De nombreuses organisations continuent à fournir un service à la clientèle de qualité médiocre
Trop d’entreprises ont passé des années à injecter de l’argent dans la technologie du service à la clientèle, sans grand résultat. Les longs temps d’attente, les interfaces numériques mal conçues, les agents automatisés qui ne résolvent rien, sont les symptômes d’un problème plus profond : une approche fragmentée du service. La technologie a progressé.
L’expérience client ne s’arrête pas à la conclusion de l’affaire. Malheureusement, de nombreuses entreprises considèrent encore l’assistance comme une fonction secondaire, un centre de coûts à automatiser, à réduire ou à cloisonner. Cet état d’esprit nuit à la fidélisation et érode la confiance dans la marque. Pour les clients, les problèmes de service non résolus et le fait d’être renvoyé d’un système ou d’un service à l’autre sont des signaux clairs de désintérêt.
Adrienne DeTray, directrice informatique de l’Universal Technical Institute, l’a bien dit : « Une fois l’affaire conclue, la relation ne doit pas se taire. » Il s’agit là d’une idée fondamentale qui est pourtant largement ignorée. Danny Sit, PDG de NUU, a mis en évidence une erreur courante : les entreprises gaspillent des ressources pour acquérir des clients et les négligent par la suite. Lorsque le service se situe en dehors de la stratégie commerciale de base, il devient incohérent et peu fiable.
Les chiffres le confirment. Kathy Ross, directrice principale de l’analyse chez Gartner, a indiqué que seulement 30 % des interactions avec le service clientèle sont résolues dès le premier contact. C’est inacceptable à une époque où les clients attendent rapidité et clarté. Une entreprise qui ne peut pas résoudre un problème en une seule fois n’a pas un problème de technologie, mais un problème de leadership. Le problème n’est pas la capacité. Il s’agit d’une mauvaise intégration et d’un manque de hiérarchisation.
La plupart des stratégies échouent non pas parce qu’elles ne disposent pas des bons outils, mais parce qu’elles sous-estiment la complexité des attentes des clients aujourd’hui. Une technologie de pointe ne suffira pas à résoudre ce problème. Ce qui comble le fossé, c’est l’intention, l’engagement de placer le service au centre stratégique de l’entreprise.
L’utilisation efficace des données clients est essentielle pour fournir un service proactif et personnalisé.
Interrogez la plupart des entreprises sur les données clients et elles vous diront qu’elles en ont « beaucoup ». Là n’est pas la question. Le problème, c’est que la plupart de ces données ne sont pas utilisées correctement. Elles sont stockées dans des silos ou, pire encore, sont utilisées sans contexte. Les organisations ciblées utilisent les données capturées pour prévoir les besoins, résoudre les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent et fournir une assistance opportune et personnalisée.
Adrienne DeTray l’a clairement expliqué lorsqu’elle a parlé de la stratégie de l’Universal Technical Institute. L’institut utilise l’analyse prédictive non seulement pour répondre, mais aussi pour anticiper. Ils peuvent détecter quand un étudiant risque de commencer à éprouver des difficultés ou quand les schémas d’embauche d’un employeur changent, déclenchant ainsi une assistance avant que les problèmes ne surviennent. Il s’agit là d’une véritable utilisation des données. C’est rapide, c’est intelligent et cela minimise les frictions pour l’utilisateur final.
Kathy Ross, de Gartner, a mis l’accent sur un point que les chefs d’entreprise ont tendance à négliger : les données en elles-mêmes n’ont aucune valeur tant que vous ne les appliquez pas au contexte. Les équipes de service doivent savoir quels produits le client utilise, comment il les utilise et pourquoi. Sans ce contexte, les données deviennent du bruit, pas de la connaissance.
Cela signifie également qu’il faut créer de solides bases de connaissances internes. Il s’agit d’un contenu centralisé et toujours actualisé que les agents d’assistance et les assistants d’intelligence artificielle peuvent utiliser pour résoudre les problèmes. Ce type d’infrastructure n’est pas « agréable à avoir ». Elle est fondamentale. Sans elle, les humains et les machines donnent des réponses incohérentes.
Voici la nuance à laquelle les dirigeants doivent accorder la priorité : la personnalisation ne signifie pas des profils de clients sans fin, mais des flux de travail plus intelligents. Un service à forte valeur ajoutée est possible lorsque les connaissances évoluent rapidement et que l’action suivante est évidente. Les équipes ont besoin de données qui orientent les décisions. Le reste n’est qu’encombrement.
Les organisations qui alignent leur pile technologiqueleur infrastructure de données et leur stratégie de services prendront de l’avance. Toutes les autres continueront à tourner en rond, à la recherche de réponses qu’elles ont déjà dans leurs systèmes.
L’intégration de diverses sources de données améliore la résolution proactive des problèmes et l’efficacité de la première réponse.
La plupart des équipes d’assistance à la clientèle fonctionnent encore de manière réactive. Elles attendent les tickets, puis se démènent pour trouver des réponses. Ce n’est pas le cas. Lorsque les données vivent dans des systèmes déconnectés tels que les logiciels de CRM, les plateformes de billetterie, les journaux de sites Web ou la documentation interne, les agents perdent du temps à rechercher des détails de base au lieu de résoudre le problème immédiatement.
Pour y remédier, il faut commencer par unifier les sources de données. Une visibilité centralisée et en temps réel des interactions avec les clients, des schémas d’utilisation et des incidents antérieurs permet aux équipes d’assistance de répondre en tenant compte du contexte. Vous ne vous contentez pas de répondre à une question, vous résolvez un problème en étant pleinement conscient des points de contact antérieurs et des prochaines étapes potentielles. Cela permet d’accélérer le processus et d’améliorer la qualité de l’assistance.
Baris Zeren, PDG de Bookyourdata, a parlé de la surveillance active du comportement des clients et de la détection des premiers signes de friction. L’utilisation de l’analyse des données permet à l’entreprise de prendre contact avec les clients avant qu’ils ne se plaignent. L’assistance passe ainsi d’un mode réactif à un mode préventif. M. Zeren a également mentionné le triage automatisé des tickets, un processus au cours duquel les demandes sont regroupées et classées par ordre de priorité en fonction de leur urgence. C’est important car cela permet de s’assurer que les problèmes à fort impact sont résolus rapidement sans être noyés dans les files d’attente.
Chez Avantra, le PDG John Appleby explique que son équipe a mis au point un système qui combine les incidents en temps réel avec les solutions historiques, la documentation technique et les connaissances internes. Lorsqu’un nouveau ticket d’assistance arrive, ce système fournit immédiatement à l’agent des données très spécifiques. Ce contexte réduit le temps de traitement moyen, augmente la précision de la première réponse et réduit le nombre de points de contact par cas.
L’opportunité stratégique est claire. Les dirigeants ne doivent pas se contenter d’une réponse plus rapide. L’intégration permet à votre fonction d’assistance de disposer d’une connaissance stratégique en temps réel. Les agents ne se contentent pas de réagir, ils travaillent avec intelligence. La résolution rapide des incidents est le résultat direct de flux de données étroits.
L’IA agentique a le potentiel de transformer radicalement le service à la clientèle
Une nouvelle phase de l’IA est en train d’émerger : il ne s’agit plus seulement de chatbots passifs ou de scripts linéaires, mais de systèmes capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome. Il s’agit de systèmes capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome. l’IA agentique. Ce type d’IA n’attend pas qu’on lui dise quoi faire. Elle comprend le contexte, fixe des objectifs et exécute des tâches en plusieurs étapes pour le compte de l’utilisateur.
Kathy Ross, Senior Director Analyst chez Gartner, a décrit comment l’IA agentique peut gérer des opérations complexes telles que les annulations de compte ou la recherche d’options de service. Au lieu de faire naviguer le client dans le processus, l’IA l’accomplit de bout en bout. Le résultat est une expérience plus fluide avec moins d’efforts manuels pour toutes les personnes impliquées.
Baris Zeren de Bookyourdata a parlé de l’utilisation interne de l’IA agentique pour hiérarchiser les tickets entrants en fonction du sentiment des clients. Le système ne se contente pas de lire les mots, il interprète le ton et l’urgence. Cela signifie que les messages de colère ou à fort impact sont placés en tête de la file d’attente de l’assistance, ce qui permet de résoudre les problèmes plus rapidement et de manière plus ciblée. Il a également noté que les demandes de base sont entièrement traitées par l’IA, ce qui permet aux agents de se concentrer sur les demandes plus avancées.
Il ne s’agit pas de remplacer les humains, mais de les décharger des tâches routinières afin qu’ils puissent agir là où cela compte. L’IA agentique bien déployée améliore la qualité du service, raccourcit le temps de réponse et augmente instantanément les capacités des clients. Si vous ne comptez que sur l’automatisation traditionnelle, vous êtes à la traîne. Si vous concevez des flux de travail autour de l’IA agentique, votre service devient plus rapide, plus léger et plus intelligent.
Pour les dirigeants, la décision clé n’est pas seulement de savoir s’il faut déployer l’IA, mais comment l’intégrer pour qu’elle produise des résultats stratégiques. L’IA agentique introduit l’automatisation dans la couche d’exécution. C’est là qu’elle commence à avoir un impact réel.
Le maintien d’un personnel humain adéquat reste essentiel, même à l’ère de l’IA et de l’automatisation avancées
L’IA s’améliore rapidement, et les entreprises s’empressent de l’intégrer dans les opérations de service client. C’est logique. L’IA est excellente pour traiter les tâches répétitives, gérer les gros volumes de tickets et même analyser les sentiments. Mais il y a un moment où les machines se heurtent à un mur, en particulier lorsque le problème du client est complexe, émotionnel ou entièrement nouveau. C’est là que les gens comptent encore.
Trop d’organisations tentent de réduire leurs effectifs de support en pariant sur un avenir entièrement automatisé. C’est une erreur. Kathy Ross, de Gartner, a indiqué que seuls 14 % des clients sont aujourd’hui en mesure de résoudre entièrement leurs problèmes sans assistance humaine. Ce chiffre est éloquent. Les clients recherchent souvent la nuance, l’empathie ou le jugement en temps réel. L’IA n’est pas encore très performante dans ce domaine.
Plus révélateur encore, un récent rapport de Gartner a révélé que 50 % des organisations qui avaient initialement prévu de réduire le personnel du service clientèle d’ici à 2027 renoncent à ces réductions. Pourquoi ? Parce que les stratégies sans agent se heurtent à des problèmes. Les clients sont frustrés. Les problèmes compliqués s’enlisent. La fidélité à la marque s’affaiblit. Les leaders technologiques ont imaginé une automatisation totale, puis se sont rendu compte qu’ils avaient sous-estimé la valeur humaine.
Cela ne signifie pas que les entreprises ne doivent pas investir dans l’IA. Cela signifie qu’elles doivent l’utiliser de la bonne manière. L’IA devrait renforcer, et non pas éliminer, le personnel d’assistance. Les modèles les plus performants fonctionnent actuellement en mode hybride : L’IA gère les flux de travail de base, fait apparaître les données pertinentes et fournit des recommandations en temps réel, tandis que les agents humains se concentrent sur la résolution des problèmes stratégiques et les relations avec les clients.
Kathy Ross l’a clairement exprimé : le succès réside dans une stratégie « numérique d’abord, pas uniquement numérique ». Cette distinction est importante. Les dirigeants d’entreprise qui tentent de supprimer totalement l’élément humain ne réduisent pas les coûts, ils augmentent les risques. Les expériences client de qualité nécessitent à la fois des systèmes intelligents et des personnes compétentes. Lorsque ces éléments sont équilibrés, le service devient plus rapide, plus précis et plus résistant. C’est là que se crée une véritable valeur concurrentielle.
Faits marquants
- Un service médiocre malgré les dépenses technologiques : De nombreuses opérations de service à la clientèle sont encore sous-performantes parce que l’assistance après-vente est considérée comme secondaire. Les dirigeants devraient considérer le service comme une fonction stratégique de croissance et non comme un centre de coûts.
- Les données sont sous-utilisées : Les entreprises collectent de nombreuses données sur leurs clients, mais ne les utilisent pas de manière pertinente. Donnez la priorité à l’intégration des données et à l’analyse contextuelle pour prévoir les besoins et améliorer la personnalisation.
- Les systèmes fragmentés réduisent le temps de réponse : Des données et des outils déconnectés retardent la résolution des problèmes et frustrent les clients. Les dirigeants devraient exiger une intégration complète des systèmes d’assistance afin d’améliorer la résolution du premier contact et la productivité de l’équipe.
- L’IA agentique change la donne : L’IA autonome peut désormais accomplir des tâches en plusieurs étapes avec un minimum d’intervention, ce qui redéfinit l’efficacité des services. Investissez dans l’IA agentique pour automatiser les tâches routinières et rediriger les agents humains vers des interactions à forte valeur ajoutée.
- Ne coupez pas les gens trop vite : La plupart des problèmes nécessitent encore un jugement humain, en particulier dans les cas complexes ou émotionnels. Conservez un personnel d’assistance qualifié et utilisez l’IA pour améliorer, et non remplacer, ses capacités.
