Au-delà du « buzz », l’IA générative a déjà des cas d’usages avérés autour de l’expérience client

L’IA générative est un sujet qui fait la une depuis un certain temps. Elle suscite à la fois un engouement généralisé et de vifs débats concernant ses cas d’usages et leurs éventuelles répercussions économiques, sociétales et éthiques. Différentes industries créatives utilisent ces modèles d’IA dans leur travail au quotidien, mais où en sommes-nous quand il s’agit de l’expérience client ? Dans sa récente étude, PAC s’est penché sur la valeur ajoutée de cette technologie pour les activités autour de l’expérience client, comme celles de ventes, de marketing, de services clients ou de design de produits et de services personnalisés.

Le succès du marketing dépend fortement de la qualité et de la pertinence de son contenu. Il n’est donc pas surprenant qu’il ait été l’un des premiers domaines où les entreprises ont appréhendé les capacités de l’IA générative, notamment pour la rédaction des contenus (sites Web, communications sur les réseaux sociaux, blogs…). Par exemple, CarMax, une entreprise américaine de vente de véhicules, utilise l’IA générative, entre autres, pour générer sur son site les résumés des avis des clients sur les voitures. Selon l’entreprise, le recours à la technologie d’OpenAI lui a permis de faire des résumés des avis de clients pour 5 000 pages de voitures en quelques mois, alors qu’il aurait fallu environ 11 ans pour générer les mêmes contenus via le processus manuel existant. Bien que le process se soit déroulé sous la supervision humaine, selon l’entreprise, les résultats ont dépassé ses attentes, avec un taux d’approbation des avis rédigés de 80 %. D’une façon similaire, l’IA générative peut améliorer l’efficacité des activités de ventes. Il s’agit notamment d’automatiser les courriels sortants, de répondre plus précisément aux questions des clients potentiels, de résumer les discussions de vente ou de suggérer aux vendeurs les prochaines actions en temps réel.

L’IA générative combinée avec d’autres technologies émergentes, comme des avatars, recèle aussi un grand potentiel quant à la création des expériences clients plus personnalisés et interactives. Par exemple, Beco, une marque indienne dédiée à la fabrication et la commercialisation de biens d’équipements de la maison, a utilisé la solution de Rephrase.ai pour résoudre le problème de l’abandon de panier par les clients. La société a créé un avatar de Dia Mirza, l’ambassadrice de la marque Beco, pour délivrer des messages personnalisés aux clients aux points de contact clés. Lorsqu’un client abandonne son panier sur le site web, il reçoit un message vidéo personnalisé de Dia Mirza sur son Whatsapp, lui demandant s’il a besoin d’aide pour passer à la caisse et l’encourageant à terminer la transaction. Chaque client qui a accompli sa commande reçoit, lui aussi, un message de bienvenue personnalisé afin de rendre l’expérience plus mémorable. Selon l’entreprise, cette approche a résulté en une augmentation significative de ses taux de conversion.

D’autres cas d’usages de l’IA générative qui commencent à porter leurs fruits sont le sourcing et la synthèse d’images pour les blogs, les présentations, les sites web et les publicités. Contrairement aux usages des photothèques d’images, le recours à l’IA permet aux entreprises de générer leur propre contenu visuel plus rapidement et à moindre coût. Par exemple, Deephaven a utilisé OpenAI pour générer les vignettes de ses blogs souvent traitant des sujets techniques très pointus. Les restrictions budgétaires ne permettaient pas aux collaborateurs de l’entreprise de consacrer plus que dix minutes à la recherche des images dans les photothèques. Par conséquent, les images choisies ne reflétaient pas suffisamment le contenu des blogs. Le recours à OpenAI a permis de générer des vignettes beaucoup plus pertinentes pour plus de 100 blogs, et tout cela en un week-end.

Dans le domaine du support clients, l’IA générative est de plus en plus utilisée pour les chatbots et les assistants intelligents de nouvelle génération. Elle permet d’automatiser une grande partie du service client, y compris les activités avant, pendant et après l’appel d’un client. Par exemple, Ada, une société d’automatisation du service client, a intégré GPT-3 dans sa plateforme d’IA conversationnelle, notamment pour automatiser l’entrainement des chatbots aux intentions d’achats (customer intents). Selon l’entreprise, cela lui a permis de réduire de dix fois le temps et les efforts nécessaires à la conception, l’entraînement et la maintenance d’un chatbot de support clients par rapport aux solutions d’automatisation d’entreprise traditionnelles.

Dans l’ensemble, bien que l’adoption de l’IA générative n’en soit qu’à ses balbutiements, la technologie est bien dans les agendas des entreprises et les développements des cas d’usages autours de l’expérience client va continuer dans les années à venir. Cela signifie également que le paysage des fournisseurs est assez dynamique : des startups ainsi que des acteurs établis souhaitant se positionner sur ce marché. Par exemple, les principaux fournisseurs de CRM, Microsoft et Salesforce, sont en train d’introduire des fonctions basées sur l’IA générative dans leurs produits.

Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre dernière étude “How Generative AI Is Shaping the Consumer Experience – InSight Analysis – Worldwide” [accès abonnés]