Expérience client et IA : perspectives, projections et conseils

Le virage vers la personnalisation dans l'expérience client

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

Cet article vous explique comment votre organisation peut fournir un service meilleur et plus uniforme grâce à une technologie d'expérience client basée sur l'IA, allant d'un CRM IA à des analyses basées sur le ML.

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

Les clients du monde entier souhaitent bénéficier d'expériences plus personnalisées. Selon une enquête BCG réalisée en 2024, ils recherchent une personnalisation qui leur permette :

• Rendez le processus d'interaction avec la marque plus agréable.
• Accélérez le processus.
• Facilitez-vous la tâche.
• Aidez à faire connaître les produits et services pertinents proposés par la marque.
• Le plus important est de trouver un prix adapté.

Les conclusions de l'étude 2025 de Five9 suggèrent que 79 % des consommateurs souhaitent que les marques anticipent leurs besoins et adoptent une approche plus proactive pour résoudre les problèmes. La même étude montre que 72 % d'entre eux sont prêts à utiliser des solutions basées sur l'IA et des services d'agents si cela leur permet de résoudre leurs problèmes plus rapidement.

• L'analyse par IA permet de prédire le comportement et les besoins des clients afin d'améliorer la personnalisation aux points les plus pertinents pour les consommateurs.
• Les chatbots IA, s'ils sont correctement configurés, peuvent réduire la vitesse à laquelle les clients reçoivent le service.

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

L'utilisation de l'intelligence artificielle pour améliorer l'expérience utilisateur vous offre un avantage considérable, mais elle présente également certains inconvénients. Examinons les deux côtés de la médaille.

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 :

• Réduction des frais généraux. L'exploitation d'un chatbot IA n'est pas vraiment bon marché, mais cela n'a rien à voir avec le coût d'un service clientèle complet. Grâce aux options en libre-service, vous n'avez pas besoin d'un service clientèle aussi important et vous réalisez ainsi des économies sur vos frais généraux.
• Une meilleure connaissance des clients. Les outils de recherche basés sur l'IA peuvent améliorer votre niveau de compréhension de vos clients. Non seulement grâce à l'analyse quantitative de grandes quantités de données, mais aussi grâce à l'interprétation de données qualitatives telles que les journaux de conversations avec les clients.
• Interactions multicanales fluides. Les logiciels CRM basés sur 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 clients sur l'ensemble des canaux permet de personnaliser davantage ces interactions et de les rendre plus pertinentes.
• Un libre-service plus rapide. Comme les chatbots IA ne nécessitent pas d'attendre qu'un humain se connecte au chat, les clients auront un accès plus rapide à cette option de libre-service.

Les défis liés à l'utilisation de l'IA dans l'expérience client

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

• Coût de mise en œuvre. L'utilisation d'un LLM à des fins de recherche peut être gratuite. Mais lorsque vous devez héberger un LLM sur vos serveurs et l'entraîner sur votre base de données, le coût peut être assez élevé. Il en va de même pour l'utilisation d'outils BI basés sur le ML.
• Possibilité de bugs et de réponses erronées. Une mauvaise formation d'un LLM peut l'amener à fournir des réponses erronées aux clients, ce qui nuit à l'image de marque.
• Perte de contact humain. Même si plus de la moitié des consommateurs modernes reconnaissent l'efficacité du libre-service basé sur l'IA, tout le monde n'y est pas favorable. Si votre public préfère s'adresser à un humain, même si cela représente un moyen moins efficace d'obtenir un service, l'introduction d'un chatbot pourrait le contrarier.

Pour éviter cela, effectuez quelques recherches auprès de votre public afin de vous assurer qu'il accepterait la mise en place d'options de service client basées sur l'IA. Envisagez également d'ajouter un bouton permettant d'ajouter un représentant du service client à la conversation, au cas où certains utilisateurs préféreraient traiter uniquement avec un humain.

Les entreprises doivent donner la priorité à la visibilité de leur marque dans l'expérience client basée sur l'IA

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 telles que 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 adaptées à la question d'un utilisateur. Faites en sorte que votre marque soit mentionnée par des sites web faisant autorité, et vous apparaîtrez davantage sur l'IA.
• Données structurées. Les IA utilisent des données structurées pour comprendre le contexte de la page. Ajoutez des balises Schema pour aider l'IA à mieux explorer vos pages.
• L'IA mentionne la surveillance. L'utilisation d'un outil de visibilité de marque IA par SE Ranking peut vous aider à comprendre dans quelle mesure votre marque apparaît dans les recherches IA et dans quel contexte.

Être visible sur les plateformes d'IA aide à générer des prospects 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 manière dont la technologie IA peut améliorer l'expérience client de votre entreprise.

Offrir une option alternative en libre-service

Une grande partie des consommateurs s'intéresse désormais aux options en libre-service et préfère résoudre elle-même les problèmes rencontrés plutôt que de contacter un représentant. Ces options comprennent généralement la création de bases de connaissances, de portails clients, de chatbots et de forums communautaires.

L'IA peut offrir aux clients une autre façon 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 entre humains, souvent même avec la possibilité d'utiliser la commande vocale.

Cela ne signifie pas qu'un chatbot IA sera le principal mode de communication entre vous et vos clients, mais disposer d'un autre moyen de communication permet d'attirer davantage de clients.

Service instantané

Les clients apprécient la rapidité lorsqu'il s'agit de recevoir un service. Le temps de réponse moyen aux tickets étant de plusieurs heures, à moins de disposer d'un service clientèle complet et d'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 d'assistance par chat réduit efficacement le temps d'attente à zéro. Les clients qui acceptent de recevoir une assistance provenant d'un modèle d'IA entraîné la recevront instantly. Cela devrait entraîner une augmentation du niveau de satisfaction de votre clientèle.

Disponibilité à toute heure

Le fait que l'IA soit disponible pour le service clientèle 24 heures sur 24 vous aidera également à réduire le nombre de représentants qui doivent travailler de nuit, voire à ne plus en avoir du tout. Même sans employés humains disponibles pour fournir une assistance, votre entreprise sera toujours en mesure d'aider ses clients après les heures de bureau grâce à l'IA.

Vous devrez ajouter une brève clause de non-responsabilité indiquant qu'il n'est pas possible de contacter un employé humain après une certaine heure afin de gérer les attentes des clients.

Rationalisation des tâches courantes

En plus de prendre en charge la majeure partie des interactions avec les clients, l'IA peut aider les représentants du service clientèle à se libérer des tâches routinières. Elle peut par exemple être utilisée pour analyser les tickets CS et les classer sans qu'un employé ait besoin de les examiner.

Il 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 consacré à la saisie des données et libère vos employés pour des tâches plus productives.

👉🏼 Essayez folk pour centraliser les données clients et enregistrer automatiquement les e-mails, les notes et les tickets grâce à l'IA, afin que vos agents passent moins de temps à effectuer des mises à jour manuelles.

Recommandations personnalisées en temps réel

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

De nombreux outils offrant des fonctionnalités de personnalisation peuvent fonctionner en temps réel. Cela peut se traduire par un engagement accru des utilisateurs et une augmentation du taux de conversion.

👉🏼 Essayez folk pour unifier vos contacts et l'historique des interactions afin de pouvoir proposer des recommandations de produits en temps réel, basées sur l'IA, sur tous les canaux.

Analyse prédictive

Les outils qui utilisent l'IA peuvent faire bien plus qu'aider les clients dans un chat d'assistance. Ils peuvent également effectuer de nombreuses tâches analytiques avancées qui peuvent faire progresser votre entreprise.

L'analyse prédictive en fait partie. En se basant sur les tendances de vente passées, l'analyse prédictive permet de dresser un tableau des ventes futures. Cela s'avère extrêmement utile pour planifier les stocks saisonniers ou prédire la valeur à long terme de différentes cohortes de clients.

Bien sûr, comme toute autre approche analytique, elle se limite à juger à partir de données historiques et ne peut pas tenir compte des nouveaux développements dans le secteur.

Analyse des sentiments

Comme l'IA est capable de bien comprendre les textes générés par l'homme, elle constitue un outil particulièrement utile pour l'analyse qualitative, telle que l'analyse des sentiments. Elle peut analyser les conversations avec les clients afin de déterminer le sentiment général à l'égard de votre marque.

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

Transcriptions d'appels

L'un des principaux avantages de la technologie IA est qu'elle permet de transcrire assez fidèlement l'audio en texte. Dans le domaine du service client, cette fonctionnalité peut aider à convertir les appels avec les clients en documents texte, ce qui peut faire gagner plusieurs heures de travail aux employés.

Ces transcriptions peuvent ensuite être analysées afin d'ajouter davantage de données au CRM et d'enrichir votre compréhension de la qualité des interactions avec les clients au téléphone. Pour les équipes gérant entre 20 et 50 professionnels de l'expérience client, folk offre un équilibre parfait entre les capacités de transcription de l'IA et une interface facile à utiliser, ce qui en fait le choix idéal pour les organisations qui ont besoin de fonctionnalités puissantes sans la complexité des solutions d'entreprise.

Cas d'utilisation de l'IA dans l'expérience client

L'application pratique de l'expérience client basée sur l'IA est plus facile à comprendre à l'aide d'exemples. Examinons quatre cas qui illustrent les meilleures utilisations de l'IA dans le domaine de l'expérience client.

Amazon

En matière d'utilisation à grande échelle de l'IA pour générer des revenus grâce à des recommandations de produits, le géant de la vente en ligne Amazon n'a probablement pas de concurrent. Il utilise l'IA pour analyser les habitudes d'achat de chaque client afin de proposer des recommandations personnalisées comme celles-ci.

• Des clients comme vous ont acheté cet article. En regroupant les clients en cohortes en fonction de leur comportement, Amazon est en mesure de suggérer des produits adaptés à chaque cohorte.
• Parce que vous avez consulté cette page. 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 en avoir besoin bientôt. En se basant sur les habitudes d'achat de ses clients, Amazon peut leur rappeler d'acheter régulièrement leurs produits préférés.

Netflix

La plateforme de streaming vidéo Netflix est un autre exemple de recommandations de produits efficaces. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser les comportements de millions d'utilisateurs, elle peut suggérer des contenus non pas en fonction des critiques, mais en fonction de la manière dont différents groupes de clients interagissent avec les contenus vidéo.

Il utilise également les informations sur les préférences des clients pour leur présenter différentes vignettes. Grâce à cette astuce marketing simple, Netflix peut présenter la même émission sous différents angles, en affichant la vignette qui est la plus susceptible d'intéresser l'utilisateur.

Banque d'Amérique

La Bank of America a lancé son assistant virtuel, un chatbot IA appelé Erica, en 2018. Depuis cette date, il a répondu à 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 courantes telles que rechercher une transaction spécifique ou effectuer un virement bancaire. Pour les questions plus complexes, un employé de l'entreprise est toujours disponible et peut être contacté par chat.

Il s'agit là d'un excellent exemple d'utilisation de l'IA dans le service client que les entreprises devraient prendre pour modèle. En particulier en ce qui concerne l'introduction de capacités agentives.

EdisonOS

Tous les exemples d'utilisation réussie de l'IA dans le domaine informatique ne proviennent pas nécessairement de grandes organisations. Celui-ci provient d'une petite entreprise spécialisée dans les technologies éducatives, EdisonOS.

Ils ont intégré une intelligence artificielle à leur base de connaissances afin de rationaliser la recherche de réponses simples. Au lieu d'avoir à lire plusieurs pages de documentation, une intelligence artificielle peut fournir un bref résumé à partir de différents documents.

Cette solution améliore la qualité du libre-service et facilite l'accès aux utilisateurs moins avancés.

L'avenir de l'expérience client axée sur l'IA

L'IA est une technologie en plein essor, tant en termes d'amélioration de ses capacités que de recherche de nouvelles applications pour les technologies existantes. Il est difficile de savoir à quoi ressemblera le domaine de l'IA dans cinq ans, mais voici trois tendances qui devraient émerger dans les années à venir.

• Relever la barre en matière d'expérience client. Les attentes des clients sont déjà élevées aujourd'hui, mais l'adoption généralisée de solutions de service client basées sur l'IA devrait encore relever la barre. Les consommateurs devraient notamment développer des attentes plus élevées en matière de rapidité du service et de personnalisation des suggestions.
• IA agentique. À l'heure actuelle , la plupart des organisations permettent aux utilisateurs de passer des commandes via leur 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 un moyen populaire de passer des commandes.
• Potentiel de contrôle législatif. Bien que la technologie de l'IA soit loin d'avoir atteint 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 l'IA CS, car celles-ci reposent sur des données propriétaires. Cependant, une législation sur les droits des travailleurs pourrait être introduite afin de limiter les pertes d'emplois dues à la mise en œuvre de l'IA.

Restez informé des actualités du secteur afin d'être parmi les premiers à repérer les nouvelles tendances avant qu'elles ne se généralisent et à en tirer profit.

Conclusion

La technologie IA peut améliorer l'expérience client offerte par votre marque en élargissant les capacités analytiques grâce à l'apprentissage automatique et en fournissant un service rapide grâce à l'IA générationnelle. Cependant, il n'est pas facile de bien mettre en œuvre ces technologies.

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 à votre CRM ou à votre logiciel de service client. Cela vous permettra de tirer le meilleur parti de la technologie IA sans avoir à investir dans le développement d'une solution propriétaire.

FAQ

Comment l'IA peut-elle améliorer l'expérience client ?

En personnalisant les recommandations, en fournissant une assistance instantanée 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, en anticipant les besoins, en rationalisant le routage et en aidant les agents grâce à des résumés et des recommandations sur les meilleures actions à entreprendre. Il en résulte des résolutions plus rapides, un service cohérent et une satisfaction accrue.

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

Auditez les lacunes en matière d'expérience client, centralisez les données propres dans un CRM, lancez un chatbot et une base de connaissances, définissez des indicateurs clés de performance, testez sur un canal, ajoutez des garde-fous et des transferts humains, surveillez, puis développez. Utilisez folk pour unifier les contacts et les flux de travail.

Quels indicateurs montrent l'impact de l'IA sur l'expérience client ?

Suivez le CSAT, le NPS, le taux de résolution au premier contact, le temps de réponse et de résolution, le confinement et la déviation de l'IA, le taux de désabonnement et de fidélisation, la valeur à vie, le taux de conversion et de vente incitative, ainsi que le coût par contact.

Quels sont les risques liés à l'utilisation de l'IA dans le service client ?

Coût de configuration élevé, réponses incorrectes ou biaisées, risques liés à la confidentialité et à la conformité, et perte du contact humain. Atténuez ces risques grâce à des données de qualité, des tests, une escalade claire vers les humains, des garde-fous et une surveillance continue.