Business, CRM

Comment l’IA transforme la gestion de la relation client ?

Damien Pochon

13Juin2024

Comment l’IA transforme la gestion de la relation client ?

L’intelligence artificielle est partout dans la presse depuis plusieurs mois, mais de quoi parle-t-on exactement ? Evolution ou révolution ? Quels sont les cas d’usage concrets pour la relation client ? Comment aborder un tel projet ? Faisons le point avec une série de deux articles afin de comprendre les applications potentielles pour planifier et agir.

Les 4 vagues de l’IA

Cela peut paraître étonnant en 2024 mais le concept d’intelligence artificielle date de 1943 : Warren McCullough et Walter Pitts présentaient le premier modèle mathématique pour la création d’un réseau de neurones. Il a fallu du temps pour que ces technologies arrivent dans nos outils CRM. Aujourd’hui, on parle de 4 vagues de l’IA : prédictive, générative, autonome, et générale.

Vague 1 : l'IA prédictive

Ces outils existent depuis plusieurs années déjà. Ils permettent de prédire non seulement des tendances (chiffre d’affaires) mais aussi des chances de succès : par exemple, pour une opportunité commerciale. Dans ce cas, les algorithmes s’appuient sur des similitudes entre le contexte d’une opportunité particulière (saison, profil client…) et celui des opportunités gagnées dans le passé pour calculer un score.

L’IA prédictive fournit de la visibilité pour le futur proche et contribue à optimiser l’efficacité des équipes. Par exemple, les équipes commerciales peuvent se concentrer en priorité sur les opportunités qui ont le plus de chances d’être gagnées, voire de mobiliser des ressources spécifiques pour les autres.

Côté service, l’analyse de sentiments permet de mesurer les risques associés à une demande après-vente et d’assigner le ticket à la personne disposant des compétences et de la séniorité adéquates.

Vague 2 : l'IA générative

L’IA Générative (GenAI) est entrainée sur des millions de contenus existants : ce qui permet aux algorithmes de générer un texte, une image ou un son en réponse à une demande initiale appelée prompt. Le fonctionnement est plus complexe et le résultat largement plus riche que ce que les chatbots précédents produisaient en s’appuyant sur un arbre de décisions composé de quelques dizaines de branches.

C’est ici que nous en sommes. Si les moteurs existent depuis plusieurs années, les usages ont explosé fin 2022 avec la sortie de ChatGPT par OpenAI qui a rendu la technologie accessible au plus grand nombre grâce à une expérience utilisateur qui ne passe plus par du code. Les prompts en langage naturel (texte ou voix) ont profondément transformé l’interaction homme-machine.

Vague 3 : l'assistant autonome

Cette vague technologique permettra aux bots non seulement de répondre aux demandes des clients par de l’information mais aussi par de l’action. En connectant des algorithmes suffisamment fiables au CRM, les bots pourraient traiter les demandes de bout en bout : générer des bons de commande, ajouter des codes de promotion à un compte client, faire avancer l’état d’un ticket…

Si les bots proposés par Salesforce recommandent déjà des actions (next best action), la mise en œuvre d’agents totalement autonomes ne fait que commencer car elle pose des questions éthiques, juridiques et sociales en plus des enjeux techniques.

Vague 4 : l'intelligence artificielle générale

Nous entrons ici dans un territoire qui reste, à ce jour, de la science-fiction. L’IA dépasserait les capacités des algorithmes ultra spécialisés que nous connaissons actuellement pour imiter voire dépasser l’intelligence humaine et sa capacité à raisonner, planifier et créer, le tout dans tous les domaines.

En effet, les générateurs de texte actuels créent des contenus qui, statistiquement, reproduisent leurs données d’entrainement au plus proche du prompt. Dans leurs données, « 2+2 » est le plus souvent associé à « 4 » mais le bot ne fait pas le calcul car il ne le comprend pas : il ne raisonne pas.

Une intelligence artificielle générale serait donc, en théorie, capable de comprendre un prompt, de raisonner pour retrouver ou inventer la solution et la communiquer.

L’impact sur la gestion de la relation client (et la société en général) serait considérable.

4 cas d’usage concrets de l’IA générative dans la CRM

L'IA pour les ventes

L’un des clients de Salesforce, un fabricant majeur de matériel électrique, a mis en œuvre les outils d’IA de la plateforme pour ses commerciaux. Cela a permis de :

prioriser les opportunités les plus probables grâce à la prédiction de conversion ;
faciliter la préparation de rendez-vous grâce au résumé de compte client et à la proposition de points de discussion : le bot est capable de rassembler les informations liées à la société (opportunités, réclamations, etc.) et de rédiger un texte synthétique en faisant ressortir des faits marquants ;
faciliter le partage après rendez-vous : l’IA générative permet, là aussi, de transcrire un appel vidéo ou audio puis de rédiger un résumé du rapport détaillé mettant en avant les points saillants et les actions à mener.

Les équipes ont constaté que le délai pour clore une affaire a diminué de 30 %.

L'IA pour le service après-vente

Les équipes d’un opérateur de paiement mobile ont mis en œuvre un bot qui a permis d’ :

accélérer le traitement des demandes grâce au résumé d’après les données du ticket et l’historique du client : l’agent dispose d’une vue synthétique plus rapide à consulter ;
accélérer le traitement et augmenter la qualité de service en générant des messages de réponse : les messages produits sont homogènes et sans fautes ;
augmenter la satisfaction client en proposant automatiquement les prochaines actions en fonction du type de client, de ses interactions passées, etc.

Le management a constaté une réduction des risques liés à l’affiliation de l’ordre de 750 000 $.

L'IA pour le marketing

Retour en France au sein de l’équipe marketing d’un grand équipementier sportif. Le projet a permis de :

faciliter le ciblage des campagnes en créant des segments via des prompts en langage naturel plutôt que via des requêtes techniques ;
gagner en productivité en générant des contenus emails et pages d’atterrissage alignés avec le ton de la marque.

Globalement, l’entreprise a constaté une croissance de ses ventes de 28 %.

Et tout devient conversation ...

Ces capacités de traitement en langage naturel permettent aussi d’imaginer de nouvelles façons de travailler sans avoir besoin de se connecter au CRM. Grâce à l’intégration de ChatGPT avec Slack (la plateforme de messagerie et de collaboration), les équipes terrain de Salesforce peuvent demander et accorder des validations sur des opportunités ou des demandes de congés, directement dans les canaux de discussion.

Alors que les outils de messagerie instantanée deviennent le centre névralgique de beaucoup d’entreprises, cette nouvelle façon de travailler simplifie l’intégration des nouveaux employés et permet de gagner en productivité.

Conclusion

Nous l’avons vu, les possibilités sont vastes et les premiers retours concrets sont positifs au sein des entreprises qui se sont lancées.

Comment aborder un tel projet dans votre contexte ? Quelles sont les clés pour réussir ? Réponse dans la partie 2 de notre article qui abordera les conseils concrets dans 4 domaines.

Article rédigé par Damien Pochon, Consultant CRM Senior et Offreur chez ITS4U Group.