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A propos de la formation IA pour Centres d’Appels

La formation IA pour Centres d’Appels permet aux participants de découvrir comment l’Intelligence Artificielle peut transformer les opérations des centres de contact. Les participants apprendront à automatiser les interactions clients, améliorer la qualité du service et optimiser la productivité grâce à des solutions IA avancées.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation IA pour Centres d’Appels
  • Comprendre le rôle de l’IA dans les centres d’appels et le support client
  • Déployer des chatbots et assistants virtuels intelligents pour automatiser les réponses et les tâches répétitives
  • Améliorer la gestion des appels et la satisfaction client grâce à l’analyse prédictive et aux recommandations IA
  • Analyser les données clients pour optimiser les scripts-les réponses et la planification des équipes
  • Intégrer des solutions IA aux systèmes CRM et plateformes de support existantes.

Qui devrait suivre cette formation IA pour Centres d’Appels ?

Public visé par la formation IA pour Centres d’Appels

Managers et responsables des centres d’appels.   Superviseurs et agents souhaitant comprendre et exploiter l’IA. Data analysts et développeurs appliqués au service client.

Prérequis de la formation IA pour Centres d’Appels

Connaissances de base en gestion de centres d’appels ou service client. Notions en outils analytiques, Python ou CRM souhaitées. Curiosité pour les technologies IA appliquées au support client.

Certification IA pour Centres d’Appels ?

Attestation de formation MindTech – IA pour Centres d’Appels délivrée après validation du projet pratique.

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Déroulé de la formation IA pour Centres d’Appels


Module 1 : Introduction à l’IA pour centres d’appels

Concepts et applications de l’IA dans le support client.
Différences entre IA, Machine Learning et NLP appliquées aux centres d’appels.
Cas d’usage : chatbots, transcription automatique, analyse de sentiments.


Module 2 : Automatisation et assistants virtuels

Création de chatbots conversationnels pour la gestion des appels et messages.
Intégration avec CRM et plateformes téléphoniques.
Optimisation des scripts et réponses automatiques.


Module 3 : Analyse et prédiction

Analyse des données clients pour identifier les tendances et besoins.
Détection des appels prioritaires et routage intelligent.
Prévision de la charge d’appels et planification optimisée des équipes.


Module 4 : Qualité et expérience client

Analyse de sentiments et feedback clients en temps réel.
Amélioration de la satisfaction client grâce à l’IA.
Reporting automatisé et tableaux de bord pour le suivi des performances.


Module 5 : Atelier pratique

Développement d’un chatbot ou d’un assistant virtuel pour centre d’appels.
Analyse et optimisation des interactions client.
Présentation finale et recommandations pour mise en production.



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