Quel taux de selfcare pouvez-vous atteindre grâce à l’intelligence artificielle ?

Les prospects, voire parfois nos clients, nous demandent souvent quelle est la norme ou la référence en matière de selfcare. Il s’agit là d’une question tout à fait légitime, dans la mesure où les organisations doivent justifier leurs dépenses et s’assurer que tous les investissements entraîneront un retour positif pour l’entreprise.

Même s’il n’existe pas de « véritable » référence pour les solutions de libre-service automatisé, nous allons essayer de vous donner quelques indications sur le type de résultats que vous pouvez raisonnablement espérer de ces solutions.

Mais d’abord, qu’est-ce que le libre-service client ?

Le libre-service client est une solution ou un ensemble de solutions qui permet aux internautes d’accéder à des informations ou même d’effectuer des tâches simples de manière autonome, sans avoir recours à l’assistance d’un représentant du service clientèle.

Quels sont les types de requêtes ou de tâches qui peuvent être traitées ou exécutées par le selfcare ?

Voici quelques exemples de tâches en libre-service que nous exécutons régulièrement : suivre un colis, demander un devis ou payer une facture en ligne sans avoir à contacter une personne de l’entreprise pour obtenir de l’aide.

En ce qui concerne les demandes des clients, il n’est pas possible de traiter toutes les requêtes grâce au selfcare. En effet, certains problèmes complexes nécessitent tout de même l’intervention d’un humain. Cependant, les solutions de libre-service pour les clients sont très efficaces pour résoudre les demandes répétitives de niveau 1. C’est le type de demandes idéal. Elles représentent environ 80 % des questions reçues par les agents du service clientèle et elles mobilisent une grande partie de leur temps. Elles peuvent donc être facilement automatisées.

Quelles métriques utiliser pour mesurer les indicateurs clés de performance du selfcare ?

Chaque organisation doit déterminer les meilleurs indicateurs à utiliser pour mesurer les performances des outils de libre-service. Cependant, il existe quelques indicateurs clés que les entreprises ont tout intérêt à contrôler régulièrement.

Taux de renvoi d’appel

Le « renvoi d’appel » désigne l’acheminement de la demande d’un client vers un autre canal de service, comme les chatbots, les FAQ, les forums communautaires ou les bases de connaissances. L’objectif du renvoi d’appel est à la fois de s’assurer que les clients obtiennent les réponses qu’ils recherchent de la manière la plus efficace possible, mais également de réduire le nombre d’appels acheminés vers des agents humains. Même si cette mesure fait référence aux « appels », elle inclut également tous les contacts nécessitant l’intervention d’un agent humain, comme le livechat et les courriels.

Mesurer le taux de renvoi d’appel peut être compliqué, car nous essayons de mesurer quelque chose qui ne s’est pas produit. Selon DB Kay & Associates, il existe une méthode qui consiste à estimer à la fois le pourcentage d’utilisateurs qui utilisent le selfcare et en sont satisfaits, et le pourcentage d’utilisateurs qui auraient contacté un agent en direct. La différence entre ces deux pourcentages représente ainsi le taux de renvoi d’appel.

Satisfaction des clients

La mise en place de canaux en libre-service pour les clients est un projet très intéressant pour toute entreprise, car il vise à améliorer l’expérience client. Mais si les clients ne sont pas satisfaits des outils que vous mettez à leur disposition, s’ils les trouvent trop difficiles à utiliser ou peu performants, le canal de libre-service ne peut être considéré comme fructueux. La satisfaction des clients doit être mesurée pour chaque canal de selfcare par le biais d’enquêtes, de retours d’information directs et du Net Promoter Score (NPS), afin de comprendre clairement quels sont les canaux les plus efficaces et ceux qui nécessitent des améliorations.

Taux de réussite du selfcare

Un moyen simple de déterminer le degré de réussite du libre-service est de suivre le nombre de demandes de renseignements des clients qui sont traitées par les canaux de libre-service sans être transmises à un agent humain. Il peut s’agir, par exemple, du nombre de fois où une FAQ « Comment commander » aboutit à une commande plutôt qu’à une session de chat amorcée par le client, ou du nombre de fois où une recherche dans la base de connaissances aboutit à un article utile, indiqué par le fait que l’utilisateur juge l’article « Utile » ou mentionne « Cet article a permis de résoudre mon problème ».

Lorsque vous utilisez l’un des modules de la plateforme d’automatisation des interactions client d’Inbenta, ce taux de selfcare est automatiquement suivi, calculé et disponible pour nos clients dans le système back-end, ainsi que de nombreuses autres données utiles.

Comment calculer le taux de selfcare ?

Commençons par définir le pourcentage de problèmes qui peuvent être résolus par les clients eux-mêmes par le biais des canaux de libre-service. Comme indiqué précédemment, toutes les demandes ne peuvent pas être traitées par des outils de libre-service et les plus complexes nécessitent une intervention humaine. Nous avons observé au fil des ans que ce pourcentage dépend largement du type d’utilisation, de l’organisation et même de l’application, mais en général, 50 % des demandes peuvent être résolues par les utilisateurs eux-mêmes.

Sur ces 50 %, nous devons quantifier combien de ces demandes sont redondantes ou répétitives. Comme indiqué, environ 80 % des demandes reçues par les agents du service clientèle entrent dans cette catégorie. Ce sont celles qui sont le plus adaptées au libre-service.

Le taux maximum de libre-service souhaité serait le produit de ces deux pourcentages, c’est-à-dire 0,5 x 0,8 = 0,4. Ainsi, 40 % constituerait le taux maximum de libre-service auquel on peut raisonnablement s’attendre.

Pour finir, vous devez prendre en compte l’efficacité de l’intelligence artificielle qui alimente votre outil. Avec la bonne IA, le bon contenu et un lexique puissant tel que celui d’Inbenta, votre solution de seflcare pourrait atteindre un taux de réponse jusqu’à 80 % pour ces requêtes répétitives.

Par conséquent, 32 % (0,4 x 0,8 = 0,32) est un bon objectif pour le taux de libre-service.

Bien entendu, il ne s’agit que d’indications et les résultats peuvent considérablement varier en fonction du type d’utilisation, du secteur d’activité ou du type de technologie qui alimente votre ou vos solutions de libre-service. Cela vous donne néanmoins une bonne base de comparaison.

Si vous souhaitez aller plus loin et calculer le retour sur investissement d’un Chatbot ou d’un système de gestion des connaissances, la lecture de cet article vous sera utile.

Ou bien, programmez une démo avec l’un de nos experts pour un audit et une évaluation d’impact gratuits.

Consultez nos derniers similaires