CRM et Expérience client

De l’impact de l’IA générative sur la relation client

Forrester y voit un impact positif ... mais à quelques conditions

Quel impact pourrait avoir l’IA générative sur la relation client (CRM) ? Selon un récent rapport du groupe d’analystes indépendants Forrester (How Generative AI Will Transform CRM), l’IA générative pourrait avoir des impacts significatifs et bénéfiques sur les systèmes et pratiques de gestion de la relation client. La vraie question est toutefois de savoir dans quelle mesure l’IA générative pourrait être efficace lorsqu’il s’agit de gérer diverses tâches en contact avec les clients. Et avec quelle facilité elle pourrait fournir une expérience client acceptable. Les analystes de Forrester présupposent qu’en utilisant des volumes importants de données et de grands modèles de langage (LLM), on pourrait améliorer les interactions avec les clients, ce qui aurait un impact bénéfique sur l’expérience client et contribuerait à la croissance… à condition que certaines conditions soient remplies. Par ailleurs, lorsqu’ils évoquent l’IA générative et le CRM, les analystes américains signalent que ChatGPT n’est sans doute pas la solution idéale.

CRM et IA générative : un impact potentiellement positif… sous certaines conditions

GenAI et CRM : Quel pourrait être l'impact de l'IA générative sur la CRM ?
Les analystes de Forrester pensent que l’IA générative pourrait avoir un impact significatif sur les systèmes et les pratiques de CRM. Mais ils émettent quelques réserves – image de Midjourney décrivant les parcours des clients et les processus de CRM automatisés par l’informatique et l’IA générative.

Des réponses meilleures et plus rapides aux demandes des clients

Dans un rapport intitulé How Generative AI Will Transform CRM, un groupe d’analystes de Forrester examine comment le CRM pourrait recourir aux chatbots et à des assistants virtuels propulsés par l’IA générative pour fournir des réponses plus rapides aux demandes des clients. Ceci afin d’améliorer le temps de réponse et l’expérience client dans son ensemble.

En permettant l’analyse des données issues des interactions avec les clients, y compris les courriels, les transcriptions de réunions et les conversations téléphoniques, l’IA générative pourrait aider à mettre en évidence, résumer et interpréter certaines informations clés sur les consommateurs. Cela renforcerait l’importance stratégique de la gestion de la relation client en fournissant des corpus de données plus complets et en rationalisant les processus.

Selon les analystes américains, la mise en œuvre de l’IA générative pourrait changer la manière dont les agents du support client et les vendeurs inside sales interagissent avec les clients par le biais des systèmes de gestion de la relation client.

Ainsi, les employés chargés de la relation client auraient plus de temps à consacrer aux aspects plus créatifs et stratégiques de leurs tâches. Cette mise en avant de l’impact stratégique de la gestion de la relation client pourrait pousser les marketeurs à innover davantage. En outre, les inside sales seraient également en mesure de répondre plus précisément aux demandes d’information des acheteurs. Enfin, les analystes de Forrester affirment que tout cela contribuerait à une meilleure gestion de la relation avec les clients.

En résumé, l’IA générative ne constituerait pas une menace pour les acteurs de la gestion de la relation client, elle pourrait même bien leur être d’une aide précieuse dans l’amélioration de la satisfaction client.

L’IA générative va révolutionner la relation client et non la dégrader
Forrrester

Caractéristiques communes de l’IA générative dans les plateformes de gestion de la relation client selon TechTarget

Le rôle de l’IA générative et son effet sur le CX et le CRM

Selon le groupe d’analystes, l’IA générative pourrait donc jouer un rôle dans la refonte et l’amélioration de l’expérience des clients en permettant d’extraire des informations utiles des dossiers de gestion de la relation client. Également en fournissant des flux d’informations en temps réel, et en aidant les utilisateurs à préparer leurs entretiens et prendre des décisions efficaces, et enfin, en renforçant la confiance des clients. En comprenant les préférences des clients, les entreprises pourraient également créer des expériences uniques sur différents points de contact, depuis les interactions sur le site Web jusqu’aux campagnes de marketing ciblées, conduisant à un parcours client plus positif.

Les algorithmes d’IA permettent d’attribuer des scores aux prospects en fonction de critères précis, facilitant ainsi le déroulement de la vente. Ils sont capables d’analyser les historiques des clients afin de prédire leurs actions futures. Ce qui pourrait ainsi aider les entreprises à répondre aux besoins et désirs des clients. Les analystes mettent en avant dans leur rapport les chatbots et les assistants virtuels, pour lesquels l’IA générative permet de comprendre et répondre à un large éventail de demandes clients, fournissant des interactions plus humaines et favorisant une expérience plus dynamique et satisfaisante.

Toutefois, Forrester fournit un tableau comparatif utile des différents modèles de LLM et émet un certain nombre de recommandations. Ainsi, tout en préconisant l’inclusion de l’IA générative dans les systèmes et processus de CRM, le groupe d’analystes attire également notre attention sur le fait que l’IA générative ne se limite pas à ChatGPT.

GenAI et CRM : Quel pourrait être l'impact de l'IA générative sur la CRM ?
Forrester a décrit les différences entre les divers modèles d’IA générative – extrait du rapport de Forrester Research inc.

Des risques liés à l’utilisation de l’IA générative dans le cadre du CRM

En fait, il faut prendre conscience des risques liés à l’utilisation de l’IA générative et tenir compte des recommandations de Forrester.

Le risque de biais dans les contenus est une préoccupation majeure, car ces systèmes d’IA générative sont susceptibles d’apprendre et de reproduire involontairement des a priori présents dans les données de formation. Cela pourrait avoir un impact négatif sur la perception des clients et mettre en danger la réputation d’une entreprise. Par conséquent, il convient de se préoccuper de l’impartialité des données d’entraînement. Les violations potentielles de droits d’auteurs sont un autre point de vigilance à prendre en compte.

La meilleure façon d’y parvenir pour les entreprises intéressées par l’inclusion de l’IA générative dans leurs processus de CRM est d’évaluer les bases d’entraînement des IA utilisées, de préparer les données en amont et d’adopter une approche centrée sur l’humain afin de garantir l’exactitude, l’exhaustivité et les considérations éthiques dans le contenu produit par l’IA générative, conseillent les analystes.

Les organisations qui souhaitent mettre en œuvre l’IA générative doivent s’assurer qu’elles disposent d’un data center d’exception. En fait, cela ne tranche pas avec les règles propres à la mise en œuvre de n’importe quel système d’information. On pourrait même ajouter que l’IA, plutôt que d’éliminer les problèmes de qualité des données, rend l’intégrité des données encore plus cruciale.

Entraîner les LLM sur les données issues du CRM

Selon les analystes, Les LLM doivent être entraînés correctement sur les données issues du CRM afin d’améliorer la précision de l’analyse et des réponses aux clients. Les données doivent également être conformes aux réglementations en matière de protection de la vie privée. Leur historique doit être vérifiable afin de pouvoir être tracées en cas de problème.

Il est indispensable de tracer et de suivre les contenus générés automatiquement

Le suivi et la surveillance du contenu généré automatiquement sont indispensables, suggère le groupe d’analystes dans son rapport.

Un suivi permanent et des mises à jour régulières sont donc nécessaires pour faire évoluer les préférences des clients et garantir l’exactitude du système.

Nous avons l’intuition que cela aura un impact non négligeable sur la quantité d’efforts déployés pour la mise en œuvre de ces processus et systèmes. Il reste à voir quels seront les résultats sur les gains de productivité réels.

Ces gains de productivité peuvent également dépendre du niveau de connaissance des agents du service client ou des vendeurs inside sales concernés. Alors qu’un débutant peut trouver un copilote IA utile pour répondre plus rapidement et précisément à ses clients, il se pourrait qu’un agent CRM plus expérimenté soit en mesure de fournir des informations plus précises et justes en un temps plus court grâce à son expérience du terrain qui rend les vérifications croisées et les doubles vérifications redondantes.

En conclusion, l’IA générative pourrait effectivement aider les organisations à naviguer dans les complexités de la relation client dans un monde où les clients sont de plus en plus exigeants et impatients. Cependant, de nombreux doutes et risques pèsent sur cette voie et les entreprises devraient avancer sur ce nouveau terrain avec prudence tout en tenant compte de tous les défis en matière d’éthique, de vie privée et de communication.

Les entreprises désireuses de réussir leur intégration de l’IA générative dans la gestion de leur relation client devraient donc veiller à maîtriser ces risques correctement et promptement.

À propos de l’étude

Ce rapport « Comment l’IA générative va transformer le CRM » a été rédigé par les analystes de Forrester Kate Leggett et Rowan Curran avec des contributions de Linda Ivy-Rosser, Zeid Khater, Seth Marrs, Christina McAllister, Katie Linford et Hannah Murphy.

IMPACT IA ET CRM

 

Yann Gourvennec
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Yann Gourvennec

Yann Gourvennec created visionarymarketing.com in 1996. He is a speaker and author of 6 books. In 2014 he went from intrapreneur to entrepreneur, when he created his digital marketing agency. ———————————————————— Yann Gourvennec a créé visionarymarketing.com en 1996. Il est conférencier et auteur de 6 livres. En 2014, il est passé d'intrapreneur à entrepreneur en créant son agence de marketing numérique. More »

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