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Depuis quelques mois, nous assistons à une véritable mise en lumière de l’Intelligence Artificielle. Vous avez probablement entendu parler de ChatGPT, mais il n’est pas le seul outil intégrant l’IA. De nombreux autres outils intègrent ce procédé et les CRM n’y coupent pas. Dans une série d’articles, nous vous proposons de découvrir ensemble les grands principes de l’Intelligence Artificielle dans le cadre de la relation client. Comment révolutionne-t-elle le quotidien de vos collaborateurs en contact avec les clients ? Mais aussi, comment mettre en place et utiliser cet outil sans tomber dans le piège d’une stratégie de relation client 100% artificielle ? On en parle dès maintenant !
Imaginez un monde où les entreprises peuvent prédire les besoins de leurs clients avant même qu’ils ne les expriment, où les équipes de vente peuvent accéder à des informations en temps réel pour personnaliser leurs interactions, et où les processus de gestion de la relation client deviennent plus intelligents et plus efficaces que jamais. Tout cela est rendu possible grâce à une Intelligence Artificielle qui façonne de plus en plus le paysage du CRM…
L’IA révolutionne la façon dont nous interagissons avec les données et dont nous tirons parti des informations pour développer des relations clients durables. En utilisant des algorithmes sophistiqués et des techniques d’apprentissage automatique, l’IA offre des capacités de prédiction, d’automatisation et de personnalisation qui ouvrent de nouvelles opportunités pour les entreprises d’aujourd’hui.
Pour démystifier l’IA, cela consiste actuellement à construire des solutions qui mesurent des scénarios possibles et vous propose celui qui a le plus de chance de se réaliser. C’est donc un “simple” calcul de probabilité.
Pour arriver à ce calcul de probabilité, le système doit disposer de suffisamment d’informations permettant d’améliorer la précision des réponses.
Prenons un exemple : je veux programmer une IA qui serait en capacité d’identifier un passage piétons. Je vais alors fournir au système une image qui lui permette de comprendre à quoi ressemble un passage piéton.
Le système va déduire qu’un passage piéton est constitué de bandes blanches sur un fond sombre. Mais, avec cette seule base, voici ce que mon système peut considérer comme étant aussi un passage piéton :
Vous l’aurez compris, il faudra bien plus d’exemples à mon système pour qu’il apprenne ce qu’est un passage piéton.
Grâce à ses apprentissages, l’IA permet alors de transformer les données brutes en connaissances exploitables. Elle peut analyser des volumes massifs de données client, détecter des schémas et des tendances afin de fournir des informations exploitables aux équipes en contact avec les clients. Par exemple, elle permet à vos équipes de service client d’anticiper les demandes d’assistance des clients sur un produit et de leur apporter une aide avant même qu’ils ne prennent contact.
Plus d’exemples d’applications de l’IA dans le CRM dans notre article : Comment l’Intelligence Artificielle transforme le CRM.
En s’appuyant sur les modèles passés, l’IA peut aussi assister les équipes au contact des clients au renouvellement automatique d’actions pertinentes. Par exemple, si l’expérience prouve que les clients sont plus susceptibles de signer lorsqu’ils sont relancés 24h après l’envoi d’un devis, l’IA peut alors se charger automatiquement de la relance ou de la notification à l’équipe commerciale.
Plus d’exemples d’applications de l’IA dans le CRM dans notre article : L’Intelligence Artificielle en application dans le CRM.
Enfin, les données brutes collectées par l’IA permettent d’identifier facilement des personas. Ainsi, l’IA peut aider les équipes au contact des clients à établir une expérience personnalisée et adaptée à chaque client, en fonction de son profil, de ses attentes… Par exemple, elle permet à vos équipes marketing de mettre en place des campagnes ciblées, tenant compte des préférences du client (achats précédents, favoris, etc.).
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