Arbres de décision, machine learning et relation client : avantages et cas d’usage

Dans un monde où chaque seconde compte, vos clients n’attendent plus : ils exigent. 

Alors, pour faire face à cette pression, vos équipes ont besoin d’outils intelligents pour aller plus vite, sans perdre en qualité. 

Bonne nouvelle : les arbres de décision basés sur le machine learning deviennent vos meilleurs alliés pour servir vos clients. Voici comment les transformer en levier de performance, tout en trouvant un équilibre machine/humain qui génère de la satisfaction client et collaborateur.

Arbres de décision et machine learning : qu’est-ce que c’est ?

Tout d’abord, décryptons les notions d’arbres de décision et de machine learning.

Qu’est-ce qu’un arbre de décision ?

Un arbre de décision est un modèle d’analyse de données qui prend la forme d’un organigramme arborescent. D’où ses autres noms : arbre décisionnel ou arbre de classification.

Il prend la forme d’un arbre logique, où chaque nœud représente une question ou un critère, et chaque branche une réponse possible qui mène à un autre nœud ou à une décision finale.

En relation client, l’arbre de décision est un format idéal pour cartographier des procédures plutôt complexes, en passant par des étapes intermédiaires qui permettent d’obtenir une réponse personnalisée selon le cas rencontré par le client. Facile d’interprétation, ce format est parfait pour créer une aide au diagnostic, un guide opérationnel, un script de discours ou d’aide à la vente, ou encore un tutoriel de résolution.

Par exemple, pour répondre au problème d’un client qui ne peut pas accéder à son compte, un arbre de décision va d’abord passer par plusieurs questions : “Le mot de passe est-il correct ?”, “Le compte est-il verrouillé ?”, “Est-ce une erreur du navigateur ?”. Et ce, jusqu’à proposer une solution adaptée à la situation du client.

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Pour aller plus loin, découvrez comment utiliser l’arbre de décision pour faire gagner votre service client en efficacité.

Qu’est-ce que le machine learning ?

On appelle machine learning (ou “apprentissage automatique” en Français) une branche de l’intelligence artificielle. Celle-ci permet à un système informatique d’apprendre à partir de données, sans que l’algorithme ait été explicitement programmé pour réaliser chaque tâche.

Pour comprendre son usage en relation client, il faut bien savoir faire la différence entre machine learning et deep learning. Le deep learning est un sous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux de neurones sont capables de traiter des volumes massifs de données non structurées.

En somme, quand le machine learning apprend à partir de données structurées (fiches clients, tickets, historiques…), le deep learning est plus puissant, et peut comprendre des données complexes comme les emails, conversations ou sentiments des clients.

Mais alors, quel est le lien entre machine learning et arbres de décision ? Et surtout : quel est leur intérêt pour vous, experts de la relation client ?

Le rôle de ces deux outils dans la gestion des connaissances en relation client

Traditionnellement, les arbres de décision étaient construits manuellement, par des experts métier ou UX. Mais, avec l’émergence du machine learning, ces arbres décisionnels peuvent désormais être entraînés automatiquement à partir de données historiques.

L’idée : vous nourrissez l’algorithme de milliers d’interactions clients passées : questions posées, réponses apportées, satisfaction obtenue, temps de résolution… L’arbre “apprend” ensuite, par machine learning, quels enchaînements de décisions mènent le plus souvent à une résolution efficace du problème.

Vous obtenez ainsi un arbre de décision optimisé automatiquement. Il propose aux conseillers ou aux clients les chemins les plus efficaces pour résoudre les problèmes en fonction de ce qui a bien fonctionné par le passé.

En somme : ces arbres, enrichis par le machine learning, peuvent devenir auto-apprenants, en s’adaptant aux cas clients récurrents.

Cas d’usage #1 : Aider les conseillers à mieux répondre

Tout d’abord, pensons au cas d’usage le plus simple des arbres de décision propulsés par machine learning. 

Face à un problème client, le conseiller peut solliciter l’aide d’un arbre décisionnel, qui le guide alors pas à pas pour lui proposer les meilleures questions à poser ou actions à lancer, selon les données du client, et en temps réel. En somme, l’arbre prépare le terrain pour le conseiller humain, en posant partiellement le diagnostic du problème.

Prenons un exemple. Dans le domaine des télécoms, un service client reçoit des milliers d'appels liés à des problèmes de réseau. L’arbre de décision basé sur le machine learning est entraîné à partir des données issus de cas résolus par le passé. Ainsi, quand un conseiller prend un appel, l’outil lui suggère en temps réel les étapes à suivre les plus efficaces selon le type de client, la région, le modèle de routeur… 

Cas d’usage #2 : Automatiser une partie de la relation client 

Il est également possible d’intégrer un arbre de décision basé sur le machine learning à un chatbot ou à une FAQ intelligente. Ainsi, l’outil peut automatiser la résolution de problèmes simples, sans intervention humaine : c’est là le principe du selfcare en relation client.

Voici un exemple concret. Dans le service client d’un opérateur e-commerce, un client rencontre un problème : son colis n’est pas arrivé. Il entre en conversation avec le bot de premier niveau, qui contient un arbre de décision boosté par IA. 

Le système, entraîné par machine learning sur des milliers d’interactions similaires, analyse la situation en quelques secondes. Il détaille l’historique du client, détecte le retard, identifie les causes probables du retard à partir de cas similaires… Par la suite, le chatbot peut interagir de manière personnalisée et proposer une réponse adaptée au client. Et, si le problème est trop complexe pour être résolu en self-service client, le bot lance une escalade vers un conseiller humain.

Cas d’usage #3 : Améliorer en continu la base de connaissance

Le dernier cas d’usage des arbres de décision alimentés par machine learning concerne votre gestion des connaissances elle-même. L’idée : l’IA capture les cas d’usage des arbres décisionnels, et peut détecter des anomalies ou des manques de contenu dans votre base de connaissance. Ainsi, vous pouvez créer ou mettre à jour votre knowledge base, en vous basant sur la réalité des situations rencontrées par vos clients.

Par exemple, votre arbre de décision boosté par machine learning détecte fréquemment un problème lié à l’une de vos procédures. Le manager du service client peut alors repérer qu’il manque à la base une partie de la procédure pour répondre à certains cas clients spécifiques. Il peut alors mettre en place un projet pour créer cette partie manquante de la procédure.

Les avantages de cette technologie pour vos équipes de conseillers

Vous l’avez peut-être senti en lisant cet article jusqu’alors : les arbres de décision basés sur un algorithme d’apprentissage automatique recèlent d’opportunités pour la relation client. Voici leurs bénéfices principaux.

Un gain de temps considérable

Grâce à leur structure logique et simple à déchiffrer, les arbres de décision permettent de trouver la bonne réponse au problème du client. Augmentés par intelligence artificielle, ils diminuent significativement le temps de résolution, ce qui permet d’apporter une réponse rapide aux clients.

Un vrai plus, à l’heure où 37,2 % de votre clientèle attend de votre service client qu’il réponde à leur demande dans les quatre heures, et 26,6 % s’attendent à ce que leur demande soit résolue dans les 30 minutes (Ringover) !

Une optimisation de la prise de décision

Un arbre de décision auto-apprenant guide automatiquement les conseillers à travers des étapes cruciales, en se basant sur des data concrètes. Il leur permet ainsi d’obtenir une réponse personnalisée, en réduisant le taux d’erreurs liés à l’intelligence humaine.

Résultat ? Une augmentation du once and done, car le problème du client est plus aisément résolu au premier contact.

Une cohérence des réponses assurée

La structure systématique de l’arbre de décision permet d’homogénéiser le discours des conseillers. Chaque question similaire se voit apporter une réponse similaire. Un véritable plus pour votre image de marque, qui se doit d’être cohérente sur l’intégralité des parcours clients omnicanaux.

Une diminution du taux de contact du service client

Lorsqu’ils sont utilisés dans une FAQ intelligente à destination de vos clients, les arbre de décision basés sur le machine learning entrent dans une stratégie de call deflection. Votre centre de contact est ainsi moins surchargé d’appels et d’emails, et vos conseillers peuvent se focaliser sur le fait d’apporter de la valeur ajoutée sur des problèmes complexes.

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D’ailleurs, rassurez-vous : vos clients sont bien prêts à utiliser ce type d’outils en self-service ! Ils sont même 40 % à considérer qu'il leur importe peu qu'ils soient aidés par une IA ou par un humain… du moment où ils obtiennent une réponse à leur question (HubSpot).

Une amélioration de la satisfaction client 

73 % des clients attendent des entreprises qu'elles comprennent leurs besoins et leurs attentes personnelles - pourtant, ils sont 56 % à dire que la plupart des entreprises les traitent comme des numéros (Salesforce). L’arbre de décision boosté par IA semble répondre à cet enjeu de personnalisation de la relation client.

En effet, grâce au gain de temps, à l’augmentation du First Contact Resolution, et à la personnalisation de la réponse apportée, le client est plus satisfait de la réponse qui lui est apportée.

Une réduction du temps de formation des agents

L’arbre de décision, surtout lorsqu’il est auto-apprenant, minimise la nécessité pour les nouveaux agents de mémoriser les procédures. Vos agents ont directement accès, dans votre base de connaissance, à tout ce dont ils ont besoin pour poser un diagnostic.

En somme, ces deux outils utilisés conjointement deviennent des leviers de performance, de satisfaction client et d’expérience collaborateur majeurs.

Un exemple concret : Cdiscount et les arbres de décision interactifs

Cdiscount, leader du e-commerce en France, a choisi de déployer la base de connaissance boostée par l’intelligence artificielle Mayday, pour aider ses conseillers à mieux prendre en charge ses clients.

Les objectifs du projet : 

• Diviser par deux la charge de maintenance des procédures dans le knowledge base
• Augmenter l’autonomie des conseillers dans la création et la modification de la connaissance
• Booster la satisfaction collaborateur grâce à un dispositif automatisé et systématique

Cdiscount procède donc à la création d’une interface intuitive pour aider les clients dans leur parcours d’achat et les accompagner post-achat. L’entreprise crée des arbres de décisions interactifs, et automatise un maximum de tâches répétitives dans son CRM pour réduire le temps de réponse apporté aux clients.

Les managers, quant à eux, peuvent suivre en temps réel l’utilisation de ces arbres de décision. Ces données viennent ensuite nourrir leurs stratégies de satisfaction client, pour les améliorer en continu.

Pour en savoir plus, découvrez le communiqué de presse.

Quelles limites des arbres de décision auto-apprenants prendre en considération ?

Envie de construire vous aussi vos arbres de décision propulsés par IA ? Prenez en considération les limites suivantes, et les bonnes pratiques associées pour éviter toute erreur.

Une supervision humaine toujours indispensable

Tout d’abord, rappelez-vous que l’intelligence artificielle est là pour assister les conseillers, et non pour remplacer leur expertise humaine. Un arbre de décision, même entraîné sur des milliers de cas, ne peut pas toujours saisir les subtilités émotionnelles ou contextuelles d’un échange. 

Ainsi, une IA peut parfois proposer une solution correcte, mais inappropriée sur le plan humain. Il s’agit alors de laisser libre cours à l’intervention d’un conseiller humain, capable d’empathie et de jugement, sur les cas les plus complexes, ou qui demandent un accompagnement émotionnel.

D’où l’importance d’un contrôle humain régulier des règles d’arbre et des suggestions proposées. C’est notamment le cas dans vos parcours clients de selfcare : cartographiez bien les situations clients qui demandent une véritable expertise humaine.

58 % des experts de l’expérience client considèrent que la meilleure manière de trouver l’équilibre entre l’IA et l’humain dans les parcours clients de demain est d’intégrer la technologie de manière pertinente dans les parcours clients, tout en garantissant un accès facile à une interaction humaine lorsque cela est nécessaire (étude de l’Agora des Managers de l’Expérience Client). À vous de trouver le bon équilibre !

Enfin, valorisez toujours dans votre stratégie le rôle des retour terrain. Vos conseillers doivent pouvoir remonter leur feedback pour affiner l’arbre décisionnel, et corriger les biais ou les erreurs qu’il contient. Mettez en place une boucle d’amélioration continue entre IA, experts métier et service client.

Un besoin critique de données de qualité

Un arbre de décision basé sur le machine learning se nourrit des données passées (interactions clients, résultats de résolution, délais, scores de satisfaction...), ainsi que sur la connaissance qui lui est donnée en amont. Or, si ces données sont parcellaires, erronées ou biaisées, l’arbre proposera des décisions peu pertinentes - voire totalement fausses, teintées de biais !

Il est donc nécessaire de mettre en place une véritable gouvernance des données que vous fournissez à vos arbres de décision boostés par IA. Mettez en place une stratégie de knowledge management, pour vous assurer de la pertinence, de l’exhaustivité et de la fraîcheur de vos data à tout moment. Cela demande notamment de revoir régulièrement vos contenus, en fonction des changements d’offres, de procédures ou de profils de vos clients.

En parallèle, créez un véritable écosystème knowledge, où tous vos outils (CRM, outil de ticketing, outils de selfcare…) sont interopérables. L’idée ? Que l’IA ait toutes les données nécessaires à disposition à chaque instant pour personnaliser au mieux la réponse apportée au conseiller ou au client.

Prêt à passer à la vitesse supérieure grâce aux arbres de décision intelligents ?

Grâce au machine learning, les arbres peuvent s’enrichir automatiquement des nouveaux cas résolus. De quoi ouvrir la voie à des systèmes de plus en plus réactifs et personnalisés.

Mais, face à ces technologies, un cadre éthique et humain reste indispensable. Assurez toujours la traçabilité des décisions prises par la machine, l’explication de ses choix, et garantissez l’équité de traitement des clients. D’où la nécessité de mettre en place une gouvernance humaine forte, qui encadre l’usage de l’IA dans un objectif de qualité de service… et non de simple réduction de coûts ! En somme : trouvez l’équilibre entre autonomie croissante et responsabilité partagée.

Envie de créer vos arbres de décision auto-apprenants ? La suite Mayday vous accompagne dans ce projet. D’un côté, Mayday Knowledge vous permet de déployer une base de connaissance intuitive, qui fluidifie la résolution des problèmes clients. De l’autre, Mayday Selfcare est l’outil idéal pour construire une FAQ intelligente qui autonomie vos clients et améliore leur expérience. Ces deux solutions intègrent des arbres de décision boostés par machine learning, pour automatiser au maximum vos processus, sans nuire à votre expérience client.

‍Découvrez les arbres de décision Mayday, et faites de l’allié de votre satisfaction client !