un opérateur humain qui pourra se consacrer aux questions plus complexes.

  • Prédire les besoins, les problématiques liés au SAV

    L’intelligence artificielle permet de :

    • prédire le nombre d’appels SAV par période, et donc de dimensionner la taille de l’équipe. Les technologies d’IA permettent ainsi de réduire ses coûts en gérant de manière optimale ses ressources humaines.
    • prédire les pannes, et donc les retours produits. Des solutions d’IA existent pour anticiper au mieux les retours de colis. Des logiciels de prédiction pourront par exemple savoir que tel client a tendance à souvent renvoyer ses achats, où que tel produit est pratiquement tout le temps retourné. La restitution de ces données permet ainsi à l’entreprise de déduire quel est le problème et de le résoudre rapidement pour faire diminuer son taux de retours (baisse des remboursements, augmentation de la satisfaction client…).