En abandonnant, à partir de 2021, les classiques enquêtes de satisfaction au profit d'un système automatisé d'analyse de sentiments sur les conversations téléphoniques, Fifth Third Bank, une des plus importantes institutions financières du midwest américain, a sensiblement amélioré la qualité de service dans ses centres d'appel.
Le principe n'est plus totalement original (USAA offre un précédent, notamment) mais il reste suffisamment peu répandu pour s'y attarder, d'autant plus que, en l'espèce, le fournisseur de la technologie retenue, NICE, présente une étude de cas [PDF] relativement exhaustive, qui donne à comprendre les dessous du projet, depuis les méthodes d'évaluation utilisées en amont jusqu'aux résultats effectivement obtenus, assortis d'illustrations concrètes d'optimisations dérivées de la connaissance acquise.
Historiquement, comme une majorité d'entreprises (dans tous les secteurs), Fifth Third mesurait la performance de ses téléopérateurs sur la base de sondages auprès d'un échantillon de clients (une cinquantaine de questionnaires par semaine, en l'occurrence) et de séances ponctuelles de coaching avec un responsable, avec leurs défauts bien connus, à savoir la faible représentativité des premiers et la tendance à focaliser l'attention sur les indicateurs plus que sur le contenu de l'interaction dans les secondes.
Dans ces conditions, les promesses du recours à des outils d'intelligence artificielle capables de décrypter la teneur et le ressenti de tous les échanges, en temps réel, font facilement rêver. Toutefois, avant de basculer dans l'inconnu d'une solution peu éprouvée, la banque a souhaité vérifier leur réalité. Une expérimentation a donc été organisée, sur 8 000 entretiens, et a permis de vérifier que les scores de la nouvelle approche était identique à ceux de l'ancienne, hors un biais de complaisance sur cette dernière.
Depuis, le dispositif a été généralisé auprès de 2 300 conseillers et a décortiqué 15,7 millions de conversations, dont plus des trois quarts ont pu être catégorisées automatiquement. Les avantages de cette couverture extensive se révèlent innombrables. La détection des erreurs commises par les agents se fait plus précise et procure à leur superviseur les moyens de mieux les corriger, avec la possibilité de reprendre des exemples réels enregistrés. Des dérives globales sont facilement identifiées, telles que ces 100 000 appels par mois à propos de la connexion à la banque en ligne qui ont abouti à un ajustement du parcours sur le site. La nécessité d'escalader une demande, dans les situations difficiles, est détectée instantanément. Etc.
En quelques mois d'exploitation, Fifth Third a observé des progrès notables à différents niveaux, à la fois sur la productivité de ses équipes et la réduction des coûts associée (entre autres grâce aux carences de processus repérées et corrigées), ainsi que sur l'efficacité de la formation et de l'accompagnement des collaborateurs (y compris en matière de conformité), mais aussi sur l'expérience client, dont l'excellence découle de ces améliorations… et de la capacité retrouvée à prêter attention aux vrais problèmes.
La technologie est aujourd'hui probablement mûre pour une généralisation et l'ensemble de l'industrie financière devrait s'y préparer rapidement, tant les enjeux autour des centres de contact sont cruciaux, pour la relation avec les usagers, en complément des plates-formes « digitales », comme du point de vue de leur équation économique. Un dernier aspect majeur que souligne Fifth Third dans son implémentation touche à l'adhésion des employés, qui passe par la transparence des objectifs, au service des clients.
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