Chatbot support assurance et mutuelle
L’agent intelligent qui permet de réduire le temps d’attente du service adhérents.
Les conseillers des services adhérents passent beaucoup de temps à répondre aux mêmes questions.
Il est bien connu que lors d’un échange, il n’est pas toujours évident, pour les conseillers, de faire deux focus.
De fait, lorsqu’un adhérent vous contacte sur des changements essentiels tel que déménagement, naissance, situation maritale,… le conseiller peut manquer une opportunité d’up-selling en proposant une montée en gamme des offres ou une opportunité de cross-selling avec une vente de service complémentaire.
Objectifs d’un agent virtuel intelligent
C’est pourquoi le chatbot est une piste d’amélioration. Il permet d’améliorer l’expérience de vos adhérents et de vos équipes en s’appuyant sur de l’IA conversationnelle.
1er objectif :
Répondre automatiquement à des questions récurrentes qui n’ont aucune valeur ajoutée. Citons quelques exemples de questions qui encombrent les services adhérents d’assurance et mutuelle : “je n’arrive pas à me connecter à mon compte”, “je ne comprends pas ça ne fonctionne pas”, “ou en est mon remboursement”…
Ces questions peuvent être automatisées.
2e objectif :
Préqualifier les demandes complexes, c’est-à-dire les demandes où l’aide d’un conseiller est nécessaire.
Dans ce cas, l’agent intelligent permettra de réduire le temps d’échanges entre l’adhérent et le conseiller. Le chatbot pourra transmettre au conseiller un échange qualifié afin que toutes les informations nécessaires soient répertoriées pour prendre le ticket. Le temps de traitement des demandes peut être divisé par 3.
De cette façon, le chatbot permet d’un côté pour les adhérents d’avoir un retour plus rapide et pertinent et de l’autre côté, pour vos équipes d’avoir la possibilité de se concentrer sur l’essentiel afin de pouvoir aller plus loin dans la conversion.
Objectifs d’un agent virtuel intelligent
La construction d’un chatbot peut prendre entre 1 semaine et 1 mois pour créer le contenu des scénarios et réaliser des développements si nécessaires :
- Analyse des données historiques clients afin de faire des études sémantiques pour ainsi identifier les intentions et le vocabulaire utilisé par les adhérents (optionnel).
- Ateliers de conception afin d’identifier la personnalité du bot, les connecteurs à prévoir, et de créer la liste des scénarios à prévoir dans la première version du chatbot.
Lancement de l’agent virtuel intelligent.
Pour aller plus loin
- Les équipes de Inadeo (Experts en projet assurance de personnes) et Clustaar (Solutions d’automatisation par l’IA) ont présenté un webinar sur « comment l’IA conversationnelle est un enjeu majeur du secteur de l’assurance ».
- Etude de cas : chatbot support de Kiabi
- Etude de cas : chatbot de crise