Lorsque les voyageurs doivent attendre leurs trains, l’arrière-guichet le ressent souvent en premier

Chaque jour, plus de 500 000 personnes utilisent la compagnie ferroviaire Southeastern pour traverser le sud-est de l’Angleterre. Dans le cadre du programme national d’indemnisation « Delay Repay » du Royaume-Uni, tout client retardé de 15 minutes ou plus peut demander un remboursement. Lorsque les clients sont confrontés à des perturbations, l’équipe des relations avec la clientèle de Southeastern est chargée d’examiner et de résoudre les demandes d’indemnisation qui en découlent. Avant ServiceNow, chaque demande nécessitait de vérifier manuellement les données relatives à la circulation des trains, de vérifier les tickets, de calculer les remboursements, de rédiger des réponses et d’organiser le paiement.

Un seul incident majeur peut générer environ 20 000 demandes d’indemnisation en un mois. Southeastern a vu des clients attendre jusqu’à 20 jours pour obtenir une indemnisation, tandis que l’équipe s’efforçait de vérifier les tickets, de calculer les paiements et de répondre aux réclamations, allant jusqu’à embaucher 50 travailleurs temporaires à la fois pour suivre le rythme. Les responsables passaient des jours entiers à rassembler des rapports à partir de plusieurs systèmes déconnectés, et il était presque impossible d’identifier les fraudes.  

« La lenteur des remboursements et la fluctuation des coûts du personnel frustraient tout le monde, les clients comme les équipes commerciales ferroviaires », se souvient David Banham, Customer Relations Operations Manager. « Ce n’était pas tenable. »

Pour proposer un service à la clientèle plus rapide et plus résilient, Southeastern a unifié les opérations client sur ServiceNow AI Platform, créant une base de données fiable qui a d’abord automatisé les remboursements pour retard, puis a permis une innovation plus large en matière d’IA. 

Southeastern a réorganisé ses opérations sur la plateforme, en partenariat avec UP3  

Southeastern a choisi Gestion du service à la clientèle et a collaboré avec UP3, partenaire de ServiceNow, pour unifier ses opérations client sur une plateforme unique.

« Nous ne sommes pas des experts informatiques. Nous nous occupons du chemin de fer », explique David. « Avoir une plateforme puissante comme ServiceNow est une bonne chose, mais UP3 a été la clé pour exploiter tout son potentiel et l’adapter à nos besoins précis. »  

UP3 a connecté les systèmes opérationnels, les données de création de ticket, les flux de travail d’indemnisation et la détection des fraudes au sein d’une seule plateforme ServiceNow, offrant ainsi aux agents du centre de contact une vue complète de chaque interaction avec les clients. Pour la première fois, les remboursements pour retard, les réclamations, les réservations de voyages assistées, les pertes de biens et les demandes de renseignements des clients ont été regroupés au même endroit.

« Nous avions déjà résolu des défis similaires. Nous savions donc que ServiceNow pouvait rassembler les données relatives aux clients, à la création de ticket et opérationnelles nécessaires pour automatiser ce qui avait toujours été un processus manuel », explique Callum Ridley, Head of Architecture, UP3. « La plateforme a fourni à Southeastern une base sur laquelle elle a pu continuer à s’appuyer. »

Ce qui a commencé comme une solution pour le programme « Delay Repay » est devenu la base de l’innovation en matière d’IA de Southeastern

Ce qui a commencé comme un projet de modernisation du programme « Delay Repay » s’est rapidement transformé en une stratégie plus large visant à améliorer le service à la clientèle grâce à l’IA. Après avoir unifié les données relatives aux clients, aux opérations et à la création de ticket sur ServiceNow AI Platform, Southeastern a commencé à identifier de nouvelles occasions d’automatiser le travail, d’améliorer la prise de décision et de donner aux employés plus de temps pour se concentrer sur les clients.

Southeastern traite désormais automatiquement environ 70 % des demandes de remboursement pour retard. Les clients qui attendaient des semaines reçoivent désormais leur remboursement dans les 24 heures. Désormais, l’équipe des relations avec la clientèle peut même gérer les pics de demandes de remboursement en interne.

Une fois que Southeastern a unifié les données relatives aux clients, aux opérations et à la création de ticket, l’entreprise a commencé à repenser la façon dont le travail du service à la clientèle se déroulait dans l’ensemble de l’entreprise. Au lieu d’automatiser des tâches isolées, l’équipe a identifié les domaines dans lesquels l’IA pouvait éliminer les tâches manuelles, améliorer la prise de décision et donner aux employés davantage de temps à consacrer aux clients.

Avec une base de données fiable en place, Southeastern a étendu son utilisation de ServiceNow Otto pour Gestion du service à la clientèle, en appliquant l’IA pour automatiser la production de rapports, résumer les cas, classer les réclamations et améliorer le service à la clientèle.

« L’avantage de ServiceNow, c’est de rassembler toutes ces données au même endroit », explique Callum. « Vous disposez d’une vue complète de chaque client, ce qui est essentiel, car l’IA ne peut réussir que si elle dispose d’une base de données adéquate. »

Avec UP3, David a fait participer ses équipes à des ateliers sur l’IA pour identifier les tâches manuelles chronophages qu’elles souhaitaient éliminer.

« Le personnel peut se montrer très réticent face à l’IA », explique David. « J’étais vraiment très enthousiaste à l’idée d’impliquer l’équipe dès le début pour l’aider à comprendre que l’IA est là pour la soutenir. »

Ces ateliers ont donné lieu à six initiatives en matière d’IA conçues pour éliminer le travail manuel, améliorer la prise de décision et aider les employés à se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.  L’une des premières a ciblé le processus chronophage de production de rapports sur les incidents majeurs. À la suite d’une interruption de service, plusieurs analystes passaient 96 heures à compiler des données telles que les volumes de réclamations, les montants des indemnisations, le sentiment des clients et les défaillances au niveau des itinéraires pour les cadres supérieurs. UP3 a créé le « Major Incident Report Generator » en trois semaines. À l’aide de ServiceNow Otto, cet outil analyse les interactions au sein de ServiceNow et génère un rapport complet en quatre minutes.

« Cela a permis de réduire une tâche très lourde de 96 heures à quatre minutes », explique David. « À partir de ce moment-là, nous nous sommes dit : d’accord, que pouvons-nous faire ensuite ? »

L’équipe a rapidement élargi son champ d’action, passant de la production de rapports à des tâches qui aident les employés et les clients au quotidien.  Avec ServiceNow Otto, les agents peuvent générer un résumé concis des cas d’un simple clic au lieu de lire de longues notes de cas. Un robot conversationnel créé avec Agent virtuel de ServiceNow a été mis en service en quatre semaines et gère désormais 70 % des demandes par clavardage Web, ce qui permet aux représentants du service à la clientèle de se concentrer sur des cas plus complexes.

Une fois ces améliorations en place, Southeastern s’est tournée vers la prochaine opportunité : automatiser la prise en charge des demandes et identifier les tendances plus tôt. La classification automatisée des cas affecte désormais l’une des plus de 300 catégories de contact au moment où un cas arrive, plutôt que de le placer dans une file d’attente pendant quatre jours ouvrables. 

Un effectif stable et des alertes de sécurité le jour même ont remplacé les recrutements en urgence et les examens laborieux

Ce changement a changé le modèle de gestion de la main-d’œuvre de Southeastern, et pas seulement son flux de travail. Un seul incident majeur signifiait autrefois qu’il fallait recruter jusqu’à 50 travailleurs temporaires pour suivre le rythme. Aujourd’hui, les effectifs restent stables, les employés passent plus de temps à résoudre des cas complexes qui nécessitent un jugement humain et les responsables qui passaient autrefois des jours à compiler des rapports d’incident disposent désormais de données complètes en quelques minutes.  

Avec une précision d’environ 95 %, Southeastern détecte les tendances émergentes et les problèmes de sécurité le jour même où les cas sont soumis, transformant ainsi un arriéré de traitement de quatre jours en un signal le même jour pour les équipes chargées de détecter les problèmes rapidement.

Ces flux de travail basés sur l’IA n’ont pas seulement changé la façon dont l’équipe travaille. Ils ont changé l’expérience client. La satisfaction de la clientèle est passée d’environ 82 % à 87 %. Le temps de réponse moyen aux demandes de remboursement pour retard est tombé à 2,9 jours, les demandes automatisées étant souvent payées dans les 24 à 48 heures, alors que le temps de réponse le plus long était de 20 jours ouvrables.  

Ce qui a commencé par un simple service façonne désormais la façon dont Southeastern gère ses opérations

La base conçue par Southeastern pour le programme « Delay Repay » prend désormais en charge l’amélioration continue de toutes les opérations liées à la clientèle. À mesure que la compagnie ferroviaire étend son utilisation de l’IA et de l’automatisation, les employés sont mieux équipés pour réagir aux interruptions, prendre des décisions plus rapides et fournir le service réactif que les passagers attendent.

« Tous ces changements, de l’IA à l’automatisation, nous permettent d’être à l’avant-garde de la performance et, au final, d’améliorer les parcours client », explique David.