Jean-Cyril Schütterle, VP Product & Data Science, Groupe Sidetrade
Accélérez le film jusqu’à la phase de facturation et d’encaissement : la gestion de la relation client devient encore plus délicate car c’est vous qui êtes désormais dans la position du demandeur. Vous attendez qu’il veuille bien vous régler. Si le paiement tarde, c’est souvent parce qu’un dysfonctionnement encore non détecté s’est produit en amont, ou qu’il est géré de manière inappropriée. La trajectoire de résolution peut alors s’avérer compliquée, impliquant d’autres parties prenantes que les équipes Finance, à la fois de votre côté comme du côté du client. De surcroît, ce dernier peut se trouver être de plus ou moins bonne foi. Quand bien même votre part de responsabilité serait minime, cette étape de recouvrement fait partie intégrante de la perception globale que votre client a de votre organisation.
Cependant, si toutes les sociétés ne portent pas toujours l’attention qu’elles devraient à leur support client traditionnel, encore moins nombreuses sont celles qui passent la barre lorsqu’il faut gérer la relation avec leur client à l’étape du paiement des factures. Les fonctions de support Finance sont en effet rarement considérées comme une priorité de premier rang, d’autant plus lorsqu’elles sont n’exécuter que de ‘simples’ processus de recouvrement. Elles consacrent donc la meilleure part de leur temps à envoyer des courriers standards aux clients et à répondre à leurs questions basiques. Il leur reste peu de disponibilité pour détecter et qualifier les litiges, identifier les relais internes en charge de leur résolution et formuler une réponse, sans parler de passer un appel de courtoisie au client afin de lui fournir une explication ou des excuses. Et il suffit d’une légère augmentation du taux de litige pour que le processus s’enraye : quand la résolution interviendra enfin, les factures seront depuis bien longtemps en retard… Le client, lui, considérera qu’il s’agit au mieux d’un dysfonctionnement de votre organisation, au pire à un refus de votre part de prendre en compte ce qu’il considère comme une légitime réclamation.
Réinventer le Service Client via l’Intelligence Artificielle
Avec l’avènement de l’Intelligence Artificielle, le rôle des Services Clients doit être reconsidéré en profondeur. Les tâches chronophages et monotones sont automatisables, ce qui permet aux agents d’assistance et de recouvrement de se consacrer dorénavant à des activités de communication personnalisée, d’humain à humain, avec les clients.
A la réception d’une demande d’assistance, un Service Client suit schématiquement les quatre étapes suivantes :
1. Identifier le compte client et accuser réception de la demande
2. Qualifier et affecter la demande à la bonne personne en charge de la résolution
3. Suivre le statut de la demande et informer régulièrement le client de celui-ci
4. Faire part de la résolution et clore la demande
Les deux premières étapes peuvent peser jusqu’à un tiers du temps de travail de l’agent - notamment lorsque que les clients oublient de communiquer leur numéro de compte ou que la compréhension de la nature de la demande prend du temps. Cependant, en entraînant un algorithme de Machine Learning sur une base existante d’emails clients, il est désormais possible d’automatiser la plupart de ces tâches, y compris la classification par thème ou catégorie. Si le problème soulevé a trait au règlement d’une facture, la machine reconnaît le numéro de celle-ci au sein de l’email et peut directement l’afficher sur l’écran de l’agent de recouvrement. Même le ton du message reçu peut être apprécié à travers des fonctionnalités d’analyse de ‘sentiment’ afin de mieux prioriser les emails à traiter.
L’étape 3 est également chronophage car les messages relatifs à un même problème peuvent se trouver éparpillés entre plusieurs personnes et devenir ainsi difficile d’accès pour la personne en charge du recouvrement. Là aussi, il est maintenant possible de parcourir automatiquement le contenu des emails reçus ou envoyés, en interne comme en externe, pour retrouver ceux qui portent sur une même demande et de les regrouper derrière un seul point d’accès. L’agent bénéficie ainsi d’un accès rapide à tout ce qui a été échangé pour tenir le client informé ou faire un point de coordination en interne.
Replacer la satisfaction client au cœur de la relation
Avant que la demande de support n’atteigne l’étape 4 de communication au client de sa résolution, l’agent aura de multiples occasions de le contacter pour le tenir informé. C’est là que votre organisation doit véritablement se distinguer, démontrer qu’elle se préoccupe de ses problèmes, expliquer les démarches entreprises pour lui donner satisfaction, le rassurer. Le temps gagné lors des étapes précédentes grâce à l’Intelligence Artificielle permet au Service Client de disposer de plus de temps pour se recentrer sur son activité principale : servir le client.
Nous savons tous ce que coûte la conquête d’un nouveau client. Vous ne voulez donc pas voir votre ‘Net Promoter Score’ s’effondrer ou, pire, vos négociations contractuelles échouer, en raison d’une poignée de demandes laissées en souffrance ou d’un Service Client trop occupé à trier des emails entrants pour pouvoir appeler le client et ainsi lui prouver qu’il est attentif à ses difficultés. Ce n’est pas le moindre des paradoxes que l’Intelligence Artificielle nous restitue du temps pour faire preuve de cette qualité profondément humaine : l’empathie.
Cependant, si toutes les sociétés ne portent pas toujours l’attention qu’elles devraient à leur support client traditionnel, encore moins nombreuses sont celles qui passent la barre lorsqu’il faut gérer la relation avec leur client à l’étape du paiement des factures. Les fonctions de support Finance sont en effet rarement considérées comme une priorité de premier rang, d’autant plus lorsqu’elles sont n’exécuter que de ‘simples’ processus de recouvrement. Elles consacrent donc la meilleure part de leur temps à envoyer des courriers standards aux clients et à répondre à leurs questions basiques. Il leur reste peu de disponibilité pour détecter et qualifier les litiges, identifier les relais internes en charge de leur résolution et formuler une réponse, sans parler de passer un appel de courtoisie au client afin de lui fournir une explication ou des excuses. Et il suffit d’une légère augmentation du taux de litige pour que le processus s’enraye : quand la résolution interviendra enfin, les factures seront depuis bien longtemps en retard… Le client, lui, considérera qu’il s’agit au mieux d’un dysfonctionnement de votre organisation, au pire à un refus de votre part de prendre en compte ce qu’il considère comme une légitime réclamation.
Réinventer le Service Client via l’Intelligence Artificielle
Avec l’avènement de l’Intelligence Artificielle, le rôle des Services Clients doit être reconsidéré en profondeur. Les tâches chronophages et monotones sont automatisables, ce qui permet aux agents d’assistance et de recouvrement de se consacrer dorénavant à des activités de communication personnalisée, d’humain à humain, avec les clients.
A la réception d’une demande d’assistance, un Service Client suit schématiquement les quatre étapes suivantes :
1. Identifier le compte client et accuser réception de la demande
2. Qualifier et affecter la demande à la bonne personne en charge de la résolution
3. Suivre le statut de la demande et informer régulièrement le client de celui-ci
4. Faire part de la résolution et clore la demande
Les deux premières étapes peuvent peser jusqu’à un tiers du temps de travail de l’agent - notamment lorsque que les clients oublient de communiquer leur numéro de compte ou que la compréhension de la nature de la demande prend du temps. Cependant, en entraînant un algorithme de Machine Learning sur une base existante d’emails clients, il est désormais possible d’automatiser la plupart de ces tâches, y compris la classification par thème ou catégorie. Si le problème soulevé a trait au règlement d’une facture, la machine reconnaît le numéro de celle-ci au sein de l’email et peut directement l’afficher sur l’écran de l’agent de recouvrement. Même le ton du message reçu peut être apprécié à travers des fonctionnalités d’analyse de ‘sentiment’ afin de mieux prioriser les emails à traiter.
L’étape 3 est également chronophage car les messages relatifs à un même problème peuvent se trouver éparpillés entre plusieurs personnes et devenir ainsi difficile d’accès pour la personne en charge du recouvrement. Là aussi, il est maintenant possible de parcourir automatiquement le contenu des emails reçus ou envoyés, en interne comme en externe, pour retrouver ceux qui portent sur une même demande et de les regrouper derrière un seul point d’accès. L’agent bénéficie ainsi d’un accès rapide à tout ce qui a été échangé pour tenir le client informé ou faire un point de coordination en interne.
Replacer la satisfaction client au cœur de la relation
Avant que la demande de support n’atteigne l’étape 4 de communication au client de sa résolution, l’agent aura de multiples occasions de le contacter pour le tenir informé. C’est là que votre organisation doit véritablement se distinguer, démontrer qu’elle se préoccupe de ses problèmes, expliquer les démarches entreprises pour lui donner satisfaction, le rassurer. Le temps gagné lors des étapes précédentes grâce à l’Intelligence Artificielle permet au Service Client de disposer de plus de temps pour se recentrer sur son activité principale : servir le client.
Nous savons tous ce que coûte la conquête d’un nouveau client. Vous ne voulez donc pas voir votre ‘Net Promoter Score’ s’effondrer ou, pire, vos négociations contractuelles échouer, en raison d’une poignée de demandes laissées en souffrance ou d’un Service Client trop occupé à trier des emails entrants pour pouvoir appeler le client et ainsi lui prouver qu’il est attentif à ses difficultés. Ce n’est pas le moindre des paradoxes que l’Intelligence Artificielle nous restitue du temps pour faire preuve de cette qualité profondément humaine : l’empathie.