7 compétences de service client indispensables aux agents humains et IA, avec exemples

Chaque conversation de support peut fidéliser ou faire perdre un client. La qualité d'écoute et de résolution de l'agent IA ou humain à l'autre bout de l'échange détermine l'issue de l'appel. Isolée, une conversation peut sembler anodine. Mais cumulées sur chaque appel et chaque chat, elles déterminent si une entreprise conserve ses clients ou doit sans cesse les remplacer.

Selon une étude Zendesk, plus de 50 % des clients se sont tournés vers des concurrents après une seule mauvaise expérience. Cela montre l'importance des compétences de service client, alors même que l'IA transforme les opérations CX. Les entreprises qui développent continuellement les compétences de leur équipe CX disposent d'un avantage concurrentiel à mesure que les attentes des clients augmentent.

Ce guide présente les principales compétences de service client, leur importance pour les entreprises, les moyens de les améliorer et la façon dont l'IA renforce les équipes CX.

En résumé

• Les compétences de service client aident les entreprises à résoudre les problèmes des clients, à instaurer la confiance et à réduire l'attrition.
• En règle générale, les équipes CX mobilisent des compétences comportementales et techniques de service client, dont la communication, la résolution de problèmes et la gestion des conflits.
• Les agents humains comme les agents IA peuvent appliquer des compétences de service client grâce à un déploiement planifié, à l'évaluation des conversations et à l'amélioration continue de l'expérience client.
• Les agents IA peuvent aider à résoudre les conflits, mais un transfert fluide vers des agents humains est essentiel pour désamorcer les situations.
• Lors du déploiement d'agents IA pour le service client, évaluez les métriques conversationnelles pendant la formation et après le déploiement afin de favoriser l'amélioration continue.

Que sont les compétences de service client ?

Les compétences de service client regroupent les aptitudes comportementales et techniques qui permettent à une équipe de support de comprendre les besoins des clients et de résoudre efficacement leurs problèmes. Elles se répartissent globalement entre compétences comportementales, comme la communication, la patience, l'empathie et l'adaptabilité, et compétences techniques, comme la connaissance des produits ou la gestion des incidents.

Nous examinerons plus en détail sept de ces compétences : la communication, la résolution de problèmes, la gestion des conflits, l'empathie, l'adaptabilité, la personnalisation et la connaissance des produits. Nous verrons également comment chacune s'applique aux agents humains comme aux agents IA de support client.

Les compétences de service client expliquées

Les compétences de service client sont des pratiques qui aident les équipes chargées de l'expérience client à écouter activement, comprendre, répondre, résoudre et assurer le suivi des problèmes des clients. Elles s'appuient sur plusieurs disciplines, dont la communication, la résolution de problèmes, l'empathie et la gestion des conflits. Doter votre équipe des bonnes compétences de service client garantit une expérience client cohérente et positive sur tous les points de contact.

Traditionnellement, les équipes de support développent leurs compétences de service client grâce à des formations aux compétences comportementales et techniques. Elles apprennent par exemple à faire une pause et écouter, à repérer la frustration d'un client et à employer des mots respectueux pour désamorcer une situation. Les équipes CX doivent aussi maîtriser des outils tels que les CRM et les ERP pour faire émerger les informations pendant les conversations. Les collaborateurs CX ont de plus en plus besoin d'une solide culture technologique pour travailler avec des agents IA, accéder aux informations pertinentes et accélérer la résolution du problème du client.

En réalité, la grande majorité des équipes de service client utilisent désormais des agents IA pour rationaliser les workflows d'expérience client. Selon Gartner, au moins 70 % des clients commenceront leur parcours client via une interface IA d'ici 2028.

Le développement des compétences de l'équipe CX reste important, mais concevoir des agents IA de support autour des procédures opérationnelles standard de la marque, des garde-fous de sécurité, des intégrations de base de connaissances et des outils tiers est essentiel pour exploiter le potentiel des opérations CX propulsées par l'IA.

Pourquoi les compétences de service client améliorent l'expérience

Un service client efficace accélère la résolution des problèmes et favorise, au fil du temps, la fidélité à la marque, la rétention et les revenus. Plutôt que d'attendre que les incidents s'aggravent, les équipes CX examinent de manière proactive les cas signalés par les clients. Elles écoutent activement et laissent aux clients l'espace nécessaire pour exprimer leur point de vue avant de les aider à résoudre leurs problèmes ou répondre à leurs questions.

Il en va de même pour les agents IA de service client. Même s'ils reposent sur l'IA générative, le machine learning et d'autres technologies logicielles, vous les concevez autour de workflows, de principes et de politiques qui instaurent la confiance. Qu'il s'agisse d'IA, d'humains ou des deux, l'objectif reste de résoudre les problèmes des clients et de leur donner le sentiment d'être écoutés.

Lors de l'intégration de l'IA aux workflows CX, Jannes Koopmann, responsable senior de l'activité IA chez 3Shape, a souligné l'importance d'un ton empathique et d'une interaction humaine. Alors que son entreprise modernisait son support client avec des agents IA, Jannes voulait garantir que les clients se sentent compris tout au long du processus.

Les 7 compétences de service client indispensables aux agents humains et IA

Un bon service client exige que les humains et leurs équivalents IA maîtrisent différentes compétences. Voici les compétences nécessaires au service client, accompagnées d'exemples de leur application par les agents humains et IA.

Compétences en communication : écouter activement et s'exprimer clairement

Une communication claire évite la confusion, qui peut pousser les clients à abandonner un appel ou un message lorsqu'ils cherchent de l'aide. Les compétences en communication exigent une écoute active, des réponses concises et une expression claire à l'écrit comme à l'oral.

Les agents humains développent leurs compétences en communication en écoutant ce que disent les clients et en choisissant des mots adaptés pour répondre. Ils évitent le jargon pour gagner en clarté et expliquent toujours les termes techniques, que ce soit par email, au téléphone ou par texto.

Les agents IA, notamment ceux alimentés par des LLM, excellent dans les réponses conversationnelles. Ils ont toutefois besoin de règles précises pour la prise de parole et la gestion des interruptions. Par exemple, lorsqu'un client fait une pause au milieu de sa phrase, un agent vocal doit répondre dans un délai donné pour paraître naturel. Il ne doit toutefois ni couper la parole à l'appelant ni donner de réponses hors sujet.

Les agents humains comme les agents IA communiquent mieux lorsqu'ils partagent efficacement le contexte de la conversation. L'IA et l'équipe CX doivent donc avoir accès en temps réel aux analyses conversationnelles pour répondre avec précision.

Exemple : un agent humain dit : « Permettez-moi de vérifier que j'ai bien compris : votre commande a été expédiée lundi, mais n'est jamais arrivée. » Un agent vocal IA répète de la même façon l'information essentielle et attend la confirmation du client avant de poursuivre.

Compétences en résolution de problèmes : trouver plus vite la bonne solution

Les clients attendent de l'équipe de support qu'elle résolve rapidement leurs problèmes, qu'elle soit humaine ou IA. Résoudre les difficultés des clients est une fonction essentielle des agents CX, et un service constamment de qualité contribue à renforcer la confiance envers votre marque.

Les équipes de support humaines peuvent accélérer la résolution des problèmes en diagnostiquant les incidents de manière systématique. Cela implique de relever les problèmes du client, de confirmer les détails pour éviter les malentendus et de mobiliser la connaissance des produits afin de proposer une solution. Si aucune solution n'est immédiatement disponible, l'agent humain communique les prochaines étapes au client.

Les agents IA appliquent des principes similaires de résolution de problèmes, mais ils tirent parti des capacités de raisonnement et de prédiction du LLM. À partir des données client et du contexte disponibles, l'IA évalue les pistes de résolution possibles et sélectionne celle qui présente le niveau de confiance le plus élevé. Elle indique ensuite au client les étapes à suivre pour résoudre son problème.

Exemple : un client signale l'échec d'un paiement par carte. Un agent humain vérifie le compte, confirme les informations de la carte et guide le client vers la solution. Un agent IA consulte les mêmes données de compte via un outil connecté, sélectionne la cause la plus probable et indique les étapes de résolution.

Compétences en gestion des conflits : désamorcer les conversations difficiles

Malgré tous les efforts déployés, des conflits peuvent surgir dans les échanges avec les clients. Doter les agents de support humains et IA de compétences en gestion des conflits aide à éliminer les points de friction, à proposer une solution et à rester professionnel tout au long de l'échange.

Lorsqu'ils gèrent un conflit, les agents humains gardent leur calme, suivent les procédures de résolution des conflits et restent objectifs. Ils reconnaissent la frustration du client et progressent progressivement vers une compréhension commune. L'objectif est de rétablir la confiance par des actions concrètes et de garantir une résolution rapide.

L'IA, elle, contribue à désamorcer les conflits en proposant un parcours d'escalade clair. Elle utilise la compréhension du langage naturel (NLU) pour identifier les clients frustrés, en détresse ou en colère. Elle transfère alors calmement et rapidement la conversation à un agent humain. De même, un agent peut transférer l'appel à une équipe de support en direct si le client le demande explicitement.

Exemple : un client déclare : « C'est la troisième fois que j'appelle à ce sujet. » Un agent humain répond : « Je suis désolé que ce ne soit pas encore résolu. Je prends le dossier en charge à partir de maintenant et je vais vous expliquer précisément la suite. » Un agent IA qui détecte la même frustration propose un transfert vers un agent humain et transmet l'historique de la conversation grâce à un transfert accompagné.

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Empathie dans le service client : faire en sorte que les clients se sentent écoutés

L'empathie est une forme d'intelligence émotionnelle qui permet aux agents humains d'être en résonance avec les émotions du client. C'est l'une des compétences de service client les plus importantes, car faire preuve d'empathie crée une relation et une compréhension partagée avec le client.

Les agents humains font preuve d'empathie en reconnaissant les sentiments de leurs clients plutôt qu'en les interrompant pour répondre. Dire simplement : « Je comprends que cette situation vous contrarie et je suis prêt à vous aider », permet au client de se sentir écouté et respecté. Cela ouvre la voie à la poursuite de l'échange.

L'IA ne peut pas véritablement ressentir des émotions comme les humains. Elle peut cependant identifier des schémas qui révèlent de la frustration dans la voix ou les réponses écrites d'un client. À partir du sentiment détecté, l'IA peut reproduire le ton empathique et le choix des mots employés par les humains pour manifester leur empathie.

Exemple : un agent IA comme un agent humain qui détecte de la frustration peut la reconnaître directement en disant : « Cette situation semble frustrante, et je veux la résoudre pour vous. »

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Adaptabilité : gérer les demandes sur plusieurs canaux

Les clients contactent les entreprises par différents canaux, notamment par email, par chat, par téléphone et par texto. L'adaptabilité permet à l'équipe CX de maintenir un message cohérent, surtout lorsqu'un même dossier exige plusieurs échanges.

Les agents humains sont formés pour maîtriser plusieurs plateformes. Chacune a son propre style d'interaction, ses règles et ses nuances. Par exemple, les emails laissent le temps de se relire pour rester professionnel. Un appel est en revanche plus spontané et exige de l'agent qu'il réagisse immédiatement aux nouvelles informations.

Les agents IA peuvent conserver le contexte entre différents sujets et conversations. Une fois configurés, les équipes peuvent les déployer sur différents canaux. En s'appuyant sur le contexte historique, les agents IA peuvent interagir avec les clients selon le ton, le format et le style qu'ils préfèrent.

Exemple : sur le chat, un agent humain envoie un bref résumé écrit auquel le client peut se référer. Au téléphone, ce même agent parle plus lentement et confirme les détails à voix haute. Un agent IA applique la même règle en envoyant des réponses textuelles concises sur le chat et des prises de parole naturelles par téléphone.

Personnalisation : fournir des réponses adaptées

Lorsqu'ils prennent contact, les clients attendent des agents de support qu'ils sachent qui ils sont et connaissent les détails de leur dossier, sans avoir à se répéter auprès de chaque nouvel agent rencontré.

Les agents humains personnalisent les réponses manuellement. Par exemple, lorsqu'ils répondent à un ticket, ils consultent les achats passés du client et lui demandent brièvement s'il est satisfait de son achat. Ce geste simple valorise les clients, car votre équipe se souvient de qui ils sont et de leurs préférences.

Les agents IA peuvent personnaliser les réponses plus efficacement. Au lieu de vérifier les dossiers manuellement, ils se connectent à un CRM tiers et récupèrent les données historiques lorsqu'ils accompagnent les clients. Un agent IA peut aussi collecter des données proactivement en temps réel et les utiliser pour proposer des recommandations de produits personnalisées.

Exemple : au lieu de demander : « Qu'avez-vous commandé ? », un agent humain dit : « Je vois que vous avez souscrit au forfait Pro le mois dernier. Est-ce à ce sujet que vous nous contactez ? » Un agent IA connecté à un CRM peut débuter avec le même contexte. ​

Connaissance des produits : répondre aux questions avec assurance

Les clients attendent des agents de support qu'ils connaissent les produits, les services et les politiques de l'entreprise. Les équipes CX qui répondent aux demandes doivent donc rester à jour afin de fournir des réponses fiables et précises.

Les agents humains restent à jour en consultant les dernières nouveautés concernant les produits et les services. Ils prennent note des changements de politique, des mises à jour de la documentation et des changements de prix susceptibles d'affecter les clients.

Les agents IA fonctionnent de manière similaire, mais ils utilisent des outils tels qu'un système de génération augmentée par récupération (RAG) et des intégrations tierces pour fournir des réponses précises et utiles. Par exemple, un chatbot alimenté par un LLM ne comprend pas intrinsèquement un produit spécifique mentionné par le client. Au lieu de deviner, il récupère les informations dans la base de connaissances interne de votre entreprise pour générer une réponse.

Exemple : lorsqu'un client demande si une politique de remboursement couvre les articles en promotion, un agent humain bien informé répond en s'appuyant sur la politique en vigueur. Un agent IA récupère la dernière version de la politique dans la base de connaissances et répond à partir de celle-ci.

Agents humains et IA : les compétences de service client en un coup d'œil

Le tableau ci-dessous résume la façon dont les agents humains et IA appliquent chacune des sept compétences.

Les agents humains excellent lorsque le jugement est déterminant, tandis que les agents IA excellent lorsque la rapidité et l'application cohérente des politiques comptent le plus.

Comment mettre en œuvre les compétences de service client pour les humains et l'IA

Les entreprises ont besoin d'un workflow collaboratif aux limites opérationnelles claires pour intégrer les compétences de service client dans une opération CX assistée par l'IA. Ces étapes vous aident à concevoir un workflow d'IA de service client qui illustre les compétences présentées.

1. Définir les objectifs CX

Commencez de façon ciblée en vous concentrant sur une demande fréquente. Votre équipe dispose ainsi de suffisamment de marge pour concevoir, tester et affiner le workflow CX agentique sans perturber les opérations de support existantes. Déterminez la manière dont vous souhaitez que votre équipe CX réponde, le ton qu'elle emploie, les workflows courants qu'elle suit, les temps de réponse idéaux et tous les autres facteurs qui contribuent à une interaction réussie.

2. Choisir une plateforme CX d'IA agentique

Les plateformes d'IA conversationnelle destinées aux opérations CX proposent des fonctionnalités différentes. Choisissez-en une qui favorise un comportement flexible des agents pour résoudre les problèmes, tout en appliquant les garde-fous de sécurité et les directives de marque. Évaluez chaque option selon ces critères :

• Couverture des compétences : prend en charge les compétences abordées dans ce guide, dont la prise de parole, la détection des sentiments et le transfert à un agent humain.
• Accès aux connaissances et aux outils : se connecte à votre base de connaissances et à votre CRM afin que l'agent puisse répondre avec précision et personnaliser ses réponses.
• Garde-fous et contrôle de la marque : applique les garde-fous de sécurité et les directives de marque à chaque conversation.
• Couverture des canaux : fonctionne sur les canaux téléphoniques et textuels afin que les clients bénéficient d'un service cohérent.
• Tests et évaluation : propose un environnement de test pour les conversations simulées et suit des métriques telles que le CSAT et le taux de résolution après le lancement.

Par exemple, ElevenAgents est une plateforme d'IA agentique qui permet aux équipes CX d'offrir de meilleures expériences grâce à des principes de service client éprouvés. Elle ne remplace pas les bonnes compétences de service client, et ce n'est pas son objectif. ElevenAgents vous permet plutôt de déployer les bonnes pratiques de service client sur plusieurs canaux, sans surcharger les équipes humaines.

3. Concevoir le workflow d'un agent IA de service client

Déterminez les points de contact client où un agent IA sera utile. Configurez ensuite l'agent avec les compétences appropriées grâce aux prompts système, à l'intégration d'outils et à une base de connaissances interne.

L'intelligence artificielle peut aider vos agents de service client en leur fournissant du contexte en cours d'appel ou des informations utiles pour orienter une interaction vers une issue favorable.

Vous pouvez aussi cartographier des points de contact entiers où l'IA peut prendre les devants et réduire la charge des agents humains de support. Les appels courants ou de faible priorité constituent de bons candidats à l'automatisation, car les cas sensibles peuvent être escaladés tandis que les scénarios d'appel plus fréquents sont entièrement pris en charge par des agents IA.

Par exemple, Nana s'est concentrée sur l'amélioration du prompt système de l'agent IA afin qu'il puisse converser avec empathie et rester fidèle à la marque lors des appels clients.

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4. Tester avant le déploiement

N'oubliez pas de simuler les changements apportés à l'agent IA dans un environnement de test. Mettez l'agent à l'épreuve dans différents scénarios et observez ses réponses. Simulez notamment les cas limites, y compris ceux qui exigent un transfert à un agent humain en raison d'un changement de sentiment au cours de la conversation.

Comment améliorer les compétences de service client par la pratique et le feedback

Les compétences de service client s'enseignent et s'améliorent avec le temps. Vous pouvez former les agents humains et IA, puis évaluer leurs performances dans la pratique et dans des situations réelles.

Les agents humains suivent des formations, développent continuellement leurs compétences, approfondissent leur connaissance des produits qu'ils accompagnent et examinent les retours des clients afin de combler les lacunes de service et d'améliorer leur prestation. Ils ont également besoin d'un soutien constant, d'un bon alignement et de messages cohérents de la part de la direction pour servir les clients avec assurance. Dans une certaine mesure, ce cadre d'apprentissage s'applique aussi aux agents IA.

La formation aux compétences de service client est plus efficace lorsqu'elle est liée à des résultats mesurables. Suivez le CSAT, le taux de résolution au premier contact et la durée moyenne de traitement, puis ajoutez les scores d'assurance qualité issus des conversations examinées. Les jeux de rôle et l'écoute d'appels transforment alors ces scores en objectifs de coaching précis.

Les agents IA apprennent à partir des directives de politique, des modèles d'exemple, de l'historique des conversations et des ressources auxquelles ils sont exposés sur les différents canaux. L'ensemble du processus se déroule dans un environnement avec intervention humaine, où un agent humain définit les métriques de l'IA conversationnelle auxquelles l'agent est comparé.

Par exemple, vous mesurez le taux de traitement autonome, le CSAT et le taux de résolution de l'agent IA afin de déterminer s'il peut résoudre des cas avec assurance sans intervention humaine. Vous révisez ensuite les politiques, les prompts IA et les outils tiers qui permettent à l'agent de fonctionner plus efficacement.

Chez ElevenLabs, nous utilisons un cadre de test spécifique qui évalue les capacités de résolution de problèmes des agents IA. Ce cadre examine les lacunes de service dans les conversations existantes et les utilise comme cas de test pour affiner les agents.

Compétences techniques et comportementales du service client : les besoins des équipes

Les compétences techniques permettent à l'équipe CX de résoudre les problèmes avec efficacité. Par exemple, la connaissance des produits, la gestion des incidents et les applications CRM sont des compétences techniques du service client. Elles sont essentielles pour améliorer les taux de résolution des problèmes.

Les compétences comportementales améliorent quant à elles la satisfaction client durant les interactions. Par exemple, les agents qui font preuve d'empathie, d'écoute active et de patience offrent une expérience client agréable.

Les compétences techniques comme comportementales sont essentielles pour améliorer l'expérience client. Avec des agents IA, l'équipe CX peut déléguer les tâches aux parties les plus à même de les traiter.

Les agents IA excellent dans l'application des politiques et peuvent donc automatiser des compétences techniques telles que la récupération de dossiers client, le traitement des remboursements ou le diagnostic de problèmes techniques.

Les agents humains sont quant à eux responsables des compétences comportementales, car ils font naturellement preuve d'empathie et comprennent les nuances. Si les agents IA peuvent détecter les sentiments et suivre des règles conversationnelles, les agents humains conservent le jugement final lorsqu'il s'agit d'appliquer les compétences comportementales au service client.

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Questions fréquentes sur les compétences de service client