En bref
Le Groupe ADP, qui gère quatre grands aéroports européens, faisait face à une charge opérationnelle intenable sur son service client. Avec 1,8 million d’appels par an pour un coût moyen de traitement de 1,50 € par appel, l’entreprise avait besoin d’une solution capable de monter en charge sans dégrader la qualité de service. En déployant l’IA d’AlloBrain, ADP a automatisé 60 % de son volume d’appels, avec plus de 1 620 000 € d’économies annuelles et une forte baisse du temps d’attente : un retour sur investissement clair et solide.
Le défi : un problème à 2,7 millions d’euros
Les principaux défis d’ADP pesaient à la fois sur ses résultats financiers et sur la satisfaction de ses clients :
- Des coûts opérationnels élevés : 1,8 million d’appels par an, à 1,50 € l’appel lorsqu’il est traité par un conseiller, soit un coût annuel d’environ 2,7 millions d’euros.
- Un volume d’appels massif : l’infrastructure peinait à absorber plus de 5 000 appels par jour, d’où un faible taux de décroché et une frustration client importante.
- Une expérience client dégradée : les passagers attendaient en moyenne 4 minutes avant de parler à un conseiller, un point de friction critique dans un secteur du voyage où tout va vite.
- Des ressources mal réparties : les conseillers passaient l’essentiel de leur temps sur des demandes répétitives et à faible valeur (statut d’un vol, informations parking, par exemple), au lieu de se concentrer sur les situations complexes et à forte valeur pour les passagers.
La solution : une approche stratégique, fondée sur la donnée
AlloBrain a mis en place une solution en deux phases, conçue pour un impact maximal et une valeur durable.
Phase 1 : diagnostic avec AlloIntelligence
AlloBrain a commencé par analyser un large ensemble d’enregistrements d’appels d’ADP avec sa solution AlloIntelligence. Cette approche fondée sur la donnée nous a permis de :
- Identifier et classer plus de 60 motifs d’appel distincts.
- Repérer les demandes les plus fréquentes et les plus répétitives, candidates idéales à l’automatisation.
- Construire un modèle de langage sur mesure, entraîné sur la terminologie propre à ADP et sur la façon dont ses clients s’expriment.
Phase 2 : mise en place d’AlloBot
Sur la base de cette analyse, nous avons déployé notre solution AlloBot pour :
- Automatiser de bout en bout : traiter entièrement, sans aucune intervention humaine, tous les appels identifiés comme fréquents et peu complexes.
- Orienter intelligemment : préqualifier instantanément les appels complexes et les router vers le bon conseiller, avec tout le contexte de la conversation, pour une résolution plus rapide et plus efficace.
- S’intégrer sans couture : se connecter directement aux systèmes internes d’ADP et à ses bases de connaissances en temps réel, pour donner une information exacte et à jour.
Les résultats : un retour sur investissement clair, et qui se renforce
L’impact a été immédiat et s’est amplifié avec le temps, preuve de la force d’une IA qui apprend.
- Impact financier immédiat (année 1) :
- 40 % des appels entrants entièrement automatisés.
- Soit une première économie annuelle de 1 080 000 €.
- Une performance durable, et en progression (année 3) :
- Le taux d’automatisation d’AlloBot est monté à 55 %, le modèle continuant d’apprendre.
- Les économies annuelles ont dépassé 1 485 000 €
- Une efficacité opérationnelle transformée :
- Le temps d’attente moyen est passé de 4 minutes à 1 minute 20 secondes.
- Les appels traités par AlloBot ont un temps d’attente quasi nul.
- Des conseillers recentrés sur leur valeur :
- Libérés des tâches répétitives, les conseillers du service client d’ADP peuvent désormais se consacrer aux demandes complexes des passagers, avec à la clé une bien meilleure satisfaction au travail et une qualité de service globale en hausse.
