Un tout nouveau monde : les nouveaux rôles passionnants que l’IA crée dans le support client

À mesure que le secteur du service client découvre de nouvelles façons passionnantes de travailler avec l’IA, les rôles, les responsabilités et les parcours professionnels qui composent les équipes d’assistance sont remodelés.

Chez Intercom, nous croyons fermement que l'IA transformera le service client en une carrière plus épanouissante, plus percutante et plus riche en opportunités. À mesure que notre robot IA, Fin, commence à traiter davantage de requêtes répétitives qui occupent la journée de notre équipe, nos représentants CS ont plus de temps pour se concentrer sur les problèmes complexes des clients. Cela leur permet d'appliquer et de développer leurs compétences en matière de résolution de problèmes et d'établissement de relations, devenant ainsi des experts en la matière que nos clients peuvent consulter lorsqu'ils en ont besoin.

« De nombreux futurs postes dans le service client se concentreront sur l'optimisation du partenariat humain-IA, ce qui signifie que le service client ne sera plus une étape vers une carrière différente, mais l'une des carrières les plus passionnantes qui soient. »

Non seulement cela, mais nous commençons déjà à voir apparaître une toute nouvelle catégorie de rôles et de responsabilités autour de l'IA dans le service client, avec pour objectif de garantir que les outils d'IA des équipes fonctionnent aussi efficacement que possible aux côtés des équipes d'assistance, et d'offrir à chaque client la meilleure expérience possible.

En bref, de nombreux futurs postes du service client travailleront ensemble pour maximiser le partenariat humain-IA – ce qui signifie que le service client ne sera plus une étape vers une carrière différente, mais l’une des carrières les plus passionnantes qui soient. Voici quelques-uns des tout nouveaux rôles qui émergent déjà à mesure que le service client adopte l’IA.

Gestionnaire des connaissances

Comme le dit le vieil adage, un bot IA est aussi bon que le contenu que vous lui fournissez. Un contenu d'assistance de haute qualité est essentiel au succès d'un bot IA. Il est donc indispensable de donner la priorité à la gestion de votre base de connaissances dans un monde axé sur l'IA.

Les équipes d'assistance sont idéalement placées pour repérer les lacunes, identifier les inexactitudes et améliorer le flux de votre contenu d'assistance. La gestion des connaissances au sein d’une équipe de support n’est pas nouvelle, mais elle est traditionnellement dispersée au sein de l’équipe – sans propriétaire spécifique et peu de processus concrets – et dépend fortement des connaissances institutionnelles transmises d’un coéquipier à l’autre.

Voici quelques-unes des responsabilités qui seront associées à ce rôle :

• Création de contenu : combler les lacunes identifiées dans le contenu de support, maintenir les articles existants à jour et créer du nouveau contenu parallèlement aux lancements de produits ou aux versions de fonctionnalités.
• Gestion du centre d'aide : surveiller l'exactitude du contenu dans le centre d'aide, signaler les articles qui doivent être mis à jour, remplacés ou supprimés et prêter attention au nombre de vues que chaque élément de contenu reçoit pour évaluer sa valeur.
• Analyse de la conversation : évaluer si le contenu fourni par le robot IA répond réellement à la question posée par le client et si des mises à jour de la base de connaissances sont nécessaires.
• Analyse des performances du bot : relier les performances du bot aux améliorations potentielles du contenu pour mieux répondre aux besoins des clients.

Même si un gestionnaire des connaissances sera le coordinateur dédié des efforts de gestion des connaissances au sein de l'entreprise, la gestion des connaissances devrait être, et est souvent déjà, du ressort de tous les membres de l'équipe d'assistance. Si vous êtes une petite équipe d'assistance et que vous n'êtes pas en mesure d'embaucher un gestionnaire de connaissances dédié, vous pouvez prendre de petites mesures pour commencer à développer la fonction de gestion des connaissances au sein de votre équipe existante afin de vous préparer à un monde d'IA. accompagnement assisté :

1. Travaillez avec votre équipe pour identifier les questions auxquelles votre robot IA doit pouvoir répondre et assurez-vous que le contenu à l'appui de ces réponses est à jour, précis et facile à comprendre. Vous pouvez commencer petit en vous concentrant sur vos 10 principales FAQ.
2. Encouragez les représentants du support technique à garder une trace des questions auxquelles votre robot IA n'a pas été en mesure de répondre, ou qui amènent fréquemment les clients à demander à parler à un représentant humain. Une simple mise à jour du contenu résoudrait-elle le problème ?
3. Y a-t-il des membres de votre équipe d'assistance qui sont particulièrement compétents ou qui manifestent un intérêt pour la création de contenu ? Permettez-leur de consacrer quelques heures chaque semaine pour combler les lacunes et les opportunités signalées par le reste de l’équipe.
   Apprenez au fur et à mesure ! Surveillez les résultats de votre travail et continuez à mettre à jour et à ajouter du contenu de support si nécessaire.

Après des décennies de même style de support client, où un client pose une question et un représentant du support y répond, cette nouvelle approche nécessitera un léger changement de culture. Mais nous pensons que cela améliorera l'expérience de votre équipe et de vos clients, en maximisant les connaissances de vos représentants d'assistance pour bénéficier plus que jamais au client. Idéalement, la première fois que vous répondez à une question est la dernière fois, car votre robot IA sera capable de répondre à la même question chaque fois qu'elle sera posée à nouveau dans le futur.

« Lorsque vous faites face à une boîte de réception débordante, il est facile de considérer les conversations comme des éléments d'une liste de contrôle à cocher… mais la réalité est que les conversations avec les clients ne sont qu'une étape dans le parcours plus vaste d'un client. »

Nous permettons ce changement de culture au sein de l'équipe d'assistance Intercom à l'aide de notre fonctionnalité Snippets. Les extraits permettent à notre équipe d'ajouter rapidement du contenu spécifiquement pour notre robot IA qui améliore la qualité et la couverture de ses réponses, mais qui n'est pas disponible dans votre contenu d'assistance public. Il encourage notre équipe d'assistance à réfléchir au parcours client et aux défis qu'ils pourraient rencontrer en cours de route, et leur permet de devancer ces défis grâce à un contenu d'assistance utile et de haute qualité.

Découvrez plus de conseils sur l’optimisation de votre base de connaissances pour un bot IA

Concepteur de conversations

Lorsque vous êtes aux prises avec une boîte de réception débordante, il est facile de considérer les conversations comme des éléments d'une liste de contrôle à cocher : le client pose une question, votre équipe y répond, et c'est tout. Mais la réalité est que les conversations avec les clients ne sont qu'une étape dans le parcours plus vaste d'un client.

C'est là qu'intervient un concepteur de conversation : son rôle est d'optimiser l'expérience d'assistance de bout en bout pour vos clients, couvrant les robots, l'automatisation et le service client humain, et de trouver les obstacles à une assistance client transparente. L'émergence de ce rôle indique un lien croissant entre le support client et la réussite client. Se concentrer sur le parcours client encourage une approche plus holistique et proactive de l'expérience client, par opposition au type de support client plus traditionnel et réactif.

Voici quelques-unes des responsabilités qui seront associées à ce rôle :

• Cartographie UX : pour que votre parcours client soit véritablement fluide, l'expérience utilisateur doit être fluide et intuitive.
• Collecte et interprétation des commentaires des clients : les concepteurs de conversations s'appuieront sur toutes les informations qu'ils peuvent recueillir sur le comportement et les préférences des clients – qu'elles proviennent d'enquêtes auprès des clients, de conversations, de mesures d'utilisation ou de toute autre source – pour améliorer l'expérience client.
• Résolution de problèmes : une fois que vous avez identifié les obstacles auxquels les clients sont confrontés au cours de leur parcours, il faut des compétences en résolution de problèmes pour trouver un moyen de les contourner.
• Création de workflow : déterminer la meilleure façon d'amener un client sur le chemin qui permettra de résoudre sa requête. Cela nécessite une connaissance approfondie de l'expérience utilisateur, des processus de l'entreprise et des capacités de votre plateforme de support.

Comment commencer à favoriser cette fonction au sein de votre équipe existante :

1. Nommez des coéquipiers d'assistance pour repérer les domaines dans lesquels votre robot IA manque des opportunités pour aider de manière proactive vos clients à utiliser votre produit plus efficacement. Par exemple, votre bot indique-t-il à votre client qu’une certaine fonctionnalité est insuffisante pour ses besoins sans lui suggérer d’alternative ?
2. Identifiez les opportunités de mise en œuvre de flux de travail qui réduisent davantage la charge de travail de l'équipe. Si un client demande un remboursement, au lieu de fournir un article avec des instructions, configurez un flux de travail automatisé pour lui permettre de soumettre une demande directement dans le chat.
3. Encouragez votre équipe à prendre note de toute tendance dans l'activité des clients et à suggérer des moyens par lesquels l'automatisation et l'IA pourraient améliorer l'expérience.
4. S'il y a quelqu'un dans votre équipe qui est particulièrement intéressé par ce domaine, nommez-le pour devenir un expert de votre outil d'IA et de ses capacités. Les robots IA sont encore incroyablement nouveaux et de nouvelles fonctionnalités et capacités sont ajoutées constamment. Restez informé de ce que votre bot peut faire afin que vos clients puissent en constater les avantages le plus rapidement possible.

Chez Intercom, nous venons d'embaucher un concepteur de conversation, Fred Walton, pour gérer l'expérience de bout en bout de nos clients. Voici ses réflexions sur le développement des rôles de service client :

Analyste de conversations

La merveille des robots IA réside dans leur capacité à converser de manière naturelle et humaine. Nos recherches auprès des utilisateurs montrent que les robots IA dépassent déjà les attentes des clients, en particulier par rapport à leurs prédécesseurs robotiques guindés.

Et ce n’est pas la seule manière dont l’IA peut vous aider à améliorer votre activité. En utilisant l’IA pour analyser les conversations des clients, vous pouvez obtenir des informations approfondies sur la formulation, les tons et la terminologie nuancée des produits qui apparaissent dans les conversations quotidiennes des clients. Mais lorsqu'il s'agit d'interpréter ces informations, d'identifier des améliorations potentielles et de conduire le changement au sein de l'équipe d'assistance et de l'entreprise dans son ensemble, vous aurez besoin d'un analyste de conversation.

« Grâce à l'analyse basée sur l'IA, les analystes de conversation peuvent faire ressortir les commentaires clés des clients qui auront un impact sur chaque équipe de votre entreprise »

Contrairement au concepteur de conversation, qui adopte une vision globale de l'ensemble du parcours client, l'analyste de conversation se concentre sur la façon dont votre outil d'IA interprète ce que disent vos clients et sur la manière dont ses réponses pourraient être améliorées. Grâce à l'analyse basée sur l'IA, les analystes de conversation peuvent faire ressortir les commentaires clés des clients qui auront un impact sur chaque équipe de votre entreprise.

Voici quelques-unes des responsabilités qui seront associées à ce rôle :

• Analyse des données : les analystes de conversation doivent aller au-delà des chiffres pour interpréter ce qu'ils signifient et en tirer des informations précieuses sur la manière dont les clients exposent leurs problèmes et sur les réponses dont ils ont besoin pour résoudre leurs problèmes.
• Une compréhension du traitement du langage naturel (NLP) : le NLP est au cœur des grands modèles de langage (LLM). Afin de comprendre la manière dont un robot IA répondra à une question, les analystes de conversation doivent développer une compréhension approfondie de la manière dont ils rassemblent ces réponses.
• Rapports : les informations recueillies par un analyste de conversation sont inestimables, non seulement pour l'équipe d'assistance, mais aussi pour les équipes de l'ensemble de l'entreprise, éclairant les décisions en matière de produits, de marketing, de ventes, etc. Rendre compte de ces résultats de manière claire et exploitable est une compétence clé pour un analyste de conversation.
• Collaboration entre équipes : un analyste de conversation doit être capable de travailler régulièrement et efficacement avec des équipes de l'ensemble de l'entreprise, pour garantir que la communication reste ouverte et que les améliorations clés sont mises en œuvre.

Comment commencer à favoriser cette fonction au sein de votre équipe existante :

1. Consacrez du temps chaque semaine à votre équipe pour partager les problèmes ou les modèles intéressants qu'elle a remarqués dans ses conversations avec les clients, et pour discuter des informations et des points d'action issus des rapports des robots IA.
2. Certaines personnes sont plus orientées vers l’analyse et l’interprétation des données que d’autres. Si certains membres de votre équipe sont intéressés par cet aspect du support client, l'analyse des conversations du robot IA pourrait être une opportunité intéressante d'élargir leur rôle. Permettez à ces coéquipiers de consacrer le temps nécessaire pour commencer à analyser un petit échantillon de conversations de robots IA et de faire part de leurs réflexions sur les améliorations qui pourraient être apportées.

Ingénieur d'invite/Ingénieur de formulation de problèmes

Nous avons tous été impressionnés par la capacité de ChatGPT à comprendre ce que nous demandons, aussi maladroitement que nous puissions formuler notre question. Les robots IA peuvent offrir cette expérience « wow » dès le départ, mais lorsqu'il s'agit de requêtes clients spécifiques à une entreprise, il est important de garantir que votre chatbot fonctionne selon les normes les plus élevées. C'est là qu'intervient un ingénieur prompt ou un ingénieur en formulation de problèmes.

Ingénieur rapide

Qualifiée de « compétence incroyablement puissante » par le fondateur d'OpenAI, Sam Altman, l'ingénierie des invites implique une compréhension approfondie de la façon dont un robot IA répond aux questions, en créant des invites optimisées et en affinant les réponses du robot pour obtenir les meilleurs résultats. Essentiellement, ils posent des questions stratégiques pour produire des résultats optimaux, puis utilisent ces modèles pour éclairer les réponses futures.

Dans le monde du service client, cela signifie former le bot pour qu'il fournisse la bonne réponse à chaque fois, en tenant compte de la terminologie spécifique de votre entreprise et de la façon dont vos clients formulent leurs requêtes pour fournir une réponse utile, et peut-être même des informations de suivi. .

Certains disent que le rôle de l’ingénierie rapide ne durera pas longtemps – à mesure que les futurs modèles d’IA seront entraînés sur des invites optimisées, ces rôles pourraient devenir obsolètes ou, comme le dit The Guardian : « Sur le marché de l’emploi au sens large, l’ingénierie rapide deviendra probablement la priorité. manière de gestion de feuilles de calcul ou d’optimisation des moteurs de recherche – une compétence exigée dans une variété de rôles et appréciée par les responsables du recrutement comme une autre plume dans le chapeau de votre CV.

Ingénieur en formulation de problèmes

Alors que l'ingénierie rapide se concentre sur le fonctionnement d'un outil d'IA particulier et sur la manière dont vous pouvez le manipuler pour produire les meilleurs résultats, l'ingénierie de formulation de problèmes s'attaque aux problèmes plus larges qui existent pour vos clients.

Ce rôle implique d'identifier et de comprendre les domaines problématiques, de les analyser et de définir leur objectif, leur portée et leurs limites. Développer une compréhension approfondie du domaine problématique rend le processus de réglage du bot plus efficace et, en fin de compte, offre une meilleure expérience client. Les robots formés par un ingénieur en formulation de problèmes pour comprendre en profondeur le problème rencontré par un client seront des atouts extrêmement précieux pour votre entreprise : ils peuvent suggérer non seulement des solutions à court terme à ce problème immédiat, mais aussi des améliorations connexes qui pourraient améliorer leur expérience au sein de votre entreprise. ton produit.

Voici quelques-unes des responsabilités qui seront associées à ces rôles :

• Comprendre votre outil d'IA : les outils d'IA répondront aux invites de différentes manières, en fonction du LLM qui les alimente et du contenu source dont ils s'inspirent. L'établissement des invites les plus appropriées nécessite une connaissance approfondie de l'outil d'IA que vous utilisez et de la manière dont il répond aux requêtes de vos clients.
• Comprendre les problèmes les plus urgents de vos clients et la manière dont ils les communiquent : votre équipe d'assistance aura une compréhension approfondie des problèmes les plus courants et de la manière dont les clients formulent leurs requêtes. En tant qu'ingénieur en formulation d'invites/problèmes, vous devez trouver un moyen de transférer cette expérience au bot IA.
• Test et optimisation : l'expérimentation sera une partie importante de ce rôle lorsque vous testerez une approche, surveillerez les commentaires des clients et peaufinerez pour optimiser la formulation de l'invite ou du problème.
• Recherche d'utilisateurs : la recherche d'utilisateurs quantitative et qualitative éclairera l'expérimentation mentionnée ci-dessus, donnant une orientation aux tests que vous choisissez d'exécuter.

Comment commencer à favoriser cette fonction au sein de votre équipe existante :

1. Encouragez votre équipe non seulement à utiliser votre outil d'IA, mais à acquérir une compréhension globale de son fonctionnement, de la manière dont il traite votre contenu d'assistance et de la manière dont il interprète les questions qui lui sont posées.
2. Demandez à votre équipe de noter tous les cas dans lesquels les clients n'obtiennent pas les réponses dont ils ont besoin et signalez toute tendance qui pourrait être résolue par un réglage de robot.
3. Il existe de nombreuses opportunités d'apprentissage et de développement en ingénierie en ligne disponibles auprès d'entreprises comme Coursera et Udemy. Si des coéquipiers sont intéressés par le domaine et que votre entreprise dispose d'un budget de formation et de développement, examinez plus en détail ces opportunités de perfectionnement.

Stratège en conception de soutien

Ce rôle implique d'avoir une vue d'ensemble de l'ensemble de l'expérience d'assistance et de décider où l'IA et les humains s'adaptent le mieux à chaque étape du parcours client.

Si vous êtes un leader de soutien, vous pensez probablement : « Je le fais déjà » et vous avez tout à fait raison. Ce travail relèvera probablement de la responsabilité du responsable du support pendant un certain temps, mais une fois que l’IA deviendra la norme de l’industrie, les entreprises se différencieront par la fluidité de leur prestation de services, coordonnée par un partenariat humain-IA optimal. C’est alors que le besoin d’un stratège dédié à la conception de supports se fait sentir.

Voici quelques-unes des responsabilités qui seront associées à ce rôle :

1. Analyse et amélioration des processus : à mesure que les robots IA sont pleinement intégrés aux équipes de support, les stratèges en conception de support doivent constamment surveiller, mettre à jour et réviser les processus existants pour répondre aux attentes croissantes des clients.
2. Stratégie et planification : planifier à l'avance peut sembler une tâche écrasante alors que l'IA transforme le monde du travail, mais à mesure que les équipes d'assistance s'habituent à travailler aux côtés de l'IA, le stratège en conception d'assistance déterminera ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et quels objectifs l'équipe devrait s'efforcer d'atteindre.
3. Gestion des ressources : la création d'une stratégie optimale de support humain-IA nécessite le bon équilibre des ressources ; à savoir le temps, les membres de l'équipe, les outils et le budget.
4. Collaboration avec d'autres rôles clés, comme le concepteur de conversation : le stratège en conception de support aura besoin des informations de l'ensemble de l'équipe de support pour créer une stratégie de support véritablement holistique.

La meilleure première étape que vous puissiez faire pour développer une stratégie de conception de support holistique est d’apprendre autant que possible de votre équipe tout en la guidant dans cette énorme transition.

Comment commencer à favoriser cette fonction au sein de votre équipe existante :

1. Incluez l’équipe dans les décisions prises concernant leurs rôles et prenez le temps de discuter pleinement des mises à jour, des changements et des expériences.
2. Rassurez les membres de l'équipe qui s'inquiètent de la sécurité de leur rôle en reconnaissant leurs inquiétudes tout en les enthousiasmant quant à la nouvelle carrière et aux opportunités de perfectionnement qu'apportera l'IA.
3. Gardez les voies de communication grandes ouvertes et encouragez votre équipe à fournir des commentaires honnêtes sur ce qu'elle ressent et sur la manière dont son travail quotidien est affecté par l'introduction de l'IA dans l'équipe. Si quelque chose ne fonctionne pas, n'ayez pas peur de le changer : de nombreuses expérimentations seront nécessaires à mesure que l'IA sera intégrée dans de plus en plus de processus.
4. Accueillez les suggestions sur tous les aspects du travail de votre équipe, de l'amélioration de l'efficacité du flux de travail à l'automatisation des processus d'équipe.
5. Pensez à la façon dont les performances de votre équipe seront mesurées dans le monde du support humain-IA. Grâce à un robot IA gérant les requêtes répétitives qui prenaient auparavant une grande partie de leur temps, ils peuvent se concentrer sur un travail plus percutant et passer plus de temps en dehors de la boîte de réception. Comment cela se reflétera-t-il dans leurs buts, objectifs de carrière et évaluations de performances ?

L'avenir des carrières dans le service client est plus prometteur que jamais, et les rôles dont nous avons discuté ici ne sont qu'un début. Nous sommes ravis de voir les rôles du service client devenir de plus en plus souhaitables à mesure que l'IA change la nature du travail dans le domaine du service client et au-delà.

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