Dans le monde ultra-connecté d’aujourd’hui, la gestion de la relation clients s’est transfigurée. À titre informel, les consommateurs sont constamment en ligne et utilisent toutes les interfaces virtuelles et accèdent aux entreprises via des canaux multiples, dans son rapport annuel State of Mobile 2023 ata.ai (anciennement App Annie), fournisseur d’analyses de données mobiles, a révélé – entre autres – que les consommateurs, « passaient plus de cinq heures sur leur mobile » par jour. Le Grall des entreprises dans l’IAMonde est naturellement l’optimisation de leurs relation client. À ce jour, selon les structures, plusieurs approches sont possibles : le multicanal, le cross-canal et l’omnicanal[1] : Cet article se donne pour objectif d’une part d’éclairer le lecteur sur le potentiel de l’IA mis au service de l’approche omnicanal, et ce grâce une intégration d’outils d’IA pertinents, d’autre part de mettre en exergue les défis et les limites actuelles de l’IA au service de cette mission de perfectionnement.
Une contribution de Laurent Mandica, Professeur Associé Relation Client et Management, Grenoble Ecole de Management & Yannick Chatelain, Professeur Associé Digital / IT, GEMinsight Content Manager, Grenoble Ecole de Management.
L’approche omnicanal : une expérience client holistique et intégrée.
L’approche omnicanal au sens strict a pour finalité d’assurer une expérience homogène et personnalisée à sa clientèle quel que soit le canal de communication utilisé (magasins physiques, sites web, applications mobiles, réseaux sociaux, centres d’appels, etc.) Cette approche idéale, dans le meilleur des mondes de la relation client, n’est donc réalisable qu’en pouvant disposer d’une vue holistique du parcours client. Le principal objectif de cette approche est de fournir une expérience client unifiée, permettant au client de se déplacer d’un canal à l’autre sans jamais passer à côté d’une opportunité, sans redondance en matière de sollicitations par exemple, et sans le moindre accroc en termes de service…autrement dit encore, ‘’un patchwork sans couture’’. Ainsi, si un client a commencé son achat en ligne il devra pouvoir finaliser sa commande en magasin (Touchpoint) sans rencontrer la moindre difficulté, si par exemple « le produit » n’est pas disponible au temps « t » qui lui a été précisé, l’approche omnicanal sera dysfonctionnelle et ne pourra que générer frustration et mécontentement. Pire encore l’expérience positive jusqu’à cet instant se verra inversée à ce moment de vérité qui pourra devenir alors fatidique pour la marque, en tout cas sa réputation et les avis laissés par les consommateurs. A croire alors que « l’omnicanalité » devient aussi une source de croisements des expériences, expériences qui vont se combiner, s’associer, tout au long d’un parcours qui devient évaluable non plus en un seul lieu ou moment, mais sur des micro-moments qui vont s’additionner, se télescoper…
Pour mettre en place cette approche, et minimiser les points d’achoppements, les entreprises doivent de fait investir dans des systèmes et des technologies en capacité d’intégrer les multiples données clients provenant des différents – et multiples – canaux mis à sa disposition par l’entreprise. C’est dans l’anticipation des besoins de sa clientèle, dans sa capacité à proposer des recommandations personnalisées, dans la connaissance pointue de cette dernière – quel que soit son point d’entrée originelle – que l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans ses systèmes fait sens et peut contribuer à améliorer l’expérience client de façon significative. Parmi le panel de solutions – sans avoir prétention à être exhaustifs – voilà quelques solutions couramment utilisées, en soutien du CRM choisi :
- Systèmes CRM[2].
- Plateformes d’automatisation en marketing[3].
- Outils d’Analyse prédictive et segmentation de la clientèle[4]
- Chatbots et assistants virtuels[5]
- Plateformes d’analyse des médias sociaux[6]
- Plateformes de gestion des campagnes multicanal[7]
- Plateformes d’analyse de la voix du client[8]
Si les outils sont multiples, c’est en les combinant de façon pertinente et stratégique que les entreprises peuvent être en mesure de mettre en œuvre une approche omnicanal performante et proposer une expérience client cohérente et personnalisée sur l’ensemble des canaux. La question qui reste alors en suspens : Que choisir et comment choisir face à des offres qui n’ont de cesse de se multiplier ?
Comment choisir ? Trois étapes fondamentales !
- Étape 1 : Comprendre les besoins spécifiques de son entreprise.
La première étape pour choisir les outils CRM omnicanal optimum est de comprendre les besoins spécifiques de son entreprise. Chaque entreprise est unique, et, selon son secteur, est supposée utiliser un certains nombres de canaux de communication pertinents pour atteindre sa cible, pour rappel : être partout, notamment sur les RS c’est être nulle part) cela induit ( À des exigences différentes en matière de solutions CRM[9]. Le choix du CRM adapté est un choix des plus important, ce choix conditionnera tous les autres en matière d’IA dédié à la relation client. Tant que faire se peut, il faut dès lors anticiper la montée en puissance de sa GRC : Rome ne s’est pas faite en un jour, la GRC omnicanale optimum non plus ! Un CRM qui aura été réfléchi, pourra se montrer facilitateur dans les intégrations d’outils futurs. À contrario, pas de panique, s’il est (ou a été) mal choisi, rien n’est perdu ! Sans anticipation de la montée en puissance prévisionnelle, les intégrations demeureront possibles mais juste plus ardue et plus chronophages. La première étape pour « performer » une approche omnicanale consiste donc à faire une mise à plat de l’existant :
- Identifier les processus commerciaux actuels.
- Lister les canaux de communication existant avec les clients.
- Répertorier les lacunes ou les problèmes qui se posent et qui sont (ont été) remontés.
C’est après ce travail – les besoins spécifiques de l’entreprise ayant été identifiés – que les solutions existantes adéquates pourront être identifiées et analysées pour, in fine, apporter les correctifs si nécessaire, choisir les outils IA les plus en ligne avec ses exigences spécifiques, et, avant toute décision définitive, les évaluer, ce qui fait l’objet de la seconde étape.
- Étape 2 : Évaluer la compatibilité et l’intégration des outils.
Dès lors qu’un certain nombre d’outils ont été identifiés, il est alors essentiel de valider le fait qu’ils puissent intégrer les systèmes préexistants de l’entreprise, les CRM préexistants peuvent avoir des structures et des processus différents, cela est susceptible de rendre l’intégration de l’IA plus complexe, il est par ailleurs crucial d’avoir accès à des données précises et pertinentes pour que l’IA puisse fonctionner efficacement (cf. Les 12 problèmes de qualité des données les plus courants et leur origine ) Enfin, la formation du personnel sur l’utilisation de l’IA dans le CRM ne doit pas être négligé, il va de soi que toute amélioration apportera un changement dans les méthodes de travail, l’implication des acteurs concernés dans ce type d’évolutions, n’est pas seulement nécessaire, puisqu’elle est indispensable. Il n’est pas de changement efficace sans accompagnement et familiarisation avec des technologies qui ne seront pas neutres par rapport aux méthodes de travail.
- Étape 3 : Poser les bonnes questions pour prendre une décision éclairée.
Une fois les deux étapes préalables effectuées, lorsque le moment est venu de sélectionner les outils de gestion de relation client omnicanal, il est crucial de se poser les bonnes questions pour s’assurer que ces outils sont bien adaptés à l’entreprise. Les bonnes questions aident les directions à obtenir des informations sur des aspects tels que les fonctionnalités, la flexibilité, l’évolutivité et l’adaptabilité des outils. Par exemple, elles se demanderont si l’outil peut gérer efficacement les interactions avec les clients sur différents canaux tels que les réseaux sociaux, le chat en direct et les courriels. Elles se devront de s’interroger sur la convivialité de l’outil, l’affinité pour d’autres systèmes existants et la capacité de l’outil à fournir des analyses claires sur la performance client. C’est seulement après avoir répondu à ces questions, en impliquant les acteurs concernés qu’il sera alors possible de prendre une décision éclairée sur les meilleurs outils adaptés à leurs entreprises.
Les progrès de l’approche omnicanal grâce à l’intégration de l’IA.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’approche omnicanal de gestion de la relation client a également contribué à des innovations majeures.
En utilisant l’IA à bon escient, les entreprises peuvent analyser et interpréter en temps réel de grandes (énormes) quantités de données sur les clients à travers de multiples canaux de communication tels que les médias sociaux, les courriels et les chats en ligne. Cela aide les entreprises à mieux comprendre les préférences et les comportements des consommateurs pour leur fournir un service plus personnalisé. L’intelligence artificielle facilite également la gestion proactive des interactions client. Les chatbots et les assistants virtuels équipés de chatbots fournissent une réponse en temps réel 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Sur le principe, les entreprises peuvent ainsi – à priori – répondre rapidement aux questions et aux préoccupations des clients grâce à des outils qui comprennent et répondent à leurs questions, ce qui est un grand avantage pour les clients et pour les entreprises. Il aide également à automatiser les processus manuels en les transférant alors vers des spécialistes humains. Par conséquent, transférer les tâches de routine aux chatbots permet au personnel de se concentrer sur des tâches plus difficiles.
D’autre part, malgré de nombreux avantages, l’IA n’est pas sans « inconvénient ». Par exemple, il peut être complexe pour l’IA de comprendre le langage naturel, celui-ci peut être trop sophistiqué, ou, à contrario manquer cruellement de clarté. À l’évidence, il ne percevra pas l’ironie, le sarcasme des clients. De plus, les entreprises doivent s’assurer que leur utilisation de l’IA est éthique et garante de la sécurité des données personnelles des consommateurs. Il est indéniable que l’intégration de l’IA dans l’approche omnicanal améliore la GRCT en offrant des solutions plus rapides aux clients, de meilleures solutions et en automatisant les tâches manuelles répétitives. Toutefois, les entreprises doivent être informées des limites associées à sa mise en œuvre pour relever les défis qu’elle implique et l’utiliser de manière optimale.
Défis et limites actuels de l’IA au service de l’amélioration de la relation client.
Si l’IA, comme nous espérons l’avoir démontré est porteuse d’un grand potentiel, il n’en demeure pas moins qu’il subsiste encore au moins trois défis fondamentaux à surmonter.
- L’intelligence artificielle se base sur des algorithmes et des modèles prédictifs qui nécessitent une grande quantité de données pour fonctionner. Cela pose un défi en termes de collecte et de manière de gérer des données clients, y compris en ce qui concerne la protection de la vie privée, en conformité avec les réglementations telles que le RGPD.
- L’IA présente toujours des limites de compréhension, que cela soit en termes de langage naturel et/ou de contexte. Bien que les chatbots et les assistants virtuels puissent aujourd’hui répondre à un très grand nombre de demandes « routinière » de clients, ils peuvent, comme nous l’avons évoqué, avoir du mal à traiter des cas plus complexes ou à comprendre la complexité ou la nuance du langage humain, il suffit d’une demande mal formulée par exemple.
- Si l’enthousiasme pour l’IA est assez généralisé, la confiance n’est pas encore au rendez-vous, et l’exaspération gagne parfois l’usager : tapez 1, tapez 2, Tapez 3, patientez, désolé nous n’avons pas compris votre question… retour à la case départ ! Par ailleurs, beaucoup de clients pourraient ne pas avoir confiance en l’utilisation de l’IA lors de leur interaction avec des entreprises préférant avoir affaire à un être humain. La dépersonnalisation à l’outrance ne fait pas le bonheur de tous. Est-il besoin de rappeler que les seniors et nombre de personnes font face non plus seulement à une « fracture numérique », mais à une « fracture ouverte numérique » ? Que nombre de personnes craignent qu’une simple IA comprennent mal les besoins exprimés. Aussi est-il important d’expliquer et d’expliquer encore les « coulisses » de l’IA utilisée et de pouvoir garantir qu’elle assume des décisions éthiques et justes. Enfin, (cf. Senior, entre autres) l’IA ne peut avoir prétention de se substituer à l’interaction entre êtres humains. Même s’il est possible d’autonomiser une grande partie des tâches routinières et répétitives, il demeure essentiel de gérer un équilibre responsable entre l’utilisation de l’IA et la présence humaine ! Et ce d’autant plus dans une époque où le lien social est paradoxalement de plus en plus distendu.
“Ne demandez pas ce que votre client peut faire pour vous mais ce que vous pouvez faire pour vos clients.”
Faith Popcorn (futuriste, auteure, fondatrice et PDG de la société de conseil en marketing BrainReserve.)
À lire également : Pourquoi la gestion de la connaissance a le vent en poupe avec l’explosion de l’IA ?
[1] Les préfixes « multi », »cross » et « omni » permettent d’éclairer la nature de ces différentes stratégies commerciales1. « Multi » signifie « plusieurs » et il s’agit donc d’une stratégie basée sur plusieurs canaux, canaux qui seront gérés en silo. « Cross » renvoie à la notion de « croisement », il convient donc de gérer les canaux pour faciliter le passage du client d’un canal vers un autre. Quant au préfixe « omni », il fait référence à « tout ». Il s’agit donc de tout point de contact ou « touchpoint » entre l’entreprise et le client (magasin, site Internet, réseau social, mail, centre d’appel, IOT …)
[2] Des plateformes telles que « Salesforce », « HubSpot »ou » Zoho CRM » permettent de centraliser les informations des clients et de suivre l’intégralité de leurs interactions sur tous les canaux.
[3] Des solutions comme « Marketo Engage », « Pardot » ou « Mailchimp » permettent d’automatiser les campagnes marketing sur divers canaux et de personnaliser les messages en fonction des comportements des clients.
[4] Des plateformes comme « IBM Watson Customer Experience Analytics », « Google Analytics » permettent d’analyser les données clients afin d’anticiper leurs besoins et de personnaliser les interactions. (Cf. Les 10 meilleurs outils de collecte de données pour une analyse marketing efficace)
[5] Des outils comme « Dialogflow », « Chatfuel » ou « ManyChat » permettent de déployer des chatbots sur différents canaux (site web, réseaux sociaux, messageries instantanées) pour répondre aux questions des clients en temps réel.
[6] : Des outils tels que « Hootsuite », « Sprout Social » ou « Buffer » permettent de surveiller et d’analyser les interactions des clients sur les médias sociaux et d’engager proactivement avec eux.
[7] Des outils comme « Adobe Campaign », « Oracle Eloqua » ou « Marketo » permettent de créer, gérer et analyser des campagnes marketing sur divers canaux (courriel, SMS, réseaux sociaux, etc.) de manière intégrée.
[8] Des plateformes telles que « Medallia », « Qualtrics » ou « Confirmit » permettent de collecter et d’analyser les retours des clients sur divers canaux (enquêtes, réseaux sociaux, etc.) afin d’améliorer l’expérience client.
[9] Top 10 des meilleurs logiciels de CRM (2024)
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