IA : des outils pour mieux voir et prévoir

Une formule magique. C'est ainsi que résonne l'intelligence artificielle dans l'esprit de beaucoup, qui y voient une force mystérieuse, relent des romans d'Asimov et de Blade Runner. En réalité, rien de magique dans tout cela, mais un travail mathématique pour construire les algorithmes d'analyse et de traitement des données à grande échelle, puis y ajouter de la statistique pour bâtir des prédictions.

L'entreprise, aujourd'hui largement digitalisée, recueille une masse importante de données : via le CRM, les logiciels de marketing, de comptabilité ou de production. En parallèle, le Web est une mine inépuisable d'informations, sur les réseaux sociaux, les sites marchands, les pages des concurrents... Là où l'humain n'aurait ni le temps ni les ressources pour tout recueillir, croiser et analyser, l'IA ouvre un formidable potentiel à la fonction commerciale.

Auteur d'un livre blanc sur l'intelligence artificielle dans la relation client, le groupe HLi, créateur et intégrateur de solutions informatiques et d'IA, recense pas moins de 11 domaines où les algorithmes optimisent les process, depuis l'analyse des tendances du marché jusqu'à l'amélioration du service clients via les chatbots.

Dans l'analyse du marché, premièrement, l'IA permet d'apporter une information sur les concurrents, les nouveaux entrants ou de dégager des parts et des tendances de marché, en lisant les pages web de milliers de sites. "Une société qui fournit, par exemple, un service de livraison aux acteurs du e-commerce,va faire appel à nous pour crawler le Web à la recherche des nouveaux e-marchands qui ont recours à ce type de prestation, ce qui lui permettra de lancer sa prospection", indique Jean-Claude Charpenet, directeur commercial de Sidetrade, fournisseur de solutions à base d'IA pour la fonction commerciale et les services financiers.

Prévoir l'infidélité du client

Étudier les réseaux sociaux et les avis des clients sur le Web est à la portée du machine learning, tout comme "l'analyse des sentiments". "En analysant en masse le contenu des e-mails grâce au text mining, le système peut dégager les connotations positives ou négatives d'une correspondance, traduites visuellement du vert au rouge, ce qui permet de réagir rapidement", explique Alassane Cissé, directeur général délégué du groupe HLi.

Un commercial qui récupère un portefeuille aura ainsi une vision de la bonne ou mauvaise relation de son prédécesseur avec tel correspondant. Tandis que le manager qui pilote une équipe pourra visualiser, lui aussi, les tendances, sans lire les e-mails. Thomas Ciezar, responsable marketing France de l'éditeur Zoho, relate pour sa part : "Nous avons développé une assistance intelligente dans beaucoup de nos applications. Une fonctionnalité très utilisée est la suggestion d'envoi d'e-mails au moment opportun. L'analyse de l'historique des envois et du moment où les gens lisent le plus leurs e-mails permet à l'expéditeur d'optimiser ses chances d'être pris en compte".

Autre point fort de l'IA : la segmentation clients, qui se base sur toutes les sources de données disponibles et crée des sous-populations homogènes. "Une fois les clients segmentés, on peut faire de l'analyse prédictive sur leur comportement, indique Adeline Loison, directrice générale déléguée analytique du Groupe HLi. Par une approche de machine learning supervisé, on peut déterminer s'ils seront appétents à une offre ou s'ils risquent de partir à la concurrence. Cela permet d'enclencher des actions de fidélisation et d'agir pour réduire le churn".

Plusieurs solutions de CRM du marché mettent en avant cette fonction de prévision de "l'infidélité" client. Guillaume Aurine, product marketing director chez Salesforce, explique ainsi les possibilités d'Einstein, l'IA embarquée de l'éditeur : "Pour un opérateur téléphonique, l'outil peut se pencher sur l'utilisation du forfait téléphonique par les clients - maximale ou faible - sur leurs visites en boutique, sur l'offre concurrente sur Internet, entre autres données, pour déterminer le risque d'attrition". A l'opérateur ensuite de réagir via une campagne de grande envergure ou des appels téléphoniques individuels, selon son budget et ses enjeux.

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