9 façons d'utiliser la PNL dans le service client pour augmenter l'efficacité

Dans presque tous les foyers, vous trouverez Amazon Alexa, Google Home ou Apple Siri. Mais les 69,9 millions de personnes qui possèdent des systèmes de maison intelligente ne les utilisent pas seulement pour écouter leurs chansons préférées ou consulter la météo.

Une partie importante de nos interactions avec la technologie implique aujourd’hui d’avoir des « conversations » avec des machines intelligentes ou des systèmes d’IA conversationnels, et de nombreuses personnes utilisent cette technologie d’apprentissage automatique pour améliorer leurs interactions avec le service client.

En fait, des recherches montrent que les chatbots peuvent gérer 80 % des communications clients.

La raison pour laquelle cela fonctionne si bien est que les chatbots utilisent le traitement du langage naturel. La PNL dans le service client améliore l'expérience client en offrant un temps de réponse rapide 24h/24 et 7j/7 et une interaction personnalisée, ce qui réduit les coûts et permet aux agents humains de gérer les problèmes les plus complexes.

Dans cet article, nous examinerons neuf façons d'utiliser la PNL dans le service client pour améliorer l'efficacité de votre centre de contact.

Qu’est-ce que la PNL ?

Le traitement du langage naturel est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs et aux humains de converser en langage naturel, c'est-à-dire d'une manière qui ne donne pas l'impression de parler à un robot des années 80.

La PNL est un composant essentiel de l'IA conversationnelle , qui humanise les interactions de l'IA avec les clients et résout leurs requêtes sans intervention humaine. Considérez-le comme un agent virtuel intelligent. Vos clients peuvent utiliser les chatbots PNL pour obtenir des réponses rapides sans parler à une personne à l’autre bout du fil.

Dans le contexte des centres d'appels, la PNL effectue facilement des tâches telles que l'analyse de textes et de sentiments, la traduction linguistique, la reconnaissance vocale et la segmentation thématique. Il comprend les mots, les phrases et le contexte du discours – ou, dans ce cas, vos requêtes d'assistance client – ​​et fournit une réponse rapide et précise, le tout sans intervention humaine.

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Avantages de la PNL dans le service client

De nos jours, la plupart des gens ont des attentes élevées en matière de service client . Ils exigent des réponses rapides, précises et personnalisées, et s'attendent à interagir avec les entreprises via différents canaux (réseaux sociaux, chat, e-mail, téléphone), ce qui rend difficile, même pour le meilleur agent humain, de suivre le rythme. En conséquence, les entreprises sont obligées de trouver de meilleures façons de répondre à ces demandes croissantes sans compromettre la qualité ou l’efficacité.

Les chatbots NLP jouent un rôle important dans le service client car ils permettent aux systèmes automatisés de comprendre et de répondre aux demandes des clients, et peuvent prendre en charge des tâches de routine comme répondre aux questions fréquemment posées ou diriger les appels des clients vers le bon service.

La PNL permet aux chatbots de :

• Comprendre la saisie de l'utilisateur : il analyse et comprend le texte ou la saisie vocale des utilisateurs, notamment en identifiant l'intention derrière le message.
• Traiter le langage humain : il gère diverses constructions de langage, telles que la grammaire, la syntaxe et la sémantique, pour donner un sens à l'entrée.
• Générer des réponses : il formule des réponses appropriées et contextuellement pertinentes aux requêtes des utilisateurs.
• Gérer la communication multilingue : il prend en charge les interactions dans plusieurs langues, ce qui ouvre l'accessibilité à une base d'utilisateurs diversifiée.
• Apprendre et s'améliorer : il apprend continuellement des interactions pour améliorer la précision et l'efficacité au fil du temps.

Ainsi, en automatisant les tâches basiques ou répétitives et en fournissant des réponses instantanées, la PNL peut aider les entreprises :

• Gérer un volume plus élevé d’interactions clients sans augmenter leurs effectifs
• Analyser de grandes quantités de données pour identifier des modèles afin d'améliorer la qualité de leur service
• Fournir des interactions plus naturelles et plus humaines entre les clients et les systèmes automatisés afin que ces conversations ne soient pas rebutantes pour le client
• Améliorez les flux de travail et les processus en extrayant des informations et des modèles précieux à partir de sources de données non structurées telles que les médias sociaux et les avis, et en effectuant une analyse des commentaires des clients.

En un mot, l'utilisation de l'IA conversationnelle basée sur la PNL permet au chatbot de votre centre d'appels d'interpréter les entrées des utilisateurs, de gérer les requêtes contextuelles et de fournir des réponses précises, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et l'efficacité opérationnelle du service client.

Exemples de PNL dans le service client

Vous savez probablement déjà que des entreprises comme Amazon, Starbucks et Netflix utilisent cette technologie, mais de nombreuses banques utilisent également des chatbots NLP pour aider les clients dans leurs demandes de renseignements et leur assistance.

Par exemple, le chatbot d'une banque peut gérer diverses tâches de service client, telles que :

• Répondre aux questions fréquemment posées (par exemple « Quels sont vos horaires de travail ? »)
• Fournir des informations sur le compte (par exemple « Quel est mon solde actuel ? »)
• Aider aux transactions (par exemple « Transférer 100 $ sur mon compte d'épargne »)
• Résoudre les problèmes courants (par exemple « J'ai perdu ma carte de crédit, que dois-je faire ? »)

Ces chatbots comprennent et traitent les entrées en langage naturel du client, puis fournissent des réponses rapides et précises, ce qui est pratique pour le client et libère les agents humains pour des requêtes plus complexes.

Un autre exemple est Uber, la société de covoiturage à la demande. Le système de réponse intelligent d'Uber (ou chat intégré à l'application) utilise le traitement du langage naturel entre les conducteurs et les passagers pour faciliter la communication. La PNL aide à interpréter les messages puis à fournir des réponses rapides, même s'il existe des barrières linguistiques et, grâce aux commandes vocales, permet aux conducteurs de garder les mains sur le volant à tout moment.

Uber dispose d'un vaste ensemble de données et d'une immense équipe d'ingénieurs, ce qui signifie qu'ils sont bien équipés pour mettre en œuvre et affiner des technologies avancées comme la PNL. Le graphique ci-dessous peut vous aider à visualiser comment le NLP et l'apprentissage automatique créent une meilleure expérience client.

Top 9 des cas d'utilisation de la PNL dans le service client

1) Routage précis des appels avec les systèmes IVR

Avez-vous déjà appelé une ligne d'assistance client et avez-vous dû dire « Facturation » pour joindre le service financier ? Si tel est le cas, vous parliez à un système de réponse vocale interactive (IVR). Les SVI sont la technologie fondamentale qui convertit les expressions (« mettre à jour ma carte de crédit » ou « effectuer un paiement ») en vous transférant vers le service approprié.

Les clients sont susceptibles d'utiliser ce système pour contacter votre équipe. Lorsque l'IA conversationnelle constitue la base du système, vous pouvez rediriger avec précision leur appel vers la ligne la plus pertinente, et l'IVR devient un assistant virtuel intelligent ( IVA ).

Pourquoi? Parce que la PNL comprend la demande de l'appelant et peut donc mieux l'aider. En d'autres termes, vous n'avez pas besoin de demander à vos clients « d'écouter les options suivantes » pour les orienter dans la bonne direction.

En demandant simplement aux clients de décrire leurs besoins dans leurs propres mots, les IVA peuvent rapidement analyser et acheminer l'appel vers le service ou l'agent d'assistance approprié. Cela rationalise non seulement le processus, mais améliore également considérablement l'expérience client en réduisant les temps d'attente et en éliminant la frustration liée à la navigation dans des systèmes de menus complexes.

American Airlines a constaté des résultats significatifs en utilisant la PNL pour son équipe de service client. Après avoir réorganisé leur système IVR, ils :

• augmenté le confinement de leurs appels de 5 %
• a permis à la compagnie aérienne d'économiser des millions de dollars chaque année
• amélioré l’expérience client globale

2) Acheminement rapide des tickets de support client

Vous donnez aux clients un ticket d’assistance lorsqu’ils tentent de contacter votre service client. Cette interaction est ensuite filtrée jusqu'à la file d'attente de votre équipe d'assistance. La PNL peut aider à rationaliser ce processus. Étant donné que l’IA conversationnelle peut comprendre le sujet du ticket, elle peut rediriger les tickets d’assistance vers la personne la plus concernée, aidant ainsi à résoudre les problèmes plus rapidement.

Prenons un scénario dans lequel un client soumet un ticket indiquant : « J'ai besoin d'aide pour modifier mes informations de paiement ». Dans les systèmes dépourvus de capacités NLP, ce ticket atterrirait probablement dans la file d'attente d'assistance générale et nécessiterait une intervention manuelle pour l'identifier et le rediriger vers le service financier.

D’un autre côté, une plateforme d’assistance équipée du NLP peut reconnaître immédiatement la nature financière de la demande à partir des mots-clés et des expressions contenus dans le ticket. Il peut ensuite diriger le ticket de manière autonome vers l’équipe appropriée – en l’occurrence le service financier.

Cette automatisation accélère le processus de résolution, réduit la charge de travail des agents du service client et garantit que les clients reçoivent une assistance opportune et pertinente, améliorant ainsi l'expérience client globale.

3) Comprendre les commentaires des clients

Les commentaires des clients sont des données précieuses pour les entreprises. Cela peut vous aider à corriger les défauts de votre produit et à identifier les aspects que les gens aiment, deux excellentes bases pour vos campagnes de marketing et de publicité.

En fait, rechercher activement et valoriser les commentaires des clients peut améliorer considérablement la réputation d'une marque : 83 % des clients sont fidèles aux marques qui sollicitent et répondent à leurs plaintes.

Et vous n’avez pas besoin de passer des heures à parcourir manuellement ce type de données client qualitatives.

La PNL aide à identifier les mots ou expressions couramment utilisés dans les avis, comme « moderne », « intuitif » et « cher ». La PNL peut également trouver des sujets abordés dans les formulaires de commentaires , tels que « intégration facile » ou « forfaits abordables ».

Vous pouvez combiner la PNL avec l'analyse des sentiments (plus d'informations à ce sujet au numéro sept ci-dessous) et obtenir un aperçu de haut niveau des opinions des clients, ce qui en fait un moyen rapide d'analyser le comportement des clients via les commentaires.

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4) Chatbots/chat en direct PNL et service client

Un chatbot IA vous permet de communiquer avec vos clients de la manière qu'ils préfèrent et fournit une assistance en temps réel sans avoir à attendre une réponse.

Pourquoi utiliser le chat en direct sur votre site Web ? Parce que c'est le canal de communication que les clients préfèrent pour se connecter avec une entreprise : 46 % d'entre eux préfèrent contacter via le chat en direct , 29 % pour l'e-mail et 16 % pour les réseaux sociaux :

Gardez à l’esprit que même si le chat en direct et les chatbots sont utilisés pour le service client, ils ne sont pas exactement les mêmes. Les chatbots utilisent l'intelligence artificielle, notamment la PNL, pour traiter les requêtes initiales, et le chat en direct (agents humains) résout des problèmes plus complexes.

De nombreuses entreprises les utilisent ensemble pour offrir une expérience de support client complète :

• Chat en direct dans le service client : le chat en direct permet une communication en temps réel entre les clients et les agents humains du service client. Cette interaction directe est idéale pour traiter des requêtes complexes ou nuancées qui nécessitent une touche personnelle ou qui sont tout simplement introuvables sur les pages de type FAQ. Les clients apprécient les réponses immédiates et la possibilité de converser avec un représentant humain compétent qui peut répondre à leurs préoccupations spécifiques.
• Chatbots optimisés par la PNL dans le service client : les chatbots, quant à eux, permettent aux entreprises d'offrir une assistance en temps réel sans nécessiter d'intervention humaine. En tirant parti du NLP, les chatbots peuvent répondre intelligemment aux requêtes des clients (la plupart du temps !). Cette technologie permet aux chatbots d’interpréter les messages des clients, même s’ils contiennent des erreurs grammaticales ou des phrases incomplètes, afin qu’ils puissent obtenir de l’aide à toute heure du jour ou de la nuit.

L’un des principaux avantages de l’utilisation du chat en direct et des chatbots est la possibilité de gérer efficacement de gros volumes de demandes de clients. Lorsque votre équipe de support client est débordée et ne peut pas répondre à toutes les requêtes en temps réel, un chatbot basé sur la PNL peut intervenir pour vous aider. Le chatbot peut traiter les questions courantes, puis transmettre les clients à des agents humains pour des problèmes plus complexes.

Par exemple, Cheapflights utilise un chatbot alimenté par NLP pour gérer les demandes des clients. Ce chatbot peut comprendre et répondre à un large éventail de questions, garantissant ainsi que les clients reçoivent rapidement l'aide dont ils ont besoin.

En combinant le chat en direct et les chatbots basés sur la PNL, les entreprises peuvent fournir le support client le plus robuste qui réponde aux besoins de leurs clients.

5) PNL pour le support des agents

Saviez-vous qu'un agent de support client moyen ne peut gérer que 21 tickets d'assistance par jour ? Il est facile de voir à quel point les agents ont du mal à répondre aux demandes des clients ! D'ailleurs, vous pouvez calculer vos interactions moyennes par ticket pour voir combien de temps ces interactions vous coûtent :

Un nombre croissant d’agents se tournent vers les logiciels de machine learning pour répondre à cette forte demande. Le rapport « State of Service » de Salesforce a révélé que 69 % des agents de service hautement performants recherchent activement des situations dans lesquelles utiliser l'intelligence artificielle.

L'IA conversationnelle peut gérer des requêtes qui ne nécessitent pas beaucoup d'attention. Cela donne aux agents plus de temps pour traiter les requêtes complexes qui nécessitent une intervention humaine. Votre IA conversationnelle pourrait gérer des questions telles que :

• Assistance technique : « Où se trouve l'entrée HDMI sur mon téléviseur Samsung ?
• Statut de la commande : « Quel est le statut de ma commande ? »
• Configuration du compte : « Comment connecter mon compte Google Analytics ? »

Ces tickets d’assistance représenteront une part considérable des tickets. Mais une fois celles-ci traitées, vos agents peuvent répondre à des questions plus complexes ou émotionnelles telles que :

• Problèmes de compte : "Mon compte a été fermé et j'ai besoin d'aide dès que possible."
• Problèmes de facturation : « J’ai été facturé de manière incorrecte et j’ai besoin d’un remboursement. »
• Plaintes relatives aux produits : « Mon produit est arrivé endommagé, que puis-je faire ? »

Parmi les autres façons dont la PNL peut aider les agents à améliorer leur efficacité opérationnelle, citons :

• Réponses suggérées : fournir aux agents des suggestions de réponses basées sur une requête client pour s'assurer qu'ils peuvent offrir des réponses rapides mais précises.
• Intégration de la base de connaissances : recherche rapide dans une base de connaissances pour présenter des informations pertinentes à l'agent afin de résoudre plus rapidement les problèmes des clients.
• Transcriptions d'appels : conversion de conversations parlées en texte à des fins de tenue de dossiers, de formation et d'assurance qualité.
• Récapitulatif des conversations : résume automatiquement toute interaction longue avec le client, aidant ainsi les agents à comprendre le contexte sans avoir à lire l'intégralité des journaux de conversation.
• Prise en charge multilingue : traduction des messages en temps réel, permettant aux agents de communiquer avec les clients dans leur langue préférée sans avoir besoin de parler couramment plusieurs langues.

6) Analyse des données commerciales

Plus tôt, nous avons mentionné comment la PNL permet aux entreprises d'analyser les données qualitatives à partir des commentaires des clients. Il peut également extraire des informations provenant d’ailleurs et définir des tendances communes que votre équipe devra suivre.

Imaginez un scénario dans lequel votre entreprise reçoit de nombreuses plaintes par e-mail ou un message « Pourquoi nous avez-vous quitté ? » questionnaire inclus dans votre formulaire de rétractation. Et disons que vous avez 150 plaintes à déposer. Votre formulaire d’annulation demande aux personnes de cocher l’une des cases suivantes :

• Processus d'intégration confus
• C'est trop cher
• je n'ai pas le temps

Les gens pourraient cocher la mauvaise case, ce qui entraînerait une mauvaise interprétation des problèmes. Par exemple, vous pourriez penser que le principal problème est le coût, car de nombreuses personnes ont choisi l’option « trop chère ». Cependant, il pourrait en réalité y avoir un problème plus profond lié au processus de facturation, que les clients ont mal catégorisé.

Par conséquent, vous pourriez envisager d’augmenter vos prix en fonction des commentaires, pensant que c’est une décision acceptable. Mais en réalité, le problème central est autre chose, comme la confusion dans le processus de facturation. La PNL aide à catégoriser et à analyser avec précision les commentaires des clients afin que vous puissiez résoudre les problèmes réels plutôt que les données mal interprétées.

Dans un autre exemple, disons qu'il y a une augmentation soudaine des questions sur une nouvelle fonctionnalité d'un produit ou une mise à jour récente. La PNL peut alerter votre équipe pour qu’elle enquête plus en profondeur. Comprendre ces tendances permet à votre entreprise de répondre rapidement aux problèmes potentiels, de prévoir les futurs besoins d'assistance et d'ajuster les ressources en conséquence.

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7) Analyse des sentiments et satisfaction client

Vous avez probablement reçu des commentaires de clients qui parviennent à votre équipe d'assistance. Mais comment savoir si, dans l’ensemble, les gens sont satisfaits de votre produit ou service ? Vous n’avez probablement pas le temps de parcourir toutes ces données vous-même.

L'analyse des sentiments utilise la PNL pour déterminer l'émotion sous-jacente dans un message. Par exemple, si vous obtenez ces réponses à partir des formulaires de commentaires :

• "L'agent à qui j'ai parlé était génial."
• "Ma commande est arrivée plus vite que prévu."
• « C'est facile de synchroniser mes données. Merci d'avoir rassemblé vos documents d'intégration ! »

Ensuite, l’analyse des sentiments prendra le relais et interprétera ces mots comme des émotions. Dans le cas ci-dessus, ces mots peuvent être « génial », « plus rapide » ou « facile ». Le système d’apprentissage automatique vous dira alors que la grande majorité des retours sont positifs. Cela vous permet de mieux comprendre vos performances.

Et le meilleur, c’est que vous pouvez utiliser le système d’IA pour rechercher les mentions de votre marque. Vous pouvez ensuite utiliser l’analyse des sentiments pour déterminer si la couverture que vous obtenez est aussi bonne que vous l’espériez.

De plus, la PNL peut analyser les messages des clients pour détecter les émotions et les sentiments en temps réel, alertant les agents des clients frustrés ou en colère afin qu'ils puissent prioriser et gérer ces interactions avec un soin particulier.

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8) Applications de synthèse vocale

La recherche vocale est en plein essor : 50 % des personnes dans le monde effectuent quotidiennement des recherches vocales .

Et cela s’explique en partie par les appareils de synthèse vocale. Nous demandons à nos assistants personnels – notamment Google Home, Amazon Alexa et Siri – de planifier le meilleur itinéraire pour se rendre chez un ami, de nous rappeler des événements et des rendez-vous importants et de diffuser notre musique ou nos podcasts préférés.

Mais qu’est-ce que cela signifie pour votre service client ? Eh bien, vous pouvez utiliser les systèmes de reconnaissance vocale pour :

• Permettre aux clients d'accéder à leur compte avec leur voix
• Traduire la requête d'un client de sa langue maternelle vers la vôtre
• Intégrez votre logiciel avec un assistant vocal

Aucune de ces situations ne fonctionne sans la PNL, qui interprète la parole. Vous pouvez ensuite utiliser l'analyse vocale (ou analyse vocale), l'une des analyses les moins courantes dont davantage de centres d'appels devraient profiter, pour analyser et améliorer la satisfaction client.

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9) Barres de recherche intégrées dans les bases de connaissances

La barre de recherche de votre site Web est essentiellement un mini moteur de recherche. Et une partie importante des visiteurs d’un site Web accède directement à la barre de recherche lorsqu’ils arrivent sur un site, en particulier, mais sans s’y limiter, les sites de commerce électronique. Les résultats de ces requêtes doivent afficher des informations pertinentes. Sinon, les utilisateurs quitteront votre site Web, ce qui aura un impact sur des indicateurs clés tels que le taux de rebond, les conversions et le temps passé sur le site.

Mais la barre de recherche de votre site n'affichera pas d'informations pertinentes pour ces requêtes sans une certaine forme de PNL. Le logiciel d'apprentissage automatique interprète la signification de ces requêtes. Il comprend ce que l'utilisateur recherche, même si ce n'est pas dans un anglais correct, s'il contient des erreurs grammaticales ou s'il est mal orthographié.

Voici quelques raisons pour lesquelles l'utilisation de la PNL dans les barres de recherche de votre site peut améliorer le service client :

• La PNL permet de fournir des résultats de recherche plus précis en comprenant le contexte et l'intention derrière les requêtes des utilisateurs, afin que ceux-ci trouvent rapidement ce qu'ils recherchent.
• Les utilisateurs peuvent saisir des requêtes dans un langage naturel et conversationnel , et le NLP traite ces requêtes efficacement, de sorte que les clients n'auront pas à utiliser de mots clés spécifiques ou de jargon technique.
• Lorsque les utilisateurs trouvent rapidement des informations pertinentes , ils sont moins susceptibles de quitter le site immédiatement, ce qui réduit le taux de rebond et fidélise les clients potentiels.
• En répondant avec précision aux requêtes des clients , les barres de recherche basées sur la PNL aident les utilisateurs à trouver des produits ou des informations qui répondent à leurs besoins, augmentant ainsi les chances d'effectuer un achat.
• En analysant ces requêtes de recherche , les entreprises peuvent obtenir des informations sur les préférences des clients, les produits populaires et les problèmes courants, les aidant ainsi à éclairer leurs stratégies et à améliorer leurs offres de produits.

Intégrer le NLP dans votre barre de recherche signifie que votre site Web répondra bien mieux aux besoins des visiteurs et améliorera ainsi la satisfaction des clients.

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Le traitement du langage naturel dans le service client est un élément essentiel de l'apprentissage automatique que vous devez utiliser dans vos centres de contact.

Nextiva intègre la technologie NLP dans nos produits pour aider les entreprises à transformer leurs opérations de service client. Nos solutions basées sur la PNL permettent aux entreprises d'automatiser les demandes de routine, d'analyser le sentiment des clients et de fournir une assistance en temps réel aux agents d'assistance.

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