Customer Engagement et Intelligence Artificielle, le ventes passent par ici
Comment intéresser les clients – et comment les garder intéressés – est une question centrale pour les organisations dans le panorama Business-to-Customer (B2C), où la désintermédiation de la part des plateformes digitales continue à éroder les modèles de business traditionnels. Investir sur la fidélisation des clients est nécessaire pour que ces derniers soient plus fidèles, qu’ils aient plus de points de contacts avec les marques choisies et pour qu’ils fournissent une valeur majeure au cours de leur vie.
Toutefois, les institutions financières ont souvent eu du mal à garantir la profonde implication des consommateurs, implication retenue comme typique au sein des autres services intermédiés par des applications mobiles. La visite moyenne sur une application bancaire dure seulement la moitié de celle d’une application de shopping en ligne et dure seulement un quart de celle effectuée sur une application de jeu. Et pourtant, le service clients offre une des rares opportunités disponibles pour transformer les interactions avec les services financiers en un engagement mémorable et durable.
Les clients, d’ailleurs, sont toujours plus difficiles à satisfaire. Par exemple, deux tiers des millénial s’attendent à un service clients en temps réel, et trois quarts de tous les clients s’attendent à une expérience de service transversale et cohérente. Et avec la pression des couts qui augmentent au moins aussi rapidement que les attentes du service, la réponse la plus évidente – ajouter plus d’employés bien entrainés pour fournir un excellent service client – n’est pas une option praticable.
Les entreprises sont donc en train de se tourner vers l’intelligence artificielle pour réussir à fournir aux clients le service proactif et personnalisé qu’ils désirent, quand et comment ils le désirent, parfois même avant qu’ils ne sachent le vouloir. Pour les organisations transformées, le service client accompagné par l’intelligence artificielle peut augmenter l’intérêt des clients avec des opportunités conséquentes majeures de cross-selling, upselling, tout en réduisant le cout du service.
Si elle est bien réalisée, une transformation du service clients qui s’appuie sur l’Intelligence Artificielle peut débloquer une valeur significative pour l’entreprise, en créant un cercle vertueux d’amélioration du service, une majeure satisfaction et une augmentation de l’implication des clients.
L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le service client n’implique pas seulement automatisation ou chatbot. Il est vrai que les chatbot et les technologies similaires peuvent fournir un contact proactif avec les clients, en réduisant les volumes et les couts de l’assistance humaine et en simplifiant l’expérience du client. Toutefois, les options supportées par les agents dans les filiales ou sur les plateformes de réseaux sociaux, où l’IA peut assister les employés en temps réel pour fournir des résultats de haute qualité, continuent à représenter le meilleur point de contact, justement grâce au facteur humain qui fera toujours la différence.
Même avant que les clients prennent contact, le système, épaulé par l’IA, peut anticiper leurs probables exigences et peut générer des suggestions à l’agent. Par exemple, le système pourrait signaler que le compte de la carte de crédit du client est plus haut que d’habitude, en mettant en évidence aussi les requis de soldes minimums et en suggérant les options des plans de paiement à offrir. Si le client appelle, l’agent peut non seulement répondre à une question immédiate, mais aussi offrir une consultation qui approfondit la relation et qui, potentiellement, permet d’éviter un appel ultérieur de la part du client.
Comment est-il possible de mettre en œuvre l’intelligence artificielle au sein de son propre service clientèle ?
Grace à BigProfiles qui met à disposition de ses clients une plateforme d’intelligence artificielle facile et intuitive en mesure d’analyser en très peu de temps de très grandes quantités de données, adaptée aussi bien aux experts du secteur qu’à ceux qui n’ont aucune connaissance en termes de coding.
Grace à elle, l’équipe d’experts en science des données, l’équipe opérationnelle et l’équipe marketing, auront la possibilité de prédire des comportements de leurs propres prospects ou clients au sein de leur CRM et de mettre en œuvre, par conséquence, des modèles capables d’identifier la meilleure stratégie possible pour réussir à atteindre leur objectifs d’acquisition, réussissant ainsi à augmenter les ventes jusqu’à 66% (cf le success case avec Intelcia), mais aussi de cross-selling, de rétention.
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