Introduction
La fourniture d'un service à la clientèle personnalisé et efficace est cruciale pour le succès d'une organisation de services. Pour y parvenir, il est essentiel de répartir la charge de travail de manière équilibrée entre les conseillers clientèle et de tirer le meilleur parti de l'expertise spécialisée de chacun d'entre eux. C'est le défi auquel nous avons été confrontés en travaillant avec un client qui gérait un portefeuille de clients important et diversifié, provenant de différents secteurs. Nous avons donc développé un modèle d'allocation afin d'optimiser le processus d'affectation des clients aux conseillers clientèle.
Le défi
Au fil du temps, les conseillers clients ont remarqué que leurs portefeuilles étaient inégalement répartis. Certains conseillers étaient surchargés, tandis que d'autres disposaient d'une capacité excédentaire. En outre, certains conseillers possédaient des connaissances approfondies dans des domaines spécifiques, tandis que les clients qui avaient besoin de cette expertise étaient répartis entre des conseillers moins expérimentés dans ce domaine.
L'organisation devait veiller à ce que les conseillers possédant des connaissances spécialisées soient associés aux bons clients, sans surcharger aucun conseiller. Lors de la réaffectation des clients, il était essentiel de minimiser les perturbations dans les relations avec les clients existants.
La complexité de cette tâche a été aggravée par le nombre considérable d'affectations possibles. Même avec seulement 20 clients et trois conseillers, le nombre de combinaisons possibles dépassait les 133 millions. Le nombre réel de clients et de conseillers étant nettement plus élevé, le nombre de combinaisons a augmenté de manière exponentielle, rendant une approche manuelle ou traditionnelle irréalisable.
Notre solution algorithmique avancée
Pour relever ces défis, nous avons utilisé une technique avancée appelée algorithme génétique. Cette méthode nous a permis de trouver une solution optimale qui respecte les contraintes tout en maximisant l'efficacité opérationnelle.
Les algorithmes génétiques s'inspirent du processus de sélection naturelle. Ils simulent différents scénarios, évaluent leur efficacité et s'améliorent progressivement en retenant les meilleures solutions. Cette méthode nous a permis d'explorer un large éventail de répartitions potentielles entre clients et conseillers et d'identifier la configuration la plus équilibrée et la plus efficace.
La solution a été conçue pour donner la priorité à des paramètres tels que les suivants :
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Une répartition équilibrée des tâches
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Le maintien de l'expertise sectorielle
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Contraintes linguistiques
En tenant compte de ces contraintes, il fallait respecter la relation client-conseiller à long terme de l'organisation. Il était donc important que, dans la mesure du possible, les clients restent avec leurs conseillers actuels afin d'assurer la continuité du service. Notre solution a été conçue pour minimiser les changements de portefeuille, tout en améliorant la répartition globale de la charge de travail et de l'expertise.
Dans le cadre de notre solution, nous avons également développé une application web conviviale qui permet à notre client d'effectuer des simulations de manière indépendante. Cette application permet à l'organisation de réexécuter le processus d'optimisation avec ses propres paramètres et pondérations de priorité pour différentes contraintes.
Par exemple, elle peut ajuster l'importance qu'elle accorde à des facteurs tels que l'équilibre de la charge de travail, l'expertise sectorielle ou la continuité des relations avec les clients. Cette flexibilité lui permet d'adapter le modèle à l'évolution des besoins et des priorités de l'entreprise, ce qui lui permet d'affiner en permanence sa stratégie d'attribution des clients au fil du temps.
Conclusion
Ce cas met en évidence la puissance des algorithmes évolutionnaires avancés pour relever des défis commerciaux complexes. En utilisant ces types d'algorithmes, nous avons pu résoudre un problème complexe de gestion de portefeuille de clients, en améliorant à la fois les opérations internes et les résultats pour les clients.
Notre expertise en matière d'IA et d'apprentissage automatique nous a permis de fournir une solution adaptée aux besoins uniques de l'organisation, en équilibrant de nombreuses contraintes tout en réalisant des gains d'efficacité significatifs.
