Ce cas client détaille comment nous avons doté des agents d’assistance à la clientèle avec une automatisation basée sur l’IA et appliquée aux processus du service client (téléphone et courriel/mail) pour l’un des plus grands fournisseurs d’énergie en Europe. Découvrez comment les modèles d’apprentissage automatique (ou Machine Learning) augmentent la satisfaction des clients et diminuent le temps de traitement moyen.
- Analyse de la clientèle (Customer Analytics)
- Service client
- Traitement du langage naturel (NLP)
- Data Products
- Apprentissage automatique (Machine Learning)
- Cloud
- Automatisation des processus
- Fournisseur d’énergie
Principaux défis
Notre client est l’un des plus grands fournisseurs d’énergie en Allemagne et en Europe. Il fournit du gaz, de l’électricité, de l’eau, des services et produits liés à l’énergie à plus de 5,5 millions de personnes.
Opérant sur un marché très homogène par nature, notre client a identifié la qualité du service client comme un facteur clé de différenciation. Par conséquent, il a commencé et continue d’accroître l’efficacité et la qualité de l’assistance clients en exploitant la technologie (et en particulier l’IA) comme un avantage concurrentiel.
Notre client a pour objectif :
- Une diminution du temps moyen de traitement des demandes clients ;
- Une amélioration de la qualité des interactions avec les clients ;
- Une meilleure compréhension des besoins et des demandes des clients.
Notre approche
Nous aidons nos clients à utiliser l’IA afin d’atteindre leurs objectifs de 3 manières différentes :
Automatisation complète des processus, construction d’outils basés sur l’apprentissage automatique pour soutenir le travail des agents d’assistance clients et analyse de la clientèle.
- Pour automatiser les processus basés sur les courriels et construire des outils qui aident les agents, nous suivons un processus rigoureux de compréhension approfondie des processus métier, d’identification des cas d’utilisation, de validation et d’évaluation de leur potentiel. Ensuite, nous nous chargeons de construire et de lancer des Produits Minimum Viables (ou MVP) hébergés dans le Cloud dans les délais les plus courts possibles. Enfin, nous itérons en permanence afin d’augmenter les performances par rapport à des indicateurs clés clairement définis et mesurables.
- Afin de mieux comprendre leurs clientèle et d’automatiser les processus téléphoniques, nous aidons notre client à construire, améliorer, exploiter et entretenir un système intelligent. Il demande aux clients appelants la raison de leur appel, classe et effectue un suivi de la réponse du client. En fonction du résultat, le système réagit en proposant plusieurs services qui soit raccourcissent l’interaction avec un agent d’assistance, soit rendent l’interaction complètement inutile.
Avantages dégagés
- Automatisation de 6 processus basés sur des interactions téléphoniques en 15 mois ;
- Automatisation de 3 processus basés sur des interactions par mail en 8 mois ;
- Deux outils d’IA prêts à l’emploi améliorant les performances des agents d’assistance client en 7 mois ;
- Notre client peut désormais classer immédiatement 2 millions d’appels clients par an pour 50 raisons différentes. L’entreprise économise ainsi près de 1,8 million de minutes par an, ce qui représente environ 900 000 euros d’économies.
Technologies et partenaires
Équipe impliquée
Des ingénieurs en Machine Learning, des Data Scientists, un architecte Cloud, un ingénieur DevOps et des chefs de projet ont collaboré avec notre client pendant 22 mois sur ce projet d’accompagnement des agents d’assistance clientèle avec l’IA.
Découvrez ce que nous pouvons faire pour la fonction Service client et dans le domaine d’expertise en Data & Analytics.
Grâce à nos
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