Les entreprises doivent structurer leur organisation de relation client à distance de manière cohérente avec leur stratégie, leurs enjeux économiques et leurs exigences de qualité.
Toutefois, leur approche et les questions structurantes liées qui définissent ce modèle cible doivent être revisitées à la lumière de l’IA.
Synthèse
Les trois questions structurantes qui définissent le modèle cible de relation client à distance doivent être revisitées à la lumière de l’IA.
- Qui opère ? L’IA conduit à réexaminer les activités conservées en interne ou externalisées. Elle peut réduire certains volumes confiés aux prestataires et ouvrir de nouveaux rôles : supervision de l’IA, expertise métier…
- Où opère-t-on ? L’automatisation et l’assistance linguistique peuvent modifier le poids des coûts salariaux, de la langue et des horaires, dans les choix d’implantation, à réévaluer selon les activités restantes.
- Comment organiser les équipes ? Des contacts humains potentiellement moins nombreux, mais plus complexes, nécessitant d’adapter les effectifs, les compétences et les objectifs, et de d’organiser le passage à l’IA au conseiller.
Sommaire
Trois principes du modèle opérationnel de la relation client à distance
Dans ce précédent article Construire un modèle opérationnel (vraiment) performant de la relation client à distance, nous expliquions que la performance d’un dispositif de relation client à distance repose sur trois arbitrages structurants :
-
Qui opère ?
Le mode d’exploitation : internalisation, externalisation ou modèle hybride. -
Où opère-t-on ?
La localisation des opérations : onshore, nearshore ou offshore. -
Comment organiser les équipes ?
Le dimensionnement, la répartition des activités / les niveaux de traitement.
L’arrivée à maturité de l’IA, des agents conversationnels et des outils d’assistance aux conseillers ne rend pas ces arbitrages obsolètes. En revanche, elle en modifie profondément les termes.
1. Qui opère ?
Avec l’IA, le périmètre d’une activité ne se confie plus nécessairement en bloc à une équipe ou à un prestataire. Une même demande peut combiner traitement automatisé, intervention d’un conseiller et décision d’un expert. Cette décomposition invite à revoir les frontières de l’externalisation et la valeur attendue de chaque acteur.
Décomposer les activités pour mieux répartir leur traitement
L’opposition entre demandes simples automatisées et demandes complexes confiées aux conseillers reste insuffisante pour construire le modèle cible.
Une même demande comporte souvent plusieurs tâches de nature différente. Par exemple, dans le traitement d’une réclamation, l’IA peut reconstituer l’historique, identifier les pièces manquantes et préparer une proposition de réponse. Le conseiller apprécie la situation, échange avec le client et décide d’un éventuel geste commercial dans son périmètre de délégation.
À l’inverse, une demande apparemment simple peut nécessiter une intervention humaine lorsqu’une information manque, qu’une règle comporte une exception ou que plusieurs systèmes présentent des données contradictoires
Revoir les contrats d’externalisation et leur modèle économique
L’automatisation d’une partie des interactions standardisées peut réduire les volumes confiés aux prestataires. Elle peut aussi modifier profondément leur composition : les contacts restants deviennent potentiellement plus longs et plus exigeants en expertise.
Une baisse des volumes ne se traduit donc pas mécaniquement par une diminution proportionnelle des coûts. Elle peut remettre en question des dispositifs historiquement conçus pour industrialiser le traitement de demandes homogènes.
Les contrats doivent alors évoluer. Les engagements de volume, les tarifs et les objectifs de productivité restent-ils adaptés ? Comment partager les gains lorsque l’IA est fournie par le donneur d’ordre ou par le partenaire ? Comment rémunérer la prévention des contacts et la résolution durable lorsque le modèle économique repose sur les heures ou les interactions traitées ?
Faire évoluer la valeur apportée par les partenaires
L’IA peut renforcer le rôle des partenaires capables d’associer expertise métier, intégration technologique et amélioration continue. Leur contribution peut s’étendre à l’entretien des connaissances, à l’évaluation des réponses automatisées, à la gestion des exceptions et à l’analyse des causes de contact.
L’entreprise doit néanmoins conserver les capacités nécessaires pour fixer les règles, apprécier la qualité du service et faire évoluer le dispositif.
2. Où opère-t-on ?
Recalculer l’avantage économique des implantations
Lorsque certaines tâches sont automatisées et que les conseillers sont assistés, le travail humain peut représenter une part plus faible du coût total de traitement. Dans ce cas, les écarts de coûts salariaux entre implantations peuvent devenir moins déterminants.
L’analyse doit cependant intégrer les coûts de technologie, d’intégration, de supervision et de correction des erreurs. Un dispositif apparemment économique peut perdre son avantage s’il multiplie les reprises ou les recontacts.
Réévaluer les contraintes linguistiques et horaires
Les outils de traduction, de reformulation et d’assistance à la rédaction élargissent les possibilités d’organisation multilingue. Leur apport doit toutefois être apprécié selon le canal et la situation.
Accompagner une réponse écrite standardisée et soutenir une négociation orale sensible ne présentent pas les mêmes exigences. La compréhension des implicites, des références locales et de la situation du client continue de compter dans la qualité de la relation.
De la même manière, l’IA peut étendre la disponibilité du service, mais l’accessibilité permanente d’un canal ne garantit pas une résolution permanente des demandes. Encore faut-il que le dispositif accède aux informations, dispose des droits d’action et puisse mobiliser les relais nécessaires.
Un agent accessible la nuit peut simplement déplacer l’attente si les validations ou les opérations de back-office restent limitées aux horaires ouvrés.
Intégrer la géographie des dépendances technologiques
La réflexion doit aussi couvrir la localisation de l’hébergement, les conditions d’accès aux données et les dépendances aux fournisseurs technologiques.
La continuité de service repose désormais sur une combinaison de ressources humaines et techniques. Une panne de plateforme ou l’indisponibilité d’un fournisseur peut affecter plusieurs implantations simultanément.
3. Comment organiser les équipes ?
À mesure que l’IA prend en charge certaines tâches, le travail des conseillers se recompose : davantage d’exceptions à résoudre, de propositions à apprécier et de situations à débloquer. Cette évolution impose de revoir conjointement le dimensionnement, les délégations, les compétences et les critères de performance.
Distinguer volumes de contacts et charge de travail pour dimensionner au plus juste
L’automatisation peut réduire le nombre de contacts traités par les conseillers tout en augmentant leur durée moyenne ou leur difficulté. Des échecs de traitement peuvent également générer de nouvelles sollicitations.
Il faut donc distinguer les demandes initiales, les interactions qu’elles génèrent sur les différents canaux et le temps humain nécessaire à leur résolution.
Repenser les niveaux de traitement et les délégations
Les modèles N1/N2 peuvent évoluer sans nécessairement disparaître. L’IA peut intervenir à plusieurs étapes : qualifier une demande, préparer une réponse d’expert ou exécuter une opération après validation.
L’enjeu consiste à définir les conditions de passage : dans quels cas poursuivre automatiquement, demander une validation ou transférer le dossier ?
La reprise humaine constitue un moment décisif. Le conseiller doit disposer du contexte, des actions déjà réalisées et de la raison du transfert. Il doit également avoir les compétences et les délégations nécessaires pour faire avancer la situation.
Redessiner le travail et les compétences
La concentration des interactions complexes peut accroître la charge cognitive et émotionnelle des équipes. Les objectifs de durée de traitement doivent tenir compte de cette évolution, et les équipes disposer de temps pour analyser un dossier, solliciter un expert ou débriefer un échange difficile.
La formation doit aussi préparer les conseillers à travailler avec l’IA : vérifier les réponses proposées au regard du dossier et des règles métier, les corriger si nécessaire et poursuivre le traitement lorsque l’outil atteint ses limites. Cela suppose de conserver une expertise métier solide et de donner aux conseillers les moyens de résoudre les situations qui leur sont confiées.
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