L'intelligence artificielle générative au service de l'expérience client

Publié le 21 juillet 2023  - Mis à jour le 24 juillet 2023

L'intelligence artificielle générative au service de l'expérience client

L'évolution rapide de l'intelligence artificielle (IA) a ouvert de nouvelles perspectives passionnantes pour les entreprises, notamment dans le domaine de l'expérience client. L'une des avancées les plus prometteuses de l'IA est l'intelligence artificielle générative. Mise en lumière auprès du grand public avec l’avènement de ChatGPT en fin d’année 2022, le succès a été immédiat. Que ce soit pour les étudiants, les particuliers, les professionnels, tout le monde s’est mis à utiliser et parler de ChatGPT. Cependant, l’IA générative a bien d’autres atouts, et notamment de permettre aux entreprises d'améliorer considérablement l'expérience de leurs clients. C’est le sujet qui va nous intéresser aujourd’hui. Dans cet article, nous explorerons comment l'intelligence artificielle générative peut être utilisée pour créer des interactions personnalisées, résoudre les problèmes des clients et anticiper leurs besoins, en donnant des exemples concrets de son application dans différents secteurs d'activité.

Tout d’abord, commencons par l’aspect qui nous vient à l’esprit en premier lorsque l’on pense à l’expérience client et l’intelligence artificielle générative : les interactions avec le client.

1  - La création d’interactions personnalisées

L'intelligence artificielle générative permet aux entreprises de créer des interactions personnalisées avec leurs clients. En effet, grâce à l'apprentissage automatique et à l'analyse des données, les systèmes d'IA générative peuvent comprendre les préférences et les comportements des clients pour proposer des recommandations et des suggestions adaptées. Pour illustrer ce cas de figure, prenons l’exemple d’une entreprise dans le domaine de la mode. Cette dernière pourrait utiliser l'IA générative pour recommander des produits en fonction du style vestimentaire et des tendances préférées de chaque client. Grâce à l’analyse des historiques d'achat, des données démographiques et des informations sur les préférences individuelles, l'IA générative peut par la suite générer des suggestions précises qui correspondent aux besoins spécifiques de chaque client. Cela permet de fournir une expérience client plus personnalisée, ce qui renforce la fidélité et la satisfaction des clients.

Si l’on prend un autre exemple dans le secteur des services financiers, l'IA générative peut être utilisée pour proposer des recommandations d'investissement personnalisées en fonction des objectifs financiers et du profil de risque de chaque client. Ces recommandations basées sur sur cette technologie peuvent aider les clients à prendre des décisions éclairées en matière d'investissement, en prenant en compte leurs préférences individuelles.

Un deuxième cas d’usage pour booster l’expérience client c’est tout simplement la résolution plus efficace des irritants.

2- Identifier puis corriger les irritants clients

L'intelligence artificielle générative peut également être utilisée pour résoudre les problèmes des clients de manière plus efficace et rapide. En alimentant vos chatbots par l'IA générative, il est possible de comprendre et analyser les demandes des clients, puis générer des réponses pertinentes et utiles. Ces chatbots peuvent être intégrés dans les systèmes de support client pour fournir une assistance instantanée 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Par exemple, une entreprise de logiciels B2B peut mettre en place ce type de chatbot pour aider les utilisateurs à résoudre rapidement les problèmes techniques.Grâce à l'IA, le chatbot peut apprendre et s'améliorer au fil du temps, en tirant parti des données et des interactions précédentes pour fournir des solutions de plus en plus efficaces.

Prenons un deuxième exemple. Dans le cas d’une entreprise spécialisée dans les solutions de gestion de la relation client (CRM). En intégrant l'IA générative dans leur système de support client, elle peut offrir une assistance automatisée pour résoudre les problèmes courants rencontrés par les utilisateurs. Le chatbot peut analyser les demandes des clients, comprendre le contexte du problème et générer des réponses précises, voire même fournir des solutions pas à pas. Cela permet de réduire le temps d'attente des clients et d'améliorer leur satisfaction globale. 

Cependant, ce n’est pas le seul cas d’usage de l’intelligence artificielle générative pour la détection des irritants. En effet, cela peut également être utilisé dans le cadre de l’analyse sémantique des commentaires clients. 

En début d’année, nous avons lancé chez Q°emotion un nouveau module d’analyse sémantique automatique reposant sur l’Intelligence Artificielle générative.

L’objectif de ce module est de pouvoir identifier automatiquement dans les commentaires clients quels sont les sujets évoqués dans les verbatims les plus intenses émotionnellement.

Et ce, sans nécessité de configurer un modèle thématique au préalable. L’outil va automatiquement identifier les expressions les plus utilisées dans les verbatims avec les émotions les plus fortes (que ce soit de la joie ou de la colère/dégoût) et afficher un classement des irritants grâce à cela.

Au-delà de l’identification des irritants, cela permet de mettre en place assez rapidement un plan d’action afin d’améliorer l’expérience client ainsi que le parcours client. 

Maintenant, nous allons voir comment aller plus loin et utiliser l’intelligence artificielle générative pour anticiper les besoins des clients.

3 - Anticiper les besoins des clients

Autre possibilité offerte par l'intelligence artificielle générative pour améliorer l'expérience client : l'anticipantion de leurs besoins. En analysant les données clients comme les verbatims d’enquêtes, les avis en ligne ou même les données d’achat, l'IA générative peut identifier les tendances et les modèles d'achat, ce qui permet aux entreprises de prévoir les besoins futurs des clients. Cette anticipation permet d'offrir des produits et services pertinents au bon moment, renforçant ainsi l'engagement et la satisfaction des clients.

Prenons l'exemple d'une entreprise opérant dans le secteur de l'électronique. En utilisant l'IA générative, l'entreprise peut analyser les historiques d'achat, les données démographiques et les tendances du marché pour prédire quand les clients auront besoin de remplacer leurs équipements ou d'effectuer des mises à niveau. L'entreprise peut alors envoyer des offres personnalisées aux clients, en leur proposant des produits complémentaires ou des mises à niveau spécifiques. Cette approche proactive permet à l'entreprise de répondre aux besoins des clients avant même qu'ils ne les expriment, ce qui renforce la satisfaction et la fidélité des clients.

Pour conclure, l'intelligence artificielle générative offre aux entreprises une gamme d'opportunités pour améliorer l'expérience client. Que ce soit en créant des interactions personnalisées, en résolvant les problèmes des clients de manière efficace ou en anticipant leurs besoins, l'IA générative peut transformer la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Il est donc essentiel désormais de considérer l'intégration de l'intelligence artificielle générative dans une stratégie d'amélioration de l'expérience client afin de rester compétitives dans un marché en constante évolution.