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L'impact de l'IA sur l'expérience client et les opérations


L'expérience client (CX) et les opérations clients (CO) connaissent actuellement une transformation significative en raison de plusieurs facteurs convergents dans le monde de l'intelligence artificielle (IA). Dans ce texte, nous explorerons l'impact, le rôle et les obstacles que l'IA pose sur le CX et le CO, basés sur des insights clés et des découvertes de cabinets de conseil de premier plan et d'universitaires. De plus, nous inclurons les retours d'expérience de Pipemind travaillant avec des clients et en R&D dans notre laboratoire.


Impacts sur l'expérience client et les opérations


Clients aujoud'hui, 73% souhaitent la personnalisation and 60% exigent une reponse dans l'haure

Les attentes des clients augmentent. Les clients d'aujourd'hui, avertis en technologie, s'attendent à des expériences personnalisées et sans couture sur tous les points de contact (McKinsey & Company, 2020). Selon une étude de Salesforce, un stupéfiant 73 % des clients s'attendent à ce que les entreprises offrent une expérience personnalisée qui répond à leurs préférences. Cela nécessite un passage de la centralité sur le produit à la centralité sur le client, nécessitant une agilité opérationnelle et une réactivité (Verhoef et al., 2009). Vonage rapporte que 60 % des clients s'attendent maintenant à ce qu'une entreprise réponde à leurs demandes dans l'heure. Ces découvertes soulignent l'importance pour les entreprises de disposer de canaux de service client efficaces et personnalisés sur diverses plateformes. En termes simples, les clients sont plus exigeants que jamais et veulent ce qu'ils désirent, quand ils le veulent, ou ils iront ailleurs car comparer les offres n'a jamais été aussi facile. Cependant, de manière positive, les comportements des clients peuvent encore être suivis et, grâce à l'aide de l'automatisation et de la personnalisation via l'IA, les attentes et les besoins des clients peuvent être satisfaits et même dépassés, conduisant à plus de fidélité des clients et à une génération de valeur client plus élevée.


Les entreprises ont besoin d'une intégration omni-canal pour rester devant leurs clients. Les clients naviguent à travers divers canaux (en ligne, mobile, magasins physiques) pendant leur parcours. Intégrer ces canaux dans une expérience cohérente est crucial, exigeant une efficacité opérationnelle et des insights basés sur les données (Bain & Company, 2019) [3]. La structure des données est impérative pour garantir la scalabilité. Si les données d'une entreprise sont désorganisées et cloisonnées en différents lieux, les organisations auront plus de difficultés que de succès lorsqu'elles mettront en œuvre l'IA dans leur organisation. Mais, si elles organisent bien leur structure de données et leurs processus, alors elles auront peu de difficultés à atteindre leurs clients à travers de multiples canaux, de WeChat en Chine aux sites de commerce tiers et au-delà.

L'automatisation, les options d'auto-service et l'analyse de données redéfinissent les interactions avec les clients. Les opérations clients doivent s'adapter en exploitant la technologie pour une résolution plus rapide et un engagement client proactif (BCG, 2021) [4]. Que les entreprises tentent une automatisation complète ou un hybride, ce que Pipemind recommande, l'IA est certainement capable de promouvoir une résolution plus rapide et un engagement client proactif lorsqu'elle est entraînée sur des données structurées provenant à la fois de l'organisation et de données publiques. En d'autres termes, un ordinateur est plus rapide qu'un humain, donc lorsque les entreprises forment l'IA pour leurs cas d'utilisation commerciaux uniques, votre personnel est habilité à fournir un meilleur support client.


Le rôle de l'intelligence artificielle (IA)


L'IA est un facteur de changement, impactant à la fois le CX et les opérations, surtout lorsque les entreprises forment leur IA avec des cas d'utilisation commerciaux qui ont un objectif commercial final, tel que le revenu ou la satisfaction client. Puisque l'une des caractéristiques de l'IA est qu'elle apprend et s'améliore avec le temps, en couplant cela avec sa capacité à fournir une personnalisation. En utilisant l'IA, chaque client pourrait alors recevoir un CX personnalisé lors de l'interaction avec votre marque qui vise à atteindre un objectif final tel que maximiser les revenus à vie. Elle pourrait le faire via des recommandations de produits et des messages marketing, qui pourraient tous conduire à une satisfaction client accrue (Lemon & Verhoef, 2016) [5].


Un moyen par lequel les entreprises facilitent ces expériences personnalisées est à travers les chatbots et les assistants virtuels. D'un point de vue opérationnel, les chatbots alimentés par l'IA peuvent gérer les demandes routinières, libérant des agents humains pour des problèmes complexes, améliorant l'efficacité (Pirttimaa & Wretenborn, 2019) [6]. De plus, ces assistants numériques alimentés par l'IA sont significativement améliorés par rapport aux chat-bots auxquels nous avons tous été soumis dans le passé avec l'évolution de l'IA générative, améliorant ainsi le CX et, par conséquent, la satisfaction client.


En outre, l'utilisation de systèmes de gestion des connaissances alimentés par l'IA peut grandement améliorer les opérations clients (CO). Ces systèmes peuvent aider le personnel à répondre rapidement et avec précision aux questions, garantissant qu'ils fournissent un message de marque cohérent. En conséquence, le personnel senior peut se concentrer sur la planification stratégique et ne pas avoir à se soucier de savoir si leur personnel est à jour avec les dernières informations commerciales. De plus, les outils de gestion des connaissances pilotés par l'IA peuvent aider à réduire les besoins en formation en rationalisant le processus d'intégration et de formation.


Enfin, la capacité de l'IA à apprendre de ses interactions avec les clients signifie que le retour sur investissement (ROI) de l'IA des entreprises s'améliorera avec le temps en raison des capacités d'analyse prédictive de l'IA, qui deviendront plus précises avec le temps. Cela signifie que les entreprises pourront prédire les besoins des clients et aborder de manière proactive les problèmes potentiels, améliorant l'expérience client (Kumar et al., 2018) [7].


Obstacles majeurs à surmonter


Malgré les avantages potentiels, des défis subsistent pour les entreprises en ce qui concerne les silos de données et l'intégration, l'éthique de l'IA et la transparence, et la résistance des employés.


Des données cloisonnées et fragmentées à travers les départements entravent une vue holistique du parcours client, rendant difficile la personnalisation des expériences (Van den Berg et al., 2014) [8]. Lorsque les entreprises envisagent de mettre en œuvre l'IA pour tirer parti de ses opportunités de résoudre le paysage client en évolution, elles doivent s'assurer qu'elles disposent de bonnes données structurées dans une architecture qui évoluera avec leur entreprise afin qu'elles puissent continuer à obtenir un bon retour sur investissement sur leur investissement en IA à l'avenir également. Une fois les données organisées en un lieu central et que les processus de données sont conçus pour intégrer les données futures dans le système de manière à ce qu'elles puissent être utilisées à l'avenir, alors une entreprise sera prête, du moins d'un point de vue données, à faire évoluer son entreprise avec l'IA et à accéder à sa valeur dans toute son organisation.


Des préoccupations existent autour des biais de l'IA, de la confidentialité des données et de l'explicabilité des décisions de l'IA. Aborder ces préoccupations est crucial pour établir la confiance avec les clients (Bostrom & Bryson, 2014) [9]. L'éthique de l'IA, et à quoi cela ressemblera alors que le monde devient de plus en plus enraciné dans cette révolution de l'IA, deviendra plus définie et les entreprises doivent être prêtes à adapter ces normes. Mais, d'un point de vue opérationnel, traiter avec les biais de l'IA (ex. hallucination) et la transparence est un problème pour aujourd'hui. L'IA, comme les grands modèles de langage, est vraiment douée pour être convaincante.


References:

Bain & Company. (2019, April 10). The omnichannel imperative: Why retailers need to get serious about seamless customer experiences. https://supportyourapp.com/blog/my-supportyourapp-career-growth-max/ 

BCG. (2021, January 19). The customer experience imperative in 2021. https://www.bcg.com/publications/2023/five-principles-to-improve-customer-experience 

Bostrom, N., & Bryson, J. (2014). What is artificial intelligence? Ethics and policy of artificial intelligence. https://global.oup.com/academic/product/superintelligence-9780199678112

Eriksson, T., Wincent, J., & Witell, L. (2019). How firms overcome resistance to customer experience innovation: A capability perspective. Journal of Service Research, 22(3), 394-414. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162521000263

Kumar, V., Manchanda, P., Chintagunta, P. K., Grewal, D., & Rust, R. T. (2018). The transformative business of artificial intelligence. Journal of Marketing, 82(1), 71-97. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-24687-6_124 

Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69-

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