L’intelligence artificielle permet d’automatiser des réponses personnalisées et d’analyser les données du CRM en temps réel afin de mieux comprendre sa clientèle, ses motivations, et ainsi de faciliter la prise de décision basée sur l’analyse des tendances.
Les possibilités offertes par l’IA dans un CRM
Le principal avantage de l’IA est l’analyse rapide d’une masse importante de données en temps réel pour en tirer des tendances, modèles, réponses personnalisées.
- Recherches des opportunités de vente chez nos clients actuels. On demande à l’IA de faire ce qu’un bon vendeur sait faire, analyser les produits et services des clients, déterminer les besoins complémentaires, c’est en fait une automatisation de ce que l’on appelle le cross selling ou l’upselling. C’est la fonction la simple et la plus payante de l’IA, mais elle ne le fera jamais aussi bien qu’un bon vendeur.
- Envoi de propositions d’offres personnalisées au client par courrier électronique ou mise à disposition sur le site web suite à l’analyse de leurs achats et comportements. Pour mieux visualiser les choses, si vous regardez un certain nombre de séries sur Netflix ils vont vous en proposer d’autres du style que vous aimez afin de vous fidéliser, puis tenter de vous faire du cross selling ou de l’upselling.
- Notation et priorisation des prospects les plus faciles à optimiser et qui rapporteront le plus. C’est la tâche des directeurs de vente en fin d’année, ici elle se fait de manière automatisée dans le CRM.
- Analyse des sentiments des clients en décryptant une grande masse de commentaires concernant les produits actuels, nouvelles offres, nouveaux prix. Ici encore c’est une tâche que les humains peuvent faire, même plus finement, l’IA permet de l’effectuer plus rapidement sur une plus grande masse d’information.
- Prévision du comportement des consommateurs en fonction de l’analyse des tendances, on détermine les segments qui vont diminuer, augmenter, l’offre qu’il faut leur proposer.
- Identification des clients à risque qui risquent de partir afin de leur faire des offres de fidélisation
- Mise en place d’assistants virtuels (chatbots) pour automatiser les réponses aux demandes des clients sur le site web. Vous avez sûrement participé à des discussions sur les réseaux sociaux ou avec le service à la clientèle de certains sites en pensant échanger avec un humain, pourtant c’était une machine. La fonction des assistants virtuels permet d’économiser les dépenses de masse salariale affectées au service à la clientèle, mais attention, en bout de ligne un humain est toujours nécessaire. Les chabots ont pour principal objectif de diminuer le nombre d’agents de service à la clientèle.
Comment intégrer l’IA au CRM
Il existe quatre possibilités.
- CRM intégrant déjà l’IA, comme par exemple Hubspot, ils coûtent cher, ne sont pas toujours conviviaux, cela convient surtout aux très grandes entreprises.
- CRM permettant d’intégrer vous-même l’IA, comme par exemple Microsoft Dynamics qui intègre Microsoft Azure. Cette solution est également complexe, car vous devez avoir une solide équipe d’IA pour le faire vous-même.
- CRM et une IA séparée, sans intégration, c’est sans doute la solution la plus simple pour une entreprise moyenne, c’est possible avec le CRM ActionClient, spécialisé pour les petites entreprises et travailleurs autonomes.
- CRM avec une « intelligence humaine », c’est encore la meilleure solution pour les petites entreprises. En effet, l’IA ne fait, absolument rien de nouveau, elle ne fait juste que traiter une plus grande masse de données plus rapidement.
Les outils de l’IA
Nous avons recensé un certain nombre d’outils, bien entendu le marché évolue tous les jours.
- Microsoft Azure ML : ensemble d’outils de développement de modèles IA hébergés sur le cloud Azure.
- Tensor Flow est un outil Google qui est en fait une bibliothèque ouverte pour l’apprentissage en profondeur (deep learning)
- Keras : interface permettant de tester les modèles développés avec Tensor Flow
- Py Torch : autre bibliothèque open pour l’apprentissage en profondeur
- Scikit-learn : ensemble d’outils simples en Python pour l’analyse des données
- IBM Watson : outils d’analyse et de traitement du langage naturel et des images
- Google Cloud AI platform : plate forme cloud offrant des outils de développement de modèles d’apprentissage machine
- Amazon Sage maker : un service d’AWS (Amazon Web Service) qui permet d’héberger des outils de développement de modèles d’apprentissage machine.
- NLTK : outils Python pour l’analyse et le traitement du langage naturel
- UiPath : outil d’automatisation des tâches répétitives.
- Rasa : plateforme permettant développement des assistants virtuels (chabots) Open CV : bibliothèque ouverte d’outils de traitement d’image de vision par ordinateur
Conclusion
Un CRM doit prioriser sa fonction première qui est de gérer ses clients pour améliorer le service à la clientèle et augmenter les ventes.
L’IA permet d’automatiser certaines tâches et diminuer le nombre d’agents de service à la clientèle, l’autre fonction de l’IA est l’analyse elle permet de traiter plus de données, plus rapidement.
Mais n’oubliez pas qu’un bon CRM doit privilégier l’obtention de bons résultats plus encore que l’analyse des échecs. Il est toujours préférable de faire des bénéfices que d’analyser les pertes.
Choisissez donc un système simple, efficace, si vous pouvez y ajouter de l’IA c’est bien, mais cela doit rester une fonction complémentaire et non la raison d’être de votre système.
Il y a deux types d’entreprises, celles qui ont les bons résultats, et ceux qui ont les bonnes excuses basées sur des analyses, seules les premières survivent.
Jean-Pierre Mercier
