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Intelligence Artificielle dans la Gestion de la Relation Client : 3 cas d’usages concrets de ce qu’elle apporte

avril 2023 | Temps de lecture : 4 min

L’avènement technologique des 10 dernières années et la progression constante en matière d’innovation laisse entrevoir un champ des possibles infini, que ce soit pour l’entreprise, pour les clients ou pour les collaborateurs.


Parmi ces avancées majeures, l’Intelligence Artificielle (IA) est l’une des plus plébiscitée ces dernières années, promettant une facilitation sans égal pour les entreprises en apportant un maximum de valeur ajoutée. Si l’IA peut se révéler complexe à mettre en œuvre dans certains cas, l’utilisation de cette nouvelle brique technologique apporte son lot d’innovations, notamment lorsque celle-ci est réfléchie et utilisée au service de la relation client. L’intégration d’outils incluant de l’IA se doit d’être pensée en accord avec les processus et outils existants afin d’en maximiser le potentiel.

Intelligence artificielle, une avancée majeure pour la relation client | EXEIS Conseil

L’intelligence artificielle, avancée majeure pour la relation client 


Dans une certaine représentation mentale que nous pouvons nous faire de l’IA, nous pouvons percevoir une multitude d’ordinateurs branchés en réseau ou encore des robots humanoïdes ayant la capacité d’échanger en toute autonomie avec les humains et dans certains cas même, éprouver des sentiments.


En réalité, l’intelligence artificielle renvoie à l’heure actuelle aux techniques qui permettent aux machines de dupliquer le raisonnement humain, l’intelligence réelle sur un périmètre donné.  


Dans le cas de la relation client, nous vous proposons de principalement retenir l’affirmation « échanger en toute autonomie » et de découvrir les usages de l’IA.


Entre Tchatbot, Robot Process Automation et analyse de données : 3 cas d’applications de l’IA dans la relation client 


La mise en œuvre de l’IA dans les différentes entreprises s’effectue majoritairement dans une logique d’optimisation des tâches pour générer un gain de temps aux collaborateurs afin que ceux-ci puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Ainsi, les « bots » (ou robots) ont vu leur nombre exploser afin de proposer des services directs aux usagers en lieu et place de collaborateurs.


Les différents services en charge de la relation client sont tous en train de s’équiper de ces technologies pour concentrer leurs efforts sur la mise à disposition d’éléments à forte valeur ajoutée. Parmi les usages les plus courants, on peut déjà distinguer :


Les tchatbots/callbots, premier cas d’application de l’IA dans la relation client 


Lorsque vous naviguez sur un site client, il n’est désormais plus rare de voir une fenêtre s’activer et vous proposer de l’aide pour répondre à vos questions. C’est un tchatbot, dont la mission principale est d’apporter aux clients des réponses de premier niveau et l’orienter vers les meilleurs endroits pour trouver ce qu’ils cherchent.


Construit sur un modèle d’arbre de décision et de mots clés, l’IA va ainsi engager une conversation et facilement orienter le client sur la base des informations qu’elle aura collectées. En poussant plus loin cette technologie, il est même possible aujourd’hui de faire apprendre (deep learning) à la machine pour un apprentissage constant, à la manière des humains.


Que ce soit sur les sites internet ou même sur les réseaux sociaux, des tchatbots permettent de répondre à des questions simples et de mettre en relation votre client avec le conseiller le plus approprié, sur la base des questions et des réponses qu’il aura pu vous apporter. Ce type de robot s’observe également sur les serveurs vocaux interactifs (SVI) qui, sur la base du vocal, peut vous orienter. L’IA peut aider le SVI en langage naturel grâce à des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), des analyses de données poussées ou même la détection des émotions. Ainsi, l’introduction de l’IA a permis aux SVI de fournir des réponses plus rapidement, plus précises et personnalisées aux utilisateurs. 


A titre d’exemple, une mutuelle d’assurance a déployé un SVI en langage naturel qui fait appel à de l’IA pour le premier contact au centre d’appels. Les clients peuvent s’exprimer librement et l’outil détecte automatiquement leur besoin pour les orienter vers le service le plus adapté. Les résultats sont probants et atteignent 95% de taux de compréhension.  

 

Comment les RPA (Robot Process Automation) impactent-ils la relation client ?


Ces robots intelligents vont permettre d’automatiser des tâches simples de traitement (comme par exemple la dépose ou la mise à jour d’un dossier en ligne) pour éviter le travail fastidieux de revue par des collaborateurs. 


Ces robots prennent ainsi en charge un processus ou une partie du processus pour collecter, analyser et traiter et ainsi optimiser le temps de traitement. Ces robots sont généralement invisibles du grand public et se concentrent sur des tâches dites de « back office ». Cette technologie sert indirectement la gestion de la relation client puisqu’elle permet de gérer des actes simples et de laisser plus de temps aux collaborateurs pour gérer des actes de gestion plus complexes. 


Comment l’IA, dans l’analyse de données clients, améliore-t-elle la GRC au global ? 

 

L’IA est également utilisée pour l’analyse et la catégorisation des données clients et permet d’en faciliter l’exploitation.

 

A titre d’exemple, les solutions de Feedback Management permettent de recueillir les retours et avis des clients sur les produits vendus ou les services rendus. Elles permettent notamment de pousser aux clients des enquêtes via différents médias, et de collecter de façon organisées les réponses. 

 

Les analyses tant quantitatives que qualitatives peuvent être chronophages pour les équipes en charge de l’amélioration de l’expérience client, leur laissant moins de temps pour œuvrer sur la détection des causes des irritants et des plans d’actions à mettre en œuvre. De plus, les tendances de fond nécessitent des approches statistiques pointues et recoupant des notions. 

 

L’intelligence artificielle peut alors être utilisée pour effectuer une analyse sémantique des réponses, en prenant en compte la récurrence des sujets évoqués, en identifiant les liens entre ces sujets ainsi qu’en regroupant les différentes notions : celles liées aux sentiments exprimés (joie, colère, déception…), aux intentions (renouvellement, résiliation, réclamation...) ou encore à l’effort consenti (aisance, facilité, complexité…).

 

Les tendances et signaux faibles difficiles voire impossibles à cerner par l’humain ressortent alors de façon fiable et rapide. Avec les bonnes informations d’une part, et davantage de temps à y consacrer d’autres part, les équipes peuvent prioriser les axes d’amélioration à travailler et bâtir les plans d’action correspondant.


Par ailleurs, face à une volumétrie exponentielle de la data, il devient problématique pour les collaborateurs d’analyser et de produire des reportings cohérents face à la multitude de données. L’automatisation et l’IA permettent ainsi d’avoir une analyse approfondie et pertinente. 

 

Quels sont les futurs usages de l’IA dans la gestion de la relation client ?


L’innovation technologique n’a pas encore fini d’apporter son lot de surprises et d’automatisations. La majorité des grandes entreprises se dotent aujourd’hui de Digital et Data Factories (fabrique intelligente de données) y qui ont pour ambition de délivrer de nombreuses applications au service des clients et des collaborateurs.


L’arrivée de la technologie quantique (méthodologie de calcul réalisée par ordinateur quantique pour résoudre des problèmes complexes) présage également d’intéressantes perspectives autour de l’analyse de la donnée et de la puissance de l’IA. Plus récemment, c’est la technologie chatGPT développée par OpenAi qui impressionne par ses capacités de réponse et d’apprentissage. De par ses performances révolutionnaires, ce chatbot basé sur le modèle GPT-4, laisse entrevoir de belles opportunités pour les entreprises, notamment dans la gestion de leur relation client.   


L’IA, outil puissant pour améliorer la relation client, ne remplacera pas la relation client humaine 

 

Ainsi, si l’IA permet de progresser et de se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée, il ne faut pas perdre de vue le rapport humain dans la relation client, essentiel à certains moments clés du parcours client. Tout l’enjeu réside dans la capacité à articuler les technologies utilisant de l’IA avec le reste des outils et processus de l’entreprise afin de tirer parti de la puissance de celles-ci. Autrement dit, la réflexion stratégique réalisée par l’intelligence humaine sur la coordination des robots entre eux et avec le capital existant de l’entreprise est indispensable.

 

3 éléments à retenir : 

 

  • L’IA est en constante évolution, ce qui est vrai aujourd’hui ne l’est peut-être pas demain.
  • Les chatbots et RPA sont maintenant communs. L’usage de l’IA dans l’analyse de données client permet une amélioration globale de l’expérience client de l’entreprise.
  • L’IA ne remplacera jamais l’humain dans la sa proximité avec les clients, au contraire elle la renforce en permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des actes plus complexes et donc qui nécessite du temps, de la réflexion et une proximité client.
À propos des auteurs
Raphaël GASQUET - Manager chez EXEIS Conseil
Raphaël GASQUET MANAGER
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Raphaël a commencé sa carrière en tant que consultant en organisation. Il a ensuite piloté divers projets dans le secteur des télécommunications pendant une quinzaine d’années. Il a développé de véritables compétences de Pilotage de Projet et de Programme, de Conduite du Changement ou encore d’Aide au Choix de Solutions, en particulier dans des contextes d’amélioration de la relation client et de transformation du SI.

Jérémy MARC - Consultant chez EXEIS Conseil
Jérémy MARC CONSULTANT SENIOR
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Jérémy MARC dispose de 9 années d’expérience dans le conseil. Il a notamment accompagné plusieurs mutuelles d’assurance sur leurs projets de transformation, tant sur la phase de diagnostic que sur le pilotage de la déclinaison opérationnelle des recommandations.