Comment l’IA générative peut transformer la relation client

À l’occasion du Marketing Day, Roger Lei, DGA d’Opportunity, un éditeur de plateforme SaaS pour la gestion et la digitalisation des parcours de la relation client, et Jean-Antoine Martos, président et fondateur de Logos, qui accompagne les entreprises dans l’optimisation de la qualité des centres relation client, ont démontré comment l’intelligence artificielle générative et conversationnelle peuvent grandement améliorer le niveau de performance des interventions digitales ou orales dans la relation client.

Au cœur de l’actualité, l’IA peut effectivement être d’un grand apport dans plusieurs domaines inscrits dans le parcours de relation client. Elle permet d’améliorer la qualité de l’expérience client, afin qu’elle soit homogène et fluide. Elle aide également à respecter tous les points de conformité, notamment dans la vente, et permet d’optimiser la joignabilité afin de correspondre avec plus de clients et de manière plus efficace.

Le pilotage automatisé de la qualité

Selon Jean-Antoine Martos, « il est devenu stratégique de contrôler au quotidien la qualité des livrées. Notre boulot est de mettre en place des audits ponctuels pour mesurer cette qualité, avec un réel dispositif de management de la qualité ». Cette méthode passe par l’évaluation de chaque conseiller, afin de mettre en place des plans d’action dans le but d’avoir « tout le monde au même niveau dans les centres de relation client ». Cependant, un auditeur n’est ni infaillible, ni démultipliable à l’infini. Sa subjectivité, sa fatigue, son temps, sont des points que l’IA peut améliorer.

En effet, elle permet notamment l’analyse de 100 % des conversations, quand des auditeurs humains ne peuvent aller au-delà de 3 %. Une transcription automatique permet un important gain de volume. L’IA donne aussi une vision complète et objective de l’activité du centre. Et avec une grille d’écoute intégrée, paramétrée et automatisée, l’objectivité de l’analyse est assurée. Enfin, l’IA peut détecter automatiquement des phrases clés, des insatisfactions (énervement, hésitation, silence, etc.) et leur fréquence d’apparition. Ainsi, au terme de son analyse, l’IA, en se basant sur sa grille d’évaluation, va émettre un scoring pour mesurer la qualité des échanges. Cela laisse ainsi plus de temps aux auditeurs pour faire des recommandations et divise les coûts par dix, selon Roger Lei.

La conformité et le contrôle automatisé des ventes

L’IA peut également jouer un rôle important dans le contrôle de la conformité des échanges entre le centre de relation client et son interlocuteur. En effet, dans la vente, notamment digitale, il est important de contrôler les conditions de vente, qu’il s’agisse des mentions légales obligatoires ou de l’argumentaire utilisé. Le contrôle de la collecte du consentement peut aussi être effectué par l’intelligence artificielle, car le client doit le donner et ce, de façon éclairée (et non par dépit, exaspération, etc.). Enfin, l’IA contrôle également la qualité et la conformité des données transmises et collectées.

Pour ce faire, la méthode est la même que pour le pilotage de la qualité. L’IA intègre un corpus de ventes digitales, enregistre et analyse l’argumentaire utilisé par l’agent, et mesure sa conformité. Le modèle continue de s’entraîner parallèlement à chaque nouvel échange ou à chaque vente intégrés dans le corpus, fonctionnant ainsi en un cercle vertueux. Pour Roger Lei, l’IA comme mesure de la conformité réduit de 20 % le churn (la proportion de clients perdus) et de 15 % les coûts.

La joignabilité et les modèles prédictifs de succès

La joignabilité est un enjeu majeur car, comme l’explique Jean-Antoine Martos, « les canaux de communication se sont multipliés et les clients sont de plus en plus difficiles à joindre ». Pour cela, Opportunity propose une plateforme SaaS qui permet d’orchestrer les campagnes marketing de relation client. Grâce à la collecte des données – anonymisées – issues des ventes, l’IA peut analyser tous les éléments en sa possession pour identifier quels sont les meilleurs paramètres de campagne. « L’idée est de booster ce qui a pu être fait humainement en data analyse, afin de faire des propositions sur les types de campagnes les plus efficaces », explique Roger Lei.

À l’aide d’un modèle prédictif basé sur l’IA, il est donc possible d’obtenir des recommandations sur les différentes stratégies à mettre en place. Le modèle est capable de prédire les taux de succès attendus par rapport aux orientations qu’il a proposées. Là aussi, il est en amélioration constante grâce à un corpus d’entraînement auto-alimenté. « On voit des taux d’amélioration de performance qui vont jusqu’à 30 % », se félicite Roger Lei.

Grâce à ses innovations, la relation client peut être optimisée du point de vue de la qualité des échanges, de leur conformité avec les règles en vigueur, et permet aussi d’investir le temps et les efforts des auditeurs humains dans d’autres des actions moins chronophages et répétitives, et ainsi d’améliorer l’efficacité des équipes.