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Dans cet épisode du podcast sur les secrets du service client, Rose Wang et Dan Watkins de Forethought se joignent à Gabe et Vikas pour découvrir les secrets de l'intégration réussie de l'intelligence artificielle dans le service client. Après avoir écouté les experts, vous constaterez que la mise en œuvre de l'IA n'est pas aussi difficile que vous le pensez. Écoutez le podcast complet pour en savoir plus.
Améliorer le CX grâce à l'automatisation
La technologie s'améliore sans cesse, alors pourquoi le CX ne devrait-il pas faire de même ? Plus nous faisons de progrès en matière de technologie et de communication, plus les responsables du CX doivent s'efforcer de suivre le mouvement. Il n'est plus logique que les agents soient en attente, qu'ils se démènent pour trouver des réponses et qu'ils gardent les consommateurs au téléphone pendant des heures. Les clients n'ont plus le temps pour cela et, franchement, vos agents non plus. D'après Rose et Dan de Forethought, une entreprise qui améliore le CX grâce à l'IA, l'automatisation est essentielle pour rendre vos équipes plus productives pour le client moderne.
"Nous portons vraiment le parcours de l'expérience client à un tout autre niveau grâce à l'IA".
Qui ne voudrait pas améliorer l'expérience de ses clients ? Quelle meilleure façon de le faire que de mettre en œuvre l'intelligence artificielle ? L'expérience client est optimale lorsqu'un client se sent écouté, pris en charge et traité comme un être humain plutôt que comme un numéro. Curieusement, les robots redonnent cet élément humain à la CX en rationalisant les solutions entre l'agent et le client.
L'expérience de vos employés est importante - voici pourquoi
Une expérience client exceptionnelle commence lorsque les agents ont un lien profond avec la marque, une vision de l'objectif et de l'empathie pour les consommateurs qu'ils servent. Alors, comment les employés atteignent-ils tout cela et comment les dirigeants peuvent-ils créer un environnement qui renforce ces aspects importants de la CX ? Dan explique :
Si vous regardez, le support client a l'un des taux de rotation les plus élevés de tous les emplois dans toutes les entreprises. L'expérience des employés est donc très importante... Si vous pouvez améliorer l'expérience des employés, l'expérience des clients suit immédiatement.
De nombreux dirigeants de la C-Suite et de CX s'accordent à dire que plus leurs agents sont satisfaits de leur travail, plus ils obtiennent de bons résultats, ce qui se traduit par une fidélisation durable des clients. Lorsque les agents travaillent avec des dirigeants qui valorisent l'empathie et l'établissement de relations sur le lieu de travail, cela se répercute sur leurs interactions avec les clients. Après tout, des agents heureux sont des clients heureux.
"Vous allez aussi ensuite voir si une entreprise donne la priorité à la CX et vous pouvez le constater dès le début, ses employés le voient, vous doublez la croissance de vos revenus."
Le passé détermine l'avenir
L'IA n'est pas aussi effrayante que vous le pensez. En fait, elle est facile à mettre en œuvre lorsqu'on travaille avec des sociétés comme Kustomer ou Forethought qui font tout le travail pour vous. Pour que l'IA fonctionne, il est important de tirer des enseignements des interactions précédentes avec les clients, de déterminer ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné, puis d'apprendre à votre IA à distinguer ces types de résultats. Essentiellement, vous enseignez à votre IA comment vous voulez qu'elle fonctionne pour votre entreprise. Comme le dit Rose, "les gens s'attendent à ce que l'IA fonctionne comme par enchantement, mais ce n'est pas vrai car, là encore, nous devons apprendre de votre passé pour comprendre comment agir à l'avenir."
Les données sont un autre élément essentiel d'une mise en œuvre réussie de l'IA. Si vous ne disposez pas de données antérieures sur la façon dont les clients ont réagi à différentes situations, comment pouvez-vous apprendre à l'IA à faire la distinction entre les besoins, les solutions ou les articles de la FAQ ?
"Votre stratégie d'IA n'est aussi bonne que vos données."
Pour en savoir plus sur l'avenir du CX et sur la façon de mettre l'IA à votre service, consultez l'épisode du podcast Les secrets du service client ci-dessous, et n'oubliez pas de vous abonner pour recevoir de nouveaux épisodes chaque jeudi.
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Transcription de l'épisode complet :
L'avenir du CX passe par l'IA avec Dan Watkins et Rose Wang
TRANSCRIPT
Voix d'introduction : (00:04)
Vous écoutez le podcast sur les secrets du service client par Kustomer.
Gabe Larsen : (00:11)
Bienvenue à tous dans l'émission d'aujourd'hui. Nous allons parler de l'avenir du CX et de l'IA, et pour ce faire, nous avons fait appel à deux invités spéciaux : Dan Watkins et Rose Wang. Nous allons les laisser se présenter avant de revenir à moi. Alors Dan, pourquoi ne pas commencer par vous ? Parlez-nous un peu de vous et peut-être un peu de, eh bien, commençons par vous pour le moment, puis nous passerons à Rose et nous parlerons de Forethought après. Alors pourquoi ne pas commencer par toi, Dan ?
Dan Watkins : (00:38)
Oui, donc Dan Watkins. Il a rejoint Forethought il y a environ un an et demi en tant que président pour diriger les opérations et la commercialisation. Et avant cela, il a travaillé pendant près de 15 ans pour Qualtrics, etc.
Gabe Larsen : (00:51)
15 ans ? Vous étiez là pendant 15 ans ?
Dan Watkins : (00:53)
Pas tout à fait. C'est comme 13 et demi. 15 contre 13. 13. C'est cool. C'est un chiffre qui porte malheur et donc 15 est un peu mieux.
Gabe Larsen : (01:02)
Ouais. Cela signifie juste que vous et moi vieillissons. C'est tout ce que ça veut dire. Ouais, assez ironique. Qualtrics, félicitations pour ça. Vous avez fait un sacré boum dans l'industrie et je sais que vous êtes impatients pour le prochain événement. Rose, très rapidement. Donne-nous ton avis.
Rose Wang : (01:19)
Bonjour à tous. Je m'appelle Rose. Je suis la responsable de l'expérience client chez Forethought. J'ai rejoint Forethought il y a environ deux ans, ce qui est une année de dinosaure pour nous, en tant que première CSM. Et pour moi, il s'agit simplement d'aider nos clients, de m'assurer qu'ils ont la meilleure expérience possible avec notre plateforme d'IA.
Gabe Larsen : (01:36)
Génial.
Dan Watkins : (01:37)
Elle a également été PDG d'une entreprise vraiment cool appelée Chirps, financée par Mark Cuban, et a fait beaucoup de choses très intéressantes avant cela.
Gabe Larsen : (01:47)
Oh, Rose. Ouais. Vous avez oublié de le mentionner. Ne soyez pas timide.
Dan Watkins : (01:57)
Nos cofondateurs ont quelques bonnes histoires de Mark Cuban, Rose. Nous allons donc devoir vous mettre en relation à un moment donné, il a investi dans leurs premières entreprises. Et donc je suis sûr que vous pourrez échanger quelques histoires.
Rose Wang : (02:08)
Sans aucun doute. Nous allons suivre ce dossier.
Gabe Larsen : (02:09)
On dirait que tout le monde a une histoire de Mark Cuban. J'ai besoin d'en avoir une. Et puis c'est toujours, vous m'avez moi, je suis Gabe Larsen. Je m'occupe de la croissance ici à Kustomer, et puis vous avez mon collègue, Vikas Bhambri, qui est le SVP des ventes et du succès à Kustomer. Plongeons donc dans le sujet qui nous occupe, l'avenir du CX. Je veux en entendre parler, mais je dois commencer par Forethought. Dan, pourquoi ne nous emmènerais-tu pas ? Qu'est-ce que la prévoyance ? Que faites-vous les gars ? Pourquoi le faites-vous ? Pourquoi quitteriez-vous Qualtrics ? Qu'est-ce qui semblait être quelque chose de si génial pour sauter à Forethought ? Je suis perdu. J'ai besoin d'entendre l'histoire ici.
Dan Watkins : (02:45)
Oui. Je pense que cela fait partie d'une histoire vraiment intéressante. Il y a environ deux ans, je me développais, je faisais toutes sortes de choses avec SAP, et j'ai reçu un appel de Deon Nicholas, PDG de Forethought, et il m'a dit : " Dan, nous devons faire quelque chose ensemble. " Et moi : "Qu'est-ce que tu fais ?" Et il me dit : "As-tu entendu parler des chatbots ?" Et immédiatement, mon cœur a en quelque sorte sombré. J'étais comme, "Oh, Deon. Il y a tellement de choses plus intéressantes que tu aurais pu faire qu'un chatbot. S'il vous plaît, dites-moi que ce n'est pas ce dont nous sommes sur le point de parler." Et il est comme, "Ce n'est pas ce que nous faisons." Ce que nous avons fait, c'est que nous avons amené l'expérience client à travers tout le cycle de vie d'un client. Tout à partir du fait qu'au lieu de dévier un ticket, nous allons en fait seulement dresser les tickets que nous pouvons résoudre.
Dan Watkins : (03:32)
Et nous les prenons au fur et à mesure qu'ils arrivent, nous leur trouvons le bon agent à temps. Et ensuite nous allons les assister. Et donc, je ne sais pas. Je pense que nous sommes tous allés sur Internet. Nous sommes allés chercher de l'argent, nous avons posé une question et nous avons obtenu une réponse. C'est comme, parlons-nous la même langue ? Et puis pour le, faire le contraire, nous prenons vraiment le voyage de l'expérience client à un tout nouveau niveau grâce à l'IA. Nous avons en fait, invité une tonne de mes amis qui voulaient aussi savoir ce que Kustomer a fait parce que nous avons, j'ai en fait, je connais les réponses. Vous proposez le meilleur CRM pour l'omnicanal, mais pourquoi Kustomer connaît-il une croissance aussi rapide et une ascension fulgurante dans votre secteur ?
Gabe Larsen : (04:15)
Vikas ? Vikas est le vrai leader d'opinion ici. Vikas, tu peux répondre à cette question ?
Vikas Bhambri : (04:20)
J'apprécie, Dan. Je pense que dans l'industrie, il y a eu trois éléments distincts pendant longtemps, et je dirais plus de 20 ans, où nous avions des canaux dans le centre de contact. Une myriade de canaux qui se sont évidemment accumulés au fil du temps, de la voix à l'email, puis en ajoutant le chat, comme vous l'avez mentionné, les SMS et les canaux sociaux, mais évidemment un nombre disparate de systèmes pour répondre à tout cela. Le second était évidemment la billetterie ou la gestion des cas. Très rudimentaire, mais c'est évidemment la mission ou l'objectif principal de tout centre de contact, mais le grand absent dans le centre de contact depuis si longtemps a été cet élément d'identification du client et d'obtention d'un véritable sens d'eux pour leur offrir et leur fournir le meilleur service.
Vikas Bhambri : (05:12)
Et donc, pour nous, c'était une opportunité de réunir ces trois éléments sur une seule plateforme et de perturber le secteur, car les fournisseurs traditionnels qui font cela depuis si longtemps, comme je l'ai dit, n'avaient pas les canaux requis et un point de vue sur le canal, comme vous l'avez mentionné, le terme omnicanal. Donc, beaucoup d'entre eux ont simplement rebaptisé ce qu'ils faisaient de multicanal en omnicanal. Juste pour mettre un peu de rouge à lèvres. Mais en réalité, pour nous, le véritable omnicanal est une conversation multifilière qui va et vient entre le client et l'agent ou le robot sur tous les canaux. Pour qu'ils puissent sauter d'un canal à l'autre et avoir cette expérience transparente du vrai sens de savoir qui est ce client. Nous n'avons donc vu personne le faire. Certains le faisaient, mais il fallait une armée de développeurs et vous devez en quelque sorte donner votre premier-né pour y parvenir. Pour nous, c'était donc un moyen de perturber le secteur en permettant aux gens d'offrir cette expérience dès le premier jour et d'accélérer la mise sur le marché.
Gabe Larsen : (06:16)
Oui. Bonne vue d'ensemble sur ça. Et je pense que c'est la raison pour laquelle nous avons eu une bonne conversation, Dan et Rose, car Kustomer apporte une perspective intéressante, je pense sur une plateforme de base fondamentale, en rassemblant les systèmes, omnicanal, CRM, ce genre de mots, et en ajoutant des couches d'intelligence artificielle. Je pense que Dan, je pense que j'ai eu une conversation similaire à celle que vous avez eue avec votre PDG. Quand vous m'avez dit que vous avez sauté, j'ai dit, "Oh. Vous êtes juste une société de chatbot ?" J'ai dit, "Oh mec, encore une entreprise de chatbot." Et vous m'avez dit, "Non, non, non, écoutez. Il y a plus que ça. Et je pense que cette partie IA est vraiment nécessaire. Et c'est quelque chose que le marché veut vraiment, vraiment." Donc, je veux y aller et double-cliquer sur quelques-uns d'entre eux et Rose, je vais peut-être commencer par vous. En gros, qu'est-ce qui ne va pas dans le service client ? Nous avons abordé des sujets intéressants et je veux parler de l'intelligence artificielle dans une seconde, mais vous êtes manifestement dans la brèche. Vous jouez autour et vous en faites l'expérience avec vous ou vos clients. Selon vous, qu'est-ce qui ne va pas, à un haut niveau ?
Rose Wang : (07:12)
À un haut niveau, je dirais que l'une des choses les plus surprenantes est la quantité de décisions qui sont prises sans aucune donnée ni aucun aperçu. Il y a juste trop de données, n'est-ce pas ? Comment, quel est l'agent, qui est l'agent, l'ancienneté de l'âge du score C-SAT du billet, combien de fois le billet a changé de mains. Il y a juste trop de choses à regarder et pas assez de temps. Et donc, comment aller de l'avant et s'assurer que votre expérience client est préparée pour l'avenir quand vous ne savez même pas vraiment à quoi ressemble le passé ?
Gabe Larsen : (07:43)
J'adore ça. Dan, qu'est-ce que tu ajouterais à ça ?
Dan Watkins : (07:46)
Oui. Si vous regardez, le support client a l'un des taux de rotation les plus élevés de tous les emplois dans toutes les entreprises. L'expérience de l'employé est donc très difficile, mais quand vous regardez Forbes, Forbes a écrit un article qui dit que 70 % des cadres sont d'accord pour dire que si vous pouvez améliorer l'expérience de l'employé, l'expérience du client suit immédiatement. Qualtrics a également fait une tonne de recherches et c'est incroyable. Si une entreprise donne la priorité à la communication avec les clients, vous pouvez constater que, dès le début, ses employés le voient et que la croissance de ses revenus est doublée. Ce qui se passe, c'est que trop d'entreprises considèrent le support client comme un centre de coûts. Donc les employés finissent par avoir une expérience de plus en plus mauvaise. Et puis vous allez et vous regardez et vous pouvez aller et déployer la technologie qui le rend encore pire. Si la technologie que vous déployez pour prendre soin de vos clients ne fait qu'augmenter le nombre de clients mécontents, l'expérience des employés, à nouveau, diminue, la croissance des revenus, à nouveau, diminue. Je pense donc qu'il y a beaucoup de choses et nous oublions souvent l'importance de l'expérience que nous offrons. Nous devons faire mieux.
Gabe Larsen : (08:45)
Ouais, le truc des employés et des clients, ça continue à être un de ces principes éprouvés et vrais. Vikas, le dernier mais non le moindre. Quelle est votre idée rapide ? Qu'est-ce qui est cassé en ce moment ?
Vikas Bhambri : (08:54)
Je pense que Dan et Rose ont tous deux abordé ce sujet. Les attentes des consommateurs n'ont jamais été aussi élevées. En mettant ensemble ce que, en mettant de côté pour un moment ce que nous avons, je sais que nous sommes tous fatigués d'en parler, mais ce que nous avons tous vécu au cours des 18 derniers mois, n'est-ce pas ? Les attentes des consommateurs, l'anxiété des consommateurs n'ont jamais été aussi fortes et les marques doivent faire face à la réalité qu'elles doivent elles-mêmes affronter de nouveaux concurrents. Et puis, évidemment, le Goliath de l'industrie, les Amazon et les Walmart du monde entier qui ont tellement de distribution, ils ont une meilleure infrastructure de la chaîne d'approvisionnement, et franchement, ils ont une meilleure technologie, même en ce qui concerne le CX. Et enfin, le dernier élément est que nous demandons à ces personnes en première ligne d'offrir une expérience de type Zappos avec des outils et des technologies dépassés et, pour répondre à la remarque de Dan sur le taux de rotation, pourquoi sommes-nous surpris ?
Vikas Bhambri : (09:54)
Imaginez que vous mettez en place un groupe entier de votre équipe qui est en première ligne de votre marque auprès de ces consommateurs et que vous leur dites : " Nous allons vous préparer à échouer tous les jours ". Alors, je veux dire, qui veut ce travail ? Donc je pense que ce sont toujours des défis dans l'industrie. Et ils sont seulement renforcés par le fait que le consommateur s'attend à plus et chaque fois, le consommateur dit simplement, "Eh bien, c'est tellement facile quand je le fais sur la marque Amazon ou la marque Y. Pourquoi ça ne peut pas être aussi facile avec vous ?" Et donc leur état d'esprit est très volontaire dès le premier jour, dès le moment où ils tendent la main et ils attendent une qualité de service élevée.
Gabe Larsen : (10:33)
Oui. Je veux dire, il y a eu des limites qui ont été fixées à ce sujet, je pense que du point de vue d'Amazon, en tant que petites entreprises, il est difficile de les atteindre, mais c'est là que je pense que certaines de ces technologies, certaines de ces intelligences peuvent évidemment contribuer à cela. Tournons-nous un peu vers l'IA. Il semble que beaucoup de gens sont prompts à rejeter l'IA pour le service client. Il semble que c'est peut-être trop. C'est trop, peut-être pas fiable. On ne sait pas trop où aller. Pourquoi pensez-vous que les gens n'adoptent pas l'IA en ce moment, Dan ? C'est trop cher ? Ils ne savent pas ce que c'est ? Qu'est-ce que tu en penses ?
Dan Watkins : (11:09)
Je pense que c'est en grande partie dû au fait que, si vous pensez à la dernière fois que vous avez pensé à l'IA, c'était très probablement dans un film et il s'agissait très probablement d'une version d'un film d'horreur ou d'une société dystopique. Et c'est facile de regarder ça. Ensuite, vous vous dites que les entreprises qui ont acheté de l'IA ou qui l'ont implémentée dans leur entreprise l'appellent IA, mais ce n'est souvent pas le cas. C'est en fait comme [inaudible] beaucoup de sociétés différentes avec lesquelles nous avons été affiliés. Ils vont et ils le revendiquent. Nous y allons, nous achetons leur logiciel. En fait, ce n'est pas l'IA. Et puis vous êtes déçus. C'est comme si même dans le monde des affaires est dystopique. Il y a donc naturellement beaucoup de méfiance, les gens ne croient pas que la science est là pour pouvoir déployer l'IA. Et puis, si elle est là, c'est probablement seulement pour une de ces entreprises qui peut se permettre un achat à sept chiffres.
Dan Watkins : (11:51)
Et donc notre travail à Forethought est d'aller dire, en fait A, ça n'a pas besoin d'être si cher. Et B, il faut que ce soit réel. C'est pourquoi, lorsque j'ai envisagé de rejoindre Forethought, j'ai appelé le directeur financier, un bon ami à moi, [inaudible]. Et je voulais lui demander l'impact que cela avait au sein de leur entreprise. Et ce que faisait l'IA par rapport à la logique basée sur des règles et ce qu'ils avaient vu ? Et c'était la même histoire que celle que j'ai racontée à d'autres, c'est-à-dire que si vous n'incorporez pas le passé, si vous ne pouvez pas regarder ce que font vos meilleurs agents à travers ces centaines ou milliers d'interactions, et qu'au lieu de cela vous devez mettre des déclarations si-alors, vous avez de fortes chances de vous tromper. Si vous prenez vos meilleurs agents, ce qu'ils ont dit, la façon dont ils ont répondu aux tickets, la façon dont ils ont acheminé les tickets, tout à coup vous avez une véritable intelligence artificielle. Vous avez quelque chose qui entre, qui comprend le sentiment et qui répond correctement.
Rose Wang : (12:44)
Oui, je veux sauter sur ce sujet parce que je le vois tous les jours sur le terrain, en travaillant avec les clients. Gabe, lorsque vous avez posé la question, il y avait beaucoup d'anxiété et il était difficile de mettre un mot dessus, n'est-ce pas ? Qu'est-ce que l'IA ? Parce que même en pratique, même pas dans les films, nous avons une IA qui peut à peine répondre à la bonne question ou au bon article de contenu. Et puis il y a l'IA qui conduit votre voiture et tout cela se passe en même temps. Alors, de quelle IA parlons-nous vraiment ? Et donc, au moins aujourd'hui, pour nous à Forethought, quand nous parlons d'IA, c'est vraiment ce que nous appelons l'IA d'apprentissage profond. Et je veux vraiment me concentrer sur cette partie apprentissage parce que dans le processus de mise en œuvre, si nous ne regardons pas vos données, si ce n'est pas, "Hé, nous ingérons nos données pour regarder le passé, pour comprendre comment ces nombreuses variables sont corrélées," comme Dan en a parlé. Qu'il s'agisse du score au C-SAT, de l'ancienneté de l'agent, etc. Et nous pouvons dire, "Hey, dans ce passé, ce type d'interaction, il y a eu ce résultat négatif et un résultat positif," pour continuer la formation sur les résultats négatifs et positifs. Puis, à l'avenir, lorsqu'il y aura une interaction qui ressemblera à ce passé, nous saurons : "Hé, c'est très probablement le bon résultat futur". Donc, si vous créez des flux de travail, des choses comme ça, il est fort probable que vous ne vouliez pas vraiment que l'IA vous dise quoi faire.
Gabe Larsen : (14:03)
J'aime ça. Nous recevons des tonnes de commentaires. S'il vous plaît, continuez à les envoyer. J'essaie de les mettre en ligne aussi vite que possible, alors s'il vous plaît, faites-le. Mais celui-ci vient juste d'arriver de Karen sur ce sujet. Rose, peut-être que tu peux finir ici. Comme une recrue, Karen, nous sommes tous des recrues. Ne vous inquiétez pas. Tu n'as pas besoin de préfacer ça. Mais comment faire la différence entre cette véritable IA et les autres tentatives ? Vous avez mentionné le flux de travail, vous avez mentionné l'automatisation, vous avez mentionné le fait de regarder les routes du passé et du futur. Voulez-vous essayer de double-cliquer là-dessus ?
Rose Wang : (14:28)
Oui, absolument. C'est une question à laquelle il est vraiment difficile de répondre, mais je veux vraiment que vous regardiez la mise en œuvre de la solution d'IA. C'est un très bon signal à regarder. Ok. Est-ce que c'est une vieille IA ou non comme l'est l'IA d'apprentissage profond. Et donc il y a, je vais vous donner deux scénarios. Donc le scénario A, c'est essentiellement de l'ancienne IA. C'est, hey, il y a cette question. Et je dois écrire cette question de dix façons différentes pour ensuite potentiellement deviner quel est le bon article parce que nous voulons toucher l'une de ces dix façons. La nouvelle IA est que nous n'avons pas besoin que vous écriviez dix façons différentes d'écrire cela en vous basant sur les synonymes et le contenu, l'apprentissage contextuel réel. Nous pouvons juste servir le bon article parce que tant qu'il y a assez de données dans le passé, nous pouvons vous dire quoi faire.
Rose Wang : (15:18)
Donc vous allez voir une équipe beaucoup plus technique qui met en œuvre. Vous verrez qu'en général, l'équipe reviendra vers vous avec des recommandations sur ce qu'il faut faire en premier, une fois que nous aurons ingéré vos données, plutôt que de créer d'abord ces instructions si-alors. Ce sont donc de très bons signaux de la nouvelle vague de l'IA, qui s'installe dans toutes vos couches d'intelligence et de données, de sorte qu'à l'avenir, il ne s'agira pas seulement des données de votre service clientèle, mais aussi potentiellement de vos ventes. Tout est connecté.
Gabe Larsen : (15:48)
J'aime bien ça. Je pense que c'était une bonne explication parce que c'est, nous gardons parfois ce niveau supérieur et nous sommes comme, je ne, c'est tellement, l'IA est un si grand mot. Nous ne le comprenons pas. J'adore ça de Jeremy, si vous ne l'avez pas vu. J'ai besoin en général, certaines relations publiques Jeremy, je le fais. Je pense que je suis d'accord avec ça. Vikas, qu'ajouteriez-vous pour celui-ci ? Pourquoi l'IA est toujours juste, Nah ? C'est un peu juste Nah. Pourquoi ça ?
Vikas Bhambri : (16:12)
Eh bien, je pense que comme avec beaucoup de surnoms que nous utilisons dans l'industrie de la technologie, il est en quelque sorte réquisitionné pour signifier beaucoup de choses. Et donc il n'y a pas de véritable définition de ce que c'est. Et je pense que c'est ce à quoi Karen faisait allusion. Je dirais que l'autre élément est que, Rose l'a mentionné, votre stratégie d'IA est aussi bonne que vos données. Et ce que vous êtes en fait, et je veux en quelque sorte faire le lien avec ce dont je parlais plus tôt dans l'un d'eux, c'est que la raison pour laquelle nous avons adopté notre approche du marché des centres de contact, c'est à cause de tous ces silos. Donc, si vous n'exécutez votre logique d'intelligence artificielle qu'à partir de vos informations de billetterie, sans tenir compte de l'identité de votre consommateur et sans même prendre en considération, peut-être, les commandes qu'il a passées chez vous, vous savez que vous le faites à partir d'un ensemble de données très cloisonnées.
Vikas Bhambri : (17:06)
Donc, vos réponses seront aussi bonnes que ce que vous ciblez pour la machine. Un exemple rapide : vous créez un algorithme d'IA ou une sorte de processus de pensée autour de vos tickets, sans aucune idée de qui est votre client. Et bien, devinez quoi ? La machine va apprendre ça et dire, "Ok. C'est la résolution qui a fonctionné. Si quelqu'un a cette demande, c'est la bonne réponse." Mais elle n'identifie pas s'il s'agit d'un client à forte valeur ajoutée ou d'un client à faible valeur ajoutée. Le client à forte valeur ajoutée vient sur votre site Web et vous lui proposez la même réponse qu'à un premier acheteur, et cette personne se dit "Hé !". C'est là que la frustration commence à s'accumuler. Maintenant, extrapolons. Et si on ciblait la machine pour apprendre sur les clients et leurs tickets ou leurs conversations, maintenant vous élargissez cet ensemble. Donc maintenant, nous créons la machine autour de, 'Hey, nos clients à forte valeur, c'est la solution qui fonctionne pour eux. Un premier acheteur, voici la solution qui lui convient." Donc, je pense que c'est aussi une tentative ratée dans les premiers essais de ce genre, les machines ne seront aussi bonnes que les données que vous leur offrez. Et je pense que les gens ont vraiment introduit de très mauvaises données dans la machine et se sont demandés pourquoi ça ne marchait pas.
Gabe Larsen : (18:26)
Ouais. C'est comme les ordures à l'entrée, les ordures à la sortie. Je viens de faire un saut, c'est Vikas. Et peut-être que c'est une question pour vous, mais pour clarifier, quand vous parlez de l'article qui s'affiche en réponse à une demande, est-ce un article qu'un client verrait dans la section FAQ d'une entreprise ou une section similaire ?
Vikas Bhambri : (18:40)
C'est possible. C'est tout à fait possible. Vous savez, c'est intéressant. Nous avons beaucoup de conversations sur l'avenir de la FAQ ou de la base de connaissances. D'abord, pour la plupart des entreprises, elles étaient extrêmement statiques et dans un monde dynamique, c'est inutile. Et cela nous ramène aussi au consommateur. Le consommateur ne veut pas avoir à chercher et à trouver cet article. Donc, une fois de plus, comment utiliser l'IA pour le lui proposer au bon moment dans son parcours client, avec le problème qu'il essaie de résoudre ? Et vous, un excellent exemple. Si je possède un de vos produits et que je vais dans votre base de connaissances et que je regarde, peut-être que je possède un téléphone portable. Si je parlais à un opérateur de télécommunications et que j'essayais de résoudre un problème, ne me montrez pas tous les articles pour chaque téléphone que vous vendez. Je possède un Samsung. Montrez-moi les problèmes que je résous pour un Samsung, pas pour un iPhone ou un Motorola et tout le reste. Donc juste ça, même cet état d'esprit de comment vous adaptez cette expérience au consommateur est vraiment important. Encore une fois, connaissez-vous les commandes qu'ils ont passées chez vous lorsque vous servez l'IA ?
Gabe Larsen : (19:49)
Et on dirait que vous avez eu raison sur ce point. Merci, Grace. Normalement, Vikas n'a pas raison. Donc merci d'avoir répondu à cette question. Non, je voulais juste dire, je pense que l'un des défis est que j'ai l'impression que l'IA est tellement plus répandue dans l'espace grand public. Nous la voyons dans Netflix, nous la voyons dans Google Maps et des choses comme ça. Mais cette expérience dont vous parliez, Vikas, elle est tellement transparente dans ma vie personnelle. Et j'ai l'impression que parfois, encore dans le monde du B2B, nous devons former notre propre modèle. Nous devons connecter trop de choses que les articles ne viennent pas à moi. Je dois, j'ai encore l'impression que parfois c'est maladroit. Et je pense que c'est une chose sur laquelle nous, en tant qu'entreprises B2B, pourrions doublement cliquer, c'est cet homme, comment pouvons-nous rendre les choses tellement plus faciles que j'ai l'impression de télécharger Google Maps et de me dire, l'IA fonctionne plutôt que de vérifier, vérifier, vérifier, mettre en place, mettre en place, mettre en place, former, former, former ? Personne ne veut faire ça. Une autre question et ensuite nous continuerons. Comment l'IA apporte-t-elle cette touche personnelle qui compte le plus pour les besoins du client dans une réponse ? Les clients peuvent-ils dire qu'ils parlent à l'IA plutôt qu'en direct ? Dan, tu ferais mieux de prendre celle-là. C'est au-dessus de mon niveau de rémunération.
Dan Watkins : (21:00)
Ouais. Donc, si vous regardez, il y a beaucoup de recherches qui existent. Je pense qu'une fois de plus, Qualtrics est à l'avant-garde et montre ce qui compte vraiment. Les clients se soucient vraiment de deux choses. Tout d'abord, ils se demandent s'ils ont une option de libre-service. Il y a quelque chose comme 67% des gens aujourd'hui qui préfèrent avoir une option de libre-service. Donc la première chose, c'est de savoir si vous l'avez ? Deuxièmement, si vous avez cette option, obtenez-vous la bonne réponse dès la première fois ? Il s'agit du temps de réponse et de la précision de la réponse pour que vous puissiez fermer le premier ticket. Et donc, les gens seront-ils capables de dire que c'est de l'IA ? Probablement simplement à cause de la vitesse. Les êtres humains ne peuvent pas taper aussi vite. Et donc, certaines choses que vous faites et que vous posez la question, vous dites, "Hey, comment puis-je obtenir un remboursement ?"
Dan Watkins : (21:43)
Et il y a une réponse instantanée, un être humain ne peut pas copier et coller un article aussi rapidement que l'IA. Donc, il y a certains composants qui font ça, mais il y a aussi l'image de marque. Si vous travaillez avec le bon partenaire, vous serez en mesure d'y intégrer votre propre marque. Il y a le langage que vous utilisez et qui indiquera que l'IA peut l'adopter. Vous avez peut-être un jargon amusant. Ou un langage plus sérieux. Peut-être que vous avez un jargon plus juridique. L'IA apprend de vos agents. Si vous n'avez pas d'IA, elle ne peut pas apprendre votre langue. Elle ne peut pas apprendre votre ton. Vous devez aller le taper dans chaque cas. Et donc je pense que c'est un élément. L'autre élément, c'est que je pense que beaucoup de gens, lorsqu'ils pensent à la réussite du client ou au support client aujourd'hui, pensent que l'IA n'est limitée qu'à la partie frontale.
Dan Watkins : (22:30)
Donc si une IA, tout comme un être humain, ne connaît pas la réponse, l'IA n'a jamais d'orgueil, donc elle ne devrait pas répondre. Elle entre, et au moins dans notre cas, nous allons ensuite la marquer. Toutes ces données dont Vikas parle doivent être immédiatement étiquetées. Ce client est-il en colère ou heureux ? Depuis combien de temps est-il client ? Et ensuite, à qui dois-je le transmettre ? Le client ne devrait jamais le savoir, si ce n'est qu'une fois de plus, c'est plus rapide parce que l'IA peut faire tout cela. Dans les équipes de support client traditionnelles, il faut qu'un être humain lise le ticket, ajoute toutes ces étiquettes manuellement, puis le transmette à la personne concernée, qui peut se tromper. L'IA, encore une fois, le client la reconnaîtra parce qu'elle sera plus rapide, mais il va l'adorer.
Dan Watkins : (23:10)
Et ensuite, l'IA devrait entrer et dire : " Ok, quelles ont été les meilleures réponses que nous avons données dans le passé ? ". N'importe quelle réponse donnée à un être humain et recommander cela à votre agent de support client. Car autant vous ne voulez pas que votre client sache s'il s'agit d'une IA ou d'un être humain, autant vous ne voulez pas qu'il sache s'il s'agit d'un tout nouvel employé ou d'un vétéran. L'IA devrait permettre à vos nouvelles recrues d'agir comme des vétérans dès le premier jour.
Vikas Bhambri : (23:34)
Ouais, si je pense juste à sauter là-dedans. Je pense que Dan a soulevé un point important, à savoir que beaucoup de gens pensent à l'IA, et cela nous ramène à votre commentaire lorsque vous avez parlé pour la première fois à votre PDG, Dan, à savoir qu'ils pensent aux robots. Il y a tellement plus que ça, n'est-ce pas ? C'est vrai, le point d'interaction qui se produit d'abord avec un consommateur peut se produire par l'intermédiaire d'un robot. Mais ensuite, le deuxième point est de savoir comment utiliser les données que vous avez obtenues dans cette interaction pour les utiliser pour le routage ? S'il doit être acheminé vers un être humain vivant. Enfin, le troisième élément est de savoir comment donner à cet agent les moyens de devenir un super agent. Et je pense que c'est là que se trouve l'une des choses qui revient à la question de Karen tout à l'heure, comme où dois-je le stocker ? Vous n'avez pas toujours besoin de commencer par le début. Vous pouvez en fait commencer à l'extérieur. Et c'est pourquoi l'identité de votre marque est si importante. Si vous voulez cette touche lourde et personnalisée dès le départ, pendant que vous essayez de comprendre la stratégie globale, commencez par les agents, vous n'avez pas besoin de commencer par les bots. Si vous avez une équipe, si les ressources ne sont pas un problème et si vous avez une équipe bien constituée, alors commencez par les agents et donnez-leur les moyens d'agir, car cela facilitera également l'apprentissage, en permettant aux agents d'ajouter cette touche personnelle, de donner la bonne réponse pour qu'ils puissent agir plus efficacement. Ensuite, les machines apprennent à partir de cela, alors que vous ramenez votre stratégie vers l'expérience client en amont.
Gabe Larsen : (24:55)
Oui, je suis content que vous ayez abordé ce sujet parce que c'est vrai. C'est presque malheureux que l'IA soit devenue synonyme d'un chatbot en première ligne. Et je suis heureux que vous mettiez en évidence certaines de ces autres choses parce que, d'une certaine manière, c'est génial parce que je pense qu'il y a une certaine concentration là-dessus et c'est une façon plus facile de commencer. Mais mec, ça ne veut pas dire que tu dois commencer par là. Ça se ressemble. Brooke t'a donné Dan, on dirait que tu as répondu, non ? On garde, Dan en a un. Tu es la prochaine Rose. Voyons comment vous vous en sortez avec cette question. Je veux continuer dans un couple de questions. Je pensais que celle-ci était intéressante. Rose, si vous voulez essayer de la prendre. Si une entreprise veut arriver à un point où elle peut mieux utiliser l'IA, quelles mesures pourrait-elle prendre dès maintenant pour préparer son organisation à utiliser l'IA ? Vous avez mentionné que les données étaient importantes pour faire fonctionner l'IA. J'attends un score sur ce point, donc vous devez dire si elle a compris ou non.
Rose Wang : (25:49)
Soyez gentil, c'est un vendredi. J'adore cette question parce que, comme vous l'avez tous dit, les gens s'attendent à ce que l'IA fonctionne comme par magie et ce n'est pas vrai parce que, encore une fois, nous devons apprendre de notre passé pour comprendre comment agir à l'avenir. Et donc, de quoi parlons-nous en termes de vos données ? Et donc, j'adore la question sur le contenu. C'est en fait l'une des meilleures façons de se préparer à l'IA parce que, essentiellement, vous ne voulez pas qu'un humain réponde. Vous voulez avoir du contenu déjà là et vous voulez le construire sur une plate-forme comme Kustomer où essentiellement, nous pouvons frapper une API. Ainsi, chaque fois que le contenu est mis à jour, vous n'avez pas besoin de nous le dire. Nous savons que nous tirons ou mettons constamment à jour avec vous. Et donc plus vous avez de contenu, plus vous avez de réponses. Et donc plus nous pouvons répondre à des questions. Il y a donc cet aspect-là.
Rose Wang : (26:40)
La deuxième, c'est que vous voulez essentiellement avoir des étiquettes sur vos données. Nous sommes actuellement dans l'ère de l'IA où les données structurées sont meilleures que les données non structurées. Et ce que cela signifie vraiment, c'est que c'est un peu comme une feuille de calcul Excel. Il vaut mieux que vous nous disiez, "Hé, cet article est sous ce nom, sous cette catégorie." Ça aide l'IA à apprendre plus vite. Et donc ces types d'architecture d'infrastructure que vous pouvez construire sur vos données sont vraiment utiles. Et c'est pourquoi nous aimons travailler avec des services d'assistance comme Kustomer, parce que vous les intégrez naturellement. Si vous suivez le mouvement et ajoutez les champs, les commentaires, nous pouvons travailler avec votre infrastructure et extraire ces données. Elles sont déjà structurées pour vous. Et c'est pourquoi nous aimons nous associer à des entreprises comme Kustomer , car vous aidez le client à se préparer à l'IA.
Gabe Larsen : (27:35)
Ouais. Ces données circulent. Très bien. Vous devez nous donner, vous devez lui donner un pouce en l'air ou un, eh bien, donnez-lui juste un pouce en l'air. Je pense que c'est ce que nous voulons ici. Nous cherchons à envelopper lentement ici. Beaucoup de questions. J'adore ça. Nous continuerons à y répondre dans la mesure du possible, mais nous voulons en quelque sorte conclure et peut-être que vous pourrez apporter quelques éléments dans votre déclaration de synthèse. Je voulais m'assurer que nous pouvions voir comment les gens utilisent l'IA. Et j'aime que ce ne soit pas seulement un chatbot. C'est le routage. C'est l'activation de l'agent. C'est l'efficacité sur la façon dont vous communiquez avec le client, et cetera. Mais les gens ont du mal avec l'IA. C'est difficile. C'est difficile à comprendre. On ne sait pas par où commencer. On a toujours l'impression que certaines personnes sont plus avancées que moi, d'autres pas. Où laisseriez-vous les responsables du service client ? Quels conseils leur donneriez-vous, leur laisseriez-vous s'ils veulent commencer ce voyage vers l'IA et vraiment passer au niveau supérieur ? Commençons par vous, Rose, si vous le voulez bien.
Rose Wang : (28:29)
Oui. Je pense que la première chose à faire quand on s'intéresse à l'IA, pour revenir à ce que Vikas a dit, c'est qu'il y a de nombreux points sur lesquels on peut commencer l'IA. Il n'est pas nécessaire de commencer par un chatbot. Il faut donc vraiment identifier où, dans votre entreprise, vous avez le plus besoin d'aide. Est-ce avec vos agents ? Ou est-ce que les agents n'acheminent pas correctement vos tickets parce qu'ils sont débordés ? Il faut donc vraiment creuser, identifier les problèmes qui se posent et voir quelle solution peut y correspondre.
Gabe Larsen : (28:56)
Ok. Vikas, on va passer à toi et Dan, on va te laisser terminer.
Vikas Bhambri : (28:59)
Je suis un grand fan de l'approche ramper, marcher, courir. Cela simplifie trop les choses pour quelqu'un comme moi. Et là où j'oriente souvent les clients, c'est vers quels sont les dix points les plus importants sur lesquels les clients viennent régulièrement vous voir et comment pouvons-nous les aborder au mieux ? Souvent, nous travaillons avec, par exemple, de nombreux détaillants et Wizmo. Où est ma commande ? C'est un sujet brûlant pour beaucoup de gens, surtout comme je l'ai dit, l'anxiété du consommateur s'est accumulée. Et les gens ont été formés maintenant à, je commande quelque chose sur Amazon, ça arrive en deux heures. Donc cet état d'esprit maintenant, et donc comment aborder cela ? Et cela pourrait être une approche à plusieurs volets. Il pourrait s'agir de, oui, nous devons le servir au client au point d'interaction, de sorte que lorsqu'ils nous contactent, s'ils peuvent nous donner des identifiants, mais peut-être que pour une raison quelconque cela ne fonctionne pas, ok. Alors comment pouvons-nous nous assurer que l'agent est armé de ces mêmes données au bout des doigts si cela se produit ? Je pense donc que c'est très tactique, d'une certaine manière, de dire : "Hé, commençons par le volume qui frappe votre centre de contact. Comment pouvons-nous commencer à nous y attaquer un par un ?" Et cela se transformera en une stratégie que vous pourrez ensuite mettre en place de manière plus cohérente à mesure que vous vous attaquerez à ces problèmes.
Gabe Larsen : (30:21)
J'adore ça. J'adore. Ouais, vous ne m'entendrez jamais argumenter contre ramper, marcher, courir. Je pense que nous utilisons ce terme environ 50 fois par jour, Vikas.
Vikas Bhambri : (30:30)
C'est seulement parce que vous et moi ne pouvons pas faire grand-chose à la fois.
Gabe Larsen : (30:33)
Oui, c'est une excuse. Très bien, Dan. Ramène-nous à la maison. Ramène nous à la maison.
Dan Watkins : (30:39)
(30:39) Oui. Je pense que la meilleure façon d'examiner le parcours de vos clients, peu importe où vous en êtes, parce que vous allez avoir une certaine histoire, à moins que vous n'ayez pas encore de clients, l'IA n'est probablement pas une solution pour vous. Et je ne sais même pas si un CRM est encore adapté pour vous. Mais à part cela, il y a des données antérieures que votre partenaire IA et votre partenaire CRM devraient être en mesure d'examiner. Et donc, peu importe où vous en êtes, la première chose que vous devriez faire est de travailler avec une entreprise qui va examiner toutes vos données passées. Où les tickets sont-ils remontés ? Où ne le sont-ils pas ? Quel est le sentiment à travers votre parcours ? Quelle est l'efficacité de vos agents ? Quelle est la rapidité de vos réponses et où avez-vous des lacunes dans votre connaissance du contenu ? Travaillez donc avec une entreprise qui peut vous donner ces réponses en tant que service, puis utilisez sa technologie pour vous accompagner dans votre démarche. Ainsi, il n'y a pas besoin d'être accablé et il n'y a pas besoin d'avoir une mauvaise expérience client. Et avant [inaudible], il s'agissait d'un partenariat avec de grandes entreprises comme Kustomer pour faire en sorte que tout soit parfait dès le départ.
Gabe Larsen : (31:34)
Ouais. Ouais. Eh bien, j'adore ça, mec. Surtout si tu peux avoir cette partie de diagnostic. Vous devez trouver un moyen de le diagnostiquer correctement. Et je pense que si tu le diagnostiques correctement, tu peux toujours attaquer le bon problème. C'est la fin de la journée. J'apprécie vraiment que vous soyez tous là. Dan, nous reviendrons à vous. Si quelqu'un veut en savoir un peu plus sur vous, Rose ou Forethought, avez-vous des commentaires rapides sur la meilleure façon de le faire ?
Dan Watkins : (31:58)
Oui. N'hésitez pas à nous contacter sur LinkedIn. Nous serions ravis d'y aller et de vous aider. Tout ce que nous pouvons faire pour aider vos équipes, que vous souhaitiez simplement des conseils, que vous ayez entendu quelque chose d'intéressant, que cela ait un rapport avec Forethought ou non, nous serions ravis de vous aider.
Gabe Larsen : (32:10)
C'est génial. Et je viens de poster un lien de l'équipe ici dans les commentaires pour peut-être plonger un peu plus profondément dans la façon dont Kustomer et Forethought travaillent ensemble pour utiliser l'IA afin de transformer le service client. Encore une fois, Rose, Vikas, Dan, merci beaucoup d'être venus. Soyez prudents et passez un bon week-end. Prenez soin de vous.
Rose Wang : (32:29)
Merci, Gabe !
Voix de sortie : (32:37)
Merci d'avoir écouté. Assurez-vous d'être abonné pour entendre d'autres secrets du service client.
