Agent client augmenté : qu’est-ce que c’est ? comment le mettre en place ?

1. Qu'est-ce qu'un agent client augmenté ?

A. Définition de l’agent client augmenté

Le terme d’agent client augmenté désigne un professionnel du service client assisté par des technologies avancées, telles que l’intelligence artificielle, le machine learning), ou encore des outils d’automatisation. L’objectif est d’amplifier les capacités de l’agent humain à l’aide de ces outils pour optimiser la qualité et l’efficacité des interactions avec les clients. Cette assistance technologique permet à l’agent de traiter les demandes de manière plus rapide, précise et personnalisée.

Contrairement à un système totalement automatisé, l’agent client augmenté fait impérativement intervenir l’humain, et ne laisse pas toute la place à la machine. Il s’agit d’une complémentarité entre l’expertise humaine et les capacités d’analyse et d’automatisation des outils technologiques, d’une association entre intelligence émotionnelle de l’agent et capacités des outils numériques, afin de garantir une excellente expérience client.

B. Différences entre un agent client classique et un agent augmenté

Un agent client classique et un agent client augmenté se distinguent fondamentalement par leurs méthodes de travail et les outils dont ils disposent. Là où l’agent classique s’appuie principalement sur ses compétences personnelles et des données souvent limitées, l’agent augmenté s’appuie sur un écosystème technologique qui renforce son efficacité et enrichit ses interactions avec les clients. Cette différence se vérifie à plusieurs niveaux :

• Gestion des tâches : l’agent classique gère chacune des demandes de façon relativement linéaire, ce qui peut entraîner des délais de traitement plus longs, notamment pour des processus répétitifs comme la recherche d’informations ou la classification de demandes. L’agent augmenté, quant à lui, délègue ces tâches répétitives à des systèmes automatisés, et peut donc se concentrer sur celles à plus fort valeur ajoutée.
• Accès aux données et prise de décision : alors qu’un agent classique doit naviguer manuellement entre plusieurs bases de données pour trouver des informations, l’agent augmenté peut accéder en temps réel à des données pertinentes grâce à des outils d’analyse prédictive et contextuelle. Cela permet de réduire les délais de réponse, et d’amener des solutions mieux adaptées aux besoins spécifiques du client.
• Personnalisation des échanges : souvent limitée dans un cadre classique, car elle repose sur la capacité de l’agent à mémoriser et à comprendre les préférences d’un client en direct, elle est plus approfondie avec un agent client augmenté, qui va pouvoir se reposer sur des systèmes intelligents pour avoir à disposition toutes les informations qui vont l’aider à personnaliser ses interactions avec les clients.
• Productivité et gestion de la charge de travail : pendant que l’agent client classique peut se voir contraint par le temps ou par le volume élevé de demandes, l’agent augmenté est soutenu dans sa productivité par l’automatisation de certaines tâches, ce qui lui offre l’opportunité de gérer un plus grand nombre de requêtes sans que cela n’affecte la qualité de son travail.

C. Avantages de l’agent client augmenté pour les entreprises

Adopter l’agent client augmenté représente une véritable opportunité pour les entreprises souhaitant moderniser leur relation client tout en gagnant en compétitivité, avec des bénéfices à plusieurs niveaux :

• Une satisfaction client renforcée : la meilleure réactivité et la personnalisation avancée des interactions améliorent considérablement l’expérience client. Les demandes sont traitées rapidement et de manière adaptée, ce qui renforce la confiance et la fidélité des clients envers l’entreprise.
• Une efficacité opérationnelle optimisée : l’automatisation des tâches répétitives et chronophages permet aux équipes de service client de se concentrer sur des problématiques complexes et stratégiques, ce qui conduit à une gestion plus efficace des flux de travail, et à une réduction des erreurs humaines.
• Une meilleure gestion des volumes élevés de demandes : avec l’assistance des technologies avancées, les agents augmentés peuvent traiter un plus grand nombre de requêtes, même en cas de pics d’activité. Le niveau de qualité du service client est ainsi maintenu, quelle que soit la période de l’année.
• Des coûts maîtrisés : bien que l’intégration des technologies nécessaires à l’agent client augmenté demande un investissement initial, elle contribue à long terme à réduire les coûts opérationnels, en limitant par exemple le besoin d’augmenter les effectifs si les sollicitations viennent à augmenter temporairement.
• Un levier stratégique pour l’innovation : l’instauration des agents clients augmentés pousse les entreprises à adopter des technologies modernes, telles que l’intelligence artificielle ou l’analyse prédictive, ce qui favorise l’innovation et permet de rester compétitif dans un environnement en constante évolution.

Une exploitation optimale des données : les outils d’analyse et les algorithmes de machine Learning offrent la possibilité de collecter et exploiter de précieuses données client. Ces informations permettent d’anticiper les besoins, de proposer des offres personnalisées, et d’affiner la stratégie globale de relation client.

2. Les technologies derrière l'agent client augmenté

A. L’intelligence artificielle et le machine learning

Tous deux au cœur du concept d’agent client augmenté, l’intelligence artificielle et le machine learning permettent de renforcer les capacités des agents humains en analysant rapidement les données, mais aussi de pouvoir s’appuyer sur des fonctionnalités d’assistance avancée.

– Compréhension avancée des demandes

L’IA se distingue par sa capacité à analyser le langage naturel, et aide à comprendre avec précision les demandes exprimées par les clients, qu’elles soient formulées par écrit ou oralement. Elle peut ainsi être mise à profit pour détecter ce que le client souhaite, même si sa demande est mal formulée ou ambiguë, ou pour analyser le ton et les mots employés afin de détecter des émotions comme la frustration ou la satisfaction, ce qui aide l’agent à ajuster son approche.

– Assistance en temps réel

L’intelligence artificielle ne se limite pas à la compréhension, elle comporte également des outils d’aide à la décision pour les agents humains. Elle permet notamment de proposer des réponses basées sur des interactions similaires passées, de mettre en avant des ressources pertinentes pour résoudre les problèmes fréquemment rencontrés, ou encore d’automatiser la recherche d’informations en synchronisant plusieurs bases de données.

– Apprentissage continu et évolution

Le machine learning, en complément de l’IA, ajoute une dimension évolutive en faisant s’améliorer continuellement les outils d’assistance, ceci à mesure qu’ils accumulent des données issues des interactions passées. Les systèmes deviennent donc plus précis pour les suggestions et l’identification des besoins, et ajustent leurs modèles pour rester pertinents face aux changements de comportements et aux évolutions des attentes des clients.

– Détection des anomalies

L’intelligence artificielle contribue également à la détection proactive des anomalies dans les interactions ou les processus. Cette mécanique peut inclure l’identification des tendances inhabituelles qui ressortent des requêtes clients, et qui sont évocatrices d’un problème sous-jacent, ainsi que le fait d’alerter les agents ou les responsables du service client quant à des situations qui nécessitent une attention particulière.

B. L’automatisation des tâches et l’augmentation de la productivité

L’automatisation des tâches est l’un des piliers technologiques qui soutiennent directement les performances de l’agent client augmenté. En prenant en charge des tâches répétitives ou chronophages, elle participe non seulement à l’allégement de la charge de travail des agents, mais aussi à l’augmentation de leur productivité, le tout en garantissant une qualité de service optimale.

– Gestion simplifiée des processus récurrents

De nombreuses actions peuvent s’avérer redondantes dans le cadre du service client, à l’instar de :

• La classification des demandes, pour identifier si une requête relève du service technique, commercial ou administratif ;
• L’envoi de réponses standards, afin d’apporter des solutions aux questions fréquemment posées comme les horaires d’ouverture ou les procédures de remboursement ;
• La mise à jour des données clients, lors de laquelle sont enregistrées les modifications de coordonnées ou d’autres informations personnelles.

L’automatisation de ces processus est donc l’une des clés de voûte de l’augmentation de la productivité, puisqu’elle laisse l’occasion aux agents de se concentrer sur des cas complexes ou à forte valeur ajoutée.

– Réduction des erreurs humaines

L’automatisation permet également d’éviter les erreurs qui peuvent survenir dans le traitement manuel des informations. Un outil automatisé peut en effet vérifier en temps réel la cohérence des données saisies, ou faire en sorte qu’aucun doublon ne soit renseigné dans les bases de données client. Cette précision contribue au renforcement de la fiabilité du service client, et limite les retours négatifs liés à des erreurs administratives.

– Accélération des délais de traitement

Il est aussi possible de tirer parti des outils d’automatisation pour accélérer les processus, même lorsque les demandes sont en forte augmentation. Les réponses automatisées via des chatbots permettent par exemple de prendre en charge immédiatement les demandes courantes, sans que les clients aient à attendre un agent disponible, pendant que les flux de travail automatisés déclenchent des actions comme l’envoi de notifications en quelques secondes, ce qui réduit nettement les délais de traitement.

– Coordination améliorée des équipes

L’un des autres avantages de l’automatisation est qu’elle facilite la coordination entre les membres de l’équipe, ainsi qu’entre les différents services. Les outils peuvent prioriser automatiquement les demandes en fonction de leur urgence ou de leur importance, puis les assigner aux agents les mieux qualifiés, ou encore synchroniser les informations entre plusieurs plateformes afin que tous les agents disposent du même niveau d’information.

C. L’analyse prédictive et les outils de recommandation

Avec leurs algorithmes avancés et les données qu’ils compilent, les outils de recommandation et d’analyse prédictive font partie des solutions incontournables de l’agent client augmenté. Elles sont notamment utilisées pour anticiper les besoins des clients, ainsi que pour leur proposer des solutions adaptées et personnalisées, ce qui contribue à l’amélioration de leur expérience globale.

– Anticipation des besoins grâce à l’analyse prédictive

L’analyse prédictive utilise les données collectées pour identifier des tendances et des modèles. Appliquée à la relation client, elle est notamment bénéfique pour prédire les comportements des clients en détectant  les opportunités à saisir et les points de vigilance à considérer, mais aussi pour anticiper les problématiques courantes en identifiant des signaux avant-coureurs de dysfonctionnements ou de réclamations. Elle est donc idéale pour faire preuve de proactivité, et pour répondre aux attentes des clients avant même qu’ils n’expriment un besoin explicite.

– Recommandations personnalisées et contextualisées

Les outils de recommandation s’appuient sur l’analyse prédictive pour proposer aux clients des solutions adaptées à leurs attentes spécifiques. Cela peut passer par des recommandations de produits ou de services, sous forme d’articles complémentaires ou d’offres personnalisées, ou par une aide contextuelle pour proposer des actions pertinentes au cours d’une interaction. Ces outils soutiennent ainsi la satisfaction client, et jouent un rôle dans la fidélisation et la conclusion de ventes additionnelles.

– Optimisation des interactions clients

Les interactions des agents clients augmentés sont aussi bonifiées par ces outils, puisqu’ils peuvent disposer d’informations clés en temps réel pour personnaliser leurs réponses, et capitaliser sur ces dernières pour que les clients se sentent compris et valorisés. Ce sentiment de considération joue un rôle direct dans la fidélité des clients, car ceux-ci sentent qu’ils sont vus comme des individus à part entière, et non uniquement comme des numéros.

– Réduction des coûts et amélioration de la productivité

Il est enfin à souligner que l’analyse prédictive et les outils de recommandation permettent de rationaliser les efforts des équipes. Les besoins des clients sont plus rapidement et mieux compris, car ces solutions suggèrent directement des solutions cohérentes, et les ressources sont utilisées plus efficacement puisque les actions sont priorisées en fonction de leur importance et de leur impact potentiel.

3. Comment mettre en place un agent client augmenté dans votre entreprise ?

A. Étapes pour intégrer la technologie d’agent augmenté

La mise en place d’un agent client augmenté dans votre entreprise induit une préparation rigoureuse et une approche méthodique. Chacune des étapes qui suivent doit être respectée et planifiée pour faciliter la transition, et réussir à faire adopter efficacement les technologies par vos équipes :

• Évaluer vos besoins et identifier les priorités : avant de déployer les outils, il est essentiel de faire un diagnostic précis de vos besoins. Cette phase d’évaluation passe notamment par l’analyse des points de friction au niveau du service client, la définition d’objectifs clairs, et la priorisation des fonctionnalités selon vos besoins immédiats et vos capacités matérielles et structurelles.
• Choisir les technologies adaptées : tous les outils ne se valent pas, et leur efficacité dépend également des systèmes et de l’organisation qui sont déjà établis. Il est donc essentiel de comparer les options disponibles, de considérer leur intégration avec vos infrastructures existantes, mais aussi de privilégier les solutions évolutives pour qu’elles puissent s’adapter à vos besoins futurs.
• Impliquer les parties prenantes dès le départ : l’adhésion des équipes et des décideurs est un facteur clé de réussite du projet. Pour l’encourager, il est préconisé de communiquer sur les bénéfices attendus de la technologie pour les agents et l’entreprise, et de faire intervenir les équipes dans le choix et l’instauration des outils afin qu’elles se sentent impliquées dans le processus.
• Déployer un projet pilote : avant un déploiement à grande échelle, il est conseillé de commencer par une phase d’essai. Celle-ci permettra de tester les outils dans un environnement contrôlé, d’identifier d’éventuelles limitations ou améliorations nécessaires, et de recueillir des retours d’expérience des utilisateurs pour ajuster les fonctionnalités.
• Procéder à une mise en place progressive : une fois le projet pilote validé, étendez progressivement l’utilisation des outils d’agent augmenté pour éviter les perturbations trop importantes dans le fonctionnement quotidien du service. Veillez également à organiser des formations et à mettre à disposition les ressources nécessaires pour familiariser les équipes avec les nouvelles technologies.
• Surveiller les performances et effectuer des ajustements continus : l’utilisation d’indicateurs clés est primordiale pour mesurer et évaluer l’impact des solutions qui ont été déployées. Les KPI qu’il est notamment recommandé de surveiller à court comme à long terme sont le temps moyen de traitement des demandes, le taux de satisfaction client, ou encore la productivité des agents.

B. Former et accompagner les équipes dans l’adoption de l’IA

Parmi les points de vigilance relatifs à la mise en place de l’agent client augmenté, la bonne adoption des nouvelles technologies par les équipes est sûrement le plus important. Sans un accompagnement adapté et une formation ciblée, qui sont destinés à garantir une transition harmonieuse et à maximiser les bénéfices des outils qui sont instaurés, le projet a toutes les chances de ne pas se concrétiser correctement. Plusieurs leviers peuvent ainsi être exploités :

• La sensibilisation aux enjeux et aux bénéfices, qui passe par l’explication du rôle de l’IA, pour bien faire comprendre qu’elle est un soutien au quotidien et non un substitut aux agents, ainsi que par la mise en lumière des bénéfices directs, tels que l’amélioration de la productivité et la diminution des tâches redondantes.
• L’organisation de formations adaptées aux besoins et aux rôles des collaborateurs, qui incluent l’initiation aux nouvelles technologies et le développement de nouvelles compétences, comme le fait d’apprendre à exploiter les recommandations proposées par les différents outils. Des sessions de formation continue doivent également être tenues régulièrement afin de rester en phase avec l’évolution des outils.
• La possibilité d’un accompagnement personnalisé, que ce soit en nommant des référents techniques, en mettant à disposition des supports pédagogiques, ou encore en créant des espaces d’échange afin que chaque collaborateur ait l’opportunité de poser ses questions et de bénéficier de solutions lorsqu’il en a le besoin.
• L’institution d’une culture d’adaptation et d’innovation, le tout dans une dynamique de transformation continue, et qui valorise des valeurs comme la flexibilité, celle-ci encourageant les équipes à s’adapter aux nouvelles méthodes de travail, ainsi que la collaboration, afin que les équipes communiquent et partagent entre elles les bonnes pratiques.

C. Mesurer les résultats et ajuster la stratégie

La mise en place d’un agent client augmenté ne s’arrête pas au déploiement des technologies et à la formation des équipes. Pour garantir un retour sur investissement optimal et des performances durables, il est indispensable de mesurer les résultats obtenus, et d’ajuster en continu la stratégie pour que celle-ci soit la plus prolifique possible. Il faut à cet effet :

• Identifier des indicateurs clés de performance (KPI) qui permettront d’évaluer l’efficacité de l’agent client augmenté. En plus du taux de satisfaction client ou du temps moyen de traitement des demandes qui ont été précédemment cités, il est possible de regarder le taux de résolution au premier contact ou le coût par interaction, qui sont révélateurs des gains de productivité et d’efficacité réalisés.
• Analyser les résultats, en mettant d’un côté l’accent sur les progrès réalisés dans les domaines prioritaires identifiés afin de capitaliser dessus, en de l’autre sur les points d’amélioration qui peuvent être exploités pour résoudre les problématiques qui n’avaient pas été identifiées, ou qui demeurent suite à l’instauration des outils.
• Impliquer les équipes dans le suivi des performances pour recueillir des retours terrain, soit en organisant des sessions de feedback régulières, soit en mettant à leur disposition un moyen de faire part de leurs suggestions dans une optique d’amélioration des outils ou d’ajustement des processus.
• Faire évoluer la stratégie et les outils, en s’appuyant sur les données collectées et les retours d’expérience, ceci en optimisant les processus existants, en sollicitant les fournisseurs de solutions pour améliorer les fonctionnalités, ou encore en revoyant les priorités pour adapter les objectifs initiaux si les résultats mettent en exergue des opportunités imprévues ou des défis spécifiques.
• S’inscrire dans un processus d’amélioration continue, en menant des audits réguliers pour vérifier que les outils restent performants et alignés avec les objectifs stratégiques, et en formant les équipes en conséquence pour qu’elles disposent toujours d’une maîtrise optimale des technologies qu’elles sont amenées à utiliser.

Pour aller plus loin :

Dans cette même optique de modernisation de votre service client, nous vous invitons à découvrir notre article qui recense les nouveaux outils de la relation client. Vous y retrouverez toutes les solutions en vogue qui auront certainement un impact positif sur vos performances et sur vos process, et même certaines qui pourraient vous accompagner dans la mise en place de vos agents clients augmentés.