IA et engagement prédictif
Les clients exigent bien plus qu’un service rapide. Ils s’attendent à recevoir une assistance personnalisée et proactive, avant même de demander de l’aide. Si vous attendez que le client vous contacte, il est déjà trop tard.
C’est là qu’entre en jeu l’engagement prédictif. Piloté par intelligence artificielle (IA), l’engagement prédictif analyse le comportement de vos clients en temps réel. Il utilise les insights tirés de cette analyse pour prédire les besoins clients et envoyer le bon message ou la bonne offre au bon moment. Ce processus constitue la prochaine étape pour optimiser la perception de votre marque.
L’IA a transformé l'engagement client
D'une approche réactive à proactive : transformer les attentes des clients
Avant, les entreprises attendaient que les clients appellent le service client ou envoient un e-mail pour poser une question ou se plaindre. Cette approche a fait son temps. Aujourd’hui, les gens exigent que le service client comprenne ce dont ils ont besoin et agisse avant même que des problèmes ne surviennent.
Cela comprend l’envoi des bons messages au bon moment. Sans cela, vos clients risquent d’aller voir ailleurs – et de ne jamais revenir.
Rôle de l’IA dans les nouveaux modèles d’engagement
L’IA aide les entreprises à répondre à ces nouvelles attentes des clients. Elle collecte et analyse d’importantes masses de données comportementales et autres informations provenant de divers canaux (sites web, applications mobiles, réseaux sociaux et centres de contact). Ensuite, à l’aide d’analyses prédictives et d’autres outils, l’IA cherchent à détecter des comportements récurrents.
Cette analyse est la clé d’un service client proactif où vos systèmes réagissent instantanément, résolvent les problèmes et proposent la bonne expérience au bon client sans que celui-ci ait eu besoin d’expliquer quoi que ce soit.
Ce qui différencie l’engagement prédictif de l’automatisation traditionnelle
L’automatisation traditionnelle suit des règles. Par exemple, si quelqu’un ajoute un article à son panier, le système peut être programmé pour envoyer un rappel plus tard.
L’engagement prédictif va encore plus loin. Il prédit l’intention pour identifier les besoins potentiels d’un client et prendre des mesures proactives s’il semble sur le point d’agir (quitter le site, demander de l’aide, etc.). Bref, il n’attend pas. Il suit vos clients et agit en fonction de leurs besoins en temps réel. Lorsque la probabilité que votre client effectue une action dépasse un certain seuil, le système exécute la Next Best Action en temps réel. Il peut s’agir d’une suggestion de contenu ciblée, d’une invitation proactive à un chat ou à un rappel ou encore d’un flux de self-service personnalisé.
Technologies clés qui pilotent l’engagement prédictif
Machine learning et analyse comportementale
Le machine learning (ML) examine le comportement des clients et détecte des tendances. Un tel système continue d’apprendre et de s’améliorer chaque fois que quelqu’un visite un site ou utilise une application.
Ensuite, l’analyse comportementale repère les moments où les clients sont susceptibles d’avoir besoin d’aide, de passer à l’achat ou d’être contrariés. Cela vous permet de proposer la bonne solution au bon moment, optimisant ainsi votre engagement client.
Traitement du langage naturel et détection du ressenti
Avec le traitement du langage naturel (NLP), l’IA est capable de lire et de comprendre ce qui est dit dans les chats, les e-mails et les appels vocaux. Elle reconnaît le ton et l’émotion pour déterminer si l’interlocuteur est en colère, indécis ou sur le point d’agir.
Ces informations vous aident à identifier les problèmes et à les résoudre de façon quasi-humaine – évitant ainsi de perdre un client.
Plateformes d’orchestration du parcours
Les plateformes d’orchestration de parcours rassemblent les données de chaque point de contact client (outils CRM, sites web, applications mobiles et même les appareils connectés). Ensuite, elles utilisent l’IA pour déterminer les actions à suivre à n’importe quelle étape du parcours.
Ainsi, vous guidez chaque client à travers un parcours personnalisé, du début à la fin.
L’engagement prédictif en pratique
Collecte et analyse des données en temps réel
Sources de données : web, mobile, CRM et IoT – Vos clients interagissent avec votre marque depuis différents canaux. L’IA collecte des données de toutes ces sources (pages web, applications mobiles, centres d’appel, réseaux sociaux, appareils connectés, etc.).
Ainsi, elle dresse un tableau complet de chaque parcours client.
Traitement à grande échelle des signaux comportementaux – L’IA est capable d’analyser des millions d’actions à la fois. Elle remarque le moindre comportement, comme la visite répétée d’une page produit ou plusieurs clics sur le bouton de retour à la caisse, et transforme ses observations en leviers d’action.
Ainsi, elle remarque des tendances parfois invisibles à l’humain et intervient au bon moment.
Prédiction de l’intention du client
Identification des moments à forte intention – L’IA reconnaît les moments où les clients sont les plus susceptibles d’effectuer un achat ou de demander de l’aide. Par exemple, la lecture d’avis sur un produit, la comparaison de prix ou le scrolling d’une FAQ indiquent une forte intention.
Ainsi, vous pouvez contacter le client avant qu’il abandonne ou perde patience.
Contextualisation des comportements passés et présents – Les systèmes prédictifs examinent à la fois les données d’historique et temps réel pour comprendre l’intention du client. En confrontant leurs actions passées et présentes, le système d’IA prend de meilleures décisions, plus rapidement.
Une prise de contact personnalisée au bon moment
Chat web, e-mail, in-app et voix – Une fois que l’IA sait ce que veut le client, elle envoie le bon message via le meilleur canal (chat web, notifications in-app, e-mails ou même appel téléphonique).
Cette communication proactive est personnalisée et utile, plutôt qu’aléatoire ou robotique.
Déclencheurs dynamiques et réponses automatisées – L’IA utilise des déclencheurs dynamiques pour envoyer des messages au bon moment. Par exemple, si un client s’arrête au moment de passer à la caisse, l’IA peut lui proposer de l’aide ou une remise pour l’encourager à finaliser sa commande.
Ces réponses sont mises à jour en temps réel et s’améliorent au fil du temps grâce au machine learning.
Cas d'usage concrets
Assistance proactive avant l’abandon de panier
Lorsqu’un client semble bloqué ou sur le point d’abandonner son panier au moment de payer, l’IA peut offrir une aide en temps réel – ouvrir un chat, répondre à des questions courantes – avant que la vente ne soit perdue.
Offres de cross-selling et d’up-selling au bon moment
Lorsqu’un client achète un téléphone, l’IA peut aussi suggérer l’achat d’une coque de protection ou d’une assurance. De telles offres personnalisées augmentent les revenus sans paraître insistantes, car elles s’alignent sur l’intérêt du client.
Réduire l’effort du client grâce à l’anticipation
L’engagement prédictif réduit les efforts de vos clients, ce qui améliore à la fois leur satisfaction et leur expérience (CX). Lorsque vous anticipez leurs besoins, redirigez correctement l’interaction et résolvez les problèmes avant qu’ils ne surviennent, vos clients se sentent valorisés et soutenus.
Mesurer l’impact de l’engagement prédictif
Suivi des résultats par KPI
Amélioration du taux d’engagement
Une fois l’engagement prédictif intégré, vous devriez remarquer davantage de clics, de visites plus longues de votre site web et d’e-mails ouverts. De tels résultats reflètent la pertinence et la justesse de vos communications sortantes.
Indicateurs de conversion et de revenus
Un engagement plus élevé entraîne souvent une meilleure conversion (achats, inscriptions, etc.) et de meilleurs revenus. Suivre ces résultats permet de démontrer le retour sur investissement (ROI).
Satisfaction client et NPS
Les clients sont réellement satisfaits lorsqu’ils n’ont pas à se répéter ou à chercher des réponses. En optimisant leurs expériences, vous obtenez de meilleurs scores de satisfaction et rehaussez le Net Promoter Score (NPS).
Méthodes de mesure
Tests A/B et entraînement continu du modèle
Pour obtenir de meilleurs résultats, testez différents messages et déclencheurs. L’IA apprend de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas, puis améliore la prise de contact proactive au fil du temps.
Boucles de feedback pour une IA plus précise
Chaque interaction client apprend quelque chose à votre système. Que le client clique sur un message ou qu’il l’ignore, ces données d’interaction entraînent le modèle à mieux agir la prochaine fois.
Implémenter l’engagement prédictif dans votre entreprise
Optimisez votre CX en trois étapes
1. Évaluez l’état de préparation et la maturité des données
Tout d’abord, déterminez le niveau de préparation de vos systèmes data. Vos outils sont-ils bien connectés ? Peuvent-ils gérer d’importants volumes de données en temps réel ? Si la réponse est non, vous devez améliorer la maturité de vos données avant d’implémenter les outils prédictifs.
2. Choisissez les bons outils et les bonnes plateformes
Privilégiez des plateformes qui conjuguent service IA proactif, prise de décision en temps réel et orchestration du parcours. Assurez-vous qu’elles s’intègrent bien à votre CRM, prennent en charge la communication multicanale proactive et puissent évoluer au rythme de votre entreprise.
3. Alignez toutes les parties prenantes dans les équipes marketing, de vente et d’assistance
L’engagement prédictif fonctionne mieux lorsque tout le monde est sur la même longueur d’onde. Les équipes marketing, de vente et d’assistance doivent s’aligner sur des objectifs communs et communiquer en toute clarté. C’est ainsi que vous garantirez une expérience fluide à vos clients sur tous les points de contact.
Difficultés courantes et comment les surmonter
- Données cloisonnées : intégrez les systèmes pour obtenir une vue complète du parcours client
- Confidentialité et conformité : choisissez des outils qui respectent les réglementations telles que le RGPD ou la loi CCPA
- Adhésion des équipes : formez vos collaborateurs au fonctionnement de l’engagement prédictif et montrez-leur sa valeur
Repensez l'engagement
L’engagement prédictif transforme votre relation avec vos clients. Il ne se contente pas d’attendre leurs questions, il y répond à l’avance. Il ne se contente pas de réagir, il anticipe.
Grâce à l’IA, votre marque peut offrir des expériences personnalisées à la fois fluides, intelligentes et utiles. Ainsi, vous renforcerez la confiance, réduirez les efforts et obtiendrez de bien meilleurs résultats – avant même que le client ne fasse appel à vous.
Foire aux questions (FAQ)
Quelle est la différence entre l’engagement prédictif et la personnalisation ?
La personnalisation utilise des données connues pour personnaliser les expériences. L’engagement prédictif va plus loin : il devine ce dont le client a besoin et agit en temps réel.
Comment l’IA détermine-t-elle l’intention du client ?
L’IA examine le comportement du client (clics, scrolling, visites de pages, etc.) puis le compare aux données passées pour prédire ses prochaines actions.
L’engagement prédictif peut-il fonctionner sans données historiques ?
Oui ! Les données en temps réel de différentes actions (clics, visites de pages, etc.) permettent aussi de guider les prédictions. Mais au fil du temps, les données historiques aident à rendre les prédictions plus précises.
Quels sont les outils nécessaires pour implémenter une communication proactive en temps réel ?
Pour cela, vous avez besoin d’une plateforme d’orchestration du parcours pilotée par IA et d’analyses en temps réel, compatible avec les canaux web, mobile, e-mail et voix.
L’engagement prédictif est-il adapté aux petites entreprises ?
Oui ! De nombreuses plateformes sont capables de s’adapter à la taille de l’entreprise. Les petites équipes peuvent aussi utiliser l’IA pour envoyer le bon message au bon moment et améliorer le service client.
Comment puis-je garantir la confidentialité et la conformité du traitement des données clients par l'IA ?
Privilégiez les outils conformes aux réglementations en matière de données qui offrent des fonctionnalités de consentement et de transparence. Expliquez toujours aux clients comment vous utilisez leurs données et donnez-leur le contrôle sur cette utilisation.