Prennez une voie plus intelligente vers l’adoption de l’IA

Même à ce niveau de base, vous pouvez améliorer l'efficacité de vos processus et la productivité de vos conseillers grâce à des fonctionnalités d'IA qui permettent des résolutions plus rapides et des délais de traitement moyens plus courts. Mais vous commencerez également à poser les bases d'une plus grande valeur par la suite, grâce à l'IA qui vous aidera à comprendre pourquoi les clients s'engagent auprès de votre marque, les parcours qu'ils empruntent pour atteindre des résultats significatifs et le rôle de vos ressources pour les aider à résoudre leurs problèmes. Vous gagnerez en efficacité à cette étape, et les données que vous compilerez serviront de base pour développer votre utilisation de l'IA.

Au cours de cette étape, vous commencerez à utiliser les données que vous avez recueillies et analysées à l'étape 1 pour personnaliser l'expérience client (CX) et permettre l'engagement au bon moment et au bon endroit avec les bonnes informations. Cette étape se concentre sur l'identification de modèles dans le parcours client de bout en bout, puis sur l'utilisation de ces informations pour prévoir plus précisément, améliorer les processus internes et impliquer les clients de manière proactive.

À ce stade, vous êtes prêts à faire évoluer les options de self-service et à optimiser les expériences sous forme de parcours continus plutôt que d'interactions distinctes. L'objectif de cette étape est de garantir une utilisation cohérente et efficace des connaissances au niveau des engagements des conseillers et des bots. En fonction des intentions du client, Genesys Cloud AI fera apparaître des connaissances pertinentes et recommandera les meilleures étapes pour les bots, les conseillers et les clients. Ce lien entre les requêtes des clients et votre base de connaissances vous aidera à identifier les lacunes et à évaluer les performances en matière de connaissances.

Il est maintenant temps d'optimiser et de faire évoluer chaque processus. En utilisant les informations recueillies aux étapes 1 à 3, l'IA permettra d'améliorer les connaissances, les flux de bots, les performances des agents virtuels, etc. Comme l'IA continue à collecter des données et à en tirer des enseignements, cette étape initie un processus d'optimisation continue. Votre entreprise est ainsi placée dans une optique d'innovation, où les humains et les machines travaillent ensemble pour comprendre et prévoir le comportement des clients et prendre des mesures proactives pour offrir des expériences optimisées à grande échelle.

À cette étape avancée, l'IA augmente la personnalisation à grande échelle, offrant des expériences davantage sur-mesure en fonction du comportement et de l'historique des clients, des compétences des conseillers, du volume des interactions, des performances du centre de contact et bien plus encore. Les engagements entrants et sortants sont gérés de manière intelligente pour des expériences personnalisées cohérentes. Cette hyper-personnalisation garantit la fidélité et la fidélisation des clients, augmente l'efficacité opérationnelle et stimule la croissance de l'entreprise.

La maturité des modèles d'IA du fournisseur, les méthodes de déploiement et la feuille de route de développement

L'alignement des capacités d'IA du fournisseur sur les résultats commerciaux souhaités par votre entreprise

L'approche du fournisseur en matière d'éthique de l'IA, notamment la gouvernance des données, la sécurité et la confidentialité

La complexité et la charge de la maintenance et de l'optimisation de la solution d'IA