Proximus anticipe la pression dans les centres de contacts grâce à l’IA

Patienter longtemps avant d’avoir quelqu’un en ligne dans un centre de contacts? Cela ne plait à personne. Möbius utilise la puissance prédictive de l’IA pour réduire la file d’attente dans les centres de contacts de Proximus.

‘Chaque semaine, je contrôle la performance opérationnelle de nos services’, explique Kris Adriaenssens, responsable qualité chez Proximus. ‘Le service à la clientèle parvient-il à répondre à toutes les questions? Traite-t-on ensuite en temps voulu les commandes nécessaires à la résolution d’un problème? Envoie-t-on un technicien sur place à temps ? Le service logistique peut-il fournir le matériel suffisamment rapidement? Et la facturation suit-elle correctement le rythme?’

Ce processus ne peut se dérouler de manière fluide que si le personnel et les ressources sont disponibles partout en nombre suffisant. ‘Ce n’était pas toujours le cas en 2023’, explique Kris Adriaenssens. ‘Nous avons reçu beaucoup trop souvent nettement plus de questions clients que prévu dans nos centres d’appels.’ C’est pourquoi Proximus a contacté le cabinet de conseil Möbius pour lui demander de développer un modèle d’IA capable d’estimer plus précisément les volumes de questions des clients.

En quête de modèles

‘Proximus nous a fourni des données sur les volumes de questions de clients que les centres d’appels ont dû traiter de 2019 à mi-2023’, explique Sofie De Coninck, cheffe de projet chez Möbius. ‘Nous y avons recherché des tendances: comment la pression évolue-t-elle au fil des saisons, d’un mois à l’autre, voire d’un jour à l’autre? Et quels éléments influencent ce phénomène, comme le moment où les clients reçoivent leur facture par exemple.’

Möbius a ensuite développé un modèle d’IA capable de prévoir les futurs volumes de questions des clients. ‘Nous avons commencé par des prévisions pour le second semestre de 2023’, explique Sofie De Coninck. ‘Proximus a ensuite pu les comparer aux volumes réels de cette période, car ces chiffres étaient déjà disponibles. Nous avons ensuite pu établir des prévisions pour 2024 grâce à un modèle amélioré.’

Meilleures prévisions et moins de travail

L’équipe Forta – l’équipe de Proximus chargée de prévoir les volumes de questions des clients – exploite désormais pleinement le modèle d’IA développé par Möbius. Elle le fait au sein du logiciel CCForecast, qui effectue une prévision du volume d’appels.

L’équipe doit également réaliser ces prévisions pour un nombre nettement plus restreint de types d’appels. Avant, elle prévoyait une prévision pour quarante types d’appels. Cela s’est avéré bien trop élevé. Möbius a sélectionné les types d’appels, dont on sait entre-temps que les volumes des autres types évoluent de manière similaire. Cela permet à l’équipe de gagner beaucoup de temps et de travail.

Moins de temps d’attente

‘Ce qui est également utile, c’est que nous contrôlons nous-mêmes en partie l’afflux de questions des clients. Nous y arrivons par exemple en remplaçant les décodeurs pour la télévision numérique par phases, sciemment pendant les périodes plus calmes. Parallèlement, nous déployons du personnel supplémentaire dans les centres de contacts à ces moments-là.’ L’équipe Forta sait aujourd’hui beaucoup mieux quelles actions commerciales et techniques sont prévues. Puis, il y a aussi l’assistant numérique. ‘Lorsque vous appelez le service à la clientèle, un chatbot vérifie votre question. Il vous oriente directement vers le collaborateur adéquat ou vers une solution automatisée. Cela limite également le nombre de questions des clients.’

Aujourd’hui, l’équipe Forta travaille plus efficacement et plus sereinement, tandis que les volumes de questions des clients sont mieux maîtrisés dans les centres de contacts. ‘L’un ne va pas sans l’autre’, ajoute Kris Adriaenssens. ‘Sans une bonne prévision, tout s’écroule, et inversement. En temps normal, les prévisions sont très proches de la réalité. L’écart dépasse rarement cinq pour cent. Certes, nous avons encore parfois des pics inattendus, mais nous les gérons mieux, précisément parce que nous sommes déjà bien organisés pour les volumes courants. En cas de pic, il est encore et toujours possible que nous accusions du retard, mais moins longtemps.’