Décideurs it

Culligan a installé sa GRC en une journée

Par Bertrand Lemaire | Le | Cas d’usage

Le spécialiste du traitement de l’eau Culligan a déployé le SaaS de Freshworks en une journée avec deux heures de formation pour les utilisateurs.

Emmanuelle Duchesne est directrice customer service chez Culligan France. - © Républik IT / B.L.
Emmanuelle Duchesne est directrice customer service chez Culligan France. - © Républik IT / B.L.

Le spécialiste du traitement de l’eau Culligan s’adresse autant aux professionnels qu’aux particuliers. Dans les deux cas, l’entreprise propose des services, notamment d’entretien. Que ce soit pour commander des services, prendre des rendez-vous en vue d’une intervention ou toute autre demande, les clients de l’entreprise passent par un centre de contacts dédié. « Nous recevons environ 300 000 contacts par mail par an et à peu près autant par téléphone » précise Emmanuelle Duchesne, directrice customer service chez Culligan France. Elle a témoigné du déploiement dans son entreprise de la gestion de la relation client en SaaS de Freshworks à l’invitation de l’éditeur. Or, jusqu’à la crise sanitaire Covid 19, la gestion des contacts était très manuelle avec des outils bureautiques. Cette approche n’était plus possible et le déploiement d’une véritable GRC s’est imposée.

De nombreuses solutions existent sur le marché et Culligan a évidemment réalisé un tour du marché. Mais la plupart des solutions sont complexes et nécessitent un véritable projet de déploiement. Le SaaS de Freshworks a été apprécié précisément pour sa simplicité et finalement choisi par Culligan France. Cette simplicité a pu être démontrée car l’éditeur propose une version gratuite d’évaluation grâce à laquelle ses clients peuvent tester la réponse à leurs besoins. Emmanuelle Duchesne se souvient : « Freshworks est du pur SaaS, donc sans installation, et le paramétrage a été réalisé en une journée. La formation des utilisateurs a nécessité deux heures ». Elle reconnaît cependant que l’usage qui est fait de l’outil est nettement plus limité que celui de Digitrips/Misterfly

Une forte automatisation rendue possible par l’outil

Auparavant, chaque contact client débouchant sur l’ouverture d’un ticket d’intervention était attribué manuellement au technicien approprié. Désormais, les appels téléphoniques sont enregistrés sur un répondeur et convertis en texte via une IA de text-to-speech. Les demandes par courriel sont, elles, par nature en texte. Des règles à base de mots clés permettent alors d’attribuer le ticket au bon technicien dans la grande majorité des cas. Les expressions de colère ou de frustration peuvent être repérées et utilisées dans les règles d’attribution.

L’intelligence artificielle est également utilisée dans l’appréciation de la satisfaction des clients. « Un client peut donner une bonne note à une intervention parce qu’elle a été efficace, avec respect des horaires, etc. mais déposer un commentaire indiquant que le technicien n’a pas laissé le domicile propre. L’IA va alors corriger le score de satisfaction et abaisser la note » explique Emmanuelle Duchesne.

Les utilisateurs plus performants

Parmi les critères majeurs de performance du service de relation clients, Culligan mesure notamment le délai d’attribution et de traitement d’une ticket lié à une demande client. Auapravant, l’attribution était totalement manuelle tandis que, aujourd’hui, elle est à 70 % automatique. Emmanuelle Duchesne se réjouit : « le délai moyen d’attribution du ticket a été réduit de 95 % ! ». Un autre critère montrant l’efficacité de la solution est la disparition des communications informelles : « plus personne ne s’envoie de mail au sujet d’un ticket client, tout passant par des notes sur les tickets » observe Emmanuelle Duchesne.

Enfin, Culligan n’en a pas fini avec l’intelligence artificielle. Des tests sont actuellement menés sur l’usage d’une solution proposée par la start-up Snapcall sur le magasin applicatif de Freshworks. Avec cette solution, le client peut envoyer une vidéo de son installation qui est alors analysée automatiquement par l’IA qui va définir le type de problème (par exemple : une fuite) et en faire un résumé pour le technicien afin qu’il puisse mieux préparer son intervention.