L’intelligence artificielle (IA) a beaucoup fait parler d’elle avec l’arrivée de ChatGPT. Cependant, la technologie est loin d’être efficace partout. Une étude montre que les entreprises sont loin d’être satisfaites de leur service client lié avec une intelligence artificielle. Même si de nombreuses personnes la craignent en raison de son influence éventuelle sur leur avenir, le besoin d’avoir impérativement un service numérique personnalisable se fait ressentir dans les entreprises.
IA et stratégie omnicanale.
L’intelligence artificielle (IA) et la stratégie omnicanale sont deux domaines distincts. Cependant, ils sont de plus en plus interconnectés dans le monde des affaires. La stratégie omnicanale consiste à offrir une expérience cohérente et harmonieuse à travers tous les canaux de vente. Notamment une boutique physique, d’un site web, d’une application mobile ou d’autres canaux numériques. L’objectif est de fournir une expérience client fluide, où les clients peuvent interagir avec l’entreprise selon la manière qui leur convient.
L’IA peut aider à améliorer l’expérience client omnicanale en permettant aux entreprises de mieux comprendre les préférences des clients et de personnaliser les interactions. Par exemple, l’IA peut s’utiliser pour analyser les données d’achat et de comportement des clients pour créer des offres personnalisées, recommander des produits ou services pertinents, ou encore pour prédire les besoins futurs des clients.
En utilisant l’IA, les entreprises peuvent également automatiser certaines tâches et processus. Cela peut réduire les coûts et améliorer l’efficacité. Par exemple, l’IA peut s’utiliser pour automatiser les réponses aux questions fréquemment posées par les clients. Cela peut réduire le temps d’attente des clients et améliorer leur satisfaction.
Une difficile mise en place
La difficulté commence dès la base, selon une nouvelle étude menée par CCW Digital et Sprinklr, menée en décembre 2022 auprès de plus de de 300 leaders mondiaux dans le domaine de la relation et de l’expérience client. En effet, près de 51 % des marques déclarent avoir du mal à recueillir des données significatives sur leurs clients. Pire, 67 % d’entre elles éprouvent des difficultés à analyser les données clients. Cela montre que les bases de données sont probablement mal structurées ou inexploitables.
Alors que le monde devient de plus en plus omnicanal, la difficulté éprouvée par 64 % des répondants à unifier les données. 63 % signalent des difficultés à utiliser les données pour améliorer les opérations liées à l’expérience client. Ils montrent que nous sommes loin de l’âge d’or de l’intelligence artificielle. Aussi, plus de la moitié des personnes interrogées « déclarent avoir du mal à recueillir des données significatives sur les clients ».
Les marques jugent inefficaces l’intelligence artificielle (IA)
60% des marques « sont confrontées à l’inefficacité de l’IA en matière de service clientèle ». Seuls 22 % des responsables de service client pensent que leur entreprise a complètement unifié les données clients. Les résultats sont aussi édifiants pour d’autres départements . Notamment, les systèmes d’entreprise (30 %), les objectifs et les mesures (30 %), les canaux de contact (33 %) et les départements (34 %). Les expériences client sont donc complètement déconnectées.
Des problèmes partout de fonctionnement
Des difficultés importantes existent à toutes les étapes, que ce soit lors de la collecte de données de base jusqu’au déploiement de solutions complexes faisant appel à l’IA. Il faut dire que la personnalisation n’est pas près d’être au rendez-vous . En effet, 11 % des personnes interrogées qui ont même admis « qu’elles ne faisaient aucun effort pour personnaliser les interactions alors que 36 % des répondants limitent leurs efforts de personnalisation en reprenant des informations présentes dans le profil de base client dans une partie ou dans la totalité de leurs communications ». A noter que les 53 % restants font des efforts en matière de personnalisation. Néanmoins, seulement 12 % de manière prédictive sur les futurs besoins des clients et adopte « les interactions en fonction des besoins, des intentions ou des sentiments spécifiques ».