Quand l’intelligence artificielle assiste la relation client

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Le traitement automatisé de gros volumes de données peut renforcer la relation client et suscite l’appétit des grands acteurs du numérique. Il est une promesse pour mieux comprendre les demandes des clients et leur répondre de manière ciblée.

« Avant, on regardait le passé pour prédire le futur. On surveillait la performance avec des KPI (indicateurs clés de performances). Ensuite, le Big Data est apparu. Aujourd’hui, concernant la force de vente et le marketing, le CRM bénéficie de l’Intelligence Artificielle (IA) pour traiter des données massives de manière automatisée et auto-apprenante afin d’observer la performance métier », explique Luc Doladille, Business Solutions Consulting Director et spécialiste du CRM chez Umanis. La stratégie relationnelle des entreprises avec leurs clients repose maintenant sur des outils de CRM évolués. Le but est d’avoir la bonne information, au bon moment et à la bonne personne. L’objectif est de gérer au mieux ce qu’on appelle la pression marketing, à savoir la limite à partir de laquelle les clients suppriment les messages publicitaires poussés dans leurs messageries et autres canaux de communication. Des applications concrètes de l’IA dans le CRM sont mises en place d’abord par les grands comptes, ensuite par les PME et ETI. « Nous avons travaillé avec un loueur de voitures sur la gestion des campagne publicitaires et d’activation des contacts. On les aide à cibler les contacts en fonction des pays. Ensuite, nous utilisons les données pour créer la campagne, prédire le business induit et organiser un plan d’action en fonction des objectifs », précise Hélène Gombaud-Saintonge, vice-présidente BETC Digital, qui poursuit : « Les filiales dans chaque pays ont complètement changé leur façon de travailler car quand elles construisent leur campagne publicitaire, elles le font par rapport à leur objectif et à leurs KPI. Nous avons crée une plateforme qui permet aux pays d’utiliser ces données et, au fur et à mesure des campagnes, de simuler l’estimation budgétaire ».

Salesforce en pointe sur l’utilisation de l’IA dans le CRM
SalesForce, le spécialiste mondial des solutions de CRM, utilise l’IA pour améliorer la relation client. Avec sa plateforme Salesforce Einstein, les gros volumes de données sont analysés et produisent des prédictions et recommandations sur la base des processus d’entreprise personnalisés. L’automatisation des traitements est censée générer un gain de temps qui sera utilisé pour mieux se rapprocher des clients. Pour les PME, il s’agit d’une porte d’entrée dans un domaine encore en phase d’expérimentation, via des services en SaaS. Reste à évaluer le coût, le retour sur investissement et l’impact structurant sur le système d’information existant de l’entreprise. Mais peut-on parler pour autant d’IA en temps réel ? Cette acception ne concerne que quelques cas ciblés comme le précise Hélène Gombaud : « Pour un constructeur automobile, nous avons conçu des scores d’intérêt des prospects et de niveau d’appétence pour tel modèle de voiture. Nous poussons vers les concessionnaires des contacts d’acheteurs potentiels en fonction de ces scores ».

L’écoute des signaux faibles dans une conversation
La reconnaissance de termes spécifiques dans une conversation fait partie des possibilités d’une IA dans le CRM. « Dans un centre d’appel, où les salariés ne sont pas investis et avec beaucoup de turn-over, une IA est capable d’écouter la conversation, de remonter des signaux faibles (termes spécifiques, intonations du client, etc.) et, en temps réel, d’alerter le superviseur en lui indiquant, par exemple « sur le poste 14, le conseiller a passé 4’30, sur un problème qui n’en était pas un, (mots, voix du client, etc.). Le superviseur prend alors l’appel pour le traiter », explique Luc Doladille. Autre application de l’IA, la reconnaissance d’image qui peut être utilisée pour l’analyse des réseaux sociaux afin de surveiller la réputation des marques. « Par exemple, si un internaute trouve un corps étranger dans un fromage et qu’il envoie la photo sur un réseau social, il est possible à une application d’IA de reconnaître la marque du produit. À ce stade, le service qualité peut engager la conversation avec l’internaute pour lui demander des précisions et ouvrir une enquête sur toute la chaîne de production et de stockage des produits », décrit Daniela Jimenez, Practice Manager Salesforce chez Umanis.

Les géants Facebook et Google procèdent à des acquisitions accélérées de start-up pour leur permettre de cibler encore mieux les internautes. Tous les acteurs du marketing et du monde publicitaire se disputent les données des futurs clients. Il est ainsi possible de vous repérer, par exemple, pendant la consultation d’un vol d’avion Paris-Prague suite à un précédent voyage, d’être alors reconnu par un CRM qui incrémente la valeur de ce profil. « Ce dernier est racheté par une régie d’espace publicitaire. Lors de la consultation du site de l’Équipe, Vueling a intérêt à vous contacter et à payer plus cher pour votre profil acheté via une plateforme DSP (achat automatique d’encarts pub aux enchères) », explique Luc Doladille.

Les domaines concernés par l’IA dans la CRM sont innombrables. Les assurances l’utilisent pour prévoir très finement le niveau d’indemnités à prévoir pour un sinistre. Il reste encore beaucoup de temps avant qu’une véritable IA ne prenne la main sur les décisions humaines. Restera alors à faire la balance entre les bénéfices et les implications néfastes… 

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Devenus buzzword, ces deux termes accolés sont utilisés par beaucoup d’acteurs du numérique qui les placent dans leurs discours de communication, parfois de manière impropre. Tout comme le terme algorithme utilisé aussi dans l’intelligence artificielle (IA) et qui n’est autre qu’une méthode de résolution d’un problème. Pour fonctionner, une IA a besoin de traiter d’énormes volumes de données, notion résumée par le Big Data. D’autre part, une IA doit aussi être capable d’auto-apprentissage, c’est ce qu’on appelle le machine learning. Pour l’heure, il ne s’agit que de travailler sur des tâches délimitées (reconnaissance de texte, d’images, voix, etc.), bien loin des performances multitâches d’un cerveau humain. Après analyse et traitement des informations, un système auto-apprenant tel que l’IA doit parvenir au final à formuler des conclusions. On qualifie ce processus d’apprentissage profond de Deep Learning. 

Lu 22904 fois Dernière modification le vendredi, 30 novembre 2018 09:30
Serge Escalé

Journaliste indépendant spécialisé IT depuis 1995
Le Monde informatique, Le Figaro, Les Echos, Itespresso, Le MagIT, Silicon.fr, GPO Magazine

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