Comment tirer parti des intelligences artificielles génératives pour devenir un champion de la relation client ?

Personnalisation accrue, expériences d'achat immersives, optimisation des processus de vente grâce à l'utilisation des données pour anticiper les besoins des clients, les IA génératives ont le potentiel de transformer radicalement la disponibilité d'une entreprise et la relation client grâce à la personnalisation et une meilleure disponibilité et réactivité. D'ailleurs, le changement de paradigme est tel qu'on ne parle plus de relation client mais d'interaction client.

Doper l'expérience à la réalité virtuelle

L'intelligence artificielle permet aux entreprises de collecter et d'analyser une quantité massive de données sur les préférences, les comportements d'achat et les habitudes des clients. En utilisant des algorithmes avancés et pré-entraînés, les entreprises digitales peuvent créer des recommandations personnalisées et précises, ce qui conduit à une augmentation des ventes et à une fidélisation accrue de la clientèle. Cette personnalisation peut être encore renforcée en intégrant des fonctionnalités de réalité augmentée qui permettent aux clients de visualiser des produits dans leur environnement réel. Aussi, la multiplicité des interactions avec des clients les rend progressives, en amélioration constante sur la qualité des réponses, et la pertinence des messages, allant jusqu'à l'hyperpersonnalisation. Les entreprises peuvent également utiliser des chatbots augmentés par l'IA pour offrir une assistance personnalisée et instantanée tout au long du processus d'achat, améliorant ainsi la satisfaction globale du client.

Transformer un service après-vente grâce au cloud et aux AI génératives

Les entreprises cherchent continuellement à améliorer l'expérience client, notamment en optimisant le service après-vente. La combinaison des technologies du cloud et des IA génératives offre un potentiel considérable pour créer des expériences augmentées et sans couture à destination des clients.

En effet, en construisant une base de connaissances qui permettra à l'IA conversationnelle de fournir des réponses précises et pertinentes aux demandes des clients, et en mettant en oeuvre, une solution technologique moderne, il devient possible d'offrir un service client fluide, personnalisé et autonome ; c'est-à-dire un service réactif et efficace, capable de soulager les équipes commerciales des demandes répétitives et chronophages.

Expérimenter pour développer ses propres convictions sur les IAG

Dans la même veine, l'exemple de l'automatisation des campagnes de marketing digital est devenu une priorité pour de nombreuses entreprises. L'utilisation des IA génératives peut contribuer à créer des campagnes hyperpersonnalisées, réactives et percutantes, offrant une expérience client améliorée et des taux de conversion accrus.

Tout cela n'est possible qu'une fois, les parties prenantes identifiées pour entraîner par renforcement, contrôler et valider humainement les réponses. Car si l'on reconnaît aux IAG leur potentiel créatif, l'aspect transformatif peut effrayer des collaborateurs qui craindraient de se faire disrupter leur métier et de fait, jugeraient préférable de ne pas se lancer. Pourtant, cette peur est injustifiée car les IA génératives ne comprennent pas intrinsèquement les données qu'elles traitent. L'expérimentation avec l'interaction de l'ensemble des parties prenantes riches de leurs meilleures pratiques est donc indispensable pour se construire des convictions sur le sujet et déterminer comment l'IAG va s'intégrer dans le paysage, notamment par le biais de tests avec panels par exemple et d'un accompagnement lorsque les IAG sont intégrées. Le nombre d'exploration et de tests est décisif afin d'en tirer le bénéfice d'augmenter la créativité humaine plutôt que de la remplacer.

Les entreprises qui adopteront les IAG de manière innovante, efficace et éthique, afin de répondre aux nouvelles attentes des clients, bénéficieront d'avantages compétitifs concurrentiels significatifs pour améliorer leur relation client et de facto leur performance. Elles doivent donc impérativement réussir le virage incontournable de l'intégration et de l'adoption de cette technologie fulgurante.

Mais nous ne sommes qu'au début du voyage. Aujourd'hui, la question n'est pas "faut-il les adopter" mais plutôt "comment les adopter". Au-delà de l'aspect transformatif, cela passera nécessairement par une étape "d'IA readiness" pour avoir un patrimoine data suffisamment consistant pour entraîner l'IA sur des bases saines.