Aujourd’hui, les mutuelles et assurances ont enfin une opportunité sans précédent d’améliorer le parcours clients grâce aux technologies avancées et à l’intelligence artificielle (IA). Depuis plus de cinq ans, les technologies développées autour des assurances et mutuelles ont évolué pour favoriser une approche conversationnelle. L’objectif est de créer des interactions personnalisées entre les sociétaires et leurs mutuelles, ainsi qu’entre les clients et leurs assurances.
Les Nouvelles Technologies
L’IA au cœur de la conversation
- Traitement du Langage Naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel permet aux systèmes informatiques de comprendre, interpréter et répondre au langage humain de manière intelligente. Pour les assurances et les mutuelles, le NLP est utilisé pour améliorer la communication avec les clients via des chatbots et des assistants virtuels. Ces systèmes peuvent répondre à des questions courantes, aider à naviguer sur le site web et même initier des réclamations ou des demandes de renseignements, le tout en langage naturel. Cela améliore non seulement l’efficacité des interactions, mais aussi la satisfaction des clients en fournissant des réponses rapides et précises.
- Analyse sémantique
L’analyse sémantique va au-delà de la simple compréhension des mots pour saisir les significations et les relations entre les concepts. Cette technologie permet de mieux comprendre les intentions et les besoins des clients. Par exemple, lorsqu’un client explique un problème complexe ou exprime une préoccupation, l’analyse sémantique aide à identifier les sujets clés et à proposer des solutions appropriées. Elle permet également d‘extraire des insights pertinents des interactions clients pour améliorer continuellement les services et les produits proposés.
- Analyse de sentiment
L’analyse de sentiment évalue les émotions et les attitudes des clients à travers leurs communications. Pour les compagnies d’assurance et les mutuelles, cette technologie est cruciale pour détecter les signaux de satisfaction ou d’insatisfaction. En analysant les sentiments exprimés dans les appels téléphoniques, les courriels, les messages sur les réseaux sociaux et les avis, les entreprises peuvent identifier les points de friction et les opportunités d’amélioration. Par exemple, une hausse des sentiments négatifs peut indiquer un problème systématique qui nécessite une attention immédiate, tandis que des sentiments positifs peuvent souligner les aspects du service qui fonctionnent bien et qui peuvent être amplifiés.
- Automatisation et IA personnalisée
En combinant le NLP, l’analyse sémantique et l’analyse de sentiment, les assurances et mutuelles peuvent créer des systèmes automatisés hautement personnalisés. L’IA peut automatiser les tâches répétitives telles que la gestion des réclamations, tout en offrant une personnalisation basée sur les interactions passées et les préférences des clients. Par exemple, un client qui a exprimé des préoccupations sur un certain type de couverture pourrait recevoir des informations personnalisées et des recommandations pertinentes lors de sa prochaine interaction. Cela permet non seulement de répondre aux besoins individuels des clients, mais aussi de prévoir leurs attentes et de les satisfaire de manière proactive.
Intégration Multimodale et Enrichissement des Données
Une autre évolution clé est le déploiement de solutions structurées autour de modèles de données ouverts et de services d’IA (type Machine Learning) capables d’intégrer des données multimodales. Peu importe le canal ou le format (voix, texte, image, vidéo), ces plateformes peuvent collecter et préparer les données pour les rendre exploitables. En plus des données issues des systèmes internes comme les CRM et les GED, l’OSINT (Open Source Intelligence) et l’OpenData permettent un enrichissement sans précédent de la connaissance client. Cela facilite le développement d’outils de recommandation, d’analyse prédictive et d’optimisation des prix.
Impact des LLM et des Outils de RAG
La généralisation des Large Language Models (LLM) et des outils de récupération d’information augmentée (RAG) marque une étape cruciale. Ces technologies permettent l’analyse de vastes bases d’information, offrant des capacités de résumé et de synthèse inégalées. Cela les rend accessibles non seulement aux gestionnaires et conseillers, mais aussi directement aux clients et adhérents.
L’humain au cœur des échanges
Grâce à ces avancées, les échanges entre clients, sociétaires et compagnies d’assurance ou mutuelles deviennent plus pertinents et synchrones, prenant en compte l’ensemble du contexte. Peu importe le canal de communication ou le moment de la journée, ces interactions sont désormais capables de se transformer en véritables conversations, offrant une expérience client riche et satisfaisante.
Par ailleurs, la formation d’équipes et la valorisation de l’humain reste bien évidemment encore essentielle. C’est pourquoi l’émergence du Customer Success Management est un symbole de cette volonté de certes améliorer les technologies mais de garder l’humain au cœur de la gouvernance de ces organisations.
Le rôle de Customer Success Manager (CSM) a émergé à la fin des années 90 aux Etats- Unis puis en France, au début des années 2010, en réponse à la reconnaissance croissante de l’importance de l’expérience client.
Initialement développé dans le secteur des technologies de l’information et des logiciels pour garantir la satisfaction et la rétention des clients, le concept de CSM s’est rapidement étendu à d’autres industries, y compris les assurances/mutuelles. Face à une concurrence accrue et à des attentes clients toujours plus élevées, ces entreprises ont adopté le CSM pour améliorer la fidélisation, réduire le taux de churn et construire des relations durables avec leurs sociétaires et clients. Le CSM est ainsi devenu un pilier central des stratégies de gestion de la relation client dans ce secteur, jouant le rôle de bras armé dans les services de support et les équipes commerciales, notamment celles en charge de la gestion de la clientèle.
Conclusion
En conclusion, les technologies avancées et l’IA permettent aux mutuelles et assurances de passer d’une approche transactionnelle à une approche véritablement relationnelle. En favorisant des interactions plus authentiques et personnalisées, elles peuvent non seulement améliorer la satisfaction client, mais aussi renforcer la fidélité et l’engagement de leurs sociétaires et clients.
