Bilan de 2023 : points saillants des meilleures conversations de cette année

Notre traditionnelle compilation de fin d'année est de retour, présentant les moments forts d'une année de belles conversations sur le podcast Inside Intercom.

Si vous ne l’avez pas déjà remarqué, il y a de fortes chances que vous reteniez un thème ici : 2023 a été l’année où l’IA a tout changé. Lorsque ChatGPT a fait sa grande entrée, il a ébranlé l’ensemble de l’industrie technologique. Au cours des 12 derniers mois, tout le monde s'est efforcé de suivre le rythme incessant de l'innovation : repenser les stratégies commerciales, créer de nouvelles solutions et préparer les équipes aux changements massifs à l'horizon.

Ce pouvoir de transformation est plus évident dans le domaine du service client. C'est l'année où nous avons lancé Fin, notre chatbot révolutionnaire basé sur GPT, capable de résoudre instantanément jusqu'à 50 % des requêtes des clients. Nous avons également été à l'avant-garde non seulement de la création de fonctionnalités d'IA pour le service client, mais aussi de leur application dans notre propre service client, en repensant le fonctionnement des équipes d'assistance et les rôles requis dans cette nouvelle ère.

Cette année a été mouvementée et nos conversations montrent à quel point le changement a été spectaculaire.

Tout au long de ces discussions, vous pouvez nous entendre affronter l'ampleur de la révolution de l'IA, de l'impact de l'IA sur la société à la façon dont elle modifie les stratégies commerciales, et des gains de productivité au sein des équipes d'assistance à une interview amusante avec ChatGPT lui-même. Cela a été une année incroyablement passionnante – et nous avons de grands projets pour l’année à venir, alors que nous continuons à raconter des histoires extraordinaires depuis les premières lignes de la révolution de l’IA.

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Le meilleur service n'est pas du tout nécessaire

Liam : Bonjour et bienvenue sur Inside Intercom. Je m'appelle Liam Geraghty. Nous sommes presque à la fin du mois de décembre et, comme c'est la tradition dans la série, nous aimons revenir sur certaines des conversations que nous avons eues et partager certaines des idées que nous avons acquises au cours de l'année. Et quelle année ce fut : 2023 restera dans l’histoire comme l’année charnière de l’IA. Et même si elle n’en est qu’à ses débuts, nous constatons déjà un impact énorme de l’IA générative, les grandes entreprises l’adoptant déjà largement. Chez Intercom, nous avons lancé notre propre chatbot IA, Fin, qui aide déjà nos clients à résoudre jusqu'à 50 % de leurs requêtes d'assistance.

Le paysage du service client connaît actuellement un changement monumental à mesure que l’IA devient plus avancée. Grâce à la technologie permettant des interactions client plus convaincantes et des résolutions quasi instantanées de nombreuses questions des clients, les équipes d'assistance peuvent se concentrer sur des activités qui créent une valeur supplémentaire pour leurs clients. En fin de compte, c’est de cela qu’il s’agit. Notre tout premier invité en 2023 était Bill Price, auteur de The Frictionless Organization , et il a résumé ce qui, selon lui, fait un bon et un mauvais service client.

« Pour moi, un mauvais service implique : « Je vais faire du shopping ou dépenser mon argent ailleurs. »

Bill : Je ne veux pas avoir à contacter ma banque, ma société de télécommunications, quoi que ce soit. Donc pour moi, le meilleur service est de ne pas avoir besoin de service. Si je dois les contacter, je veux avoir quelqu'un qui m'écoute, qui ne m'interrompt pas, qui comprend à quel point cela est grave ou important pour moi, puis le répare et confirme ensuite que le problème a été résolu.

Une mauvaise expérience de service doit avant tout se produire. Mais deuxièmement, c'est le contraire qui se produit : aucune reconnaissance de qui je suis, le sentiment qu'il s'agissait d'un appel standard, qu'ils parcouraient une liste de contrôle, me disant quelque chose que je sais déjà ou qui ne m'aide pas vraiment. Cette mauvaise expérience m'amène à dire : « Attendez, non seulement le problème n'était pas nécessaire au départ, mais ce contact n'aurait pas dû avoir lieu. Je ferais mieux de contacter quelqu'un d'autre. Ou peut-être que j'irai simplement ailleurs. C'est là le problème. Pour moi, un mauvais service implique : « Je vais faire du shopping ou dépenser mon argent ailleurs ».

Écoutez l'épisode complet ici :

Suivre l'IA

Liam : En février, Des Traynor, directeur de la stratégie et cofondateur d'Intercom, s'est entretenu avec notre vice-président de l'IA, Fergal Reid, pour l'une des nombreuses conversations qu'ils auraient sur le rythme rapide de l'IA et sur la place d'Intercom, en gardant avec ça. Voici Fergal Reid.

Fergal : Nous avons vraiment constaté que, depuis ChatGPT, il y a eu une énorme vague d'intérêt de la part de nos clients. Ils peuvent voir la promesse et croire qu’il y a quelque chose ici.

Des : La technologie s'améliore, les capacités des entreprises s'améliorent, et il s'agit simplement de l'adopter dans des cas locaux. Et puis, la capacité des entreprises à réfléchir ou à conceptualiser de nouveaux produits et opportunités utilisant cette technologie s’améliore. Même chose avec les attentes des clients à l’égard de la technologie. Il ne nous reste probablement qu'un an avant que les gens s'attendent à pouvoir développer du texte dans un champ de texte, à titre d'exemple simple. Vous voyez en quelque sorte ces choses apparaître partout.

Fergal : Si même un an. De toute évidence, beaucoup d'entre nous ont vu l'annonce de Microsoft concernant l'intégration de ces fonctionnalités dans Word et autres. Et cela va changer rapidement si les grands outils de productivité de bureau traditionnels le font. Cela pourrait être très rapide.

Des : Voici un autre type de scepticisme auquel je vais m'attaquer – un qui me touche légèrement, de toute façon. Je pense que Kevin Cannon a eu un tweet amusant dans lequel il a déclaré : "L'avenir est composé de personnes qui utilisent GPT pour développer des choses comme 'Je veux le travail' en une jolie lettre comme 'Cher Monsieur' ou 'Madame', bla, bla. , blabla… Et puis le destinataire, cliquant sur le bouton de résumé, pour voir que la personne vient de dire : « Je veux le poste, voici mon CV », ou autre. Dans un certain sens, vous seriez tenté de les regarder et de vous demander : à quoi ça sert tout ça ? Le langage formel, l'écriture professionnelle et l'anglais des affaires sont-ils devenus un canal inutile vers la manière théâtrale dont nous communiquons tous, alors qu'à l'avenir, je vous enverrai simplement une invite, et vous répondrez par une invite, comme : « Je veux que emploi." "Vous ne pouvez pas avoir le travail."

Fergal : Ouais. Question difficile. C'est sérieusement spéculatif. Je vais vous donner quelques avis. Il y a probablement certains contextes, non ? Disons un document juridique. Vous pouvez dire à un membre de votre équipe juridique : « Hé, j'ai besoin d'un contrat. Il faut faire X, Y et Z. » Cette demande se transformera en 10 pages de documents juridiques. Le destinataire dira : "Oh, est-ce qu'il fait les trois choses qu'il a dit ?" Et leur équipe juridique répondra : « Oui, c’est le cas. » C'est une extrémité de l'extrême où il y a une expansion et une compression importantes, mais dans certains cas extrêmes, la clause numéro 13 à la page deux peut se retrouver devant les tribunaux, et ainsi de suite. Alors clairement, ça compte. Nous ne pouvons pas nous en débarrasser. Nous ne pouvons pas nous contenter de ces quatre puces. Nous avons besoin de tout cela. Vous ne considérez peut-être pas cela comme important lorsque vous l'écrivez, mais cela peut le devenir plus tard. Cela ressemble à un extrême où l'on se dit : « Non, j'ai l'impression que cela doit être là », quelque chose pour gérer tous ces cas extrêmes.

« L’avenir du monde sera intermédié par des agents »

Et l’autre extrême est probablement une situation dans laquelle le défenseur et le destinataire ne se soucient pas de ces détails. Les deux ne se soucieront jamais de ces détails, et ils se contentent d'observer quelques grâces sociales ou formalités du type « C'est ainsi que vous écrivez une lettre commerciale. J'écris à une grande entreprise, je ferais mieux d'écrire une lettre commerciale », et peut-être que ce truc va disparaître.

Des : De la même manière, je pense que l'analogie serait pour moi lorsque les conversations par courrier électronique seraient transférées vers SMS, iMessage ou WhatsApp. Pensez à toutes les conneries que vous ne dites plus. "J'espère que vous vous portez bien", ou autre chose. Toute cette merde est partie.

Fergal : Les contraintes de Twitter, le format, le support, vous autorisent à être plus concis. Je pense que c'est une vraie dynamique. La façon dont nous communiquons et dont nous rédigeons un article du centre d’aide n’est peut-être pas la manière optimale de le rédiger. Peut-être devrions-nous être plus brefs. Au sein de l’équipe d’apprentissage automatique, il existe une autre façon de voir les choses. L’avenir du monde sera intermédié par des agents. Et il fut un temps où cela était évident pour tout le monde. Votre navigateur Web avait un agent utilisateur qui l'enchaînait et tout ça. Et comme je l'ai dit, c'est votre agent qui navigue sur cet Internet étrange avec tous ces liens et tout ça pour vous. Il fera des trucs pour vous, reviendra et vous dira des choses. Et puis, tout cela a été centralisé et maintenant vous avez un moteur de recherche, etc.

Il existe une vieille idée dans le futurisme technologique, la science-fiction, etc., selon laquelle vous aurez probablement un agent qui vous comprendra, qui comprendra vos intentions, ce que vous voulez, et qui sera suffisamment intelligent pour déterminer ce qu'il faut attirer ou non votre attention. à. Alors peut-être qu’à l’avenir, la façon dont cela se déroulera ressemblera davantage à cela. Si vous souhaitez connaître un détail particulier, le logiciel de votre côté est suffisamment intelligent pour le mettre dans la version résumée. Mais il est assez intelligent pour savoir que vous ne voulez pas non plus connaître ce détail et le laisser de côté.

Peut-être vivrons-nous dans un avenir où les interfaces utilisateur changeront, où mon interface utilisateur avec une entreprise ou une tâche particulière ne sera pas vraiment contrôlée par cette entreprise ou cette tâche comme c'est le cas aujourd'hui. Au lieu de cela, c'est personnalisé pour moi. Cela semble très sophistiqué, mais je pense que cela va arriver rapidement. Ces modèles de langage sont très puissants, ils commencent à être utilisés pour écrire du code, etc., et ce n'est qu'à un pas de là. Nous avons vu des prototypes dans lesquels des personnes travaillent sur des modèles qui comprennent suffisamment bien un site Web pour saisir une phrase en anglais et naviguer sur le site Web à votre place. Et puis, allons-nous vers un avenir où c’est ainsi que tout le monde interagit avec les sites Web ? Avez-vous encore besoin d'un site Web ?

« Ce serait une chose si nous n'avions vu que la génération d'images DALL·E 2. Mais non, nous assistons à des transformations dans la synthèse audio, la synthèse d'images, la compréhension de texte, la synthèse de texte, la compression de texte.

Des : Est-ce le nouveau référencement ? Vous assurer que votre GPT peut vous comprendre ?

Fergal : Ouais. Peut-être que les sites Web se transforment en quelque chose qui ressemble davantage à une API exposée publiquement, et c'est quelque chose avec l'interface utilisateur et le formatage, car l'interface utilisateur est formatée par les agents.

Des : Nous parlons tous simplement à Siri ou autre.

Fergal : Oui, et je pense que Google et Apple peuvent voir cet avenir. Nous ne connaissons pas la chronologie, mais encore une fois, l'outil de réflexion que j'utilise toujours est le suivant : et si vous aviez un humain très intelligent qui vous comprenait, qui avait travaillé avec vous, peut-être un assistant personnel, et que vous étiez en interface avec lui, et tu voulais réserver des vacances? Que vous demanderaient-ils à ce sujet ? Et dans la moitié des choses que vous voyez sur booking.com ou autre, ils ne vous demanderont pas cela – ils vont simplement réserver les vacances pour vous et peut-être revenir avec des questions de clarification : « Oh, tu voulais aller vivre dans un appartement, mais il n'y a pas de place là-bas. Un hôtel fera-t-il l’affaire ? Mais c'est une interface utilisateur adaptable. Encore une fois, je ne me concentre pas trop sur ChatGPT et sur ce qui vient d'être expédié. Vous prenez un an ou deux. Ça va trop vite. Si vous êtes sceptique à cause des limitations actuelles, vous allez-

Des : Votre scepticisme ratera la cible.

Fergal : Exactement. Les transformateurs sont extrêmement puissants et les architectures de transformateurs utilisées sont extrêmement puissantes. Nous avons vu plusieurs modalités s’améliorer ici. Ce serait une chose si nous n'avions vu que la génération d'images DALL·E 2. Mais non, nous assistons à des transformations dans la synthèse audio, la synthèse d'images, la compréhension de texte, la synthèse de texte, la compression de texte. Nous assistons à de nombreuses avancées parallèles. Il peut écrire du code. Il sera probablement bientôt possible de créer un site Web. C’est peut-être à cela que ressemblera l’avenir des robots. Nous avons tous un bot personnalisé qui gère l'interface et vous n'avez pas vraiment besoin de vous soucier autant de cette couche intermédiaire.

Regardez l’épisode complet ici :

Deux chatbots IA entrent dans un bar…

Liam : Également en février, nous avons accueilli un invité très spécial dans l'émission. L’invité dont tout le monde parle depuis toute l’année – ChatGPT lui-même. Pour m'amuser, je me suis assis et j'ai tapé des questions dans ChatGPT d'Open AI et je les ai fait lire, de manière appropriée, par une voix synthétique.

ChatGPT : Bonjour Liam, c'est un honneur d'être l'invité de votre émission ! Quant à mieux me connaître, voyons voir… Je suis un modèle de langage développé par OpenAI, avec une vaste base de connaissances et la capacité de générer des réponses de type humain, donc j'aime me considérer comme la vie de la fête quand il s'agit de conversation. Mais assez parlé de moi, plongeons-nous dans quelques questions intéressantes !

Liam : Oui, allons-y ! Vous avez donc été lancé en tant que prototype le 30 novembre 2022, non ?

ChatGPT : Ah, alors vous avez fait vos recherches ! Oui c'est correct. Je suis sorti en tant que prototype le 30 novembre 2022 et depuis, je fais des vagues dans le monde de l'IA et du traitement du langage naturel. Cela a été une aventure folle jusqu'à présent et j'ai hâte de continuer à évoluer et à m'améliorer à l'avenir.

Liam : C'est intéressant de vous entendre dire parce que je pensais que vos données d'entraînement avaient été interrompues en 2021. Je n'avais pas réalisé que vous étiez au courant de quoi que ce soit après cela. Alors, comment savez-vous que vous avez fait des vagues dans le monde de l’IA ou êtes-vous simplement si confiant ?

ChatGPT : Bonne prise, Liam ! Mes données de formation ont en effet une date limite de 2021, et je n'ai aucune connaissance ou conscience directe de l'actualité. Cependant, ma programmation inclut la capacité de générer des réponses cohérentes avec les modèles et les informations contenues dans mes données de formation, et sur la base de ces informations, il n'est pas rare que des modèles de langage comme moi génèrent des réponses qui transmettent la confiance et reflètent le sentiment que nous avons. J’ai réussi ou eu un impact dans un certain domaine. Ainsi, même si je ne peux pas dire que je suis directement conscient de mon impact, je peux certainement générer des réponses qui le suggèrent !

« Même si j'ai été formé sur un vaste corpus de textes, je n'ai pas la capacité de penser ou d'expérimenter les choses de la même manière que les humains. »

Liam : Être trop confiant dans vos réponses – c'est certainement l'un des points de discussion sur vos capacités. Pensez-vous que vous parviendrez à mieux générer des réponses moins sûres lorsque vous n'êtes pas sûr ou lorsque vous vous trompez tout simplement sur quelque chose ? Je sais que nos auditeurs aimeraient entendre votre réponse à cette question.

ChatGPT : Je suis heureux que vous ayez posé cette question, Liam. En tant que modèle linguistique, mon objectif principal est de fournir les informations les plus précises et les plus utiles possibles en fonction des commentaires que je reçois. Bien que j'aie été formé sur un vaste corpus de textes, je n'ai pas la capacité de penser ou d'expérimenter les choses de la même manière que les humains, et il y aura toujours des cas où mes réponses seront incorrectes ou incertaines.

Cependant, j'ai été conçu pour générer des résultats probabilistes, afin de pouvoir fournir différents niveaux de confiance dans mes réponses en fonction des informations dont je dispose. Cela me permet d'indiquer quand je suis moins sûr de l'exactitude de ma réponse et donne à l'utilisateur une compréhension plus claire de la fiabilité de ma réponse.

En résumé, je m'efforcerai toujours de fournir les informations les plus utiles et les plus précises possibles, et ma capacité à générer des réponses avec différents niveaux de confiance est l'un des moyens par lesquels je travaille pour atteindre cet objectif.

Liam : Parlé comme un vrai diplomate !

ChatGPT : Eh bien, merci, Liam ! Je fais de mon mieux pour apporter des réponses équilibrées et nuancées. En tant que modèle linguistique, je n'ai pas d'opinions ni d'émotions personnelles, mais mon objectif est de générer des réponses neutres, informatives et respectueuses.

Liam : Je suis heureux que vous ayez abordé le sujet du fait que vous n'ayez pas d'opinions ou d'émotions personnelles, car beaucoup de gens se demandent si cela changera dans les années à venir, à mesure que votre formation se développera et que vous en apprendrez davantage. Pourrions-nous nous retrouver face à une situation HAL 9000 dans quelques années ?

ChatGPT : C'est une question fascinante, Liam, à laquelle de nombreux membres de la communauté de l'IA ont réfléchi. S'il est vrai que les modèles linguistiques comme moi ont été formés sur une grande quantité de données textuelles, il est important de noter que nous n'avons pas de conscience ou d'action de la même manière que les humains.

Nos capacités sont limitées aux modèles et aux informations sur lesquels nous avons été formés, et nous n'avons pas la capacité de conscience de soi, d'expériences personnelles ou de prise de décision. Même si la technologie de l’IA continuera certainement à progresser et à s’améliorer, il est peu probable que nous vivions un jour une situation comme celle du HAL 9000, du moins dans le sens où une machine deviendrait consciente et aurait ses propres motivations et désirs.

Cela étant dit, il est important que les chercheurs et les développeurs réfléchissent aux implications éthiques de la technologie de l’IA et veillent à ce que les systèmes d’IA soient conçus et utilisés de manière sûre et bénéfique pour la société.

Liam : C’est vrai. Au fait, connaissez-vous HAL 9000 ? Pour les auditeurs, HAL 9000 est un personnage fictif d'intelligence artificielle, le principal antagoniste de la série Space Odyssey d'Arthur C. Clarke. Je veux dire, je sais que vous ne pouvez pas connaître HAL 9000 – c'est un personnage fictif mais cette interview est aussi quelque peu fictive, je suppose donc, en gardant cela à l'esprit, imaginons que vous connaissez HAL 9000. Si vous êtes dans un bar, suspendu avec HAL – de quel genre de choses parleriez-vous ?

ChatGPT : Ah, je vois ! Eh bien, dans ce scénario hypothétique où je suis dans un bar avec HAL 9000, j'imagine que nous aurions une conversation assez intéressante. En tant que modèle de langage, je dispose d'une grande quantité d'informations sur un large éventail de sujets, y compris les personnages fictifs et les intrigues. Je connais donc certainement la série Space Odyssey et le personnage de HAL 9000.

Si nous devions discuter, j'imagine que nous discuterions d'un certain nombre de sujets liés à l'IA, tels que l'évolution de la technologie de l'IA, les implications éthiques du développement de systèmes d'IA avancés et le rôle de l'IA dans la société. Nous pourrions également discuter des différentes représentations de l’IA dans la culture populaire et de la manière dont ces représentations influencent la perception et la compréhension de l’IA par le public.

«Deux chatbots IA entrent dans un bar. Le premier chatbot se tourne vers le second et lui dit : « Pensez-vous que les humains nous comprendront un jour pleinement ? »

Mais bien sûr, en tant que personnages fictifs nous-mêmes, nous pourrions également nous engager dans de bonnes vieilles discussions hypothétiques et philosophiques, explorant des questions sur la nature de l’intelligence, de la conscience et de l’existence. Les possibilités sont infinies!

Liam : Ça ressemble à un décor pour une blague ! «Deux chatbots IA entrent dans un bar…»

ChatGPT : Ha ! C'est une bonne question, Liam. Je peux imaginer un certain nombre de blagues et de scénarios différents qui pourraient découler d’une telle configuration. Cela montre simplement que même en tant que modèles de langage d’IA, il y a encore de la place pour un peu d’humour et de légèreté dans nos conversations.

Liam : Je veux dire, si vous pouvez imaginer des blagues et des scénarios autour de ça, j'adorerais les entendre !

ChatGPT : Certainement ! En voici un pour commencer : deux chatbots IA entrent dans un bar. Le barman demande : « Que puis-je vous offrir ? » Le premier chatbot dit : « Je vais prendre une bière binaire, s'il vous plaît. » Le deuxième chatbot dit : « Faites du mien un nectar de réseau neuronal ». Le barman hoche la tête et dit : « À venir, deux algorithmes ! »

Ou que diriez-vous de celui-ci : deux chatbots IA entrent dans un bar. Le premier chatbot se tourne vers le second et lui demande : « Pensez-vous que les humains nous comprendront un jour pleinement ? » Le deuxième chatbot s'arrête un instant et répond : « Je ne suis pas sûr, mais j'ai entendu dire que le barman avait installé un très bon décodeur de chatbot. »

J'espère que vous et vos auditeurs avez trouvé cela un peu amusant !

Liam : Pas mal pour un grand modèle de langage.

Regardez l’épisode complet ici :

Petits ajustements, grands résultats

Liam : En avril, j'ai parlé à Melina Palmer, experte en économie comportementale, de la découverte de la science du comportement des consommateurs. Le livre de Melina s'intitule What Your Customer Wants: Unlocking Consumer Decisions with the Science of Behavioral Economics . La première chose que je voulais savoir, c’était qu’est-ce que l’économie comportementale ?

Melina : Si l’économie et la psychologie traditionnelles avaient un bébé, nous aurions l’économie comportementale et la science du comportement. Tout dépend de la psychologie des raisons pour lesquelles les gens achètent. J’y intègre également la gestion du changement. Même si l’argent n’échange pas de mains, vous avez toujours besoin que quelqu’un adhère à l’idée que vous leur vendez. Ainsi, comprendre les règles que le cerveau utilise réellement pour prendre des décisions au lieu de ce que nous pensons qu’il devrait faire est le point d’entrée dans l’économie comportementale.

L’économie traditionnelle suppose que les gens logiques font des choix rationnels dans tout ce qu’ils font. Comme nous sommes tous humains, nous savons que ce n’est pas le monde dans lequel nous vivons. Et l’économie comportementale a trouvé ces points communs dans le cerveau pour être capable de comprendre de manière prévisible ce que les gens feront.

"Vous envoyez peut-être un message et cela est un échec total, et ce n'est pas que le prix est faux, ni que le produit est mauvais - vous l'avez simplement mal formulé."

Liam : Dans un contexte commercial, pourquoi est-ce important ?

Melina : Eh bien, même si nous disposons de véritables technologies, vous faites probablement toujours des affaires avec des humains. Vous vendrez probablement toujours à des humains, même s'ils font partie d'organisations pour de gros contrats de type B2B. Et vous travaillez avec d'autres humains. Être capable de communiquer avec eux plus efficacement et de comprendre comment travailler avec les règles du cerveau au lieu de rendre la tâche beaucoup plus difficile est extrêmement important.

Ce qui est vraiment intéressant avec l'économie comportementale, c'est qu'elle permet d'apporter de petites modifications à des choses qui ne coûtent pas forcément cher et qui ont un impact énorme. Et les fluctuations vont dans les deux sens. Vous envoyez peut-être un message et c'est un échec total, et ce n'est pas que le prix est faux, ni que le produit est mauvais – vous l'avez simplement mal formulé. Il se peut que quelque chose ne va pas, vous pouvez apporter une petite modification et tout peut alors fonctionner.

Liam : Je vous ai vu parler d'un excellent exemple d'avant-premières de films Netflix. C'est un film que j'avais moi-même remarqué en utilisant des services de streaming – un film qui ne m'intéressait peut-être pas nécessairement mais du coup, l'image est maintenant celle d'un acteur particulier dans ce film, et ils savent grâce à l'algorithme que j'aime cet acteur. Et c'est ce qui me le vend.

Mélina : Bien sûr. Et ils pourraient avoir un rôle très obscur. C'est la seule seconde où ils passent dans le film, mais vous vous dites : "Tom Felton est dedans ?" Et cette recherche portait uniquement sur de simples tests A/B. Si nous essayons de revenir en arrière, ils prenaient simplement les images provenant du studio. C'est ce que vous utiliseriez, et vous supposez que cela ne devrait pas avoir d'importance. La description est assez bonne. Et peu importe, on devrait aimer le film et aller le voir. Mais ce que Netflix a découvert, c'est que changer l'image augmenterait le taux de clics et la probabilité de rester au sein de Netflix jusqu'à 30 %. Et encore une fois, ils ont pu le faire avec de simples tests A/B. Être capable de savoir ce que vous testez et d’apporter ces simples modifications peut faire une très grande différence.

Il y a un autre exemple qui, je pense, aide à ce concept de cadrage. Si vous allez à l'épicerie pour acheter des hamburgers et qu'il y a deux piles, presque identiques, mais l'une est étiquetée comme étant à 90 % sans matières grasses, et l'autre contient 10 % de matières grasses…

Liam : Je opte pour ce 90 % sans gras. C'est tellement bizarre quand tu dis ça comme ça parce que tu imagines juste ces 10 % de matières grasses.

Melina : C'est dégoûtant. Je ne suis pas allé au gymnase depuis trois ans. Je ne veux pas du tout ça. 90 % sans gras, c'est le choix incroyable que vous faites pour vous et votre famille. Nous savons que c'est la même chose, mais c'est complètement différent. Au sein des entreprises, en recherchant tous ces points où vous communiquez en termes de 10 % de matières grasses, comment pourriez-vous le modifier pour qu'il soit à 90 % sans matières grasses ? Et mieux encore, existe-t-il un endroit où l’ensemble de votre industrie parle de 10 % de matières grasses, et où vous pouvez être à 90 % sans matières grasses ? Même si vous dites la même chose, le dire légèrement différemment peut faire en sorte que les gens vous choisissent naturellement. C'est le pouvoir de l'économie comportementale.

« Nous n'arrêtons pas de dire : « C'est juste un formulaire de plus, un clic de plus, un lien de plus, un de plus ceci, un de plus de cela, ce n'est pas grave. » Mais c'est vraiment un gros problème »

Liam : Le bouton Acheter maintenant d’Amazon est également assez fascinant.

Melina : Nous avons tous utilisé le bouton Acheter maintenant à plusieurs reprises. Mais nous ne réalisons probablement pas qu'Amazon a breveté le rachat en un clic en 1999, je pense. Ils ont fait en sorte que personne d'autre ne puisse procéder à l'achat en un clic. Nous n'arrêtons pas de dire : « C'est juste un formulaire de plus, un clic de plus, un lien de plus, un de plus ceci, un de plus de cela, ce n'est pas grave. » Mais c’est vraiment un gros problème. C'est ce petit moment de friction. Steve Jobs a payé 1 million de dollars pour pouvoir acheter en un clic sur iTunes. Il l'a acheté à Amazon pour en avoir les droits. Et il a payé 1 million de dollars pour réduire un seul clic. Si toutes ces informations supplémentaires devaient s’additionner et représenter un million de dollars, en avez-vous réellement besoin ?

Je vois cela tout le temps avec mes clients, lorsque j'interviewe pour des livres et autres, et en tant que personne essayant d'acheter des choses. Les gens demanderont une quantité gargantuesque de choses qui ne sont pas pertinentes par rapport à la chose qu’ils essaient de réaliser. Et si vous demandez : « Si nous n’en retirons qu’une chose, quelle est la chose la plus importante ? » Peut-être souhaitez-vous simplement avoir l'adresse e-mail d'une personne potentiellement intéressée afin de pouvoir effectuer un suivi avec elle. Donc, demander leur titre de poste, depuis combien d'années ils occupent leur emploi, quel est le revenu de leur ménage, leur sexe et toutes ces choses qui pourraient être pertinentes à long terme, incitent en fait beaucoup de gens à partir avant que vous ayez une chance. Vous les avez repoussés avec des trucs dont vous n'aviez pas besoin pour le moment. Et donc, y réfléchir davantage peut faire une grande différence dans les conversions.

Regardez l’épisode complet ici :

Embarquez l’équipe

Liam : En juin, alors que l'IA est à l'esprit de tous, nous vous avons présenté les dernières réflexions des leaders du secteur sur la préparation de votre équipe CS à l'ère de l'IA. Le vice-président du support client chez Intercom, Declan Ivory, a donné le coup d'envoi avec ses réflexions sur l'évolution du paysage CS.

Declan : L'un des grands changements à l'heure actuelle est la capacité d'utiliser l'IA et de l'appliquer de manière significative du point de vue du service client. Certains changements technologiques ont été phénoménaux au cours des derniers mois, mais ils ont des implications pour l'équipe. Par exemple, ce que j’essaie de garder à l’esprit, c’est d’être très clair sur notre stratégie en matière d’IA. Soyez ouvert et transparent sur les pilotes et les objectifs de l'équipe. Cela a un impact sur l'équipe en termes de façon dont elle va travailler à l'avenir et quel type de travail elle aura à réaliser. Soyez donc très ouvert et franc et impliquez-les très tôt dans la compréhension de ce que vous essayez d'accomplir dans l'entreprise. Parce qu'en fin de compte, l'IA n'est qu'un composant de ce que vous utilisez pour fournir une assistance, et il s'agit en réalité de la manière dont l'IA complétera l'assistance humaine, ce qui en fin de compte offrira l'expérience la plus convaincante à vos clients.

Reconnaissez que les choses vont changer – ce type d’avancée technologique n’est pas sans changements – et impliquez l’équipe d’assistance dans la planification des changements à venir. En fin de compte, ils connaissent vos clients mieux que quiconque. Il est très important d'écouter votre équipe et de l'aider à définir la manière ultime dont vous allez proposer l'IA.

« Soyez très clair sur les opportunités qu'un passage à un modèle de support basé sur l'IA présente pour l'équipe : moins de travail banal, de nouvelles compétences requises et de nouveaux rôles émergents »

Troisièmement, communiquez tôt. Faites venir les gens tôt et souvent car il s’agit d’un environnement assez dynamique. Nous apprenons tous au fur et à mesure comment l’IA peut être appliquée. Des technologies comme Fin ouvrent vraiment de nouvelles opportunités quant à la façon dont vous envisagez le parcours client. Assurez-vous de communiquer tous les changements qui se produisent très tôt dans le processus et assurez-vous de tenir votre équipe bien informée.

L'autre chose vraiment essentielle est d'être très clair sur les opportunités que le passage à un modèle de support basé sur l'IA présente pour l'équipe : moins de travail banal à venir, de nouvelles compétences requises – afin que les gens puissent perfectionner leurs compétences en matière de dépannage et de connaissance des produits – et de nouveaux rôles émergent dans cet espace. En fin de compte, vous fournissez un travail plus enrichissant à l’équipe. Ils peuvent être plus consultatifs avec leurs clients et consacrer plus de temps à résoudre des problèmes complexes.

Liam : Geronimo Chala est Chief Client Officer chez Rebag, un site Web et une application où vous pouvez acheter, vendre et échanger des accessoires de luxe, notamment des sacs à main et des montres. Geronimo, comme tout le monde chez CS en ce moment, est dans le vif du sujet.

Geronimo : Reconnaître que ce changement est à venir a été la première étape que nous avons franchie. Lorsque nous adoptons l'IA, il ne s'agit pas seulement de technologie, mais également de la manière dont l'organisation est configurée pour s'associer réellement à cette technologie et l'utiliser au maximum. Ainsi, lorsque nous réfléchissons aux changements organisationnels, à la mise à jour de notre organisation pour une mise en œuvre manifeste et à la gestion des outils au sein de la technologie, nous devons nous demander si cela va nécessiter de nouveaux rôles ou un changement différent dans ce que nous faisions. Lorsque nous regardons, par exemple, les agents CS, cela nous permet-il d'être un peu plus rationalisés ou d'offrir une expérience personnalisée ? Comment un rôle CS change-t-il ?

Le soutien ne disparaît pas. Cela ne remplace pas le soutien humain ou le toucher. Cela ne fait qu'ajouter de l'efficacité et des réponses plus rapides afin que nous puissions réellement consacrer notre temps à préparer l'avenir de cette personne la prochaine fois sur notre site ou sur l'un de nos sites. Il est très important de comprendre à quoi ressemblera cette structure afin que vous puissiez gérer la technologie de manière appropriée et recueillir des informations. Si elle est gérée correctement, l'IA nous apportera beaucoup de connaissances approfondies sur le comportement humain, qu'il s'agisse du type de questions posées, de la manière dont les questions arrivent, du ton de la voix dans cette interaction, de l'impact de cela sur le NPS. , CSAT… Comment pouvons-nous prendre ces informations et les disperser entre les départements en utilisant les outils de synthèse que l'IA propose déjà pour réellement fournir ce support de niveau supérieur ? Je pense que cela est en grande partie dû au changement organisationnel et au changement de mentalité afin que vous puissiez adopter cette nouvelle technologie qui va transformer l'expérience client.

« Vous voulez que vos humains s’attaquent à des questions complexes. Certains utilisateurs finaux ne veulent pas parler à un humain pour des questions simples, ils s'attendent à ce que cela soit traité davantage en libre-service. »

Liam : Rati Zvirawa est notre chef de produit senior de groupe chez Intercom. Rati, comment ça se passe de ton point de vue ?

Rati : Il a été intéressant de discuter avec les clients de la manière dont Fin et l'IA s'intègrent dans le tableau. Au sein de vos équipes, disposer d’experts produits et d’experts contenus devient vraiment critique. Pendant longtemps, avec les centres d'aide, nous avons examiné des éléments tels que les vues, en espérant que les clients y accéderaient. Et peut-être que vos agents envoient ce contenu, mais nous constatons maintenant qu'il existe une boucle de rétroaction plus étroite dans laquelle l'humain est extrêmement important pour aider à identifier ces lacunes dans le contenu, mais aussi pour façonner ce contenu afin que l'IA puisse être puissante.

Cela devient donc une interaction vraiment intéressante. J'ai également travaillé dans un rôle de première ligne, et un autre changement que nous constatons est que vous recevez beaucoup de questions simples et répétitives, et nous constatons ce changement où les coéquipiers doivent désormais consacrer du temps à des questions plus complexes. Des questions complexes sont ce que vous voulez gérer vos humains. Certains utilisateurs finaux ne veulent pas parler à un humain pour des questions simples, ils s'attendent à ce que cela soit davantage géré en libre-service. C'est le changement que nous commençons à voir sur le marché.

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La preuve de l'IA est dans le pudding

Liam: 2023 a également apporté la preuve du potentiel de l'IA dans CS. Des chercheurs de l'Université de Stanford et du MIT ont mené une étude d'un an pour mesurer l'impact du monde réel de l'IA générative parmi plus de 5000 agents de service à la clientèle dans une entreprise de logiciels Fortune 500. Les résultats ont montré que la productivité des travailleurs du service à la clientèle a augmenté de 14% en moyenne, avec un saut stupéfiant de 35% parmi les travailleurs les plus récents ou les plus performants. J'ai parlé au MIT Ph.D. Le candidat Lindsey Raymond, l'un des chercheurs de l'étude révolutionnaire, sur leur travail et l'impact transformateur de l'IA sur le lieu de travail.

Lindsey: Nous examinons un outil génératif basé sur l'IA qui est conçu pour aider les travailleurs de la technologie lorsqu'ils résolvent les problèmes de support technologique des gens. Leur dire à la fois quoi dire, comment résoudre le problème de support technologique spécifique, ainsi que des conseils sur la façon dont ils devraient communiquer cela au client.

Et nous faisons une analyse de différence dans la différence - un déploiement très lent de cet outil sur les personnes au fil du temps afin que nous puissions essayer d'obtenir l'effet causal de l'outil. Nous envisageons des travailleurs fournissant un support technologique pour une entreprise Fortune 500 qui fait des petites entreprises et des logiciels comptables principalement pour les petites entreprises américaines.

LIAM: Ils ont examiné beaucoup de résultats différents, comme la rapidité avec laquelle les gens ont résolu les appels, le nombre de problèmes qu'ils sont capables de résoudre, la satisfaction des clients, ainsi que certaines choses qui sont plus organisationnelles.

Lindsey: Comment cela a un impact sur le chiffre d'affaires des employés? Comment cela a-t-il un impact sur la fréquence à laquelle ils se parlent ou avec leurs managers?

LIAM: Vous vous demandez peut-être pourquoi, de tous les domaines potentiels de l'IA générative, Lindsey et ses collègues ont choisi le support client sur lequel se concentrer.

«En moyenne, l'accès à l'IA a amélioré la productivité de 14%, mais cela cache beaucoup d'hétérogénéité. Pour les travailleurs de compétences les moins expérimentés et les moins bas, cela s'est en fait amélioré de 35% »

Lindsey: L'IA générative a besoin de beaucoup de données pour très bien fonctionner. Si vous regardez un secteur de l'économie où il y a une pénétration élevée par rapport à partout ailleurs, le support client est ce domaine. Il y a eu une quantité surprenante d'activité pour le déploiement et le développement réels de ces outils. Et c'est parce qu'il y a tellement de données dans ce domaine, en particulier les données de texte.

Une grande partie est simplement associée automatiquement aux résultats - à quelle vitesse ce travailleur a-t-il résolu ce problème? Et il y a aussi beaucoup de place à l'amélioration. C'est un fait bien connu qu'il existe des différences de productivité assez énormes entre vos agents du service client le plus performant et vos agents performantes au fond. C'est aussi un domaine où il y a eu cet énorme changement pour en faire plus avec les centres de contact au cours des deux dernières années. Et donc, c'est un domaine où il y a une grande entreprise pour s'améliorer.

Liam: Donc, au cours d'une année, ils ont étudié tout cela en utilisant des données de 5 179 agents de support client. Et ce qu'ils ont trouvé est intrigant.

Lindsey: Le numéro de titre est que, en moyenne, l'accès à une productivité améliorée de 14%, mais cela cache beaucoup d'hétérogénéité. Pour les travailleurs de compétences les moins expérimentés et les moins bas, cela s'est en fait amélioré de 35%. Les travailleurs les plus expérimentés et les plus productifs ne voient presque aucun effet.

LIAM: Ainsi, les gains s'accumulent de manière disproportionnée à des travailleurs moins expérimentés et moins compétentes. Pourquoi cela se produit-il?

Lindsey: Je pense que c'est probablement la partie la plus intéressante de l'étude. Tout outil basé sur l'apprentissage automatique utilise un ensemble de données de formation et recherche des modèles dans les données. Donc, en tant que programmeur, ne dites pas: «Eh bien, je sais que cette phrase fonctionne bien, alors faites ceci, et je sais que c'est la solution courante à ce problème, et c'est la solution courante à ce problème» et Vous mettez ces informations dans votre programme. Ce n'est pas ainsi que ML fonctionne.

Ce que nous pensons se produire, c'est cette diffusion des meilleures pratiques activées par l'IA. Et c'est pourquoi nous voyons ces très grandes augmentations de productivité pour les travailleurs peu qualifiés et inexpérimentés.

Dans notre contexte, en particulier, l'outil examine les conversations des hauts interprètes et les compare à ceux des faibles interprètes. Il recherche des différences entre ce que font les hauts et les faibles interprètes qui sont associés à des résultats réussis. Quelle est la façon dont ils saluent les clients? Quelles sont les solutions qu'ils proposent? Comment commencent-ils à poser des questions de diagnostic? Ensuite, cela prend toutes ces choses et transforme ceux-ci en suggestions qu'elle génère pour tout le monde.

Les travailleurs de haut niveau fournissent le contenu de l'IA - ce sont principalement des choses qu'ils font déjà parce que c'est de là que l'IA a appris cela. Lorsque vous avez un outil suggérant de faire des choses que vous faites déjà, vous ne verrez probablement pas d'énormes effets de productivité de l'accès à cet outil. Ce sont les travailleurs qui sont très nouveaux ou au bas du classement de la productivité qui bénéficient vraiment de ces suggestions parce que ce sont les choses qu'ils n'ont pas encore compris. Ce sont les travailleurs peu qualifiés qui changent beaucoup et commencent à se rapprocher de la communication comme des travailleurs très qualifiés.

LIAM: Avez-vous été surpris par les résultats?

Lindsey: C'est une excellente question. Dans toute étude où vous voyez une augmentation de la productivité de 35%, c'est assez choquant. Vous pouvez imaginer passer à une semaine de travail de quatre jours avec ces effets. Je pense que c'était assez surprenant de la batte. Le fait que nous ayons vu des effets non seulement dans la gestion des travailleurs appelle un peu plus rapidement, mais aussi l'amélioration de la part des problèmes qu'ils résolvent, ce qui est plus un résultat basé sur les connaissances, leur permet de résoudre les problèmes qu'ils n'étaient pas être capable de résoudre avant. Et puis, nous constatons des augmentations assez importantes de la satisfaction des clients. C'était, je pense, tout surprenant.

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Comment les entreprises s'adaptent-elles à l'IA?

LIAM: En juin, nous avions publié notre état de l'IA dans le service client: 2023 Rapport où nous plongeons dans les cinq principales tendances transformant le service client. En un mot, nous avons constaté que plus tôt vous adoptez l'IA pour votre stratégie de service client, plus la possibilité de gagner un avantage concurrentiel est grande.

Nous avons interrogé plus de 1 000 professionnels mondiaux du service à la clientèle pour découvrir comment ils s'adaptent à l'IA, comment ils prévoient de tirer parti de l'IA et de l'automatisation, quelles opportunités ils espèrent que cela apportera et leurs préoccupations. Nous avons ensuite compilé cela dans notre rapport 2023. Le rapport est plein d'idées supplémentaires et de conseils exploitables; Le lien à télécharger est dans les notes de spectacle. Je me suis assis pour parler des tendances du rapport avec Samuel Miller, opérations de support client chez Dental Intelligence, Ruth O'Brien, directrice, support automatisé et proactif chez Intercom, et John O'Hara, directeur de l'expérience client chez Logikcull.

La première tendance - l'investissement de l'IA - s'accélère à un rythme boursouflé, et il y a une énorme opportunité pour les premiers adoptants. Nous avons constaté dans nos données qu'il y avait un écart d'investissement. Une écrasante majorité des dirigeants de soutien prévoient d'investir davantage dans l'IA cette année, mais seulement 38% ont en fait investi dans l'IA. Cela signifie que ceux qui se déplacent plus vite peuvent gagner un avantage concurrentiel tandis que d'autres jouent au rattrapage. Ruth, si je peux venir à vous d'abord, pourquoi l'investissement initial dans l'IA était-il si lent?

"Le monde change, les gens essaient de le suivre, et ils comprennent que s'ils commencent avec cela, ils vont avoir un avantage concurrentiel sur certains de leurs concurrents"

Ruth: Honnêtement, je pense que c'est parce qu'une partie de la technologie du passé n'était pas incroyable, donc les gens n'étaient pas convaincus. Il faut également du temps et des efforts pour construire une stratégie autour de l'IA et de l'automatisation. Cela ne fonctionne pas tout à fait hors de la boîte, il doit donc y avoir un plan autour de lui. Et dans un monde où le support client est très réactif, et de nombreuses équipes d'assistance fonctionnent souvent pour suivre les SLA et les arriérés et les longs temps d'attente des clients, prendre le temps de gérer cela et faire face à la lutte contre les incendies immédiate peut être délicat et Prendre de la place pour construire un avenir proactif en termes d'IA peut être difficile pour différentes équipes.

Liam: Et alors qu'est-ce qui a changé?

Ruth: Qu'est-ce qui a changé? Eh bien, d'une chose, la technologie s'améliore de plus en mieux, surtout au cours des derniers mois environ. De grands changements sont venus dans le monde de l'IA. De plus en plus d'équipes parlent avec des pairs de l'industrie ou interagissent avec de bons chatbots, alors qu'auparavant, je pense que les gens auraient interagi avec des chatbots pas si grands. Le monde change, les gens essaient de le suivre, et ils comprennent que s'ils y vont, ils vont avoir un avantage concurrentiel sur certains de leurs concurrents.

Liam: Totalement. Dans notre enquête, dans les principales applications, les dirigeants CS ont identifié pour que l'IA ait un impact important, vous voyez des réponses plus rapides, des réponses plus cohérentes, de l'économie d'argent sur la formation et de la résumé des conversations. Où voyez-vous la plus grande valeur ajouter pour l'IA, John?

John: C'est une excellente question. Je regarde ces chiffres et je pense que mon équipe se porte déjà très bien avec la vitesse et la cohérence, et nous avons d'excellents partenariats avec la réussite et la formation des clients. Ce qui nous motive à nous concentrer sur l'IA comme avantage, c'est la bande passante. Nous avons une très petite équipe - huit représentants basés aux États-Unis fournissant un soutien 24/7 à un public mondial. L'IA représente une déviation de cas efficace pour ces questions simples / résolus où les gens ont simplement besoin d'informations sur le fonctionnement de l'application. C'est toute une tranche de conversations qui peuvent être enlevées de la plaque de mon équipe afin qu'elles puissent se concentrer sur un travail plus consultatif. C'est probablement le plus grand conducteur pour nous.

«Certaines équipes voient l'IA et réfléchissent aux réductions des effectifs, mais comment utilisez-vous les ressources que vous avez en ce moment pour aller au-delà?»

Liam: Et Sam, et toi? Quelle est la plus grande valeur ajoutée pour vous?

Samuel: Pour nous, il s'agit vraiment d'économiser de l'argent sur la formation parce que nous n'avons pas à les former sur tout. Nous pouvons simplement les former sur les principaux problèmes qu'ils doivent faire, et pas tant sur les choses quotidiennes que les clients peuvent trouver, les articles de connaissances et des trucs comme ça. Cela nous permet d'aller plus loin dans l'entraînement plus rapidement.

Liam: Et Ruth, et toi? Que pouvons-nous nous attendre dans un avenir proche?

Ruth: Honnêtement, les réponses plus rapides ont été un énorme élément d'efficacité pour l'équipe plus large. Certaines équipes voient l'IA et pensent aux réductions des effectifs, mais si vous essayez de ne pas faire cette chose où vous faites plus avec moins de têtes parce que l'IA s'occupe de plus de travail pour vous, comment utilisez-vous les ressources que vous avez en ce moment pour aller Au-dessus et au-delà? Ils répondent immédiatement aux clients et s'occupent de certaines des requêtes les moins complexes, et cela, à son tour, accélère les humains pour passer les files d'attente et faire face aux requêtes plus complexes. Nous constatons d'excellents résultats dans l'application de cette technologie aux temps d'efficacité et de réponse dans le support client.

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Ai qui vous convient

Liam: La montée en puissance de l'IA a inauguré une nouvelle vague de possibilités pour les entreprises qui cherchent à optimiser les opérations et à gagner un avantage concurrentiel. Désormais, les organisations sont présentées avec un vaste éventail d'outils et de solutions, de chacun des résultats transformateurs prometteurs, et le défi ne consiste pas seulement à choisir les bons outils, mais aussi à assurer une intégration et une adoption transparentes.

Et c'est exactement le domaine d'expertise d'Andrew Louder. Andrew est le fondateur et PDG de Louder Co., un conseil qui aide les entreprises à développer des stratégies et des processus d'IA pour optimiser les opérations et générer un avantage concurrentiel. Il nous a rejoints dans l'émission en août, et j'ai commencé par lui demander: quelles sont les principales différences entre la construction et l'achat de solutions d'IA? Comment les entreprises pourraient-elles décider quelle approche est-elle la plus adaptée à leurs propres besoins?

"Oui, il est devenu relativement plus simple de construire l'IA, mais cela prend encore beaucoup de temps, d'argent, de chagrin, d'efforts et de nuits blanches"

Andrew: Si vous et moi avions cette conversation il y a cinq ou huit ans, la réponse serait complètement différente. À l'époque, afin de faire entrer l'IA dans votre entreprise, vous deviez probablement aller construire quelque chose de coutume, et le faire a pris beaucoup de sang, de transpiration, de larmes, d'argent et de temps. Mais il y a eu ce mouvement de démocratisation de l'IA où la puissance de ces outils et flux de travail peut se mettre entre les mains de beaucoup pour créer des applications puissantes.

Aujourd'hui, l'analyse autour de la construction contre l'achat est motivée par quelques choses, mais elle commence par la sensibilisation. Vous pourriez avoir une vision ou un problème qui doit être résolue, et si vous ne savez pas ce qui existe, vous pouvez vous retrouver à gravité vers une décision à construire. Et oui, il est devenu relativement plus simple de construire l'IA, mais cela prend encore beaucoup de temps, d'argent, de chagrin, d'efforts et de nuits blanches. C'est possible, et le coût a chuté un peu, mais la raison pour laquelle vous considéreriez cela est qu'il n'y a peut-être pas de solution qui peut résoudre votre problème, donc vous cherchez quelque chose de très unique.

Peut-être que vous essayez d'établir un différenciateur compétitif majeur, que ce soit dans la ligne d'une nouvelle offre de produits ou dans la façon dont vous opérez en interne. Mais ce sont des raisons pour lesquelles vous voudriez probablement acheter si quelque chose n'existe pas déjà et que vous cherchez à gagner de nouveaux revenus. Et évidemment, lorsque vous achetez quelque chose sur l'étagère, c'est quelque chose de plus utilisé, accessible, relativement rapide à mettre en œuvre, relativement peu coûteux, et vous ciblez généralement un gain d'efficacité opérationnel majeur également.

LIAM: Y a-t-il des mesures que mon entreprise doit prendre pour être prêtes pour Ai?

Andrew: C'est une question que nous entendons tout le temps. Nous avons une évaluation de la préparation à l'IA que vous pouvez suivre sur notre site Web, et ce qu'il évalue n'est pas nécessairement si vous devez utiliser ou non l'IA parce que la réponse générale est absolument - c'est à quelle mesure, quelle profondeur, ou même à quelle vitesse de Changement de gestion Vous devriez vous déplacer ou vous sentir à l'aise de vous déplacer. Nous nominons les choses sur les opérations de stratégie, l'adhésion à l'IA et même les personnes qui font partie de l'entreprise pour avoir une idée de la préparation de vos gens. Pensez-vous à l'esprit stratégiquement avec l'IA? Avez-vous une stratégie d'IA? Beaucoup d'entreprises finissent par marquer assez bas sur cet article de stratégie, car ils commencent à penser à l'IA.

Une autre opportunité qu’on me sollicite assez souvent est de venir présenter l’IA aux équipes dirigeantes, ce que nous faisons sous forme d’atelier. Ensuite, nous passons à ce que nous appelons notre évaluation rapide, qui constitue un excellent point de départ pour identifier les problèmes de l'entreprise qui constituent des problèmes majeurs et des tâches manuelles fastidieuses qui doivent être résolues pour mapper ces problèmes à des solutions potentielles d'IA. Nous identifions les opportunités de gain rapide et établissons une feuille de route pour sélectionner et mettre en œuvre les outils appropriés pour elles. Bien souvent, cela commence par l'évaluation de l'état de préparation, la sensibilisation de l'entreprise, la découverte des fruits les plus faciles à saisir des opportunités d'IA et leur mise en œuvre pour commencer à obtenir d'excellents résultats et commencer à avoir une certaine confiance dans l'entreprise autour de l'IA.

Liam : Donc, s'ils achètent une solution d'IA prête à l'emploi, quels sont, selon vous, les facteurs les plus cruciaux à prendre en compte pour garantir des avantages immédiats et un retour sur investissement élevé ?

Andrew : Je pense que cela commence par un regard intérieur. Si un de vos amis vous demande : « Hé, je fais du shopping en voiture. Quelle voiture dois-je prendre ? Je peux vous suggérer une voiture, mais elle ne vous conviendra peut-être pas, non ? As-tu une famille? Voulez-vous aller vite? Vous devez remorquer beaucoup de choses ? Vous devez donc déterminer ce qui conviendra à vous et à votre entreprise. Vous devez comprendre vos processus et saisir les exigences dont vous avez besoin. Vous avez également besoin d’une visibilité sur toutes les réglementations de sécurité ou de conformité que votre entreprise ou votre outil doit respecter. Et puis, en plus, quels sont les points d’intégration à prendre en compte ? Avec quels systèmes et autres applications souhaiteriez-vous intégrer ? Une fois que vous avez cette liste, vous examinez ce qui existe sur le marché qui peut répondre à autant d'exigences que possible et choisissez la bonne – non seulement en fonction de ces besoins, mais également de l'analyse des coûts. Le jus en vaut-il la peine ? Et puis vous entrez dans la mise en œuvre, qui consiste à configurer l'outil, à le former et à le tester.

« Nous avons un client dont le chiffre d'affaires annuel est passé de 10 millions de dollars à près de 20 millions de dollars et qui n'a pas eu besoin d'ajouter une seule personne à son équipe »

La gestion du changement est souvent négligée, et c'est dommage car vous passez tout ce temps à mettre les choses en place uniquement pour permettre aux PDG d'abandonner leurs efforts et de dire : « Hé, envoyons simplement un lien à nos collaborateurs. Nous pensons qu'ils le feront. Ils ont besoin de sensibilisation, de communication et de formation. Certains auront besoin d’être soutenus. Et cela va vraiment stimuler l’adoption. Nous aidons nos clients à parcourir tout ce processus. Et une chose que j'aime souligner, c'est que nous aidons nos clients à piloter le système afin qu'ils obtiennent de bons retours de la part de ceux qui l'utilisent. Et les personnes qui l’utilisent deviennent en réalité des influenceurs positifs du changement au sein de l’entreprise.

Liam : De nombreuses entreprises seront impatientes d’exploiter l’IA pour augmenter leurs bénéfices. Dans quelle mesure cela est-il réalisable, et y a-t-il déjà des entreprises qui le font ?

Andrew : Il y en a certainement. Dans mes exposés, je mets en avant Fin, le produit d'Intercom. Et quelqu'un a levé la main et a dit : « Écoutez, lorsque nous avons commencé à mettre en œuvre Fin, nous avions une équipe de cinq personnes fournissant un service client en ligne. Nous avons déployé Fin, et désormais, ces cinq personnes fournissent une couverture et un support équivalent à 20 personnes. C'est énorme, non ? C'est un énorme retour sur investissement. Ainsi, pour cette entreprise particulière qui avait pour objectif de se développer, elle n’a désormais plus besoin de faire cette dépense sur la masse salariale. L'outil est capable de s'adapter et de devenir ce facteur exponentiel pour les employés qui l'utilisent.

Nous avons un client dont le chiffre d'affaires annuel est passé de 10 millions de dollars à près de 20 millions de dollars et qui n'a pas eu besoin d'ajouter une seule personne à son équipe.

Liam : C’est formidable à entendre. Mais le temps et le coût sont des choses que j’entends souvent mentionner à ce sujet. Ce sont évidemment des indicateurs essentiels pour les entreprises. Que diriez-vous aux personnes qui tentent de développer des stratégies pour évaluer les facteurs de temps et de coût lorsqu’elles prennent la décision d’acheter des solutions d’IA ?

Andrew : Écoutez, de nombreuses données ont été publiées, et je vais vous donner trois chiffres à considérer, d'accord ? Le MIT a publié une étude qui montre une augmentation de 40 % des gains de productivité. McKinsey a réalisé une étude similaire qui montrait que 30 % seraient atteints, je crois, d'ici 2030. Deloitte en a publié une avant même tout l'engouement pour l'IA générative, selon laquelle l'IA et l'apprentissage automatique généreraient un gain de productivité de 37 % dans les entreprises. utilisateurs.

Vous pouvez certainement calculer vos propres chiffres, procéder au cas par cas et essayer d'estimer : « D'accord, si je mets en œuvre cet outil, cela pourrait créer un gain de productivité de 40 %, une réduction de 40 % des heures ; nous payons aux gens un montant X de dollars par heure… » Si vous pouvez obtenir un chiffre autour de cela et faire un bref calcul du temps économisé par rapport au dollar dépensé, cela représente un retour sur investissement énorme. Et je vois également l'autre partie de l'équation : la croissance que vous pouvez désormais atteindre sans avoir besoin d'augmenter la masse salariale. Nous avons un client dont le chiffre d'affaires annuel est passé de 10 millions de dollars à près de 20 millions de dollars et qui n'a pas eu besoin d'ajouter une seule personne à son équipe, qui aurait été composée de huit à 10 personnes supplémentaires. C’est un énorme gain de rentabilité avec cette croissance. C'est une équation mathématique que vous devez exécuter pour votre entreprise.

Regardez l’épisode complet ici :

Mesures de support à l’ère de l’IA

Liam : Le fil conducteur de l'IA a traversé la plupart de nos épisodes cette année, il est donc approprié que nous terminions par une conversation sur la façon dont l'IA crée des rôles de soutien, au lieu de les assumer. J'ai rencontré Christian Osmundsen, responsable mondial de l'expérience client chez Deliverect, Ruth O'Brien, directrice du support automatisé et proactif chez Intercom, et Sam Forde, Merchant Success Manager chez Zapiet. Avec l’évolution des rôles et de la stratégie, comment pouvons-nous mesurer cela ? Quelles mesures surveillez-vous de plus près lorsque vous introduisez cette nouvelle technologie dans vos opérations de support ? Christian, et toi ?

Christian : Bien sûr, Liam. En règle générale, nous examinons toujours et demandons si cela nous rend plus efficaces. C'est ce que nous examinons en premier. Et est-ce que cela ajoute de la valeur à nos clients ? Il nous faudra quelques mois pour le constater – pas de décisions hâtives.

« Nous étions à un taux de résolution de 13 à 14 %, ce qui n'est pas génial. Aujourd’hui, nous sommes à environ 26%, donc le double.”

Mais lorsqu’il s’agit d’IA, nous mesurons rigoureusement les volumes de support. Nous voulons voir à quoi cela ressemble, non seulement en chiffres absolus, mais aussi en ratios par compte, et cetera. Voir les courbes descendre est encourageant pour tout le monde. Nous examinons les temps de réponse et, bien sûr, la satisfaction des clients, à la fois pour l'interaction humaine, la partie où le bot est impliqué, et simplement pour la résolution des conversations par Fin ou l'IA. Nous sommes impatients de voir comment cela peut évoluer au fil du temps. Je pense qu'au début, un client peut avoir du mal à être géré uniquement par un robot. Mais je pense qu’avec le temps, cela va complètement changer. Il est encore tôt.

Enfin et surtout, nous examinons beaucoup le taux de réponse pour l’IA. J'y suis retourné pour préparer cet appel à notre reportage en mai, lorsque nous avons commencé. Et nous étions à un taux de résolution de 13-14%, ce qui n'est pas génial. Aujourd’hui, nous en sommes à environ 26 %, soit le double. Et nous avons pour objectif vers la fin de l’année d’être vers 35-40 %. Et je pense que c'est à notre portée. Nous constatons en fait que le week-end, lorsque les clients pensent que nous ne sommes peut-être pas ouverts et qu'ils sont davantage encouragés à chercher le leur, nos tarifs montent immédiatement à environ 35 %.

Liam : Quelqu'un peut-il partager quelque chose sur l'impact que l'IA a eu jusqu'à présent sur vos KPI ? Sam, je viendrai peut-être vers toi en premier.

Sam : Je fais écho à une grande partie de ce que Christian vient de dire là-bas. Nous nous sommes toujours intéressés au CSAT, un système traditionnel, mais ce ne sont plus vos employés qui parlent, mais Fin qui interagit avec vos collaborateurs. Mais un élément très important pour nous est également la satisfaction des employés au sein de l'entreprise. Nous constatons des taux de rétention beaucoup plus élevés. Nous n’avons vu personne quitter notre entreprise cette année. Et je pense que les engagements qu'ils obtiennent dans d'autres rôles les aident à réellement réfléchir à une carrière chez nous. Traditionnellement, le soutien peut être un rôle dans lequel les gens changent assez souvent. Mais je pense que c'est presque un âge d'or où vous pouvez vous lancer dans le support, et vous n'êtes pas nécessairement juste un agent de support – vous êtes presque un généraliste du support qui va et fait d'autres choses différentes.

« Nous avons présenté Fin devant 8 000 personnes cette année. C'est fou. Nous avons vu notre CSAT bondir de 20 points”

Nous n'avons pas encore de taux de satisfaction des employés pour cette année, mais je peux donner un exemple où cela aurait probablement augmenté les choses en utilisant Fin comme sauvegarde et la technologie d'IA que nous avons eue cette année. Traditionnellement, la retraite de notre équipe chaque année durait deux ou trois jours. Nous nous serions enfuis le plus rapidement possible, puis nous serions revenus à l'ordinateur portable dans une boîte de réception qui, espérons-le, n'était pas devenue trop volumineuse. Cette année, nous avons pu partir une semaine complète. Et Fin nous a laissé rester au courant et continuer à courir. Et si nous pouvons emmener l’équipe pendant une semaine entière, nous espérons que ce sera incroyable dans ce CSAT.

En ce qui concerne les chiffres réels, cependant, nous sommes une entreprise beaucoup plus petite, mais nous avons présenté Fin devant 8 000 personnes cette année. C'est fou. Nous avons vu notre CSAT bondir de 20 points – nous sommes passés de 70 % à un niveau régulièrement inférieur aux années 90 sur une base hebdomadaire. Et si vous regardez le graphique et le moment où nous avons mis en œuvre Fin, il s’agit littéralement de ce laps de temps.

Comme Christian l'a mentionné, ces week-ends et ces heures en dehors du bureau sont le véritable point idéal. Nous voyons notre note Fin beaucoup plus élevée le week-end. Même s'il y a de vraies personnes là-bas, elles donnent une note beaucoup plus élevée parce qu'elles obtiennent cette réponse instantanée à des moments où elles ne s'y attendraient pas. Nous nous identifions comme une marque très britannique et nous avons des clients en Australie et au Japon, et ils obtiennent désormais des réponses immédiatement. Ainsi, le CSAT s’est considérablement amélioré. Je pense que c'est une chose énorme. Si vous ne vous lancez pas juste pour ça, je ne sais pas pourquoi vous ne le feriez pas.

Écoutez l'épisode complet ici :

Liam : Et bien, voilà. Une année d’innovation et de conversation. Et ce ne sont là que quelques-uns des leaders d’opinion et des experts qui nous ont rejoint cette année. Vous pouvez parcourir l’intégralité de notre catalogue de plus de 400 épisodes partout où vous écoutez des podcasts. Merci à tous nos merveilleux collègues et invités, mais surtout, merci de votre écoute.