Bouleversement des modèles économiques dans la relation client

L’IA générative : une révolution annoncée

En 2023-début 2024, l’IA (Intelligence Artificielle) est devenue un élément central dans la relation client comme vecteur d’accélération de l’efficience. Il est prévu que d’ici trois ans, 100 % des interactions intégreront l’IA, avec 80 % des cas résolus sans intervention humaine. Cette transformation rapide soulève des questions sur les impacts économiques et humains dans le secteur.

Les étapes de l’adoption de l’IA

Curiosité et Proof of Concept (POC)

Initialement, l’IA générative a suscité la curiosité, avec des tests limités dans des environnements sécurisés. Ces premiers essais ciblaient des processus chronophages et à faible valeur ajoutée.

Déploiement et industrialisation

Même si des barrières techniques, sécuritaires et financières ont contraint de nombreuses entreprises à rester au stade de l’expérimentation, le déploiement à grande échelle a commencé en 2024. Et si des résultats variables selon les secteurs a freiné l’engouement, comme les progrès de l’IA générative n’ont pas cessé depuis 12 mois ces obstacles techniques et sociétaux se font balayer.

L’impact sur la relation client

Secteur de l’Assurance : précurseur dans l’équilibre IA/humain

Le secteur de l’assurance a été parmi les premiers à intégrer l’IA dans sa relation client, en utilisant des callbots pour des tâches simples de qualification, améliorant ainsi l’efficience interne et la satisfaction client. Ces callbots gèrent les demandes simples et administratives, libérant du temps pour les agents humains afin qu’ils puissent se concentrer sur des tâches plus complexes.

D’autres secteurs en avant-garde

• Génération de contenus : l’IA a remplacé des équipes entières de blogueurs, réduisant les coûts de production. Par exemple, certaines entreprises de médias utilisent des algorithmes pour générer automatiquement des articles sur des sujets d’actualité, des rapports financiers, ou des résumés de matchs sportifs, ce qui permet de publier plus rapidement et de réduire les frais de personnel.
• Création artistique et design : des outils comme DALL-E permettent de générer des prototypes visuels rapidement. Les entreprises de design peuvent créer des images à partir de simples descriptions textuelles, accélérant ainsi le processus de création et réduisant la nécessité d’embaucher des designers pour les premières ébauches.
• Divertissement : AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) compose des morceaux de musique qui peuvent être utilisés dans des films, des jeux vidéo, ou des publicités, réduisant les coûts de production musicale. Par exemple, une entreprise de production peut utiliser AIVA pour créer une bande-son unique et personnalisée sans avoir à engager un compositeur.
• Recherche scientifique : l’automatisation des processus de recherche, comme l’analyse de données ou la réalisation d’expériences virtuelles, accélère les découvertes scientifiques et réduit les coûts associés à la recherche.

L’intégration de l’IA dans la relation client

Modules optionnels et fonctionnalités

Depuis mi-2023, l’IA générative est devenue incontournable dans les plateformes de relation client, avec des modules optionnels et des fonctionnalités telles que :

• Résumé de tickets : l’IA peut résumer automatiquement les tickets de support, facilitant ainsi le travail des agents.
• Recommandations produits : les systèmes d’IA suggèrent des produits aux clients en fonction de leurs historiques d’achat et de leurs préférences.
• Évaluation de l’émotion client : l’IA analyse le ton et le contenu des interactions pour évaluer l’humeur des clients et adapter les réponses en conséquence.
• Enrichissement des bots relationnels : les chatbots deviennent plus sophistiqués, capables de gérer des conversations complexes et de fournir des réponses plus précises.

Accélération en 2024

L’IA s’est imposée rapidement, modifiant les postes de travail des agents. Bien que l’humain reste décisionnaire, la résistance à cette transformation nécessite une volonté stratégique forte.

Impacts sur les modèles économiques

Modèles basés sur la performance

Les entreprises de gestion de la relation client ont démarré l’adoption de modèles économiques basés sur la performance plutôt que sur les licences utilisateurs. Par exemple :

• Ada : cette plateforme de chatbot AI se concentre sur l’automatisation des interactions avec les clients. Son modèle tarifaire est basé sur la performance, notamment en fonction du nombre de conversations automatisées et du taux de résolution des demandes sans intervention humaine. Cela permet aux entreprises de payer en fonction de la valeur créée par la réduction des besoins en support humain.
• Kustomer : cette plateforme de gestion de la relation client intègre l’IA pour automatiser et améliorer les interactions clients. Kustomer propose des modèles de tarification hybrides licence/performance, basés sur la réduction du volume de contacts nécessitant une intervention humaine. Ils mettent en avant des résultats tels que la réduction de 45 % des requêtes de support et l’augmentation de 65 % de l’efficacité des agents, avec des coûts de $0.75 par résolution et $39 par utilisateur.
• Zendesk : connue pour son answerbot, Zendesk prévoit de déployer un modèle économique à la performance pour ses offres IA, alignant les coûts sur les bénéfices tangibles en termes de réduction des contacts de support humain.

Les compétences et l’humain dans la relation client

Nouvelles compétences requises

Les agents seront amenés à traiter quasi exclusivement des demandes complexes. Les compétences analytiques, pédagogiques et les soft skills deviendront essentielles, ainsi que des profils en excellence opérationnelle, IA et data analysis.

Gestion de la connaissance

La gestion de la connaissance est cruciale pour le succès de l’IA, que les éléments soient structurés ou non. L’IA aide également à piloter les compétences des agents, améliorant ainsi la qualité perçue par le client. De nombreuses plateformes  de gestion de la relation client ont ajouté le Quality Monitoring enrichi avec de l’IA à leurs fonctionnalités (Diabolocom, Eloquant, Zendesk…).

Pour conclure

L’IA générative transforme les modèles économiques en automatisant et en optimisant des processus autrefois dépendants de l’intervention humaine. Cela entraîne une réduction des coûts, une augmentation de la productivité, et de nouveaux modèles d’affaires dans divers secteurs. La relation client n’y échappera pas avec déjà des premiers modèles économiques à l’évitement de contact ou à la résolution au 1er contact (FCR) d’une demande client. L’impact sur les profils, les compétences et les besoins en agent se dessine déjà.

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