Un non de trop de la part du chatbot

Les robots gèrent bien les tâches simples, mais la complexité les rend inopérants

Beaucoup d’automatisation l’automatisation du service client fonctionne très bien, jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas. Les robots gèrent bien les tâches simples. Si votre client souhaite réinitialiser son mot de passe ou vérifier son solde, un robot peut généralement s’en charger rapidement, sans friction. Il s’agit de scénarios prévisibles avec des flux de travail clairs. Ils ne nécessitent pas de jugement. C’est là que vous constatez une réelle valeur ajoutée en termes d’économies et de rapidité.

Mais les choses s’effondrent lorsque la situation implique des enjeux émotionnels ou des questions vagues. C’est là que les robots trébuchent. La contestation d’un prélèvement que le client n’a pas autorisé est une question de confiance. Les robots tentent d’imposer la clarté là où il n’y en a pas, et les clients repartent avec un sentiment de rejet ou de confusion.

Les données le prouvent. Selon NPS Prism®, les consommateurs américains des secteurs de la banque et des télécommunications attribuent aux interactions avec les services numériques une note de 40 à 50 sur 100 pour les problèmes simples. C’est plutôt bien. Mais lorsque l’interaction numérique devient complexe, par exemple un paiement rejeté ou des frais peu clairs, la note s’effondre, tombant parfois à zéro ou même en dessous.

N’attendez donc pas de l’automatisation qu’elle répare ce qu’elle n’est pas conçue pour gérer. Il ne faut pas laisser les robots résoudre ce qu’ils ne peuvent même pas interpréter correctement. Vous voulez que l’automatisation augmente la satisfaction des clients, pas qu’elle crée un deuxième problème qu’un humain devra résoudre plus tard.

Les utilisateurs ne rejettent pas la décision, ils rejettent le robot.

La plupart des gens ne sont pas contrariés parce qu’on leur a dit « non ». Ils sont contrariés parce que personne ne le leur a dit. Cette distinction est importante. Une machine qui rejette votre remboursement de frais est plus froide qu’une personne qui fait la même chose, même si le résultat est le même. Pourquoi ? Parce que les gens jugent la validité d’une décision en fonction non seulement du contenu, mais aussi de la présence. Un être humain se sent plus responsable. Un humain peut écouter, même si la réponse ne change pas.

Dans la pratique, cela signifie que la frustration des clients n’est pas toujours liée à la politique, mais souvent à la manière dont cette politique a été communiquée. Les entreprises doivent comprendre que les robots ne sont pas équipés pour les litiges. Ils n’ont pas la présence émotionnelle nécessaire, tout simplement.

Il y a là un mur psychologique. Contrairement aux agents humains, la plupart des clients n’accepteront pas la fin d’une conversation avec un chatbot. Ils pousseront à l’escalade. Ils veulent un dialogue, pas seulement une transaction. Ils demanderont un superviseur non pas parce qu’ils s’attendent à une réponse différente, mais parce qu’ils s’attendent à une réponse humaine.

Les dirigeants doivent prendre cette question au sérieux. Si vous déployez des robots pour remplacer les humains dans des scénarios délicats, vous ne risquez pas seulement de susciter l’insatisfaction, vous l’intégrez. Et il ne s’agit pas d’un fossé que l’amélioration de l’intelligence artificielle suffira à combler. Il s’agit d’un problème d’attentes comportementales, et non d’un problème technique.

Si votre robot dit « non » et que le client ne l’achète pas, vous brûlez le capital de votre marque.

Les modèles de services hybrides trouvent le bon équilibre

Si vous gérez une entreprise à grande échelle, vous n’avez pas à choisir entre les robots et les humains. Vous orchestrez les deux. La configuration la plus efficace à l’heure actuelle utilise l’automatisation là où elle est forte, rapide, à faible enjeu, dans les rencontres transactionnelles, et achemine tout ce qui est complexe vers des agents humains rapidement.

Commencez par un robot. Laissez le client décrire le problème. S’il est simple, laissez le robot le résoudre. Si le problème devient ambigu, s’il y a des litiges de facturation, des blocages de service, s’il faut faire appel à l’émotion ou à des explications plus longues, confiez-le rapidement à un être humain. Pas de ping-pong entre les systèmes. Pas d’impasse scénarisée.

Pour que cela soit encore plus efficace, les agents humains devraient être soutenus par des copilotes IA, les agents humains devraient être assistés par des copilotes IA. Ces systèmes les aident à obtenir instantanément le contexte, à consulter les interactions antérieures, à rédiger des réponses et à mettre à jour les dossiers sans friction. Cela augmente considérablement la vitesse de traitement sans sacrifier la personnalisation. Vous maintenez l’efficacité sans compromettre l’élément humain qui compte dans les conversations difficiles.

Du point de vue du leadership, c’est là que vos investissements dans l’automatisation portent leurs fruits. Il ne s’agit pas de remplacer les personnes par des robots, mais de mieux orchestrer chaque couche de l’interaction avec le client. Si vous pensez que toutes les questions des clients peuvent être codifiées et automatisées, vous ne comprenez pas la valeur de la nuance. Les systèmes hybrides vous apportent la rapidité, la rentabilité et la capacité d’adaptation qui empêche les clients de se désintéresser.

Les clients ne s’adapteront pas du jour au lendemain, prévoyez-le.

Au fil du temps, les attentes des clients évolueront. Les gens s’adaptent. Si les robots deviennent plus fiables et que les agents humains ne peuvent pas toujours offrir de meilleurs résultats, les clients pourraient commencer à accepter plus facilement les réponses automatisées. Mais ce n’est pas la réalité d’aujourd’hui.

À l’heure actuelle, la plupart des utilisateurs attendent toujours une validation humaine lorsque le problème est subjectif ou négatif. Ce n’est pas quelque chose que vous pouvez former rapidement. La croyance qu’une personne écoutera plus attentivement ou traitera les choses de manière plus équitable est profondément ancrée. Et cette croyance ne va pas changer simplement parce que votre IA a passé des tests internes.

Cette transition prendra des années, et non des trimestres. Et une mauvaise évaluation du calendrier peut s’avérer coûteuse. Si les entreprises essaient de forcer ce changement de comportement trop tôt, en s’appuyant trop sur les robots dans des situations que les clients associent à la responsabilité humaine, elles se heurteront à des réactions négatives. Vous perdrez la bonne volonté, la loyauté et parfois même le client.

Planifiez donc en conséquence. Ne considérez pas l’automatisation de l’expérience client comme une infrastructure fixe. Construisez-la avec élasticité, en étant capable de passer d’une automatisation totale à une assistance humaine en cas de besoin. Et préparez progressivement votre base de clients. Communiquez clairement sur le recours à l’automatisation et sur les raisons de ce recours. Ne cachez pas l’IA, encadrez-la avec transparence et investissez pour donner aux utilisateurs l’assurance que le résultat est toujours équitable.

Les performances du système ne suffisent pas à modifier les attentes de l’homme. C’est l’expérience qui le fait. À l’heure actuelle, la plupart des gens associent encore la qualité du service à une touche personnelle, en particulier lorsque les choses ne se passent pas comme ils le souhaitent. Soyez prêt pour cela. Concevoir vos opérations en fonction de la réalité à moyen terme, et non de la théorie à long terme, c’est ce qui permet à votre feuille de route en matière de feuille de route CX de votre feuille de route CX.

Concevoir le service en fonction de la complexité, et pas seulement du coût

La réduction des coûts par l’automatisation n’est pas difficile à justifier. Elle apparaît rapidement dans le bilan. Mais lorsque vous appliquez l’automatisation de manière générale, sans l’adapter à la complexité des besoins des clients, vous créez des problèmes plus importants en aval. Les bots doivent être déployés en fonction des exigences d’un problème, et pas seulement de ce que l’automatisation peut techniquement gérer.

Cela signifie qu’il faut cartographier les parcours réels des clients. Il ne s’agit pas des flux de travail idéalisés figurant dans la documentation interne, mais des cas réels du début à la fin, y compris les parcours d’échec. Trouvez les points où les utilisateurs décrochent, où les escalades se multiplient et où la satisfaction s’effondre. Ces moments ne sont pas seulement des données, ce sont des signaux qui montrent que votre conception actuelle des services ne correspond pas à la réalité de ce que vivent les clients.

Les questions simples, les consultations de comptes, les changements d’adresse, le statut des transactions, peuvent être automatisées en toute confiance. Mais lorsque le cas implique un jugement, l’application d’une politique ou des conditions extrêmes, le fait de l’acheminer vers un humain dès le début permet d’éviter les pannes. Plus important encore, cela montre au client que vous comprenez la gravité de son problème.

Pour les dirigeants de C-suite, l’attrait à court terme de confier toutes les tâches à des robots doit être comparé à la confiance des clients à long terme. L’efficacité en amont ne compense pas les atteintes à la réputation lorsque les clients se sentent ignorés ou mal traités. Vous ne mesurez pas seulement le coût par interaction. Vous mesurez la valeur de la durée de vie du client, le risque de désabonnement et la perception de la marque.

Concevez votre modèle de service avec des couches intentionnelles. Placez l’automatisation là où elle améliore la rapidité et la commodité. Mettez du personnel là où la résolution et l’empathie doivent être associées. Il ne s’agit pas de limiter la technologie. Il s’agit de l’utiliser sans compromettre ce que veulent réellement vos clients : être compris, en particulier lorsque le problème est important. Lorsque vous structurez vos opérations en fonction de la complexité des problèmes, la qualité du service augmente sans se diluer. C’est ce qui permet de maintenir la fidélité, même si la technologie évolue.

Principaux faits marquants

• Les bots gèrent l’essentiel, pas les nuances : Utilisez des robots pour les tâches à haut volume et à faible risque, telles que la consultation de comptes ou la réinitialisation de mots de passe. Confiez les tâches émotionnellement ou procéduralement complexes à un humain afin d’éviter les pannes de service.
• Le rejet est encore plus mal vécu lorsqu’il provient d’une machine : Les clients sont plus susceptibles d’escalader ou de se méfier des décisions prises par des robots, même lorsque les résultats correspondent aux réponses humaines. Les dirigeants devraient éviter d’utiliser l’automatisation dans des scénarios où l’empathie humaine affecte l’équité perçue.
• Les modèles hybrides améliorent à la fois la rapidité et l’expérience : Combinez les robots pour plus d’efficacité et les agents humains pour les cas basés sur le jugement. Soutenez les agents avec des copilotes d’IA pour accélérer la résolution tout en protégeant l’expérience client.
• Les attentes des utilisateurs ne changeront pas du jour au lendemain : Les clients font toujours davantage confiance aux personnes qu’à l’automatisation en cas de litiges ou d’interactions délicates. Faites la transition progressivement en faisant preuve de transparence, en renforçant votre crédibilité et en élargissant prudemment le rôle de l’IA au fil du temps.
• Concevez les systèmes en fonction de la complexité des problèmes : Adaptez le canal de service, robot ou humain, aux enjeux et à la complexité de chaque interaction. Privilégiez la flexibilité à l’automatisation uniforme afin de préserver la fidélité des clients et leur valeur à vie.