Les clients s’attendent aujourd'hui à vivre une expérience digitale personnalisée et engageante pour atteindre leur objectif (presque) instantanément sur leur canal de prédilection. Eneco, le premier fournisseur d’énergie néerlandais, a relevé le défi de l’automatisation de son service client.
Eneco s’est tourné vers CM.com pour obtenir une solution automatisée de service client, capable de gérer des milliers de demandes et de transactions.
Avec une moyenne de 1,5 million d’appels par an, Eneco s’est donné comme objectif de rediriger le trafic qui inonde les agents du service client vers une solution digitalisée capable d’offrir une assistance 24 h/24 et 7 j/7.
“La possibilité d’avoir le contrôle de notre disponibilité sur le LiveChat durant les périodes de forte affluence nous aide énormément. ”
Fin 2018, Eneco a entrepris de développer une solution d’assistance intelligente, alimentée par notre expertise en matière d’IA conversationnelle et de traitement du langage naturel (NLP). Ruud Huigsloot, expert des services digitaux chez Eneco, ajoute : « Conversational AI Cloud faisait déjà partie de l’architecture Eneco et nous étions satisfaits des fonctionnalités de cette plateforme conversationnelle. »
Avant de développer le chatbot, Eneco a décidé que leur stratégie de relation client consisterait à prioriser le chatbot et que les agents serviraient de renfort en seconde ligne uniquement. Ce type de stratégie implique de savoir transférer de manière fluide le client vers un agent lorsque le chatbot n’est pas en mesure de répondre à la demande du client. Selon Ruud, ce qui compte le plus dans cette stratégie est « d’assurer un transfert complet, qui se traduit par la capacité du bot à restituer la totalité de la conversation et à la transférer vers un agent ayant les compétences adéquates. Le temps moyen d’échange avec le client est donc réduit car il n’a pas besoin de répéter son problème. »
L’assistant Digital a été lancé en mars 2019 afin de fournir des réponses aux questions fréquemment posées ainsi qu'une assistance à la navigation. Pour réduire la pression sur le call center, le chatbot a été placé à des endroits stratégiques du site Web : dans la barre de navigation et dans la page dédiée au service client.
Peu après son lancement, la fonctionnalité de LiveChat a été intégrée au chatbot, afin d’offrir aux utilisateurs un transfert fluide lorsque le chatbot ne peut répondre aux questions. De plus, Eneco peut contrôler le LiveChat, en décidant de le rendre disponible où et quand ils le souhaitent.
Six mois plus tard, le chatbot gère désormais 19 000 conversations par semaine. De plus, le taux de reconnaissance (qui mesure la fiabilité du chatbot à reconnaître l’intention du client) a atteint les 90 %, comparé à 65 % peu après son lancement. Grâce aux tableaux de bord disponibles dans Conversational AI Cloud, le taux de reconnaissance devrait continuer à augmenter grâce à l’équipe d’Eneco qui analyse les tableaux de bord et optimise le chatbot au quotidien. Le taux d’achèvement des conversations, à savoir le pourcentage d’utilisateurs qui démarrent un dialogue et qui le terminent, est pour l’instant de 68 %.
Selon Ruud, Eneco a également intégré les données issues des interactions dans son chatbot dans d’autres outils. « Outre les tableaux de bord de Conversational AI Cloud, nous avons également intégré les questions du chatbot dans Google Analytics et dans nos tableaux de bord de suivi des KPIs existants. Nous obtenons ainsi une vue détaillée des questions posées par les clients sur chaque page. Nous échangeons avec les personnes en charge du contenu du site Web sur ces données qui nous permettent d’améliorer en continu l’expérience client. Les données que nous obtenons sont très prometteuses. »
À l’avenir, Eneco compte profiter pleinement de la facilité d’utilisation de Conversational AI Cloud pour mettre en place des dialogues transactionnels.
Dans les 6 prochains mois, Eneco compte intégrer le chatbot à son CRM pour automatiser certaines actions telles que les diagnostics énergétiques et le changement d’adresse.
De plus, ils prévoient de déployer le chatbot sur d’autres canaux digitaux pour répondre aux besoins d’un public plus large. « Le plus important, c’est de continuer à optimiser quotidiennement nos solutions pour s’assurer de faire de mieux en mieux chaque jour », ajoute Ruud.
Eneco retient 4 enseignements suite à la mise en place de Conversatonal AI Cloud :
- La meilleure période pour lancer un chatbot
- L'importance du long terme
- Les profils nécessaires pour configurer et maintenir correctement un chatbot
- L'utilité des tableaux de bord de Conversational AI Cloud
« Nous avons développé notre chatbot au cours de la basse saison, plus ou moins par hasard. Durant l’été, les personnes sont rarement en contact avec leur fournisseur d’énergie. Le volume d’appels et le trafic sur le site Web sont donc réduits durant cette période. » Ruud recommande aux entreprises qui souhaitent utiliser des chatbots d’adopter une approche similaire. « En développant la solution durant la basse saison, vous avez plus de temps pour perfectionner la solution et vous y familiariser sans avoir la pression énorme qu’engendre un volume d’appels élevé. »
« Ce n’est pas un projet. En tout cas pour nous, ce n’est certainement pas un projet. Il s’agit d’une nouvelle façon de gérer nos échanges avec les clients », ajoute Ruud. « Lors de notre précédente tentative, nous avons adopté la même approche que celle utilisée pour un projet et nous avons échoué. Nous avons mis en place le projet, avons travaillé un peu dessus et nous nous sommes dit que tout irait pour le mieux. Tout est dans la maintenance, les connaissances et la persistance sur le long terme. Ce n’est pas une affaire de 2 mois. Nous établissons les fondements de nos échanges digitaux avec les clients à l’ère des chats et autres assistants vocaux. Le chatbot est l’ingrédient clé de notre stratégie de service. »
Selon Ruud, la collaboration entre l’équipe digitale et l’équipe du service client est cruciale. « L’équipe du service client doit configurer et maintenir le contenu dans le chatbot. Les agents sont habitués au langage utilisé par les clients et savent comment formuler les choses correctement. Chez Eneco, l'équipe digitale a commencé par configurer le chatbot à leur manière, mais lorsque l’équipe du service client s’est impliquée dans le projet, les agents nous ont dit qu’il fallait tout reformuler. »
Avec plusieurs tableaux de bord dans Conversational AI Cloud fournissant des données en temps (presque) réel, l’apprentissage démarre dès le lancement. Ruud ajoute un dernier commentaire : « Lancez-vous et vous apprendrez plein de choses dès le lancement de votre chatbot. Ce que vous voyez lorsque vous vous connectez à Conversational AI Cloud, ce sont les demandes des clients. Les avantages de ce système sont immenses. Nous utilisons les données du chatbot et les retours des clients pour améliorer notre chatbot, mais nous les utilisons également pour améliorer le contenu de notre site Web. »
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