L'IA générative, un sous-domaine de l'intelligence artificielle, transforme la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Le rythme rapide de ce changement a suscité des discussions dans tous les secteurs d’activité et on estime qu’il ajoutera entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars à l’économie mondiale (Chui et al., 2023). Les dirigeants réévaluent la manière dont leurs entreprises fonctionneront à la lumière des impacts et des chiffres et se demandent si l’IA générative doit être intégrée à leurs opérations. Grâce à notre travail et à notre R&D, Pipemind reconnaît que l'impact de l'IA générative est inévitable, et pour tirer parti des opportunités et surmonter
Avec ses obstacles, tels que la mise en œuvre et l'alignement stratégique, il est très important de comprendre l'impact potentiel générateur de l'IA et pour les entreprises de se positionner avec les ressources, l'infrastructure et les processus appropriés nécessaires pour surmonter ses limites et ses obstacles. Cet article explore le monde de l'IA générative, son impact sur l'interaction client, ainsi que ses exemples concrets, les avis d'experts et les tendances futures.
Il est important de comprendre que l'IA générative utilise des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour analyser de grandes quantités de données et apprendre des modèles. Cela lui permet de créer de nouveaux contenus, notamment du texte, du code, des images et même de la musique, qui ressemblent à des styles existants ou génèrent des résultats entièrement nouveaux (Tessler et al., 2023). Ses applications couvrent divers domaines tels que la découverte de médicaments (Wallach et al., 2022), la création artistique (Hsu et al., 2023) et, plus important encore pour notre discussion, l'interaction client.
La façon dont nous interagissons avec les clients évolue. À mesure que la technologie et les médias sociaux continuent d’évoluer, les clients attendent de plus en plus un service client personnalisé, à la demande, 24h/24 et 7j/7. Le fait de ne pas répondre à ces attentes peut amener les clients à faire affaire ailleurs. Bien que les méthodes traditionnelles de service client telles que les appels téléphoniques, les courriels et les interactions en personne restent importantes, les entreprises doivent mettre à jour ces modes avec l'IA générative pour éviter de perdre de nouveaux clients et même de risquer de perdre ceux existants.
Analyses de rentabilisation : comment l'IA générative stimule la transformation
Étude de cas 1 : Chatbots personnalisés pour un support client amélioré
L'automatisation du service client en ligne par SMS a parcouru un long chemin depuis le premier chatbot, créé en 1966 par Joseph Weizenbaum au MIT. Au cours de la dernière décennie, beaucoup d’entre nous ont interagi avec des chatbots ai mis en œuvre par des entreprises pour réduire les coûts du service client et améliorer le service client. Et comme beaucoup d’entre nous, ces robots n’ont pas réussi à améliorer le service client ; nous avons tous été ennuyés par ces chatbots en raison de leur capacité à répondre uniquement à des requêtes de base et à résoudre des problèmes simples. Cependant, l’IA générative permet désormais aux chatbots de comprendre le contexte, d’avoir des conversations naturelles et même d’adapter leurs réponses en fonction du sentiment des clients (Wu et al., 2023). Cela personnalise l’expérience du service client et réduit considérablement les délais de résolution. ce qui entraînera un taux de conversion et des dépenses par client plus élevés.
Étude de cas 2 : Les assistants virtuels améliorent l'expérience client dans le commerce électronique
Quiconque a été impliqué dans l'optimisation du taux de conversion du commerce électronique peut prévoir l'impact que l'IA générative aura sur la croissance des revenus en ligne grâce à des outils d'IA générative tels que les assistants virtuels. Ces outils aident les clients à surmonter les barrières, tant mentales que physiques, qui les empêchent d'acheter des biens et services auprès des entreprises. Les assistants virtuels génératifs basés sur l'IA peuvent aider les clients tout au long de leur parcours d'achat, en proposant des recommandations de produits, en répondant aux questions sur les fonctionnalités des produits et même en facilitant la personnalisation personnalisée des produits. Cela améliore l'expérience utilisateur et favorise la fidélité des clients (Huang & Rust, 2023).
L'impact de l'IA générative, selon un récent rapport de McKinsey & Company, l'IA générative a le potentiel d'apporter une révolution significative en matière de productivité. Le rapport estime qu’il pourrait ajouter chaque année entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars à l’économie mondiale dans divers cas d’utilisation. L’impact de l’IA est particulièrement important dans les opérations clients, le marketing et les ventes, l’ingénierie logicielle ainsi que la recherche et développement, représentant 75 % de la valeur annuelle totale.
L'IA générative est sur le point de transformer les opérations clients, en améliorant à la fois la satisfaction client et la productivité des agents. Ses capacités d'automatisation rationalisent les interactions, réduisant le temps de résolution des problèmes jusqu'à 14 % et l'attrition des agents de 25 % (Chui et al., 2023).
Améliorations opérationnelles :
Améliorations de la génération IA | Impact opérationnel sur le client |
Libre-service client | Les chatbots basés sur l'IA offrent des réponses personnalisées , automatisant jusqu'à 50 % des demandes des clients , libérant ainsi les agents pour des problèmes plus complexes. |
Efficacité de résolution | La récupération instantanée des données permet aux agents de résoudre les problèmes plus rapidement lors du premier contact . |
Assistance en temps réel | L'IA générative réduit le temps de réponse en fournissant une assistance instantanée et en suggérant les prochaines étapes aux représentants commerciaux . |
Ventes améliorées | Les informations basées sur l'IA permettent des recommandations de produits personnalisées et améliorent l'assurance qualité grâce à l'analyse des conversations clients . |
L'application de l'IA générative au service client pourrait augmenter la productivité de 30 à 45 % , sans compter l'augmentation potentielle de la satisfaction et de la fidélisation des clients grâce à des expériences améliorées (Chui et al., 2023).
Certaines personnes n’ont pas besoin de mettre en œuvre l’IA générative. La relation entre l’intelligence artificielle (IA) et les entreprises sera très différente selon la taille de l’organisation. Les grandes organisations ayant la capacité de développer l’IA en interne prendront des mesures très différentes de celles des petites organisations qui n’ont pas la capacité ou la nécessité de développer leur propre IA. Au lieu de cela, ils peuvent utiliser un outil tiers qui correspond à leurs objectifs stratégiques.
Pour approfondir les détails et les processus des deux scénarios, un article de blog complet serait nécessaire. Cependant, à un niveau élevé, les deux doivent tenir compte de leurs objectifs commerciaux et de leurs buts stratégiques. Vous ne souhaitez pas mettre en œuvre l’IA dans votre organisation simplement pour le plaisir de la mettre en œuvre. Vous devriez vous demander si l’IA peut vous aider à atteindre vos objectifs mieux que votre stratégie actuelle. De plus, cela s'adaptera-t-il à vos projets futurs pour l'entreprise ? Sinon, vous n’aurez peut-être pas à vous soucier de l’IA pour le moment. Cependant, cela suppose que vos buts et objectifs commerciaux soient les meilleurs pour votre entreprise.
Une fois que vous avez décidé que l’IA correspond à vos objectifs commerciaux actuels et futurs, vous devrez vous assurer que vous disposez de l’infrastructure et des compétences appropriées pour gérer cette technologie, comme vous le feriez avec n’importe quelle autre technologie. Pour les petites organisations qui font appel à un tiers, vous devrez vous assurer que ce tiers dispose de l’infrastructure et des compétences nécessaires pour tenir sa promesse. Ne vous contentez pas de faire confiance au représentant commercial ; faites votre diligence raisonnable.
Il est crucial de prendre en compte la précision des interactions avec les clients et d’éviter de les tromper par des hallucinations. L'IA générative a la capacité de créer des réponses très convaincantes. Il est donc important de comprendre comment votre IA atténue cette limitation. De plus, lors de la mise à jour de vos informations, assurez-vous que votre IA générative dispose de l'infrastructure nécessaire pour incorporer facilement de nouvelles données et générer des réponses qui reflètent avec précision les dernières informations lors de vos interactions avec les clients.
Ce ne sont là que quelques éléments à prendre en compte pour déterminer si l’IA générative est une bonne idée pour votre entreprise en matière d’opérations clients.
En conclusion, la transformation du service client grâce à l’IA générative offre aux entreprises une opportunité intéressante d’améliorer leurs interactions avec les clients. En fournissant des solutions personnalisées, efficaces et innovantes, l'intégration de l'IA générative dans le service client promet de répondre aux attentes changeantes des clients en matière de service à la demande et personnalisé, tout en améliorant considérablement l'efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients. Cependant, les organisations doivent relever les défis de mise en œuvre de manière stratégique, en s’assurant qu’elles s’alignent sur leurs objectifs commerciaux, disposent de l’infrastructure nécessaire et adhèrent aux considérations éthiques. En adoptant judicieusement l’IA générative, les entreprises peuvent atteindre de nouveaux niveaux d’engagement client et d’excellence opérationnelle, établissant ainsi une nouvelle norme en matière de service client à l’ère numérique.
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Les références:
Chui, M., Hazan, E., Roberts, R., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., Yee, L. et Zemmel, R. (14 juin 2023). Le potentiel économique de l'IA générative : la prochaine frontière de productivité . McKinsey & Compagnie. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-enomic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
Huang, MH et Rust, RT (2023). L'intelligence artificielle au service. Journal de recherche sur les services, 26(2), 268-281. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1094670517752459
Singh, J. et Singh, S. (2023). IA générative pour le marketing : une revue de la littérature et des orientations futures. Revue internationale de recherche en marketing, gestion et informatique, 12(3), 1-10. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S026840122300097X
Essler, C., et al. (2023). L'IA générative et l'avenir du travail : un rapport du Partenariat sur l'IA. Partenariat sur l'IA. https://partnershiponai.org/responsible-generative-ai-lets-get-started/
Wallach, I., et coll. (2022). Une introduction à l'apprentissage profond pour les sciences de la vie. Méthodes naturelles, 19(8), 831-843.https://www.nature.com/articles/nmeth.4526
Wu, Q., et coll. (2023). Une enquête sur la génération de dialogue avec de grands modèles de langage. Préimpression arXiv arXiv:2301.12225. https://arxiv.org/abs/2105.04387
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