{"id":15611,"date":"2022-11-03T15:47:55","date_gmt":"2022-11-03T14:47:55","guid":{"rendered":"https:\/\/golem.ai\/?p=15611"},"modified":"2022-11-03T15:47:56","modified_gmt":"2022-11-03T14:47:56","slug":"ecommerce-relation-client-automatisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miralia.ai\/fr\/blog\/relation-client\/ecommerce-relation-client-automatisation","title":{"rendered":"E-commerce : peut-on tout automatiser dans la relation client ?"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019expansion du secteur du e-commerce nous accorde sur un point : nous consommons en plus grande quantit\u00e9 et beaucoup plus rapidement. Avec une croissance de 11.8% suppl\u00e9mentaire et plus de 527 millions de transactions au premier trimestre 2022*, nous d\u00e9cuplons nos achats en ligne. Mais ces hausses s\u2019accompagnent d\u2019autant de demandes suppl\u00e9mentaires li\u00e9es \u00e0 la relation client comme les r\u00e9clamations ou les suivis des colis, posant de nouvelles complexit\u00e9s pour traiter ces flux rapidement, en particulier les messages entrants.<\/em><\/h3>\n\n\n\n

Des canaux bien connus<\/h2>\n\n\n\n

La multitude de canaux mis \u00e0 disposition des utilisateurs complexifie l\u2019automatisation de la relation client<\/strong> et challenge les entreprises. Il faut d\u00e9sormais mutualiser l\u2019ensemble des donn\u00e9es disponibles, pour offrir une exp\u00e9rience client aussi personnalis\u00e9e que coh\u00e9rente entre ces canaux.<\/p>\n\n\n\n

Parmi les trois moyens les plus utilis\u00e9s par les clients pour joindre un service client<\/strong>*, nous retrouvons les t\u00e9l\u00e9conseillers (62.2%), l\u2019email (17.4%) et le chatbot (8.7%). C\u2019est un fait le besoin d\u2019\u00e9changer avec un t\u00e9l\u00e9conseiller prime sur la recherche autonome d\u2019informations. En revanche, si nous observons les 3 canaux les plus propos\u00e9s par les entreprises pour joindre ce m\u00eame service, l\u2019email prime (91.3%) devant les t\u00e9l\u00e9conseillers (87%) et les r\u00e9seaux sociaux (65.%).<\/p>\n\n\n\n

\u201cL’acc\u00e8s \u00e0 la connaissance est au c\u0153ur des probl\u00e9matiques des collaborateurs des centres de relation client. Le work-at-home appara\u00eet comme un r\u00e9v\u00e9lateur du sujet. La transmission de la connaissance devient primordiale, car sur un plateau l’humain pouvait compenser, mais en situation de t\u00e9l\u00e9travail, c’est moins le cas.\u201c <\/em>Alexandre Rabouille, Head of Success Program chez Sitel Group.*<\/p>\n\n\n\n

Que devons-nous retenir de ces chiffres ? Un constat simple. Les clients souhaitent \u00eatre rapidement mis en relation avec un t\u00e9l\u00e9conseiller et ce peut importe le canal, n\u00e9anmoins les entreprises traitent aujourd\u2019hui plus de demandes d\u2019emails que d\u2019appels<\/strong> et discussions directement trait\u00e9es par un t\u00e9l\u00e9conseiller. En sommes, l\u2019analyse des messages est un enjeu crucial pour parfaire sa relation client.<\/p>\n\n\n\n

Des cas d\u2019usages plus nombreux\u2026<\/h2>\n\n\n\n

Le secteur du e-Commerce propose des parcours utilisateurs qui permettent en un minimum d\u2019actions de commander un produit ou un service. C\u2019est aussi le cas dans le traitement des demandes entrantes, tout se doit d\u2019\u00eatre automatis\u00e9. D\u2019ailleurs l\u2019indicateur le plus suivi dans le traitement des requ\u00eates, c\u2019est le Customer Effort Score<\/a><\/strong> (CES). Il permet de calculer l\u2019effort demand\u00e9 aux clients pour contacter l\u2019entreprise. Plus le choix aujourd\u2019hui, il faut permettre aux clients comme aux collaborateurs de traiter des flux plus cons\u00e9quents sans d\u00e9construire l\u2019exp\u00e9rience client.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019analyse des messages entrants<\/strong> est ainsi un enjeu qui prime et qui n\u00e9cessite d\u2019anticiper un maximum de situations possibles, puis de d\u00e9finir lesquelles pourront \u00eatre trait\u00e9es automatiquement et celles qui n\u00e9cessitent plus de temps de la part des collaborateurs. En voici quelques exemples.<\/p>\n\n\n\n

Les demandes d\u2019informations<\/strong>
Dans le secteur du e-commerce, c\u2019est un cas qui peut para\u00eetre simple \u00e0 traiter, qui souvent est automatisable, car en g\u00e9n\u00e9ral l\u2019information est souvent disponible dans les canaux propos\u00e9s aux clients. Site internet, brochure, vid\u00e9os\u2026 Les \u00e9l\u00e9ments de r\u00e9ponse sont simples \u00e0 apporter aux clients, ils n\u00e9cessitent d\u2019\u00eatre rep\u00e9r\u00e9s efficacement par une intelligence artificielle qui aura pour mission de mutualiser les informations, contenus des messages et pi\u00e8ces jointes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Le suivi des livraisons<\/strong>
Un cas d\u2019usage bien connu en cette \u00e9poque d\u2019ub\u00e9risation. Les clients demandent r\u00e9guli\u00e8rement des changements ou des informations sur les \u00e9tapes de livraison, avec une exigence de r\u00e9ponse imm\u00e9diate. La complexit\u00e9 dans ce cas r\u00e9side dans l\u2019acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es qui ne d\u00e9pendent pas forc\u00e9ment de l\u2019entreprise, mais d\u2019un partenaire. Pour preuve, 31% des Fran\u00e7ais d\u00e9clarent qu\u2019une exp\u00e9rience n\u00e9gative v\u00e9cue avec les transporteurs propos\u00e9s par le site d’e-commerce<\/strong> entra\u00eene l\u2019abandon d\u2019un achat : un chiffre sup\u00e9rieur \u00e0 la moyenne europ\u00e9enne qui est de 21%.*<\/p>\n\n\n\n

La gestion des r\u00e9clamations clients<\/strong>
Probablement le cas le plus important. L\u2019automatisation dans ce cas d\u00e9pend tr\u00e8s fortement du canal. Bien que le d\u00e9lai de traitement des r\u00e9clamations<\/strong> baisse pour tous (courrier, mail, t\u00e9l\u00e9phone et r\u00e9seaux sociaux) en 2022, seulement 33%* des entreprises communiquent des d\u00e9lais \u00e0 leurs clients. Seuls des outils d\u2019analyses de ces datas pourraient permettre un engagement de chiffre \u00e0 ce stade.<\/p>\n\n\n\n

\u2026 et plus complexes \u00e0 automatiser.<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019automatisation de process dans la relation client demande une technologie capable d\u2019analyser et de traiter une infinit\u00e9 de cas d\u2019usages. C\u2019est pourquoi la r\u00e9elle diff\u00e9rence de performance d\u2019une technologie d\u00e9pend de sa capacit\u00e9 \u00e0 traiter le langage naturel<\/strong> (NLU, natural langage processing) le plus finement possible. Bien souvent, certaines situations surviennent quotidiennement et ne sont pas forc\u00e9ment trait\u00e9es techniquement\u2026<\/p>\n\n\n\n

Comprendre plusieurs intentions dans un message<\/strong>
Comme dans une discussion orale, les demandes comportent parfois plusieurs intentions. Il peut s\u2019agir d\u2019une question concernant le prix d\u2019une solution, mais aussi les potentiels d\u00e9lais de livraison<\/strong> d\u2019un autre produit. Analyser le message impose de traiter ces deux demandes de mani\u00e8re distinctes, et d\u2019y r\u00e9pondre s\u00e9par\u00e9ment. C\u2019est un challenge.<\/p>\n\n\n\n

Adapter la r\u00e9ponse selon la situation<\/strong>
Automatiser des t\u00e2ches simples comme la r\u00e9ponse automatique<\/strong> avec un message d\u2019absence ne rel\u00e8ve pas de d\u00e9fis particuliers. En revanche, lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019une situation changeante, adapter le contexte du message en fonction des informations r\u00e9colt\u00e9es demande plus de techniques.<\/p>\n\n\n\n

Reprenons l\u2019exemple du suivi d\u2019un colis. Si un client questionne l\u2019entreprise quant \u00e0 l\u2019avancement de son colis, il faut pouvoir adapter le message en fonction de la situation (en cours de livraison, commande bloqu\u00e9e\u2026), mais \u00e9galement permettre \u00e0 l\u2019intelligence artificielle de r\u00e9colter des donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre chez un partenaire pour la livraison (localisation, exp\u00e9diteur\u2026).<\/p>\n\n\n\n

Personnalisation du message<\/strong>
Autre situation plus complexe \u00e0 traiter pour optimiser l\u2019exp\u00e9rience client<\/strong>, l\u2019adaptation du message et sa personnalisation. Retrouver une date, un nom ou un pr\u00e9nom peut para\u00eetre logique et simple, mais pouvoir adapter le message selon son \u00e9tape dans le parcours d\u2019achat (nouveau client, client VIP\u2026) reste plus complexe et demande plus de temps aux collaborateurs pour r\u00e9colter ces informations.<\/p>\n\n\n\n

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Ainsi, la relation client n\u2019est pas un secteur o\u00f9 l\u2019ensemble des actions sont automatisables. Cela d\u00e9pend du canal utilis\u00e9, de la nature des situations \u00e0 traiter, et des habitudes des consommateurs. Pour autant, l’afflux massif de messages prive les collaborateurs du temps n\u00e9cessaire pour parfaire l\u2019exp\u00e9rience de leurs clients. Les solutions d\u2019intelligence artificielle<\/strong> comme InboxCare<\/strong><\/a>, pour le traitement automatique des messages entrants, sont avant tout des outils mis \u00e0 dispositions des conseillers clients<\/strong><\/a> pour reprendre le contr\u00f4le d\u2019un flux d\u2019informations toujours plus croissant \u00e0 l\u2019\u00e8re de la digitalisation.<\/p>\n\n\n\n

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Sources<\/strong><\/p>\n\n\n\n