Mardi 4 mars, ScoreFact intervenait lors de l'IA Private Equity Symposium regroupant des acteurs du marché IT européen. Cette initiative privée met en commun des moyens financier et intellectuels. La mission est de favoriser le potentiel de croissance à long terme des éditeurs et des ESN et de sécuriser leur récurrent ARR. Précisément la mission de ScoreFact.
Intervenant : CEO ScoreFact - Raphaël d'Halluin.
Synthèse partielle d'un article disponible sur abonnement ScoreFact.
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6 THÈMES CLEFS
7 EXEMPLES D'APPLICATIONS "FACILES À METTRE EN OEUVRE"
SOLUTIONS IA RECOMMANDÉES
Globalement, l'IA est un axe de travail pour tous les acteurs du marché IT. A la fois pour améliorer en INTERNE la performance et la disponibilité des équipes et en EXTERNE pour enrichir les offres proposées aux clients.
📌 6 THÈMES CLEFS
Intégrer l’intelligence artificielle (IA) à une stratégie de satisfaction client demande une approche structurée qui allie technologie, compréhension fine des besoins clients et amélioration continue.
1. Définir les Processus
Cartographier l'ensemble du parcours client : Ce document sera la colonne vertébrale de votre approche, il prend en compte toutes les interactions (signature de contrat, contacts, etc).
Identifier les zones de douleur : Repérez les moments où l'expérience pourrait être améliorée.
Rationaliser les zones de douleur : Déterminez des indicateurs clés (KPIs) comme le taux de résolution au premier contact, le temps de réponse, etc. (inspirez-vous des modèles ScoreFact).
2. Collecter et Analyser les Données
Créer un canal de collecte de données pérenne. Pour cela vous n'avez pas d'autre choix que de vous adresser à un spécialiste qui soit vous fournira les outils soit externalisera cette étape (tel ScoreFact).
Centraliser les données clients : Intégrez les informations issues de différents canaux dans un système unifié dont les données seront exploitées.
Lorsque l'objectif est de prendre des décisions stratégiques, il faut définir une temporalité, faire une analyse à un moment T, puis appliquer les décisions et contrôler leurs résultats à terme.
Lorsque l'objectif est de procéder à des ajustements rapides, l'approche "on the fly" se marie efficacement avec des algorithmes élémentaires et le machine learning, pour détecter les signaux faibles indiquant une insatisfaction potentielle impliquant une action corrective (voir exemples en seconde partie).
3. Choisir et Mettre en Œuvre les premières applications de l'IA
Chatbots et assistants virtuels : Déployez des solutions de chat automatisé pour répondre aux demandes simples et offrir un support 24/7. Il est inconcevable en 2025 de mal exploiter les BOT. Une mauvaise expérience avec un chatbot (peu efficace) génère une frustration élevée. Cette approche peut être aussi bénéfique que délétère. Les exemples sont nombreux.
Analyse de sentiment : Utilisez les outils capables de comprendre les émotions à partir des retours clients sur les réseaux sociaux et les enquêtes, afin de déceler et réagir rapidement aux signaux négatifs. L'approche est efficace.
Recommandations personnalisées : Implémentez des systèmes de recommandation basés sur le comportement d'achat et la navigation pour améliorer l'expérience utilisateur. Ceci s'avère efficace sur les portails clients, y compris en B2B.
Analyse de données à l'échelle du parc client : La qualité, la structuration et l'homogénéité des données sont clefs. N'espérez pas obtenir de bons résultats d'analyse IA en exploitant des données mal préparées. L'IA saura analyser les données mais pas évaluer la qualité intrinsèque des données. Lorsque les données sont structurées (représentativité statistique, segmentation, benchmark annuel, comparatif, etc.), la performance de l'analyse est excellente. Cependant l'interêt ne se justifie complètement que sur des parcs volumineux.
4. Assurer l’Intégration avec les Équipes Humaines
Complémentarité humain-IA : Veillez à ce que l’IA assiste les agents du service client et ne remplace pas le contact humain dans des situations complexes. Par exemple lorsque le chatbot n'est pas en mesure d'apporter une réponse satisfaisante. Le backup permanent est nécessaire. Le Bot et son IA servent ici principalement à libérer du temps de vos ressources humaines, afin de les focaliser sur des taches à plus forte valeur ajoutée.
Formation continue : Formez vos équipes à l’utilisation des nouveaux outils et à interpréter les analyses fournies par l’IA pour une prise de décision éclairée.
Synthèses de RDV : Utilisez l'IA pour rédiger immédiatement des synthèses des RDV de vos équipes. LE bénéfice perçu est immédiat pour votre entreprise ET vos clients
5. Mesurer la Performance et Adapter la Stratégie
Suivi régulier des KPIs : Analysez l’impact des outils d’IA sur la satisfaction client et ajustez vos processus en fonction des résultats. Pour cela votre process de collecte de l'information client doit être parfaitement efficace. L'efficacité de l'IA doit être mesurée (auprès des clients), comme toute autre initiative ou tout outil.
Feedback client : Mettez en place des enquêtes et un canal de retour d’expérience pour évaluer l’efficacité des solutions déployées et identifier des axes d’amélioration. ScoreFact est l'approche la plus connue en la matière, mais elle est réservée aux sociétés IT.
6. Garantir la Sécurité et la Conformité
Protection des données : Assurez-vous que les outils d’IA respectent les normes de sécurité et de confidentialité, notamment en lien avec le RGPD. D'une façon générale, l'IA se justifie lorsque les volumes sont importants, dès lors, la donnée individuelle (soumise au RGPD) n'a que peu d'interêt et peut ne pas être traitée.
Transparence : Informez vos clients de l’utilisation de l’IA dans vos services pour instaurer un climat de confiance. Selon notre baromètre Q1 2025, les décideurs informatiques (DG, DAF, etc) considèrent l'utilisation de l'IA par leurs fournisseurs comme un indicateur positif de leur santé financière et de leur niveau technologique global. Deux composantes importantes de la satisfaction client et de la solidité de l'ARR.
En somme, intégrer l’IA à une stratégie de satisfaction client permet non seulement d’améliorer l’efficacité opérationnelle, mais aussi de personnaliser l’expérience client de manière proactive. Il s’agit d’un processus itératif qui nécessite de tester, mesurer et ajuster continuellement les solutions mises en place pour répondre aux attentes toujours plus élevées des clients. L'accès à des données clients structurées est nécessaire lorsque l'IA est utilisé à des fins stratégiques.
📌 7 EXEMPLES & SOLUTIONS RECOMMANDÉES
Voici quelques exemples concrets d’utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer la satisfaction client, ainsi que quelques solutions AI recommandées. La sélection n'est pas exhaustive et reflète les principaux acteurs :
Chatbots et assistants virtuels
Utilisation : Ces outils permettent de répondre instantanément aux questions des clients 24/7, de gérer des demandes simples et de rediriger vers un interlocuteur humain en cas de besoin.
Solutions à utiliser :
IBM Watson Assistant
Google Dialogflow
Microsoft Bot Framework
Amazon Lex
yesouibot.com (échangez avec Jean-Philippe Gras) 👍🏼
Analyse de sentiment et feedback client
Utilisation : L’IA peut analyser les commentaires, avis et retours clients sur les réseaux sociaux ou via des enquêtes, afin de détecter les émotions, identifier les points de douleur et anticiper les besoins.
Solutions à utiliser :
IBM Watson Tone Analyzer
MonkeyLearn
Lexalytics
Personnalisation de l’expérience client et recommandation
Utilisation : Grâce à des algorithmes de machine learning, l’IA peut analyser le comportement des clients pour proposer des produits, services ou contenus personnalisés, augmentant ainsi leur engagement et leur satisfaction.
Solutions à utiliser :
Salesforce Einstein
Adobe Sensei
Algolia (pour la recherche personnalisée)
Automatisation et optimisation du service client dans les CRM
Utilisation : L’IA peut automatiser le traitement des tickets, prévoir les demandes récurrentes et fournir aux agents des recommandations en temps réel pour améliorer la résolution des problèmes.
Solutions à utiliser :
Zendesk Answer Bot
Freshdesk AI
Reconnaissance vocale et interaction en langage naturel
Utilisation : Les systèmes de reconnaissance vocale permettent aux clients d’interagir par la voix, que ce soit via des assistants téléphoniques ou des dispositifs IoT, améliorant ainsi l’accessibilité du support client.
Solutions à utiliser :
Google Cloud Speech-to-Text
Amazon Transcribe
Nuance Communications
Analyse prédictive pour anticiper les besoins
Utilisation : En analysant les données historiques et comportementales, l’IA peut prédire des besoins ou identifier des risques (comme une insatisfaction imminente), permettant ainsi une intervention proactive.
Solutions à utiliser :
SAP Predictive Analytics
SAS Analytics
ScoreFact Customer Data
Synthèse d'échanges avec les clients
Utilisation : Écoute des l'échange, synthèse automatique
Solutions à utiliser :
Microsoft Copilot
Ressources complémentaires :
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