5 capacités pour faire du détournement de cas une réalité
En permettant aux clients de trouver les réponses à leurs questions via le libre-service, vous pouvez améliorer votre taux de détournement des cas, ce qui réduit le temps passé par les agents de votre service clientèle à traiter les problèmes des clients et améliore l'expérience globale de ces derniers. Le respect des meilleures pratiques en matière de détournement de cas fera de votre expérience du libre-service un succès.
Le détournement de cas dépend de l'efficacité de votre système de gestion des connaissances. Si le contenu de votre libre-service se trouve à plusieurs endroits sur différentes plateformes, il est important de s'assurer qu'il existe un moyen de rassembler l'ensemble du contenu et de le rendre consultable. Vous pouvez faire du détournement de cas et de la réussite du libre-service une réalité en suivant ces meilleures pratiques :
#1 : Identifiez votre contenu en libre-service à travers toutes les sources et tous les canaux de l'entreprise, puis unifiez la recherche sur l'ensemble de ce contenu.
#2 : Mettez en avant la recherche en libre-service et préparez-la pour les mobiles.
#3 : Offrir des informations proactives
#4 : Identifier et résoudre les lacunes du libre-service grâce à l'analyse de l'utilisation
#5 : Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer continuellement les résultats de recherche et prédire le contenu pertinent
Une déviation réussie des cas présente de multiples avantages. Tout d'abord, il réduit la création de tickets et donc la charge de travail des équipes de support client, ce qui leur permet de se consacrer à des problèmes plus complexes ou plus urgents plutôt qu'à des problèmes qui devraient pouvoir être résolus grâce à un contenu en libre-service. Cela peut contribuer à réduire les coûts du service à la clientèle, car les canaux en libre-service sont généralement moins coûteux à entretenir que les canaux d'assistance qui nécessitent du personnel. Cela peut également améliorer la satisfaction des clients en leur offrant un accès instantané à l'information et en réduisant les temps d'attente et les frictions dans l'expérience client. Enfin, le détournement de cas peut fournir des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients en recueillant davantage de données via les canaux en libre-service, et ces informations peuvent être utilisées pour optimiser les canaux en libre-service et améliorer l'expérience globale du client au fil du temps.
La déflexion de cas ne supprimera jamais complètement le besoin d'agents de support client, mais un bon taux de déflexion de cas signifiera certainement qu'une grande partie des clients trouvent leurs réponses en libre-service. Le taux de renvoi idéal varie en fonction du type d'entreprise et de la complexité de ses produits ou services. Par exemple, le taux moyen de déviation des cas dans l'industrie technologique est de 23 %, et le taux moyen dans l'industrie du commerce électronique est de 24,4 % (ce qui signifie que 24,4 % des clients trouvent ce dont ils ont besoin en libre-service plutôt qu'en contactant l'assistance). Un taux de déviation plus élevé signifierait que davantage de clients sont en mesure de trouver rapidement et facilement les informations dont ils ont besoin par le biais des canaux en libre-service. Un taux de déviation inférieur signifie que les canaux de libre-service ne sont pas optimisés et que les clients ont du mal à trouver les informations dont ils ont besoin. Cela peut nuire à la satisfaction de vos clients et augmenter le besoin de contacter un agent en chair et en os.
L'IA peut améliorer de manière significative la stratégie de détournement de cas et le succès en fournissant un contenu personnalisé et pertinent aux clients par le biais de canaux en libre-service. Grâce aux chatbots alimentés par l'IA, les clients peuvent recevoir des réponses instantanées à leurs questions plutôt que de chercher dans le contenu ou de contacter un agent en direct, ce qui augmente les chances de réussite de l'auto-résolution. Les algorithmes d'IA peuvent également prédire quel contenu serait le plus pertinent pour le client en se basant sur les données du client telles que ses interactions passées, ses préférences et ses comportements en ligne. Les clients sont ainsi dirigés vers le contenu le plus pertinent, ce qui réduit le besoin d'assistance humaine. L'IA peut également améliorer continuellement les résultats de recherche en utilisant l'apprentissage automatique pour analyser les interactions et les commentaires des clients, ce qui permet d'obtenir de meilleures suggestions de recherche et de meilleurs résultats au fil du temps. En fin de compte, l'IA améliore les taux de détournement des cas en offrant une expérience client transparente et personnalisée qui aboutit à une auto-résolution réussie et à une minimisation des frictions dans le parcours client.
