Les consommateurs souhaitent des interactions de plus en plus personnalisées avec les marques et sont prêts à cesser de travailler avec une marque après une seule expérience négative. Les entreprises qui s'adaptent bien à ce changement de valeurs des clients utilisent de nouvelles solutions technologiques comme l'IA pour améliorer la qualité de l'expérience client.

Cet article vous expliquera comment votre organisation peut fournir un service meilleur et plus uniforme grâce à la technologie d'expérience client pilotée par l'IA, d'un CRM IA à des analyses basées sur l'apprentissage automatique.

Pourquoi l'IA dans l'expérience client est-elle importante ?

Les clients du monde entier souhaitent des expériences plus personnalisées. Selon une enquête BCG de 2024, ils recherchent une personnalisation qui peut :

• Rendre le processus d'interaction avec la marque plus agréable.
• Le rendre plus rapide.
• Le rendre plus facile.
• Aider à découvrir les produits et services pertinents que la marque propose.
• Le plus important, trouver un prix approprié.

Les résultats de l'étude de Five9 de 2025 suggèrent que 79 % des consommateurs souhaitent que les marques prédisent leurs besoins et adoptent une approche plus proactive pour résoudre les problèmes. La même étude montre que 72 % sont désireux d'utiliser des solutions alimentées par l'IA et des services agentiques si cela signifie résoudre leurs problèmes plus rapidement.

Les logiciels basés sur l'IA peuvent aider les entreprises à répondre aux demandes des clients de deux manières principales. L'analyse IA peut prédire le comportement et les besoins des clients. Cela améliore la personnalisation sur les points les plus pertinents pour les consommateurs.

Les chatbots IA, s'ils sont bien configurés, peuvent réduire le temps que mettent les clients à recevoir un service.

Avantages et défis de l'IA dans l'expérience client

Utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer l'expérience utilisateur vous donne un grand avantage, mais cela comporte aussi certains inconvénients. Examinons chaque côté de la pièce.

Avantages de l'utilisation de l'IA dans l'expérience client

Voici quelques avantages majeurs de la mise en œuvre de l'IA dans l'expérience utilisateur :

• Moins de frais généraux. Faire fonctionner un chatbot IA n'est pas exactement bon marché, mais cela ne peut pas se comparer à avoir un département de service client entièrement staffé. Avec des options d'auto-service, vous n'avez pas besoin d'un aussi grand département de service client et vous finissez par économiser sur les frais généraux.
• Meilleures informations sur les clients. Les outils de recherche alimentés par l'IA peuvent améliorer votre niveau de compréhension de vos clients. Non seulement par l'analyse quantitative de grandes quantités de données, mais aussi par l'interprétation de données qualitatives telles que les journaux de conversation des clients.
• Interactions multicanales sans faille. Les logiciels CRM pilotés par l'IA peuvent intégrer des chatbots sur plusieurs plateformes et fournir le même niveau de service, grâce à leur connexion à la même base de données. L'analyse des interactions des clients à travers les canaux rend les interactions avec les clients plus personnalisées et pertinentes.
• Auto-service plus rapide. Comme les chatbots IA ne nécessitent pas d'attendre qu'un humain rejoigne la conversation, les clients auront un accès plus rapide à cette option d'auto-service.

Défis de l'utilisation de l'IA dans l'expérience client

Les améliorations de l'expérience utilisateur avec la technologie IA présentent également quelques défis communs :

• Coût de mise en œuvre. Utiliser un LLM pour la recherche peut être gratuit. Mais lorsque vous devez héberger un LLM sur vos serveurs et l'entraîner sur votre base de données, le coût peut être plutôt élevé. Il en va de même pour l'utilisation d'outils BI basés sur l'apprentissage automatique.
• Possibilité de bogues et de réponses incorrectes. Former un LLM de manière inadéquate peut entraîner des réponses incorrectes aux clients, ce qui est mauvais pour l'image de marque.
• Perte de connexion humaine. Bien que plus de la moitié des consommateurs modernes apprécient l'efficacité de l'auto-service IA, toutes les personnes ne l'apprécient pas. Si votre public préfère parler à un humain malgré le fait que ce soit une manière moins efficace de recevoir un service, l'introduction d'un chatbot pourrait les contrarier.

Pour éviter cela, faites un peu de recherche avec votre public pour vous assurer qu'il accepterait la mise en œuvre d'options de service client basées sur l'IA. Envisagez également d'avoir un bouton dédié à l'ajout d'un représentant du service client à la conversation au cas où certains utilisateurs préféreraient uniquement traiter avec un humain.

Les entreprises doivent prioriser la visibilité de la marque dans l'IA CX

Alors que de plus en plus de personnes adoptent l'IA générative comme moyen d'obtenir des informations en ligne, les marques doivent s'adapter et améliorer la visibilité de l'IA sur des plateformes comme ChatGPT, Claude ou Perplexity. Voici quelques stratégies pour y parvenir.

• Cohérence de la marque sur les plateformes tierces. De nombreuses plateformes d'IA utilisent d'autres sites Web pour trouver des marques appropriées à mentionner pour la question d'un utilisateur. Faites en sorte que votre marque soit mentionnée par des sites Web de haute autorité, et vous apparaîtrez davantage sur l'IA.
• Données structurées. Les IA utilisent des données structurées pour comprendre le contexte de la page. Ajoutez un balisage Schema pour aider l'IA à explorer vos pages plus efficacement.
• Surveillance des mentions d'IA. Utiliser un outil de visibilité de marque IA de SE Ranking peut vous aider à comprendre à quelle fréquence votre marque apparaît dans les recherches d'IA et dans quel contexte.

Être visible sur les plateformes d'IA aide à la génération de leads et garantit que les consommateurs sont dirigés vers votre marque plutôt que vers celle de vos concurrents.

8 façons dont l'IA peut améliorer l'expérience client

Voici quelques idées sur la façon dont la technologie IA peut élever l'CX de votre entreprise.

Fournir une option alternative de libre-service

Une grande partie des consommateurs s'intéresse désormais aux options de libre-service et préfère résoudre les problèmes qu'ils rencontrent eux-mêmes plutôt que de contacter un représentant. Ces options incluent généralement la création de bases de connaissances, de portails clients, de chatbots et de forums communautaires.

L'IA peut offrir une autre façon pour les clients de résoudre leurs problèmes. Les chatbots traditionnels ont des parcours de conversation prédéterminés auxquels les utilisateurs accèdent en cliquant sur des boutons. L'IA peut transformer cette expérience limitée en une conversation semblable à celle d'un humain, souvent même avec l'option d'entrées vocales.

Cela ne signifie pas qu'un chatbot IA sera le mode de communication principal entre vous et les clients, mais avoir une alternative pour communiquer aide à attirer plus de clients.

Service Instantané

Les clients apprécient la rapidité lorsqu'il s'agit de recevoir un service. Avec des temps de réponse moyens de billets de plusieurs heures, à moins que vous n'ayez un service client entièrement équipé et un chat en direct, vous ne pouvez pas répondre aux attentes de la plupart des clients.

La mise en œuvre de l'IA dans vos solutions de support par chat réduit efficacement le temps d'attente à zéro. Les clients qui sont d'accord pour recevoir un support d'un modèle d'IA formé le recevront instantanément. Cela conduira probablement à un niveau de satisfaction plus élevé dans votre base de clients.

Disponibilité Pendant Toutes les Heures

L'IA étant disponible pour le support client 24 heures sur 24 vous aidera également à réduire le nombre de représentants qui doivent travailler de nuit, ou à ne pas en introduire du tout. Même sans employés humains disponibles pour fournir un support, votre entreprise pourra toujours aider les clients en dehors des heures d'ouverture avec l'IA.

Vous devrez ajouter un court avertissement indiquant qu'il n'est pas possible de se connecter avec un employé humain après une certaine heure pour gérer les attentes des clients.

Rationaliser les tâches de routine

En plus de prendre en charge la majorité des interactions avec les clients, l'IA peut aider les représentants du support client à éliminer la routine de leurs tâches. Par exemple, elle peut être utilisée pour analyser les tickets CS et les classer sans avoir besoin d'un filtrage par un employé.

Elle peut également automatiser la mise à jour du CRM en fonction des interactions avec les clients, qu'elles soient effectuées par l'IA ou par un humain. Cela réduit considérablement le temps passé sur la saisie de données et libère vos employés pour des tâches plus productives.

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Recommandations Personnalisées en Temps Réel

L'IA peut analyser le comportement des clients et leurs habitudes d'achat pour former des recommandations personnalisées pour des produits et services basés sur leurs actions passées. Ce cadre analytique peut être intégré à la fois dans un chatbot, s'il est utilisé pour passer des commandes, ou dans le système de suggestion de produits.

De nombreux outils qui offrent des fonctionnalités de personnalisation peuvent fonctionner en temps réel. Cela peut entraîner une amélioration de l'engagement des utilisateurs et une augmentation du taux de conversion.

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Analyse Prédictive

Les outils qui utilisent l'IA peuvent faire plus que d'aider les clients dans un chat de support client. Ils peuvent également réaliser un bon nombre de tâches analytiques avancées qui peuvent propulser votre entreprise vers l'avant.

L'une d'elles est l'analyse prédictive. Basée sur des modèles de ventes précédents, l'analyse prédictive peut construire une image de ce à quoi pourraient ressembler les ventes futures. Cela est extrêmement utile pour planifier l'inventaire saisonnier ou prédire la valeur à vie de différents groupes de clients.

Bien sûr, comme toute autre approche analytique, elle est limitée à l'évaluation des données historiques et ne peut pas prendre en compte les nouveaux développements dans l'industrie.

Analyse de Sentiment

Comme l'IA peut bien comprendre les textes générés par les humains, c'est un outil particulièrement utile pour l'analyse qualitative, comme l'analyse de sentiment. Elle peut analyser les conversations avec les clients pour trouver le sentiment général envers votre marque.

Cela peut vous aider à comprendre le niveau de frustration envers votre produit et à planifier les changements nécessaires à votre produit, vos services ou votre message de marque.

Transcriptions d'appels

L'un des principaux avantages de la technologie AI est qu'elle peut transcrire l'audio en texte assez bien. Dans le support client, cette fonctionnalité peut aider à transformer les appels avec les clients en documents texte, réduisant potentiellement le temps des employés de plusieurs heures.

Ces transcriptions peuvent ensuite être analysées pour ajouter plus de données au CRM et enrichir votre compréhension de la qualité des interactions avec les clients par téléphone.

L'IA dans les cas d'utilisation de l'expérience client

L'application pratique de l'expérience client pilotée par l'IA est mieux comprise en examinant des exemples. Examinons quatre cas qui mettent en évidence les meilleures utilisations de l'IA dans l'EC.

Amazon

Lorsqu'il s'agit d'une utilisation à grande échelle de l'IA pour générer des revenus grâce aux recommandations de produits, il n'y a probablement pas de concurrence pour le géant de la vente en ligne Amazon. Il utilise l'IA pour analyser les habitudes d'achat de chaque client afin de produire des recommandations personnalisées comme celles-ci.

• Les clients comme vous ont acheté ceci. En plaçant les clients dans des cohortes en fonction de leur comportement, Amazon est capable de suggérer des produits qui correspondent à la cohorte.
• Parce que vous avez consulté ceci. Grâce à l'analyse prédictive, Amazon peut évaluer la probabilité qu'un client achète un produit en fonction de son historique de navigation.
• Vous pourriez avoir besoin de ceci bientôt. En se basant sur les habitudes d'achat des clients, Amazon peut leur rappeler les achats récurrents de leurs produits préférés.

Netflix

Un autre exemple de recommandations de produits qui fonctionnent bien est la plateforme de streaming vidéo Netflix. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser les comportements de millions de ses utilisateurs, elle peut suggérer du contenu non pas basé sur les critiques des experts, mais sur la façon dont différents groupes de clients interagissent avec le contenu vidéo.

Elle utilise également des informations sur les préférences des clients pour présenter différentes vignettes. En utilisant ce simple truc marketing, Netflix peut encadrer le même spectacle sous différents angles, présentant la vignette avec laquelle un utilisateur est plus susceptible d'interagir.

Banque d'Amérique

La Banque d'Amérique a lancé son assistant virtuel, un chat IA appelé Erica, en 2018. Depuis cette date, il a aidé avec plus de 2 milliards de requêtes et on estime qu'il aide les clients 2 millions de fois par jour.

L'assistant aide les clients de la banque à analyser leurs habitudes financières, à se renseigner sur les programmes de la banque et à effectuer des tâches routinières comme trouver une transaction spécifique ou effectuer un virement. Pour des questions plus avancées, l'employé de la société est toujours présent et peut être contacté via le chat.

C'est un excellent exemple d'utilisation de l'IA dans le service client que les entreprises devraient prendre en exemple. Surtout en ce qui concerne l'introduction de capacités agentiques.

EdisonOS

Tous les exemples de l'utilisation réussie de l'IA dans le CS ne proviennent pas de grandes organisations. Celui-ci vient d'une petite entreprise edtech, EdisonOS.

Ils ont implémenté une IA dans leur base de connaissances pour simplifier la recherche de réponses simples. Au lieu de devoir lire plusieurs pages de documentation, une IA peut fournir un résumé court de différents documents.

Cette solution améliore la qualité du libre-service et abaisse le seuil d'entrée pour les utilisateurs moins avancés.

Avenir de l'expérience client pilotée par l'IA

L'IA est une technologie en développement actif, tant en termes d'amélioration de ses capacités que de recherche de nouvelles applications pour la technologie existante. Il est difficile de savoir à quoi ressemblera l'espace IA dans cinq ans, mais voici trois tendances qui devraient émerger dans les années à venir.

• Élever le niveau pour l'expérience client. Les attentes des clients sont élevées aujourd'hui, mais une adoption plus large des solutions de service client basées sur l'IA devrait encore élever le niveau. En particulier, les consommateurs devraient développer des normes plus élevées pour la rapidité de réception du service et le niveau de personnalisation des suggestions.
• IA agentique. Actuellement, la plupart des organisations permettent aux utilisateurs de passer des commandes via le site Web ou une application mobile. Avec l'intégration de l'IA dans le service client, il est probable que l'utilisation d'agents IA devienne une méthode populaire pour passer des commandes.
• Potentiel de contrôle législatif. Bien que la technologie IA ne soit pas encore à son apogée, de nombreux pays envisagent déjà de la limiter par voie législative. Les limites potentielles liées aux droits de propriété intellectuelle ne devraient pas toucher l'IA analytique et celle du service client, car elles reposent sur des données propriétaires. Mais une législation sur les droits des travailleurs pourrait être introduite pour limiter la perte d'emplois due à l'implémentation de l'IA.

Restez informé des actualités de l'industrie pour être parmi les premiers à repérer de nouvelles tendances avant qu'elles ne deviennent courantes et à en tirer parti.

Conclusion

La technologie de l'IA peut élever l'expérience client que votre marque offre en élargissant les capacités analytiques avec l'apprentissage automatique et en fournissant un service rapide avec l'IA générationnelle. Ce n'est cependant pas une tâche facile à mettre en œuvre correctement.

Si vous souhaitez essayer d'utiliser l'IA dans l'expérience client de votre entreprise, commencez par des solutions prêtes à l'emploi qui peuvent intégrer l'IA avec votre CRM ou votre logiciel de service client. Cela vous aide à tirer le meilleur parti de la technologie IA sans avoir à investir dans le développement d'une solution propriétaire.

FAQ

Qu'est-ce que l'IA dans l'expérience client ?

L'IA dans l'EC applique l'apprentissage automatique et des modèles génératifs pour personnaliser les parcours, automatiser le support, prédire les besoins, acheminer les demandes et assister les agents à travers les canaux grâce à des chatbots intégrés au CRM, des recommandations et des analyses.

Comment mettre en œuvre l'IA pour l'expérience client ?

Auditez les lacunes de l'expérience client ; centralisez les données propres dans un CRM ; lancez un chatbot IA et une base de connaissances ; définissez des indicateurs clés de performance ; pilotez sur un canal ; ajoutez des garde-fous et un transfert humain ; surveillez, puis étendez. Utilisez folk pour unifier les contacts et les flux de travail.

Quelles métriques CRM montrent l'impact de l'IA sur l'expérience client ?

Suivez le CSAT, le NPS, la résolution au premier contact, le temps de réponse et de résolution, la rétention par l'IA et la déviation des tickets, le taux de désabonnement et de fidélisation, la valeur à vie, le taux de conversion et de vente additionnelle, et le coût par contact.

Quelle est la prédiction CRM pour 2025 ?

Le CRM s'orientera vers l'IA : assistants agentiques, personnalisation en temps réel, profils clients unifiés et analyses prédictives. Les équipes donneront la priorité à la rapidité, à la rétention et à la LTV, avec une gouvernance plus stricte, des contrôles de confidentialité et une automatisation plus large à travers les canaux.