CRM : l’Intelligence artificielle devient indispensable, mais elle ne remplace pas un bon commercial

L’Intelligence artificielle est un tout

Un des cas d’utilisation les plus prometteurs de l’IA dans le CRM est celui du scoring de prospect. « Intégrer de l’IA peut faire une différence en termes d’évaluation des prospects – l’évaluation des leads augmentée au Machine Learning permet aux commerciaux de se concentrer d’abord sur les meilleures opportunités », promettait dès 2018 Greg Gsell, qui a passé 16 ans chez Salesforce avant de quitter le groupe début 2022. « Les responsables voient automatiquement les meilleures opportunités et les informations les plus cruciales – y compris le profil de l’entreprise ciblée, les données d’engagement marketing et la fonction du prospect – ce qui permet d’accélérer le cycle de vente ».

« Il faut regarder au-delà des données du seul CRM et prendre en compte l’historique de l’activité de l’entreprise dans son ensemble – mails échangés, réunions avec le client, audience des webinaires, etc. »

Cependant, pour Andy Byrne, PDG de Clari (un spécialiste de l’optimisation de revenus), l’usage de l’IA dans la relation client ne doit pas se limiter à la seule notation des leads. Elle doit embrasser la notion de CX.

« Il s’agit de regarder au-delà des données du seul CRM et de prendre en compte l’historique de l’activité de l’entreprise dans son ensemble – mails échangés, réunions faites avec le client, audience des webinaires, etc. Toutes ces informations permettent d’avoir une compréhension plus fine, et en temps réel, de l’état du pipeline et de la prospection », assure Andy Byrne.

Un autre atout de l’IA est l’automatisation. « Les CRM actuels s’appuient encore beaucoup sur la saisie manuelle. Or les progrès de l’intelligence artificielle rendent cette saisie obsolète. Intégrer vraiment une IA dans un CRM, c’est aussi construire une base qui englobe automatiquement l’ensemble du processus – qui va de l’identification d’une opportunité, à sa transformation en prospect puis en client avec sa signature et la clôture du deal », invite Andy Byrne.

L’automatisation infusée à l’IA permet aussi la constitution automatique de bases de connaissances en compulsant et en synthétisant des données éparpillées dans des documents divers. Les informations ainsi centralisées sont une source de réponse pour les agents et les clients, et une source d’arguments commerciaux pour les vendeurs. Ces informations peuvent par ailleurs être consultées au travers de bots conversationnels ou d’un moteur de recherche sémantique capables de comprendre le langage naturel, en remplacement ou en complément d’une FAQ classique.

Ce type de stratégie IA est encore largement ambitieux pour beaucoup d’organisations. Et la question sera aussi de savoir si des éditeurs de plates-formes intégrées – comme Salesforce, Oracle, Adobe ou SAP – gagneront cette bataille de l’IA ; ou si les clients voudront s’adresser à des sociétés tierces – comme Clari – qui se spécialisent dans ces fonctionnalités.

L’Intelligence artificielle ne fait pas tout

Une chose est sûre en revanche : l’intelligence artificielle n’est pas magique. Elle ne remplace pas les bons vendeurs et les parcours bien conçus.

« Pour moi, l’IA est une sorte d’assistant pour les commerciaux. Elle permet d’améliorer ce qu’ils font déjà », analyse Chris Rothstein, PDG de la plate-forme d’automatisation des ventes Groove, partenaire de Salesforce. « L’IA peut déclencher une alerte quand quelque chose ne va pas bien. Par exemple si un client cesse d’échanger avec un commercial au milieu du processus de vente, elle peut prévenir un vendeur et l’aider à remettre le processus sur de bons rails ».

C’est cette direction que prennent les technologies d’analyse de sentiments et de traitement du langage naturel (NLP). Les deux combinées aident à détecter des indices dans les conversations et à encadrer les agents de centres d’appels en temps réel pour améliorer leurs réponses aux clients.

« Les meilleurs cas d’usage de l’Intelligence artificielle dans le CRM, les plus efficaces, ce sont ceux qui accroissent et qui accompagnent la compréhension humaine ; ceux où l’IA aide les gens à donner le meilleur d’eux-mêmes – et non pas quand elle essaye de les remplacer », assure Ali Azarbayejani, CTO et cofondateur du spécialiste du domaine Cogito.

Mais pour tirer le meilleur de cette « Intelligence augmentée », les entreprises devront investir dans la formation des commerciaux et dans l’apprentissage des algorithmes.

« Les meilleurs cas d’usage de l’Intelligence artificielle dans le CRM sont ceux où elle aide les gens à donner le meilleur d’eux-mêmes – pas ceux où elle essaye de les remplacer. »

« Pour que l’IA fonctionne correctement, elle doit être capable d’apprendre la tâche à accomplir. Or la communication est l’une des interactions humaines les plus difficiles à apprendre », avertit Chris Rothstein. « La technologie doit comprendre comment les sentiments, le contexte et les autres facteurs sociaux interagissent entre eux si elle veut générer des résultats vraiment utiles pour les agents et les vendeurs ».

Par conséquent, avant qu’une IA ne puisse fournir une aide concrète en analysant les interactions de l’entreprise avec ses clients, elle aura probablement besoin d’un solide corpus de savoir, que seule l’analyse des interactions passées pourra lui fournir. Ce qui présuppose aussi d’avoir ces informations à disposition.

« Pour surmonter cet obstacle, les responsables des ventes et/ou des centres d’appels doivent anticiper et participer à l’entraînement de l’IA pour classer les échanges et l’aider à faire ressortir les éléments importants », continue le PDG de Groove.

Dans le CRM, la meilleure IA est une donc technologie qui « augmente » l’humain, et qui, de surcroît, ne peut s’en passer pour être elle-même efficace.