La maturité des centres de contact se mesure sur le terrain

La maturité du centre de contact dépend de l’exécution

Un centre de contact peut disposer d’une stratégie de transformation claire et d’un self-service opérationnel tout en obligeant les clients à réexpliquer le même problème à plusieurs agents successifs. Pour les responsables de l’expérience client, c’est un test concret de maturité. Il montre si l’organisation peut réellement offrir l’expérience qu’elle a planifiée, car des systèmes déconnectés font peser sur les clients et les agents le coût de l’écart entre l’intention et l’exécution.

Réduire cet écart devient de plus en plus urgent à mesure que la complexité opérationnelle et l’épuisement des agents menacent la qualité du service. Les clients attendent une assistance rapide et de haute qualité sur tous les canaux, les organisations doivent donc préserver le contexte lorsqu’une interaction passe de l’un à l’autre. Cela exige des systèmes connectés, des informations exploitables et un moyen d’évaluer chaque interaction.

La stratégie et le self-service devancent l’exécution opérationnelle

L’enquête Contact Center Maturity Benchmarking examine cet écart entre la planification et la livraison. CMSWire INSIGHTS, le pôle recherche de CMSWire, s’est associé à SuccessKPI pour interroger 400 responsables de centres de contact dans le monde sur les outils qu’ils mettent à la disposition des agents pour améliorer l’expérience client. Présentés sous le titre Unpacking the State of Contact Center Maturity, les résultats montrent des progrès substantiels dans la planification, mais des capacités opérationnelles plus faibles. SuccessKPI a un intérêt commercial dans l’investissement en technologies de centre de contact.

L’enquête a défini la maturité comme la capacité d’une organisation à utiliser les données du centre de contact et de l’expérience client pour prendre des décisions. Elle a donc évalué l’efficacité avec laquelle les organisations planifient et mènent leur transformation numérique afin d’améliorer la performance des agents et l’expérience client. Pour les dirigeants, la question pratique est de savoir comment le centre de contact fonctionne aujourd’hui et s’il peut continuer à analyser et à améliorer son travail.

Pour évaluer cette capacité, CMSWire INSIGHTS et SuccessKPI ont regroupé les questions en sept piliers de benchmark. Il s’agissait de la stratégie ; de l’expérience client (CX), des canaux et de l’automatisation ; de l’IA (intelligence artificielle), de l’analytique et de la gestion de la qualité ; de l’intelligence en temps réel et de l’assistance aux agents ; de la gestion de la main-d’œuvre et de l’agilité opérationnelle ; de l’expérience agent (AX) ; ainsi que du reporting, de la mesure et de la concrétisation de la valeur. Ensemble, ils relient l’orientation d’une organisation aux capacités nécessaires pour la mettre en œuvre.

La lecture conjointe de ces piliers révèle des écarts entre ces capacités. Une équipe de direction peut s’accorder sur l’expérience client visée alors que les agents n’ont pas les informations nécessaires pour la fournir. Une organisation peut aussi introduire l’automatisation, mais avoir du mal à en évaluer l’effet. Le framework examine si ces efforts fonctionnent suffisamment bien ensemble pour soutenir une amélioration continue.

Dans ce framework, la stratégie était le domaine le plus mature, avec un large accord de la direction sur la responsabilité de la stratégie du centre de contact et des résultats en matière d’expérience client. Plus de 50 % des répondants ont indiqué que cette responsabilité relevait de la direction ou d’une équipe de direction transverse. Vingt pour cent supplémentaires ont déclaré que la responsabilité était partagée au sein d’une équipe de direction transverse. De nombreuses organisations ont donc attribué la responsabilité et défini une orientation pour la transformation.

Les progrès se sont également étendus au self-service : plus de 90 % des centres de contact disposaient d’au moins un self-service de base opérationnel, et l’enquête a fait état d’un certain succès de ces initiatives. Lorsque les clients résolvent eux-mêmes les problèmes qui s’y prêtent, les agents gagnent en capacité pour les tâches qui nécessitent une attention humaine. Cette large disponibilité montre que les organisations ont mis en pratique une partie de leurs plans de service.

Pourtant, les domaines les moins matures étaient les canaux d’expérience client et l’automatisation ; l’intelligence en temps réel et l’assistance aux agents ; ainsi que le reporting, la mesure et la concrétisation de la valeur. Ces capacités déterminent la manière dont le service passe d’un canal à l’autre, la façon dont les agents reçoivent de l’aide pendant une interaction et la manière dont les dirigeants comprennent les résultats. Les faiblesses dans ces domaines aident à expliquer pourquoi un self-service de base largement répandu peut coexister avec une faible maturité de l’automatisation : les clients peuvent disposer d’un autre moyen de demander de l’aide alors même que les informations ne les suivent toujours pas jusqu’à un agent.

Les conclusions du partenariat distinguent également les organisations qui ne disposaient pas de la technologie nécessaire pour mettre en œuvre leurs plans de celles qui avaient commencé à apporter des changements sans encore en voir les résultats. Les deux ont encore du travail à accomplir avant de pouvoir transformer leurs plans en une expérience cohérente. Le prochain investissement doit donc cibler un écart opérationnel identifiable, avec un moyen de déterminer s’il a bien été comblé.

Des canaux connectés permettent aux agents de poursuivre le travail du client

Un tel écart apparaît lorsqu’un client change de canal et que l’agent suivant ne dispose pas du contexte déjà fourni. Les résultats de l’enquête décrivent des organisations dotées de feuilles de route pour ces transitions, mais avec une capacité limitée à les exécuter automatiquement. Les clients constatent cet écart lorsqu’ils doivent réexpliquer le problème.

La cause technique réside souvent dans l’intégration backend, c’est-à-dire les connexions qui permettent à des systèmes distincts d’échanger des informations. Des connexions incomplètes laissent les informations client dispersées entre les outils, ce qui entraîne des retards et un service fragmenté. Chaque outil peut fonctionner dans ses propres limites tandis que le client doit malgré tout reconstituer le problème pour l’agent suivant.

Corriger ce transfert exige que les informations client circulent entre les systèmes et les canaux au fur et à mesure que l’interaction évolue. L’agent qui prend le relais a besoin du problème et de son contexte pertinent pour continuer à travailler à sa résolution. Sans ces informations, le transfert du contact revient à faire faire au client le travail de connexion du processus de service.

Comme plusieurs systèmes et équipes interviennent, l’intégration exige une mise en œuvre transverse. L’automatisation des workflows, c’est-à-dire l’exécution automatique d’étapes connectées dans un processus, doit soutenir le transfert, tandis que l’intelligence en temps réel doit fournir des informations et des recommandations pertinentes pendant l’interaction. CMSWire INSIGHTS et SuccessKPI ont identifié des lacunes dans ces deux capacités, ainsi qu’une difficulté à connecter des systèmes distincts. Le travail d’intégration qu’ils recommandent vise à rendre les informations client exploitables partout où le problème est traité.

L’automatisation du travail de routine laisse aux agents les cas les plus difficiles

Fournir ce contexte aux agents devient plus important à mesure que le self-service modifie le travail qui leur parvient. Lorsque les clients trouvent des réponses et résolvent de manière autonome les problèmes qui s’y prêtent, les agents disposent de plus de capacité pour les demandes complexes. L’automatisation modifie donc à la fois le volume de travail et les exigences des cas restants.

À mesure que l’IA prend en charge les difficultés de routine, les agents humains se retrouvent avec les cas les plus compliqués et les plus exigeants sur le plan émotionnel. Les résultats de l’enquête mettent cette évolution de la charge de travail en regard des pressions existantes liées à l’épuisement professionnel. Retirer le travail de routine de la file d’attente peut aider les opérations tout en laissant aux agents un ensemble d’interactions plus difficile.

Cet ensemble plus difficile rend l’assistance en temps réel plus importante, car les agents ont besoin d’un contexte exploitable et de recommandations pendant qu’ils résolvent des problèmes complexes. Pourtant, l’enquête a constaté une faible maturité dans ce domaine, ce qui met en évidence un manque de soutien pour le travail qui reste aux personnes. La planification de l’automatisation doit donc inclure l’aide que reçoivent les agents une fois que les problèmes de routine ont été traités ailleurs, afin que les améliorations du service soutiennent aussi les personnes qui les fournissent.

Le déploiement de l’IA exige une mesure par intention d’appel

À mesure que la répartition du travail évolue, les dirigeants doivent aussi évaluer la manière dont chaque type d’interaction est traité. Un centre de contact qui ajoute des agents IA a d’abord besoin de données et d’une infrastructure technologique capables de leur fournir des informations pertinentes. Le reporting doit ensuite montrer comment le service ainsi produit fonctionne, afin que l’organisation puisse évaluer ce qu’elle a déployé.

Ce reporting doit distinguer la manière dont les agents humains et les agents IA traitent chaque intention d’appel, c’est-à-dire la raison pour laquelle un client contacte l’organisation. Maintenir cette raison visible aide les dirigeants à interpréter la performance à mesure que les problèmes de routine sont de plus en plus confiés à l’IA et que les cas difficiles restent aux personnes. Ils peuvent alors déterminer si chaque type de demande est traité comme prévu.

Avec cette visibilité, l’organisation peut évaluer si ses agents fonctionnent comme attendu et si l’investissement produit un retour. Les chiffres de déploiement montrent qu’une capacité a été introduite ; le reporting de performance montre comment elle fonctionne. Le constat de faible maturité de l’enquête en matière de reporting, de mesure et de concrétisation de la valeur a donc des conséquences directes sur les décisions d’ajout d’agents IA.

CMSWire INSIGHTS et SuccessKPI décrivent le risque d’avancer sans cette compréhension : dans le meilleur des cas, une technologie supplémentaire accroît la dette technologique ; dans le pire des cas, elle dégrade l’expérience client. La dette technologique désigne ici la charge continue de systèmes introduits sans les moyens d’en comprendre la performance. Leur avertissement fait de l’évaluation une partie intégrante de la décision de déploiement, avec un reporting en place pour évaluer la manière dont la nouvelle capacité traite le travail qui lui est attribué.

Points clés

• Combler les écarts opérationnels : L’enquête menée auprès de 400 responsables de centres de contact a montré que la stratégie devançait l’intégration des canaux, l’assistance en temps réel et le reporting de performance. Les dirigeants des centres de contact doivent relier chaque investissement à un écart opérationnel précis et définir comment les progrès seront mesurés.
• Préserver le contexte sur l’ensemble des canaux : Des systèmes déconnectés obligent les clients à répéter les informations et les agents à reconstituer les problèmes. Les équipes technologiques et opérationnelles doivent connecter les données client et les workflows afin que l’agent qui prend le relais puisse poursuivre le travail déjà commencé.
• Soutenir les agents confrontés à des cas plus difficiles : À mesure que le self-service et l’IA absorbent les demandes de routine, les agents humains font face à des interactions plus complexes et plus exigeantes sur le plan émotionnel. Les responsables de centres de contact doivent associer les plans d’automatisation à un contexte et à des recommandations en temps réel pour cette charge de travail en évolution.
• Mesurer la performance de l’IA par intention client : Le reporting doit montrer comment les agents humains et les agents IA traitent chaque raison de prise de contact des clients. Les responsables de la technologie et de la CX ont besoin de cette visibilité pour évaluer la qualité du service, mesurer les retours et prendre d’autres décisions de déploiement.