Résumé
Le Groupe ADP, qui gère quatre grands aéroports européens, était confronté à une charge opérationnelle insoutenable de la part de son infrastructure de service à la clientèle. Avec 1,8 million d'appels par an pour un coût de traitement moyen de 1,50 € par appel, l'entreprise avait besoin d'une solution capable d'évoluer efficacement sans compromettre la qualité du service. En déployant l'IA d'AlloBrain, ADP a automatisé 60% de son volume d'appels, ce qui lui a permis de réaliser des économies annuelles de plus de 1 620 000 euros et de réduire considérablement le temps d'attente des clients, démontrant ainsi un retour sur investissement clair et puissant.
Le défi : Un problème de 2,7 millions d'euros
Les principaux défis d'ADP avaient un impact direct sur ses résultats et sur la satisfaction de ses clients :
- Coût opérationnel élevé : Avec 1,8 million d'appels par an coûtant 1,50 € chacun lorsqu'ils sont traités par un agent humain, le coût annuel total s'élevait à environ 2,7 millions d'euros.
- Un volume d'appels considérable : L'infrastructure avait du mal à traiter plus de 5 000 appels quotidiens, ce qui se traduisait par un faible taux de réponse et une grande frustration des clients.
- Une expérience client médiocre : Les passagers ont dû attendre en moyenne 4 minutes pour parler à un agent, ce qui constitue un point de friction critique dans le secteur des voyages où tout va très vite.
- Allocation inefficace des ressources : Les agents passaient la majeure partie de leur temps à répondre à des demandes répétitives et de faible valeur (par exemple, statut du vol, informations sur le parking), ce qui les empêchait de se concentrer sur des questions complexes et de grande valeur concernant les passagers.
La solution : Une approche stratégique fondée sur les données
AlloBrain a mis en œuvre une solution en deux phases conçue pour un impact maximal et une valeur à long terme.
Phase 1 : Diagnostic avec AlloIntelligence
AlloBrain a commencé par analyser un ensemble complet d'enregistrements d'appels d'ADP à l'aide de son logiciel AlloIntelligence avec sa solution AlloIntelligence. Cette approche basée sur les données nous a permis de :
- Identifier et classer plus de 60 motifs distincts d'appels.
- Identifier les demandes les plus volumineuses et les plus répétitives qui constituent des candidats idéaux pour l'automatisation.
- Construire un modèle linguistique d'IA personnalisé, formé spécifiquement à la terminologie unique d'ADP et à la phraséologie des clients.
Phase 2 : Mise en œuvre d'Allobot
Sur la base de cette analyse, nous avons déployé notre solution Allobot pour :
- Automatiser de bout en bout : Traitez entièrement tous les appels identifiés, de grand volume et de faible complexité, sans aucune intervention humaine.
- Triage intelligent : Préqualifiez instantanément les appels complexes et acheminez-les vers le conseiller humain approprié, en fournissant à l'agent le contexte complet de la conversation afin de garantir une résolution plus rapide et plus efficace.
- Intégration transparente : Connectez-vous directement aux systèmes internes d'ADP et aux bases de connaissances en temps réel pour fournir des informations précises et actualisées.
Les résultats : Un retour sur investissement évident et croissant
L'impact a été immédiat et s'est amplifié au fil du temps, démontrant ainsi la puissance d'un système d'apprentissage de l'IA.
- Impact financier immédiat (année 1) :
- 40 % de tous les appels entrants ont été entièrement automatisés.
- Cela a permis de réaliser une première économie annuelle de 1 080 000 euros.
- Performances soutenues et améliorées (année 3) :
- L'efficacité de l'Allobot est passée à 55 % d' automatisation au fur et à mesure que le modèle continuait à apprendre.
- Les économies annuelles ont atteint plus de 1 485 000 euros.
- Efficacité opérationnelle transformatrice :
- Le temps d'attente moyen des clients est passé de 4 minutes à 1 minute et 20 secondes.
- Les appels traités par Allobot ont un temps d'attente proche de zéro.
- Agents humains autonomes :
- Libérés des tâches répétitives, les agents du service clientèle d'ADP pouvaient désormais se concentrer sur la résolution des problèmes complexes des passagers, ce qui augmentait considérablement la satisfaction au travail et la qualité globale du service.
