L’avenir de l’engagement client : Résoudre les défis d’aujourd’hui avec l’IA autonome

L’IA générative a déjà imprégné la façon dont les individus, les équipes et les entreprises travaillent. De l’automatisation des tâches répétitives à l’accélération de la création de contenu, les professionnels du marketing et de l’engagement client du monde entier l’utilisent pour stimuler la productivité et travailler plus efficacement.

Malgré les avantages évidents, la plupart des utilisations actuelles restent en deçà de la promesse fondamentale de l’IA de prendre des décisions intelligentes tout en fonctionnant de manière autonome. C’est pourquoi, dans ce guide, nous nous intéresserons à la prochaine étape de l’évolution : l’IA autonome.

Contrairement à l’IA traditionnelle qui attend les instructions de l’utilisateur, l’IA autonome s’approprie les résultats de l’entreprise avec un minimum d’intervention humaine. Ces systèmes intelligents peuvent remodeler la façon dont les entreprises s’engagent avec leurs clients pour :

• Rendre chaque interaction plus utile et contextuelle.
• Apporter des réponses opportunes et émotionnellement pertinentes aux demandes des clients.
• Offrir des expériences client personnalisées à grande échelle et sur tous les canaux.

Nous allons explorer ci-dessous les implications de ce changement et la manière dont l’IA autonome peut résoudre les plus grands défis actuels en matière d’engagement des clients.

Nous utiliserons Agent One™ d’Insider – une suite d’agents autonomes conçus à cet effet – pour fournir des exemples d’IA qui vont au-delà de l’automatisation standard et agissent comme un collaborateur axé sur les résultats.

Pour en savoir plus sur Agent One™, visitez notre site web et contactez notre équipe pour une démo.

Quels sont les plus grands défis en matière d’engagement client

L’engagement client à grande échelle reste un problème complexe, malgré le développement de nouvelles solutions. Voici les défis les plus importants qui conduisent de nombreuses équipes à connaître un faible niveau de satisfaction et d’engagement des clients.

Personnalisation inefficace

Un engagement client réussi repose sur la personnalisation des points de contact en fonction des besoins et des intérêts des clients.

Cependant, la plupart des efforts de personnalisation ne reposent encore que sur des données très élémentaires telles que le nom des clients, leurs achats antérieurs ou des informations démographiques. Il en résulte des messages génériques qui ne répondent pas aux besoins et aux comportements individuels.

Des parcours clients déconnectés

Aujourd’hui, les clients ne se contentent pas de souhaiter une transition en douceur entre les plateformes, les appareils et les canaux, ils l’exigent.

Qu’il s’agisse de conversions de support, de flux d’achat ou de parcours de découverte produits, les équipes doivent trouver des moyens de garantir à leurs clients des expériences cohérentes sur tous les points de contact. Malheureusement, la plupart des marques proposent encore des expériences fragmentées, ce qui entraîne des frustrations, des abandons et de faibles taux de conversion.

Capacité limitée à anticiper les besoins des clients

Afin de proposer des parcours omnicanaux personnalisés, les spécialistes du marketing doivent suivre, analyser et comprendre les besoins des clients.

Pour ce faire, il faut disposer d’informations comportementales en temps réel et de divers outils permettant de mettre ces informations en pratique. Sans cela, les marques manquent des moments critiques pour intervenir et soutenir les clients de manière proactive sur leur site web, leur application mobile, leurs profils de médias sociaux et d’autres canaux.

Difficulté à étendre les stratégies d’engagement

Un autre problème majeur pour les équipes est la dépendance à l’égard des flux de travail manuels et des automatismes statiques.

Ces approches auraient pu fonctionner il y a quelques années. Toutefois, elles ne permettent pas d’obtenir un engagement personnalisé en temps réel auprès d’un large public.

Par conséquent, les spécialistes du marketing passent beaucoup de temps à élaborer et à optimiser manuellement des campagnes d’engagement qui ne donnent pas de résultats optimaux.

L’automatisation basée sur les tâches qui ne tient pas compte des résultats

Il s’agit d’un sous-produit du défi précédent. La plupart des outils existants – par exemple les logiciels de messagerie ou les chatbots – sont conçus pour exécuter des tâches telles que l’envoi de messages ou le traitement d’un ticket d’assistance.

Ensuite, ils ne peuvent pas s’assurer que ces tâches aboutissent à des résultats commerciaux intéressants, tels que les ventes ou la satisfaction des clients. De plus, elles ne peuvent pas aller au-delà de ces tâches sans une incitation supplémentaire ou des automatismes de suivi mis en place au préalable.

Frottement lié à la découverte produits

La recherche de produits sur un grand site web ou une application est souvent une expérience fastidieuse pour les clients.

La recherche traditionnelle par mot-clé ne permet souvent pas de trouver rapidement des produits pertinents, tandis que la plupart des chatbots fournissent également des résultats génériques. Les clients sont donc souvent livrés à eux-mêmes, ce qui se traduit par des taux de conversion médiocres et un manque à gagner.

Modèles de support réactifs

Le support client est un domaine dans lequel l’IA traditionnelle est utilisée depuis un certain temps avec un certain succès. Des modèles peuvent être formés pour comprendre les demandes des clients et automatiser les réponses afin de réduire les temps d’attente.

Toutefois, cela n’est possible que pour des requêtes très simples et répétitives. Plus important encore, le processus est purement réactif. En d’autres termes, les outils doivent attendre que les clients expriment leurs problèmes, ce qu’ils risquent de ne pas faire du tout (et de se désabonner directement à la place).

Données et informations inexploitées

La plupart des entreprises collectent des données sur le comportement et les intentions des clients dans différentes solutions : plateformes d’e-mail et de SMS, solutions d’analyse, logiciels de support client, etc.

Les données critiques restent donc cachées dans des silos. En conséquence, les spécialistes du marketing sont limités dans leur prise de décision et leurs possibilités d’optimisation car ils n’ont pas une véritable compréhension du parcours du client.

Comment l’IA autonome résout-elle ces problèmes ?

Comme nous l’avons dit au début, les agents autonomes d’IA ne sont pas seulement des outils plus intelligents. Ce sont des décideurs qui donnent la priorité aux résultats.

Leur capacité à agir de manière indépendante sur plusieurs plateformes, à analyser des données en temps réel et à apprendre en permanence les rend particulièrement aptes à relever les défis actuels en matière d’engagement des clients.

Transformer une personnalisation inefficace en conversations dynamiques

L’IA autonome va au-delà du ciblage statique en écoutant les indices en temps réel dans les interactions avec les clients. Plus précisément, l’IA autonome :

• Analyse le ton, l’urgence et les préférences exprimées.
• Fournit des expériences adaptatives et contextuelles sur l’ensemble des canaux.

Par exemple, , notre Shopping Agent (dont nous parlerons plus tard) interprète des données conversationnelles telles que « Je cherche une veste de course légère pour le printemps » et propose instantanément des recommandations personnalisées, en tenant compte à la fois de l’inventaire des produits et des données du client.

Unifier les parcours clients déconnectés

Les agents IA intègrent les points de contact dans une expérience cohérente. Ils synchronisent les données entre les appareils et les canaux et adaptent le parcours du client en fonction de son comportement.

Par exemple, si un client parcourt un produit in-app et abandonne son panier, un agent IA peut déclencher un suivi personnalisé par e-mail ou par chatbot. Cela permet d’assurer la continuité et la cohérence, ce qui conduit naturellement à des taux de conversion plus élevés.

Réduire les frictions dans la découverte produit

L’IA autonome utilise la reconnaissance des intentions et la découverte conversationnelle pour guider les utilisateurs vers les bons produits, plus rapidement.

Par exemple, si un utilisateur demande : « Quelles sont les meilleures chaussures de randonnée pour le temps humide ? » L’agent peut répondre de manière contextuelle, en filtrant en fonction de l’imperméabilité, de la compatibilité avec le terrain et des avis des clients. L’agent peut également utiliser des données contextuelles – comme les achats précédents, les centres d’intérêt et les interactions avec la marque – pour déterminer exactement quelles sont les meilleures chaussures de randonnée pour le client.

Pour ce faire, notre Shopping Agent s’intègre à notre plateforme de données clients (CDP) qui contient toutes les informations nécessaires pour comprendre l’expérience du client et prédire ses comportements futurs.

Fournir un soutien proactif et empathique

L’IA autonome fournit une assistance de type humain – à la demande et à grande échelle. Grâce à l’accès aux données clients et aux interactions d’assistance précédentes, les agents peuvent comprendre où en sont les clients dans leur parcours, quels sont les problèmes auxquels ils sont confrontés et comment les aider à résoudre ces problèmes de la manière la plus efficace possible.

Ils peuvent également le faire de manière proactive, au lieu d’attendre que les clients ouvrent un ticket. Par exemple, notre agent d’assistance peut informer les clients d’un retard de livraison et leur proposer à l’avance des solutions de remplacement, des crédits ou d’autres mesures incitatives pour satisfaire les utilisateurs.

De l’engagement réactif à l’engagement anticipé

L’IA agentique s’appuie sur la modélisation prédictive pour prévoir les comportements, notamment le taux de désabonnement, l’intérêt ou l’intention. Elle prend ensuite des mesures opportunes pour prévenir les actions négatives et encourager les actions positives.

Par exemple, si un client a récemment consulté les politiques de remboursement, un agent peut proposer de manière proactive de l’aide ou des options alternatives avant que le client n’initie un ticket d’assistance. Cette approche proactive du service à la clientèle peut souvent faire la différence entre un client satisfait et un autre qui ne l’est plus.

L’intelligence à grande échelle, pas la main d’œuvre

Les agents autonomes peuvent engager des millions d’utilisateurs en parallèle tout en maintenant la personnalisation et la qualité. Ceci est particulièrement important pendant les périodes de pointe (par exemple, Noël et Thanksgiving pour les détaillants) où les spécialistes du marketing manquent de temps.

Dans ces situations, les agents peuvent lancer des campagnes de manière autonome, optimiser les points de contact et répondre à l’évolution des comportements, sans attendre les données manuelles.

Passer des tâches aux résultats

Comme nous l’avons dit précédemment, l’IA autonome ne se contente pas de suivre des instructions – elle évalue l’impact. Elle identifie les écarts de performance dans les entonnoirs et ajuste automatiquement le message ou l’UX pour améliorer les résultats.

Par exemple, si des abandons se produisent au niveau du check-out, un agent peut recommander des changements d’interface en temps réel ou des incitations pour améliorer les taux de conversion. Nous reviendrons plus en détail sur ce point plus loin dans le guide, lorsque nous parlerons de l’agent Insights.

Les avantages de l’utilisation de l’IA autonome pour l’engagement client.

Imaginez ce scénario :

Un client visite un site eCommerce beauté, peine à filtrer les produits à l’aide d’une fonction de recherche intuitive, reçoit des recommandations non pertinentes et quitte le site.

Avec un Shopping Agent dédié, le même client est guidé dans une conversation sur son type de peau et ses préoccupations. Il reçoit des recommandations produit sur mesure et des messages de suivi sur ses canaux préférés. En d’autres termes, l’agent anticipe les intentions afin de maximiser les résultats à chaque interaction.

Chaque fois qu’ils ont une question, un agent d’assistance peut rapidement évaluer leur demande et y répondre.

Pour ce faire, l’agent prend en compte le contexte complet des interactions précédentes des clients avec la marque, à travers tous les points de contact, afin de garantir une pertinence maximale. En outre, l’agent peut automatiquement détecter des problèmes tels que des retards ou un éventuel désabonnement et contacter le client de manière proactive.

Ces exemples illustrent la différence entre l’IA agentique et les technologies traditionnelles, qui se traduit par des avantages essentiels tels que

• Satisfaction accrue des clients.
• Taux de conversion et des revenus plus élevés.
• Support client 24/7 disponible à l’échelle.
• Meilleure expérience client sur tous les canaux et dans tous les cas d’utilisation.

Les trois principaux cas d’usage de l’IA autonome

Maintenant que vous savez comment fonctionne l’IA autonome et pourquoi elle est si bénéfique, abordons les principaux cas d’utilisation de cette technologie. Plus précisément, nous nous concentrerons sur trois agents autonomes conçus à cet effet qui font partie d’Agent One™.

Chacun d’entre eux est conçu pour résoudre des problèmes spécifiques, notamment :

• Découverte des produits.
• Traitement des demandes clients à grande échelle.
• Mise à disposition des équipes marketing d’informations précieuses.

Shopping Agent

Notre Shopping Agent est conçu pour inciter les acheteurs à acheter en les incitant à prendre des décisions en toute confiance. Il permet aux spécialistes du marketing de transformer les outils de recherche traditionnels en une expérience réactive, axée sur la conversation, qui semble humaine (contrairement aux chatbots traditionnels avec des automatisations inflexibles basées sur des règles).

Grâce à des interactions émotionnelles et personnalisées, le Shopping Agent comprend rapidement ce que veulent les clients, offre des suggestions pertinentes et augmente leur confiance et leur valeur à vie. Il s’agit donc d’un outil précieux pour :

1. Prévoir ce dont les acheteurs ont besoin avant qu’ils ne le demandent. L’agent peut répondre instantanément au comportement de l’utilisateur, en organisant des conversations individuelles qui orientent doucement les acheteurs vers les produits qui correspondent le mieux à leurs intérêts, ce qui leur permet de trouver plus facilement et plus rapidement ce qu’ils recherchent.
2. Renforcer la confiance des acheteurs. Le Shopping Agent offre des conseils personnalisés pendant le processus de prise de décision, de sorte que les clients se sentent rassurés, compris et plus enclins à effectuer leur achat.
3. Faire en sorte que chaque interaction compte. Enfin, l’agent peut guider les utilisateurs au-delà de leur intention initiale en leur présentant les options les mieux notées, les compléments connexes et les choix sélectionnés qui améliorent l’ensemble de leur expérience d’achat.

Shopping Agent fait tout cela en s’intégrant à Eureka (notre plateforme de search pour sites d’ecommerce), à notre CDP d’entreprise et à nos modèles de recommandation IA existants. Il s’agit donc d’une solution complète qui améliore considérablement la découverte des produits.

Support Agent

Support Agent fournit des réponses plus rapides et plus personnelles aux demandes des clients sur l’ensemble des canaux. Plus précisément, il offre des expériences de service significatives grâce à un assistant réactif et toujours disponible qui exploite les informations de votre CDP, CRM et autres.

Grâce à des protections intégrées, le Support Agent s’adapte en temps réel, transformant les petits moments en une assistance personnalisée et fluide qui gagne la confiance et renforce les relations.

En bref, vous pouvez utiliser Support Agent pour :

• Faites fonctionner les services de première ligne grâce à l’intelligence autonome. Vous pouvez traiter les problèmes des clients instantanément à l’aide d’un support alimenté par l’IA qui est toujours actif et qui résout les questions tout au long du parcours. Vous pouvez également mettre en place des règles de transfert vers des agents d’assistance humaine lorsque cela est nécessaire.
• Accélérez les résultats grâce à l’automatisation approuvée par l’utilisateur. Qu’il s’agisse de traiter des retours ou d’apporter des modifications à un compte, le Support Agent peut prendre des mesures de manière indépendante (toujours avec le consentement du client) pour que chaque étape soit transparente.
• Gagnez la confiance grâce à des interactions naturelles et informées. L’agent peut offrir des expériences d’assistance riches en contexte en puisant dans les profils complets des clients grâce à notre CDP, ce qui lui permet de répondre en connaissant l’humeur, l’historique et l’intention du client en temps réel.

Insights Agent

L’IA autonome n’est pas utile uniquement pour s’engager avec les clients. Elle peut également aider les spécialistes du marketing à découvrir des informations importantes et à améliorer les performances des campagnes.

C’est exactement ce que fait notre Insights Agent – il permet aux équipes de créer des parcours agiles, basés sur des données et guidés par des informations en direct et exploitables, au lieu de se précipiter sous la pression et de sacrifier les résultats.

Vous pouvez compter sur Insights Agent pour :

• Détectez les risques à temps et gardez le contrôle avant qu’ils n’aient un impact sur les performances. Grâce aux alertes intelligentes et aux flux de données en direct, vous pouvez corriger rapidement le tir pour optimiser les campagnes et maintenir des niveaux d’engagement élevés.
• Découvrez les tactiques gagnantes de vos campagnes sans avoir à les deviner. Alimenté par l’IA générative et agentique, Insights Agent apprend des succès et adapte automatiquement les parcours, vous aidant ainsi à accroître l’impact et à approfondir l’engagement des clients.
• Bénéficiez d’informations prospectives sur l’efficacité des canaux, le comportement du public et les tendances saisonnières. Utilisez ces signaux pour affiner votre stratégie et améliorer constamment les performances de vos campagnes.

Le rôle futur de l’IA autonome dans l’engagement client

En termes simples, l’IA autonome redéfinit la manière dont les entreprises et les clients interagissent. Alors que l’automatisation traditionnelle était axée sur l’exécution de tâches, la nouvelle vague de systèmes agentiques est orientée vers l’obtention de résultats.

Des solutions comme Agent One™ signalent une évolution importante des interfaces statiques vers des expériences vivantes, réactives et émotionnellement intelligentes. Ces agents brouillent la frontière entre l’assistance, la stratégie et l’exécution en donnant aux clients et aux équipes les moyens d’agir plus rapidement et plus intelligemment.

À l’avenir, les systèmes agentiques deviendront plus conversationnels, plus prédictifs et plus répandus. Ils seront alors moins perçus comme des outils et davantage comme des collaborateurs :

• Aidez les clients à trouver ce dont ils ont besoin et même ce dont ils ne savaient pas qu’ils avaient besoin.
• Fournissez une assistance proactive sur un nombre encore plus important de canaux et pour des cas d’utilisation supplémentaires.
• Fournissez des informations utiles sans obliger les équipes à passer au crible et à analyser manuellement des tonnes de données sur les clients et les campagnes.

Il en résultera un engagement plus profond, une plus grande efficacité et des relations plus significatives entre les marques et les clients.

Passez d’une expérience client transactionnelle à une expérience client transformationnelle avec Agent One

L’arrivée de l’IA autonome est l’un des changements les plus importants dans l’histoire de l’engagement client. Les entreprises qui adoptent aujourd’hui des systèmes agentiques jettent les bases d’expériences plus intelligentes, plus réactives et plus humaines.

En bref, l’avenir appartient aux entreprises qui reconnaissent le véritable pouvoir de l’IA – non seulement en tant qu’outil pour faire plus, mais aussi en tant que partenaire pour faire mieux.

Si vous souhaitez tirer parti de ces systèmes pour votre entreprise, jetez un coup d’œil à ceux d’Agent One. Notre plateforme IA-Native et nos agents spécialisés peuvent aider votre marque à recueillir des informations plus riches, à établir des relations plus solides et à tirer le meilleur parti de votre budget marketing.

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