Briefing CxO : Service Client & Support
65% de Réduction du TMO via la Transformation de l'Expérience Client (CX) Alimentée par l'IA
Processus de Traitement des Demandes de Service Client
Comment réduire le temps moyen de traitement (TMT) des clients ?
L'Architecte de Processus Dragon1 AI BPMN a déployé l'IA Générative pour automatiser le support de Niveau 1, réduisant le Temps Moyen de Traitement (TMO) de 65% et augmentant le Taux de Résolution au Premier Contact (RPC).
1. État Actuel (As-Is) - Gestion Manuelle de la File d'Attente
6 Minutes TMO | 50% Taux RPC
2. État Futur (To-Be) - Automatisation par IA Générative
2 Minutes TMO | 70% Taux RPC
Justification d'un Retour sur Investissement Immédiat
85% d'Efficacité de Modélisation : Le Coût de l'Inaction
65%
Réduction du Temps Moyen de Traitement (TMO) par demande de support.
40%
Augmentation du Taux de Résolution au Premier Contact (RPC) pour les problèmes de niveau 1.
24/7
Nouvelle couverture de support mondiale sans augmentation des coûts de personnel.
Le Résultat pour l'Entreprise : Métriques de Transformation
65%
Temps Moyen de Traitement (TMO) plus Rapide pour toutes les requêtes.
Impacte directement l'efficacité opérationnelle et réduit les coûts du centre d'appels.
40%
Augmentation du Taux de Résolution au Premier Contact (RPC).
L'IA pré-résout les problèmes standards, libérant les agents humains uniquement pour les escalades complexes.
Support Proactif
Disponibilité Mondiale 24/7 à Moindre Coût.
Le modèle BPMN documenté a assuré l'évolutivité de l'implémentation de l'IA à travers les fuseaux horaires et les canaux.
Comparaison Détaillée des Processus : Avant et Après l'IA
1. État Actuel (As-Is) : Le Goulot d'Étranglement du TMO Élevé
Le processus initial reposait sur de gros volumes de files d'attente d'agents, un routage manuel des tickets et une vérification répétitive des données, confirmant un TMO moyen de 6 minutes.
| Triage & Transfert Manuels | Les agents passaient un temps excessif à acheminer les tickets et à répéter les informations lors des transferts interhumains. | Coût opérationnel élevé ; 2 minutes ajoutées par appel complexe. |
| Recherche de Connaissances Réactive | Les agents devaient rechercher manuellement les bases de connaissances pendant l'appel, prolongeant la résolution. | Accumulation significative de temps mort ; faible taux de RPC. |
2. État Futur (To-Be) : Le Blueprint Optimisé par l'IA en 2 Minutes
L'Architecte de Processus Dragon1 AI BPMN a généré le modèle d'État Futur, intégrant un Assistant Virtuel Intelligent (IVA) en première ligne, atteignant un TMO de 2 minutes (une réduction de 65%).
| Triage par IA Générative | L'IVA gère les demandes de Niveau 1 et utilise le RAG pour fournir instantanément des solutions résumées, n'escaladant que les exceptions. | Résolution initiale 65% plus rapide et acheminement automatique précis. |
| Transfert d'Agent Pré-Vérifié | Lors de l'escalade, l'agent reçoit un résumé complet de la transcription généré par l'IA et le statut de vérification. | Élimination de la collecte de données répétitive par les agents humains. |