Transformation du soutien d'une banque mondiale avec une déviation de 45 % au niveau 1
Aperçu
Une banque de consommation mondiale opérant dans plus de 20 pays et desservant plus de 60 millions de clients de détail gérait plus de 60 000 billets de service par mois. Le volume élevé de demandes L1 répétitives entraînait une augmentation des coûts de service, des temps d'attente prolongés et des expériences de soutien incohérentes selon les régions et les langues.
HCLTech a mis en œuvre un modèle de soutien omnicanal axé sur l’IA, combinant le libre-service conversationnel, l’assistance des agents et l’automatisation des flux de travail. Cette transformation a permis de rediriger 45 % des contacts L1 vers le libre-service, libérant ainsi les agents pour se concentrer sur des enjeux complexes tout en offrant aux employés un soutien multilingue cohérent 24 h sur 24, 7 jours sur 7.
Le défi
La demande croissante de soutien met à rude épreuve les opérations de service à l’échelle mondiale
Le centre de services de l’organisation comptait fortement sur les agents pour résoudre les demandes courantes. Avec l’augmentation du volume de billets, ce modèle opérationnel a entraîné des coûts plus élevés, réduit la capacité des spécialistes et rendu difficile la prestation d’un soutien réactif auprès d’une main-d’œuvre répartie géographiquement.
Les principaux défis comprenaient :
- Des volumes élevés de billets L1 qui augmentaient les coûts du centre de services et prolongeaient les temps d’attente des employés
- Des réinitialisations de mot de passe répétitives, des demandes d’accès et des questions sur l’utilisation qui sollicitaient la capacité des agents
- Une disponibilité de soutien inégale selon les régions et les langues, sans modèle de service uniforme 24 h/24 et 7 j/7
- Une faible adoption de l’auto-assistance et un taux de résolution au premier contact insuffisant
- Capacité limitée à augmenter le soutien sans croissance linéaire du nombre d’employés
Ensemble, ces défis ont accru la pression opérationnelle, ralenti la résolution des problèmes et limité la capacité de l’organisation à offrir une expérience employé cohérente à l’échelle mondiale.
L’objectif
Concevoir un soutien évolutif sans augmenter les effectifs
L’organisation cherchait à améliorer la performance du centre de services tout en rendant le soutien plus accessible aux employé·e·s dans toutes les régions, langues et voies de communication.
L’organisation visait à :
- Réduire les coûts du centre de services et le temps d’attente des employé·e·s
- Diriger les demandes de niveau 1 courantes vers des voies en libre-service efficaces
- Augmenter la résolution dès le premier contact et réduire le temps moyen de traitement
- Offrir un soutien multilingue constant 24/7 à travers toute l’organisation mondiale
- Augmenter la capacité de soutien sans ajouter d’employé·e·s, tout en préservant la disponibilité des agents pour les enjeux complexes
La solution
Élaboration d’un modèle de service piloté par l’IA pour l’évolutivité
HCLTech a repensé le parcours de soutien autour d’une porte d’entrée omnicanal intelligente. La solution combinait une IA conversationnelle, l’assistance d’agents en temps réel et une exécution automatisée afin de traiter plus rapidement les demandes courantes, améliorer la cohérence du service et réduire la dépendance à l’intervention manuelle.
Permettre l’auto-assistance omnicanal intelligente à grande échelle
- Déploiement de l’agent virtuel cognitif HCLTech AEX et de l’IA conversationnelle pour la messagerie instantanée, Microsoft Teams et la voie vocale
- Utilisation de l’agent virtuel Everyday AI pour automatiser la réinitialisation de mots de passe, les demandes d’accès et les réponses à la base de connaissances
- Soutien multilingue 24/7 offert grâce à la traduction en temps réel
Soutenir les agents au centre de services
- Fourniture de recommandations en temps réel pour aider les agents à résoudre les demandes plus efficacement
- Application de l’analyse des sentiments pour améliorer la qualité des interactions et identifier les problèmes récurrents de service
- Redirigé la capacité des agents des demandes répétitives vers les incidents complexes et les besoins des employés
Automatisation de la résolution et de l’exécution
- Application de l’automatisation agentique aux processus courants de correction de pannes
- Automatisation des flux de travail standards d’approvisionnement pour réduire la manipulation manuelle et les retards opérationnels
- Extension de l’automatisation depuis l’interaction initiale de l’employé jusqu’à l’achèvement de la demande
L’impact
Amélioration de la résolution, de l’expérience et de la capacité de soutien
45 % de déviation L1 : Libérer la capacité des agents et l’efficacité opérationnelle
- 45 % des contacts L1 ont été redirigés vers l’auto-assistance, libérant les agents pour traiter des enjeux complexes
- L’organisation a atteint un taux de résolution au premier contact plus élevé et un temps moyen de traitement réduit
Soutien multilingue 24 h/24 et 7 j/7 : Offrir une expérience employé cohérente à l’échelle mondiale
- Un soutien multilingue 24 h/24 et 7 j/7 constant a amélioré la disponibilité du service dans toutes les régions
- La traduction en temps réel a réduit les barrières linguistiques et soutenu une expérience employé plus cohérente
Plus de 60 000 billets/mois : Accroître le soutien sans augmenter les effectifs
- L’organisation a augmenté le volume d’assistance sans ajouter de personnel
- Le modèle transformé a soutenu un environnement traitant plus de 60 000 billets par mois
- Les analyses de sentiment ont permis des améliorations continues de la qualité du service
Conclusion
En combinant le libre-service conversationnel, les opérations d’agent assistées par l’IA et l’automatisation des flux de travail, HCLTech a aidé la banque à passer d’un modèle de soutien à fort volume et dépendant des agents à un service cohérent offert 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Le détournement de 45 % des demandes de niveau 1 a libéré de la capacité pour des tâches plus complexes, tandis qu’une meilleure résolution, un temps moyen de traitement réduit et la capacité de croître sans augmenter le personnel ont permis à l’organisation de mieux gérer la demande de soutien à l’avenir.
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