Les bénéfices de l’IA pour booster votre expérience client

IA 22.04.2024

62 % des consommateurs expriment leur préférence pour l’utilisation d’un chatbot plutôt que d’attendre qu’un agent humain réponde à leurs requêtes. Cette tendance démontre l’importance de l’intégration de l’intelligence artificielle conversationnelle sur son site internet, afin de répondre aux besoins des clients. L’intelligence artificielle présente de multiples avantages pour les entreprises, offrant une gamme variée de solutions visant à améliorer la qualité de l’expérience client.

Table des matières

  1. Disponibilité et instantanéité du service client
  2. Personnalisation du parcours client
  3. Diminution des coûts et rentabilité
  4. Gain de temps
  5. Meilleure accessibilité et couverture des langues
  6. Anticipation et prédiction des comportements clients
  7. Analyse automatisée des conversations en ligne

 

L’évolution de l’IA dans l’expérience client

Initialement utilisée pour automatiser les interactions simples avec les clients, l’intelligence artificielle a évolué pour devenir une force motrice dans la personnalisation des expériences client

Les premières applications de l’IA dans ce domaine se limitent souvent à des réponses préprogrammées dans les chatbots et les systèmes de réponse vocale interactifs. 

Cependant, avec les progrès dans le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique (Machine Learning), l’IA est devenue plus sophistiquée, capable de comprendre et de répondre de manière plus contextuelle aux besoins des clients. Aujourd’hui, elle alimente une gamme de solutions, allant des chatbots conversationnels aux systèmes de recommandation de produits personnalisés.

Les bénéfices de l’IA pour l’expérience client

Disponibilité et instantanéité du service client 

La disponibilité et l’instantanéité du service client sont des éléments cruciaux de l’expérience client. Les consommateurs attendent des réponses rapides à leurs questions et des solutions immédiates à leurs problèmes. Toutefois, répondre à ces attentes peut être un défi pour les entreprises, surtout lorsqu’il s’agit de maintenir une disponibilité 24/7 du service client avec des ressources humaines limitées.

L’intégration de l’IA dans le service client offre une solution efficace à ce défi. Les chatbots, ou agents conversationnels, sont des programmes informatiques conçus pour simuler une conversation humaine, permettant aux entreprises d’automatiser les interactions avec les clients sur les canaux numériques. 

Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, ces chatbots peuvent comprendre et interpréter les questions des clients pour fournir des réponses pertinentes en temps réel et garantir une disponibilité constante du service client, renforçant ainsi la satisfaction et la fidélité à la marque.

Exemple avec le Chatbot “Ora” de Sephora

Sephora a développé un chatbot « Ora » sur Messenger, conçu pour répondre aux questions des clients. Actif 24h/24, il offre des informations basiques telles que le suivi des commandes, les achats, les avantages du programme fidélité et la gestion de compte, ainsi que les promotions en cours.

Il fournit également des détails sur les produits et services, informant les utilisateurs sur les nouveautés et les spécificités des articles afin de les aider à trouver ce qu’ils cherchent. Les clients peuvent aussi y laisser leurs avis. Et pour des questions plus complexes, l’assistant redirige les clients vers un agent dédié. 

Ce chatbot permet au service client de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée en évitant de répondre aux requêtes simples qui peuvent être gérées par les clients eux-mêmes. Les clients bénéficient ainsi d’une réponse rapide à leurs questions les plus courantes.

Personnalisation du parcours client

La personnalisation de l’expérience client présente des défis, notamment celui de fournir le bon message à la bonne personne au bon moment. L’intégration de l’intelligence artificielle dans la personnalisation de l’expérience client offre une solution à ce défi. 

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données client en temps réel, permettant aux entreprises de comprendre les préférences individuelles et les comportements des clients avec une précision accrue. En utilisant ces informations, l’IA peut identifier les segments de clients les plus pertinents et leur fournir des messages personnalisés et des offres spécifiques qui répondent à leurs besoins. Cela permet de garantir une expérience client plus engageante, tout en maximisant les chances de conversion et de fidélisation.

Exemple d’EmotionsAI x LaRedoute

L’algorithme EmotionsAI d’AB Tasty segmente les visiteurs en temps réel en fonction de leur principal besoin émotionnel pour convertir. L’algorithme va identifier 10 sous-segments, 5 “Rationnels” (Immédiateté, Notoriété, Compréhension, Changement, Qualité) et 5 sous-segments “Intuitifs” (Compétition, Attention, Sécurité, Confort, Communauté). Cela permet à EmotionsAI de créer des expériences tout au long du parcours qui répondent aux besoins émotionnels des clients. 

EmotionsIA, utilisé par LaRedoute (en collaboration avec AB Tasty), illustre la puissance de l’IA dans la personnalisation de l’expérience client. En identifiant les émotions et les besoins des consommateurs, l’outil permet à La Redoute de segmenter ses clients en fonction de leurs préférences émotionnelles, leur permettant de proposer des messages et des offres plus pertinents. Par exemple, en utilisant les insights fournit, La Redoute a pu cibler spécifiquement les personnes avec un esprit de compétition avec un message promotionnel “Faites vite ! Article ajouté 36 fois au panier aujourd’hui !”, entraînant ainsi une augmentation des ventes (pour les visiteurs “compétition”). 

Diminution des coûts et rentabilité

L’IA conversationnelle simplifie de nombreuses interactions en traitant les demandes sans nécessiter de contact humain, ce qui facilite notamment les opérations dans les centres d’appels. Les entreprises adoptant ces assistants numériques et robots réduisent leurs effectifs, leurs dépenses générales et les tâches administratives. Cette transition permet une optimisation des espaces de bureau et une augmentation du retour sur investissement. En 2022, Gartner projetait que d’ici 2026, l‘IA conversationnelle réduirait les coûts de main-d’œuvre des agents de centres de contact de 80 milliards de dollars.

Exemple avec Zalando

Zalando a opté pour une réduction des retours de produits, motivée par des considérations économiques et environnementales. Pour y parvenir, la marque a mis en place plusieurs systèmes d‘intelligence artificielle pour guider les clients dans leurs choix d’articles. Parmi ces solutions, une cabine d’essayage virtuelle dédiée aux jeans a permis de réduire significativement les retours. Les clients utilisent un avatar en 3D et sélectionnent plusieurs tailles, ce qui a conduit à une baisse de 40 % des retours. 

Gain de temps

En répondant efficacement aux questions simples, les entreprises peuvent éviter le transfert d’appels à un agent lorsque l’IA peut répondre à la question et réduit le temps d’attente pour les clients. Pour répondre aux requêtes, l’IA utilise les informations de base disponibles, qu’elles proviennent de la FAQ ou des guides. En cas de demandes plus complexes, les clients obtiennent rapidement une réponse, car l’IA dirige directement la requête vers le bon interlocuteur.

Exemple avec “Billie” le chatbot d’IKEA

Billie, le chatbot d’IKEA, est là pour faciliter la vie des clients en répondant à leurs questions courantes. Disponible à tout moment, il permet aux équipes du service client de se concentrer sur des tâches plus spécialisées, comme le conseil en design d’intérieur. Grâce à Billie, les clients peuvent obtenir des réponses sur leurs commandes, les horaires du magasin, les livraisons, et bien d’autres informations essentielles, ce qui améliore leur expérience en magasin et au téléphone, tout en libérant du temps pour les employés.

Meilleure accessibilité et couverture des langues

Pour les entreprises internationales, leur support client se doit de répondre aux besoins des clients dans toutes les langues où ils sont présents. L’IA accompagne les utilisateurs lors de leur navigation sur un site de e-commerce ou une application, facilitant ainsi leur recherche de produits ou de services, même s’ils ne parlent pas la langue principale du service. Cette capacité à fournir une assistance dans différentes langues élimine les barrières linguistiques et garantit une compréhension optimale des offres disponibles, ce qui contribue à une expérience client plus satisfaisante et personnalisée.

Exemple avec Mondial Tissus

Mondial Tissus, leader français de la vente de tissus, intègre ChatGPT pour améliorer la qualité des données sur les produits. Cette IA facilite la consultation des stocks dans les points de vente, permettant un développement de la production et une expérience client améliorée sur les différents marchés internationaux. Elle assure également la traduction des informations sur les tissus, offrant ainsi une meilleure accessibilité aux acheteurs étrangers avec des données qui sont plus rapides et plus respectueuses et plus accessibles grâce aux traductions linguistiques.

Anticipation et prédiction des comportements clients

L’anticipation et la prédiction des comportements clients sont des éléments importants à prendre en compte pour améliorer l’expérience client. En comprenant les besoins et les préférences des clients avant même qu’ils ne les expriment, les entreprises peuvent offrir des expériences personnalisées et pertinentes. 

Grâce à l’IA, les entreprises peuvent anticiper les actions des clients, adapter leurs offres en conséquence et fournir un service proactif et réactif. Cela se traduit par une expérience client plus fluide, où les clients se sentent compris, valorisés et satisfaits de leurs interactions avec la marque. En fin de compte, cela renforce la fidélité des clients, favorise le bouche-à-oreille positif et stimule la croissance de l’entreprise.

Exemple avec Google Analytics 4

Grâce à ses fonctionnalités avancées de machine learning, Google Analytics 4 (GA4) utilise les données d’événements structurées pour générer des métriques prédictives telles que la « Probabilité d’achat », la “Probabilité de perte de l’utilisateur » et le « Revenu prévu ». Ces métriques fournissent des insights précieux sur le comportement futur des utilisateurs, permettant aux entreprises de mieux cibler leurs efforts marketing, d’identifier les clients à risque et de prévoir leurs revenus futurs.

Analyse automatisée des conversations en ligne

Le social listening permet de comprendre et d’optimiser le parcours client. Toutefois, la quantité massive de données provenant des médias sociaux peut rendre difficile l’analyse et l’interprétation efficaces des opinions et des tendances des clients. 

L’intelligence artificielle offre une solution permettant une analyse automatisée et en temps réel des conversations en ligne. En utilisant des techniques de Machine Learning, l’IA peut identifier les sentiments, les tendances et les insights clés à partir des discussions sur les réseaux sociaux, permettant ainsi aux entreprises de comprendre rapidement les besoins et les préférences des clients. Cela leur permet d’adapter leurs stratégies marketing, d’améliorer leur service client et de personnaliser leur offre en fonction des feedbacks des clients, ce qui se traduit par une meilleure satisfaction client, une fidélisation accrue et une augmentation des revenus.

Exemple de Synomia by Converteo

Synomia by Converteo propose une solution complète d’analyse sémantique par l’IA, combinée à des services de conseil, pour aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à optimiser leur expérience client. En recueillant et en analysant les conversations en ligne, les médias sociaux, les avis clients et d’autres sources de données internes et externes, Synomia fournit des insights sur la perception de la marque, les tendances du marché et les comportements des clients. 

Cette approche permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, d’adapter leur stratégie marketing et de personnaliser leur expérience client, renforçant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

Vous pouvez trouver plus d’informations sur Synomia by Converteo en cliquant ici

 

L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’expérience client offre des avantages majeurs aux entreprises. De la disponibilité 24/7 du service client à la personnalisation des parcours client, en passant par la réduction des coûts et l’anticipation des comportements clients, l’IA apporte des solutions innovantes pour répondre aux attentes des consommateurs et améliorer l’expérience client.

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