En 2021, le groupe Renault a lancé « Renaulution », un ambitieux plan de transformation répondant aux défis d’un secteur automobile bouleversé par l’électrification, la place croissante des technologies embarquées et une concurrence exacerbée. Pour la plateforme de relation client opérée par Alhena pour le compte de Renault et son réseau de concessionnaires, ce plan se traduit par une exigence d’excellence opérationnelle et un impératif de réactivité dans un contexte où les volumes et la complexité des demandes explosent.
La méthode classique d’évaluation de la qualité par échantillonnage ne donne pas une image exacte de la qualité produite et perçue. D’une part, les échantillons représentent rarement plus de 5 % des appels. D’autre part, les évaluations réalisées par les coachs qualité ou les superviseurs reposent sur des critères qui varient dans le temps et qui, par conséquent, ne permettent pas de retracer des évolutions de manière fiable.
Pour dépasser ces limitations, Alhena s’appuie depuis 2023 sur Evaluate, l’outil de Quality Monitoring de Deskea qui utilise l’intelligence artificielle pour :
Grâce à ce changement d’approche, Alhena a, par exemple, pu identifier que les conseillers avaient du mal à traiter certaines objections des clients et prospects. De même, l’analyse par l’IA des transformations réussies a mis en évidence les mots et arguments les plus efficaces. Sur cette base, les scripts et argumentaires des conseillers ont été retravaillés, ce qui a permis de multiplier par 2 le taux de transformation et, en seulement 6 mois d’utilisation, d’augmenter le score qualité de 5 points.
En avant-vente comme en après-vente, les conseillers doivent maîtriser une masse d’informations de plus en plus importante pour apporter des réponses exactes et rapides à chaque demande. Sur le périmètre après-vente, un conseiller a plus de 3 600 informations à appréhender sur chaque appel entrant. En avant-vente, c’est-à-dire sur les campagnes d’appels, les conseillers doivent maîtriser plus de 50 modèles de véhicules pour être en mesure de répondre à toutes les questions susceptibles de lui être posées.
Pour aider les conseiller à trouver rapidement la bonne information et à fournir des réponses irréprochables sur la forme comme sur le fond, Alhena a déployé la solution de Deskea Assist, un robot conversationnel qui s’appuie sur les capacités de l’IA générative pour :
L’efficacité d’Assist repose sur le couplage du chatbot avec une base de connaissances regroupant toute la documentation technique et marketing. Les documents à durée de vie limitée -- typiquement les informations relatives aux opérations commerciales – sont automatiquement retirés de la base à leur date d’échéance, ce qui évite aux conseillers de communiquer aux clients et prospects des informations erronées ou obsolètes.
Dans un premier temps, le taux de bonnes réponses du bot était de 82 %. Il a été mis en production quand ce taux est arrivé à 90 %. Aujourd’hui, avec plus de 95 % de bonnes réponses, Assist est utilisé dans 38 % des interactions et réduit de 22 % le temps de traitement des conseillers.
Déployé début 2025, le voicebot développé par Deskea est voué à devenir l’interlocuteur privilégié des clients pour les prises de rendez-vous ou des demandes d’information précises, notamment en dehors des heures d’ouverture du service client. Typiquement, le voicebot est en mesure, dans le cadre d’une conversation très fluide, d’indiquer au client le garage le plus proche de chez lui pouvant prendre en charge telle ou telle réparation, de lui préciser le coût de l’intervention et le délai d’immobilisation, et de déclencher une prise de rendez-vous dans l’établissement concerné.
Dans le même esprit, Alhena utilise la technologie de SMSbot de Deskea qui complète le dispositif omnicanal proposé aux clients. Cet outil de SMS conversationnel automatisé s’avère particulièrement performant dans les interactions motivées par une campagnes commerciale : en avançant systématiquement les bons arguments, le bot contribue à l’augmentation des prises de rendez-vous en concession et donc potentiellement, à la hausse du taux de transformation.
