Comment préserver la satisfaction des clients à distance avec NICE Enlighten

Le casque audio est chargé ? La connexion Internet est bonne ? OK, super, parce que nous avons d’autres sujets à aborder : vos clients et leurs besoins. Nous avons tous migré notre vie quotidienne dans un environnement de travail à domicile et nous faisons de notre mieux pour nous adapter rapidement et vaincre la pandémie de coronavirus. Aujourd’hui, plus que jamais, il est primordial que l’ensemble de l’entreprise reste concentré et se sente à l’aise pour travailler. De plus, les employés qui se trouvent en 1ère ligne des centres de contacts sont essentiels pour que les clients se sentent également à l’aise et en sécurité avec les entreprises avec lesquelles ils interagissent.

Chez NICE, nous avons fait exactement la même chose que toutes les entreprises en ce moment et nous avons étudié de près la manière dont nous pouvons continuer à accompagner nos clients en cette période de bouleversement. En relevant les défis auxquels les entreprises sont confrontées dans ce climat COVID-19, nous avons réalisé que notre toute dernière offre, NICE ENLIGHTEN for Customer Satisfaction, prenait d’autant plus de sens dans le contexte actuel.

Cette nouvelle solution fournit des modèles de comportement basés sur l’IA prêts à l’emploi qui gèrent les questions subjectives et difficiles à traiter sur les performances des conseillers à chaque interaction et fournissent une note objective. Il est ainsi facile pour les conseillers de savoir comment ils se comportent à un moment donné, car ils peuvent consulter leurs notes d’interaction à partir d’un tableau de bord personnalisé, dans le confort de leur bureau à domicile. Et ils peuvent alors agir en fonction, en écoutant par exemple leurs appels, en s’auto-évaluant ou en faisant une demande de coaching. Nous disposons de plus de 10 modèles de comportement qui peuvent être notés, tels que « Faire preuve de respect », « Empathie », « Établir des relations » et « Promouvoir le libre-service ».

Exemple de tableau de bord affichant les modèles comportementaux de NICE ENLIGHTEN par site, par équipe et par conseillers. Les Directeurs, les responsables de site, les chefs d’équipe et les conseillers peuvent suivre leurs performances et prendre rapidement des mesures correctives.

Grâce à ces modèles d’IA, les responsables de la qualité n’ont plus à identifier les interactions spécifiques qui montrent pourquoi un employé affiche des notes de sentiment négatif, tout en repérant les domaines dans lesquels même les plus performants peuvent s’améliorer. Á cela s’ajoute la satisfaction des employés.

Les conversations de coaching sont plus précises et concises, les demandes de réévaluation par les conseillers chutent de façon spectaculaire, et l’ensemble de l’entreprise reste focalisée sur le maintien d’un niveau élevé de satisfaction des clients. Les conseillers perçoivent cette nouvelle méthode de notation du comportement comme équitable et fiable et elle leur permet de savoir exactement où ils en sont au sein de l’organisation. Ils peuvent prendre des mesures pour s’améliorer ou demander un coaching, ce qui leur donne plus de maîtrise sur leurs performances et, en fin de compte, sur leur rémunération. Dans le climat actuel, il est primordial de donner aux conseillers un sentiment de contrôle, de confiance et d’implication au sein d’une équipe.

Nos clients qui utilisent NICE ENLIGHTEN rencontrent un énorme succès. La solution a eu un impact positif dans toutes les sphères de leurs organisations, des cadres aux conseillers. Chaque rôle est entièrement axé sur les mêmes KPI et ils obtiennent des résultats immédiats, tels que :

  • l’amélioration des scores de satisfaction des clients/NPS/tNPS,
  • l’amélioration de la satisfaction des employés,
  • l’augmentation de l’efficacité opérationnelle,
  • la diminution de l’écoute manuelle,
  • la diminution du recours aux enquêtes transactionnelles.

Découvrez plus en détail comment intégrer cet aspect dans vos programmes de gestion de la Qualité et d’Analytique grâce à ce webinaire intitulé « La nouvelle ère de la modélisation des données d’IA dans la gestion de la qualité ».