Alors que la grande majorité des centres de contact sont équipés d’un SVI, ces systèmes génèrent de l’insatisfaction chez plus de 80% des appelants. Jugés trop complexes, trop rigides ou trop directifs, les SVI DTMF perdurent malgré tout, faute d’alternative viable. Pourtant, les progrès récents de l’Intelligence Artificielle permettent aujourd’hui d’envisager une solution innovante et plus efficace : le SVI en langage naturel.
Les SVI génèrent de l’insatisfaction chez 82% des appelants
Selon le rapport “State of the IVRs” paru fin 2018, près des trois quarts des interactions des centres de contact passent par un SVI (Serveur Vocal Interactif). On pourrait croire qu’une solution si répandue est forcément la meilleure. Et pourtant… Les SVI créent de l’insatisfaction chez 82% des appelants !
Les statistiques sont sans appel : en moyenne, 5% des appelants raccrochent immédiatement (taux d’abandon moyen). Mais surtout, ils sont près de 50% à court-circuiter le SVI, afin de parler à un agent le plus vite possible, ce qui mène à l’’explosion du taux de transfert interne. Par conséquent, le coût de traitement de ces appels explose (x12). Cela conforte la perception (hélas fréquente) du centre de contact comme un centre de coûts. Ainsi, bien qu’attractifs par leur faible coût de mise en place, les SVI DTMF traditionnels souffrent de nombreux coûts cachés.
Le langage naturel émerge comme une alternative aux SVI traditionnels
Pourquoi les SVI génèrent-ils de l’insatisfaction pour les appelants ? Le système souffre de quatre défauts principaux :
- Trop complexes et opaques : l’appelant ne sait pas toujours choisir l’option qui lui correspond parmi les choix proposés, et ne connaît pas les différents étages du SVI
- Trop rigides : si aucune option ne correspond à sa demande, l’appelant ne sait pas par où passer pour parler à un conseiller
- Trop longs : le SVI accroît la durée des appels et dégrade l’expérience, car il oblige l’appelant à écouter de nombreuses options qui ne le concernent pas
- Trop directifs : tant que l’appelant n’a pas répondu à toutes les questions du SVI, il ne peut même pas parler à une personne qui pourrait résoudre son problème
Face à ces irritants, proposer à l’appelant une discussion en langage naturel est une solution innovante pour améliorer sa satisfaction, tout en réduisant les erreurs de routage à l’intérieur du centre de contact.
Alors que les SVI à reconnaissance vocale, fonctionnant par mots-clés, existent depuis quelques années, la technologie était trop immature pour assurer la satisfaction des exposants : souvent, l’outil ne comprenait pas les mots de l’appelant ou ne saisissait pas l’objet de la demande. L’intelligence artificielle a changé la donne. Désormais, l’appelant peut parler avec une IA conversationnelle en utilisant les mots et les phrases de son quotidien : c’est le SVI en langage naturel.
Quatre facteurs expliquant le développement des SVI en langage naturel
Parce que c’est bien plus confortable pour l’appelant
Plus besoin d’appuyer sur des touches, plus besoin d’écouter et retenir des choix parfois nombreux tout en analysant s’ils correspondent à notre demande : le langage naturel permet à l’appelant de parler à l’agent conversationnel comme il parlerait à un humain.
Grâce à un traitement en moyenne 30% plus rapide, l’expérience est beaucoup plus fluide et agréable, et permet d’augmenter la satisfaction tout en diminuant le taux d’abandon.
Parce qu’en 2019, parler à des robots fait partie de nos vies
L’ère des smartphones et des enceintes connectées a fait entrer les robots dans nos vies. Ils s’appellent Siri, Alexa ou Google Home, et nous sommes de plus en plus nombreux à leur parler tous les jours. L’intelligence artificielle nous dote tous d’un assistant personnel, et les humains font désormais autant (voire plus) confiance à une machine pour traiter leurs problèmes.
Selon une étude Pindrop, 85% des entreprises prévoient d’utiliser les technologies conversationnelles en 2019. Le marché évolue très rapidement, et c’est une chance pour chacune d’entre elles d’innover dans sa relation client et de moderniser son image.
Le langage naturel permet d’humaniser la relation client / entreprise, et d’augmenter la personnalisation accordée au client.
Parce que la data est une opportunité de dérigidifier le SVI
Les SVI conversationnels permettent de récolter énormément de data : enregistrements, retranscription des conversations, détection des intentions… La puissance de calcul de l’intelligence artificielle permet alors d’identifier de nouvelles applications extrêmement larges. Par exemple, le mapping des intentions permet de repérer les besoins de l’appelant, et d’identifier les branches redondantes ou manquantes au niveau du SVI actuel. Ainsi, une compréhension plus fine du besoin de l’appelant permet de l’orienter vers la meilleure ressource à même de traiter sa demande.
A plus long terme, l’intelligence artificielle permet donc de rationaliser et d’optimiser le traitement des appels entrants dans le centre d’appels, notamment grâce à l’élimination des inefficiences organisationnelles.
Parce que chaque demande peut être qualifiée avant même le début de la conversation
Alors que le SVI permet uniquement de connaître le parcours suivi par la personne avant qu’elle atteigne le conseiller, le SVI en langage naturel exploite les premières secondes de la conversation pour demander à l’appelant le motif de son appel.
Cela permet à l’agent, avant même de démarrer la communication, de pouvoir identifier le client ou de bénéficier d’un verbatim lui permettant de situer sa demande.
En conclusion, la démocratisation des technologies conversationnelles et la diminution de leur coût semble promettre de beaux jours aux SVI en langage naturel !
