Le support en libre-service ne fonctionne pas

Alors que les entreprises, de tous secteurs, misent de plus en plus sur les outils de libre-service pour répondre aux questions et autres demandes de support de leurs clients, jusqu'à rendre presque inaccessibles, voire faire entièrement disparaître, les équipes dédiées, Gartner dévoile les résultats édifiants d'une enquête sur leur qualité.

L'introduction de l'intelligence artificielle, notamment générative, dans les agents virtuels et autres plates-formes d'assistance donne pourtant des ailes aux responsables de l'après-vente, qui vantent désormais régulièrement leurs taux de résolution de 80% et plus. Hélas, le cabinet d'analystes estime de son côté (sans expliquer l'écart), sur la base d'une enquête menée auprès de plus de 5 000 consommateurs, que moins d'un problème sur sept est en réalité définitivement réglé par leur intermédiaire !

Interrogés plus précisément sur leurs récriminations et le sentiment prédominant de déconnexion avec leurs besoins qu'ils expriment, les participants au sondage ayant entamé une démarche avec un système en libre-service expliquent entre autres que ce dernier, trop rigide, ne comprend pas leur intention (pour 45% de l'échantillon) et l'échec auquel ils aboutissent en fin de parcours est principalement dû à leur incapacité à trouver des informations correspondant à leur préoccupation (pour 43%).

Les conséquences d'un tel désaveu sont tellement graves – renversant la perception initiale d'une satisfaction globale des clients vis-à-vis de l'aide qu'ils reçoivent en une frustration massive pour une immense majorité d'entre eux – que toutes les organisations concernées devraient immédiatement réviser leurs critères de mesure et probablement repenser leurs priorités afin de s'assurer que les utilisateurs ne sont pas laissés en plan avec des demi-solutions auxquelles ils finissent par se résigner.

Gartner propose bien quelques pistes d'optimisation, parmi lesquelles je retiens plus particulièrement l'exploitation de la connaissance du client et de son contexte afin d'identifier, ou, encore mieux, anticiper, ses attentes et éviter de la sorte le dialogue de sourds qui s'instaure si souvent. Autre enjeu important, cette fois sur les contenus, il est primordial d'évaluer en permanence la qualité du dispositif, y compris auprès des collaborateurs, et de l'ajuster au fur et à mesure de la détection de ses lacunes.

Avec un peu de recul, je crois qu'il faut surtout prendre en compte les difficultés de communication pour appréhender l'ampleur des efforts nécessaires à une amélioration profonde. Dès l'entrée en matière, la manière dont chaque individu envisage le tracas qu'il soumet à son interlocuteur établit une différence critique entre la flexibilité d'un humain et l'intransigeance du logiciel. Idem à l'autre extrémité du parcours, où une réponse potentiellement valide peut ne pas être interprétée comme telle, par exemple en raison du recours à un vocabulaire inadapté (dont le jargon financier).

Pour ces considérations, les progrès de outils de traitement du langage naturel peuvent contribuer à résorber les décalages… mais il faut également prêter beaucoup plus d'attention à la forme adoptée dans les échanges – ce qui est vrai aussi dans les interactions humaines, même si les corrections au fil de l'eau sont naturelles dans ce cas – en conservant en mémoire qu'il n'existe pas un modèle universel et qu'il est au contraire essentiel de la personnaliser pour chaque client et chaque situation.