Comment la gestion des connaissances, renforcée par l’IA générative, transforme l’expérience client
Dans un monde où les entreprises accumulent une quantité impressionnante de données, la gestion des connaissances (KM) apparaît comme un levier essentiel pour améliorer l’expérience client. Pourtant, ces données restent souvent disséminées dans divers systèmes, rendant leur accès complexe et chronophage pour les équipes en charge du service client.
La gestion des connaissances au service de l’expérience client
La gestion des connaissances consiste à créer, publier et maintenir des contenus pertinents, permettant aux employés de répondre efficacement aux questions des clients, et aux clients d’accéder à des réponses en libre-service via des plateformes web ou mobiles. Selon Kate Leggett, analyste chez Forrester Research, un système KM solide diminue les coûts opérationnels en offrant des réponses rapides tout en personnalisant le service, améliorant ainsi significativement la satisfaction client.
Outre le gain de temps, la KM favorise la conformité réglementaire en garantissant que chaque client reçoit une information fiable et uniforme. Elle augmente également l’engagement client, renforçant ainsi la fidélisation et les revenus.
L’apport révolutionnaire de l’IA générative
L’intégration de l’intelligence artificielle générative (GenAI) transforme la gestion des connaissances en automatisant la création, la mise à jour et le partage des contenus. Cette technologie facilite l’accès en temps réel à des informations complètes issues de multiples sources, tout en accélérant la génération d’insights client.
Des exemples concrets d’application
Adobe Population Health, acteur de la santé virtuel, utilise la plateforme AI Agentforce de Salesforce pour optimiser la préparation des visites cliniques. Grâce aux modèles de requêtes automatisés, les cliniciens réduisent leur temps de préparation de 15-20 minutes à quelques secondes, en centralisant les données patient et en fournissant des recommandations personnalisées en temps réel. Cette approche ne se limite pas à l’information : elle vise à agir juste au bon moment, par exemple en proposant du contenu éducatif adapté aux besoins exprimés par le patient.
De leur côté, Lloyds Banking Group a déployé l’outil Athena, basé sur la GenAI de NICE, pour soutenir 12 000 collaborateurs en service client et traiter plus de 25 millions d’appels annuels. Athena simplifie la recherche d’informations complexes en les résumant automatiquement, permettant aux agents de se concentrer sur l’essentiel : répondre précisément et rapidement aux attentes des clients. Le projet vise à étendre ce support à 43 000 employés d’ici 2026.
Enfin, Virgin Atlantic commence à centraliser ses données clients avec Adobe Real-Time CDP, en vue d’un futur où la GenAI pourrait créer des contenus personnalisés à la volée. Le défi majeur reste la confiance dans la fiabilité de ces contenus, avec la nécessité d’établir des garde-fous pour garantir la qualité des informations diffusées.
Les défis et opportunités à venir
Malgré son potentiel, la mise en œuvre de la GenAI dans la KM peine souvent à cause de la dispersion des données, des systèmes fermés, et d’un manque d’ouverture favorisant l’évaluation critique des IA. Il est crucial que les entreprises assurent la qualité des connaissances utilisées pour entraîner ces intelligences, pour éviter la diffusion d’informations inexactes ou trompeuses.
En surmontant ces obstacles, les sociétés peuvent considérablement améliorer l’efficience de leur service client, réduire les coûts liés à la formation, et offrir une expérience plus fluide, personnalisée et fiable à leurs clients.
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