Utiliser l’IA pour renforcer sa relation client

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L’avènement de l’intelligence artificielle générative suscite des innovations et des expériences passionnantes pour les consommateurs. Néanmoins, il inquiète également ceux qui craignent pour la confidentialité des données et la dépendance aux robots logiciels. D’ailleurs, ces inquiétudes sont particulièrement vives dans les secteurs où les interactions avec les clients et la confidentialité des données sont essentielles, comme la banque ou les soins de santé.

Des risques intrinsèques anxiogènes

Il est à noter qu’un certain niveau d’anxiété accompagne généralement les technologies révolutionnaires. En l’espèce, il est naturel de s’inquiéter d’une technologie qui imite l’intelligence humaine. Toutefois, avec l’émergence d’une nouvelle catégorie de modèles de langage de grande taille, la plupart des entreprises ont placé le risque lié au modèle, la précision des résultats et l’utilisation éthique des données au cœur de leurs préoccupations. Des cadres règlementaires visent notamment à garantir une utilisation responsable des nouvelles technologies d’IA.

Cependant, le risque que les entreprises cèdent l’expérience client à des modèles et à des robots conçus pour extraire de la valeur à court terme, et non pour favoriser la fidélisation des clients à long terme, est moins apprécié. Les entreprises pourraient de plus en plus associer l’IA traditionnelle et les modèles d’apprentissage automatique à l’IA générative pour délivrer des messages et des offres aux clients d’une manière plus humaine. Si nous n’y prenons pas garde, les robots, les algorithmes et les modèles prédictifs à la recherche de profit pourraient en effet conduire à des expériences dystopiques.

La portée de la relation clients

Même dans le monde de l’IA, la relation client est fondamentale. Les mesures traditionnelles du sentiment clients, telles que le Net Promoter Score (NPS), peuvent commencer à changer, mais un principe perdurera : chaque interaction améliore ou diminue la perception qu’a le client de l’entreprise concernée.

Informer chaque décision dans le but d’enrichir l’expérience utilisateur constituera une voie fiable vers un avenir fondé sur l’IA qui créera plus de valeur pour les clients, les employés et les actionnaires. 

La personnalisation comme ligne de conduite

Orienter l’IA vers le client nécessite de repenser fondamentalement les fonctions objectives. La plupart des algorithmes existants optimisent le retour sur investissement à un moment donné plutôt que l’expérience dans son ensemble. L’engagement client basé sur l’IA promet à l’entreprise d’apprendre davantage de chaque interaction et de trouver plus de moyens de créer de la valeur. C’est d’ailleurs un bon signe, car les clients s’attendent de plus en plus à des expériences personnalisées et pertinentes et sont prêts à partager leurs données en retour. 

L’une des façons dont l’IA affine la personnalisation est par le biais d’assistants numériques pour les clients, comme le montrent les efforts émergents dans les domaines de la banque et des paiements. Par exemple, la Banque Royale du Canada utilise un assistant doté d’IA appelé NOMI pour personnaliser la gestion numérique de l’argent de ses clients. Il propose notamment des conseils opportuns, des budgets personnalisés et des recommandations d’épargne basées sur le comportement en matière de dépenses et les flux de trésorerie. Les assistants numériques à IA générative aident également les employés à renforcer leurs liens avec les clients, en renforçant les endroits où la touche humaine peut être une source de différenciation. 

Les modèles de langage à grande échelle permettront d’entrer dans une nouvelle ère de personnalisation. Les techniques d’apprentissage automatique transforment déjà le modèle d’interactions numériques de chaque client en une « empreinte digitale » comportementale unique, et les progrès récents de l’IA permettront désormais à ces empreintes digitales d’inclure les interactions vocales et textuelles.

Aider vos employés à aider vos clients

Il est recommandé de débuter par quelques exemples concrets pour que votre organisation se sente à l’aise avec la technologie de l’IA générative. Ces cas utilisent généralement l’IA pour aider les employés qui rapportent des aspects de l’expérience client afin que les humains puissent vérifier les résultats du modèle. Il peut s’agir, par exemple, de suggestions aux gestionnaires de relations pour la prochaine conversation avec un client, sur la base d’un engagement récent, ou d’actions spécifiques pour le traitement des recouvrements avec des clients en difficulté financière.

La prochaine vague de cas comprendrait l’IA intégrée dans les procédures opérationnelles standard pour les employés. Parmi les cas prometteurs, citons l’acheminement prédictif de la demande d’un client vers l’agent le mieux équipé pour traiter un problème particulier ou des recommandations de script en temps réel pour les gestionnaires de relations. 

Dans quelques secteurs tels que la vente au détail, une technologie entièrement basée sur l’IA commence à prendre en charge la relations clients. Au fil du temps, cette ligne de front numérique pourrait fournir un service avec la même empathie que les équipes humaines traditionnelles. Les robots apprendront peu à peu à proposer des produits et des informations pertinents aux clients, comme l’ont toujours fait les meilleurs employés. Les meilleures utilisations de l’IA pourraient même réimaginer complètement l’expérience globale.

Pour conclure, en cette période d’inflation élevée et d’économie tendue, certains dirigeants pourraient être tentés d’utiliser la technologie générative de l’IA uniquement pour réduire les coûts et améliorer l’efficacité. Ce serait une erreur. Si l’IA générative a le potentiel d’infléchir la courbe des coûts dans de nombreuses industries, la plus grande valeur reviendra aux entreprises qui se concentrent sur l’enrichissement de la vie de leurs clients.

A propos de StoryShaper

StoryShaper est une start-up innovante qui accompagne ses clients dans la définition de leur stratégie digitale et le développement de solutions d’automatisation sur-mesure.

Sources : StoryShaper, Harvard Business Review.

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