Démystifier l'IA et pourquoi le CRM et l'IA font bon ménage

L'intelligence artificielle (IA) est partout aujourd'hui.

Qu'il s'agisse de recommandations personnalisées sur votre plate-forme d'achat en ligne ou de streaming préférée, d'itinéraires détaillés depuis votre voiture ou d'interactions avec votre assistant intelligent préféré, l'IA fait de plus en plus partie de la vie quotidienne.

À l'échelle mondiale, le marché de l'IA atteindra près de 200 milliards de dollars d'ici 2025.

Et l'industrie du CRM ne fait pas exception lorsqu'il s'agit d'adopter les technologies d'intelligence artificielle.

De nos jours, l'IA est fréquemment appliquée dans les applications CRM. Des équipes marketing au personnel d'assistance, l'IA aide les entreprises à mieux remplir leurs pipelines de ventes et à entretenir des relations avec leurs clients. Si votre système CRM n'utilise pas actuellement l'IA, vous risquez de rater d'énormes opportunités d'améliorer votre expérience client.

Le mariage entre l'IA et le CRM est également lucratif. Cette année, l'IA dans le CRM devrait générer plus de 1 100 MILLIONS $ de revenus !

Dans cet article, nous démystifions quelques mythes courants sur l'IA et examinons comment l'IA peut améliorer les relations avec les clients et simplifier votre travail quotidien.

Qu'est-ce que l'IA ?

En termes simples, l'IA est un outil qui aide les gens à faire leur travail plus rapidement, plus efficacement et plus efficacement.

L'IA utilise la vitesse inhérente et les avantages de traitement des systèmes informatiques pour effectuer des tâches généralement associées à l'intelligence humaine. Les exemples incluent l'identification de modèles, la résolution de problèmes complexes et l'amélioration des performances par l'apprentissage.

Les termes « IA » et « apprentissage automatique » apparaissent souvent ensemble et sont utilisés de manière interchangeable. Mais l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ne sont pas la même chose.

• IA est une discipline plus large qui tente de reproduire les processus humains d'analyse et de prise de décision dans des machines.
• Apprentissage automatique est un sous-ensemble procédural de l'IA qui traite de la formation adaptative pour améliorer l'analyse des données et la prise de décision automatique.

Pourquoi certaines personnes ont-elles peur de l'IA ?

Malgré les avantages bien établis de l'IA, de nombreuses personnes et entreprises continuent d'avoir des réserves quant à son utilisation, en grande partie en raison d'une mauvaise compréhension de l'IA et de ses capacités.

Le complexe de remplacement

En raison de sa représentation dans les médias populaires, la notion d'IA évoque encore des images de Skynet conquérant le monde. Même ceux qui ont des attentes plus réalistes à propos de l'IA craignent souvent que l'objectif final de l'IA soit le remplacement des travailleurs humains.

Soyons clairs :ces craintes sont largement exagérées !

Correctement mise en œuvre, l'IA est une aide à la productivité humaine plutôt qu'un remplacement pour un employé humain. Et parce que l'IA ne fonctionne pas vraiment par elle-même, elle crée des emplois pour les data scientists et les programmeurs.

L'IA continuera-t-elle à évoluer davantage et à améliorer ses capacités ? Oui, mais c'est une bonne chose ! Et cela ne se produira qu'avec une implication et une surveillance substantielles de la part de programmeurs humains et de professionnels de l'informatique.

Le dilemme de la complexité

Une autre préoccupation courante concernant l'IA dans les applications professionnelles modernes est qu'elle est trop complexe pour les utilisateurs quotidiens.

La croyance est que l'IA nécessite de construire des modèles mathématiques complexes, puis de les programmer de manière complexe. Mais pour de nombreuses applications, l'IA fonctionne en arrière-plan, souvent sans même que les utilisateurs sachent qu'elle existe.

Même lorsqu'il s'agit de programmer des applications d'IA, il existe des solutions plus simples que d'embaucher une grande équipe de codage pour travailler 24 heures sur 24.

En général, la crainte de ne pas avoir suffisamment de talents et de spécialistes dédiés prévaut généralement lorsque les entreprises envisagent les technologies d'IA.

Une solution consiste à perfectionner les travailleurs existants. De nombreuses entreprises comblent désormais les lacunes en matière de talents dans le domaine de la haute technologie en offrant aux travailleurs une formation supplémentaire. Possibilités de développer des compétences grâce à des programmes tels que des didacticiels de codage en ligne qui renforcent l'expertise technique interne tout en fidélisant les employés avec un travail plus passionnant et de meilleures opportunités d'avancement.

La complication du biais

Pourtant, l'IA suscite des inquiétudes légitimes.

Un problème important est que le biais injecté peut fausser ses résultats. Un rapport récent de Gartner suggère que d'ici 2022, le biais des données fournira au moins quelques résultats erronés dans 85 % de tous les projets d'IA.

Qu'est-ce exactement que le biais dans l'IA ? Les principaux biais sont le biais de données et le biais algorithmique :

• Une explication simple du biais des données crée un ensemble de données d'entrée qui ne reflète pas avec précision la population que vous analysez.
• Biais algorithmique (c'est-à-dire le biais intégré au modèle analytique) est également une préoccupation, car des algorithmes médiocres peuvent aggraver les biais des données d'entrée.

En anglais s'il vous plaît? Prenons un exemple.

Les programmes de reconnaissance faciale sont connus pour leurs problèmes de biais d'entrée. À l'origine, ces programmes ont été construits en utilisant principalement les visages d'hommes blancs d'origine européenne. En conséquence, les programmes ont souvent mal identifié les personnes de couleur et les femmes de couleur, en particulier.

Souvent, le biais des données d'entrée résulte de préjugés inhérents (par exemple, les préjugés raciaux et sexuels) des employés qui élaborent les routines d'IA. Bien que l'insertion de biais puisse être intentionnelle, les biais non intentionnels sont beaucoup plus susceptibles d'avoir un impact négatif sur les implémentations d'IA. Le fait d'avoir des équipes plus diversifiées travaillant sur vos implémentations d'IA peut minimiser à la fois les biais d'entrée et d'algorithme, ce qui conduit à de meilleurs résultats globaux.

Comment l'IA peut améliorer la productivité générale du travail

La société moderne se nourrit de quantités toujours croissantes de données - bien plus de données que la personne moyenne ne peut digérer.

Saviez-vous que plus de 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour et que d'ici 2025, il y aura 175 zettaoctets (1 zettaoctet a 21 zéros) de données dans la sphère de données mondiale ?

L'IA peut transformer ces énormes collectes de données en informations significatives, permettant aux employés de simplifier leur charge de travail et de recueillir plus d'informations à partir des données à portée de main.

Accélérer les processus métier

La rapidité est cruciale dans la plupart des décisions commerciales. Ainsi, plus vite vous pourrez obtenir des informations à partir de vos données, mieux vous serez en mesure de prendre des décisions à fort impact.

Les outils d'IA automatisés dépassent de loin les capacités humaines en termes de vitesse. Bien sûr, vos employés pourraient utiliser des méthodes moins automatisées - des requêtes SQL, par exemple - pour analyser les données de l'entreprise. Mais l'élément humain réduit à la fois la vitesse et la précision analytiques. Pendant ce temps, les modèles d'IA appliquent systématiquement les mêmes critères à toutes les données, évitant ainsi les erreurs d'analyse potentielles.

Les outils d'IA automatisés peuvent également faciliter la communication entre vos employés et vos clients. Cela signifie que vous pouvez améliorer considérablement l'expérience client globale en offrant simplement des réponses plus rapides à vos clients !

Agréger plusieurs sources de données

Les données que les entreprises utilisent quotidiennement proviennent de diverses sources – appareils, applications, bases de données, etc. – et souvent dans de nombreux formats différents. Il peut donc être assez difficile d'identifier les informations les plus utiles parmi ces sources. Heureusement, c'est dans ce domaine que l'IA excelle :traiter des ensembles de données disparates.

Améliorer la qualité des données

Qu'est-ce qui est le mieux :plus de données ou moins de données ?

Honnêtement, ce n'est pas la bonne question. Ce dont la plupart des applications ont réellement besoin, ce sont des données de meilleure qualité .

Même les outils d'IA peuvent rencontrer des difficultés lorsqu'ils sont confrontés à de grandes quantités de données non pertinentes. En effet, 65% des dirigeants d'entreprises dans le monde estiment que leurs investissements en IA à ce jour n'ont pas généré suffisamment de valeur pour l'entreprise. Mais, en grande partie, cela est dû à la mauvaise qualité des données.

Ce qui manque à ces entreprises, c'est la capacité de l'IA à prétraiter les données d'entrée. Des modèles d'IA bien construits peuvent analyser les données d'entrée à la recherche de problèmes de qualité et séparer les données non pertinentes ou problématiques. En se concentrant ensuite uniquement sur les données les plus pertinentes, les modèles peuvent fournir le meilleur résultat analytique possible.

Identifier les problèmes de conformité

Aujourd'hui, les nouvelles mondiales regorgent d'histoires impliquant des violations de la confidentialité des données. De plus, les lois actuelles sur la confidentialité des données (par exemple, HIPAA, GDPR, PDI-DSS, etc.) ont suscité une large attention en raison des récents scandales.

Vous pouvez également former des outils d'IA pour reconnaître les problèmes de conformité potentiels avec les données d'entrée.

Identifier les données susceptibles d'avoir des implications sur la vie privée est rarement aussi simple que de rechercher un champ appelé "numéro de sécurité sociale". Les outils d'intelligence artificielle peuvent rapidement analyser vos données, mettre en évidence les données qui nécessitent des protections distinctes, et ainsi faciliter la conformité et éviter à votre entreprise de lourdes amendes ou les (pires) procès.

La plupart des lois sur la confidentialité des données contiennent également des exigences en matière de protection des données, de sorte que les entreprises doivent utiliser les meilleurs outils possibles pour empêcher les cybercriminels d'accéder aux données personnelles sensibles. Grâce à sa capacité à analyser des quantités massives de données (par exemple, le trafic réseau) pour des modèles même minimes (par exemple, une activité anormale), l'IA crée une protection plus robuste pour toutes vos données, y compris les données couvertes par des restrictions de confidentialité.

Pourquoi l'IA est plus simple que vous ne le pensiez

Il est temps de démystifier le prochain mythe le plus répandu sur l'IA :vous devez être très calé en technologie pour l'utiliser.

Contrairement aux attentes, l'utilisation de l'IA ne nécessite pas toujours des connaissances en codage.

Que vous en soyez conscient ou non, des outils d'IA modernes existent déjà en arrière-plan de nombreuses applications existantes, telles que les filtres de messagerie (par exemple, les filtres anti-spam, les dossiers intelligents), l'analyse et les rapports financiers, la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images et plus encore.

Lorsque vous choisissez des applications pour votre entreprise, vous devez vérifier si elles appliquent efficacement l'IA pour améliorer les performances du système et vos flux de travail.

Même lors de la création d'applications et d'analyses d'IA en interne, le processus n'a pas besoin d'être trop complexe. Certains outils permettent aux utilisateurs de créer des algorithmes analytiques d'IA sans rien savoir du codage. Les outils de glisser-déposer pour créer des analyses et les structures de rapport associées simplifient la mise en œuvre de l'IA, même pour les novices.

Les outils d'intelligence artificielle offrent également à vos employés des moyens plus naturels de créer des informations exploitables à partir des données de votre entreprise. Ainsi, plutôt que d'écrire des requêtes dans des langues inconnues, vos employés peuvent avoir une conversation avec leurs sources de données grâce au traitement du langage naturel (NLP) amélioré par l'IA.

Cinq façons dont le CRM optimisé par l'IA peut améliorer vos performances

L'une des applications les plus critiques pour de nombreuses entreprises est leur système CRM, la plaque tournante de toutes les communications avec les clients.

Comme il enregistre l'intégralité du cycle de vie du client, de la génération de prospects au contact initial en passant par les contacts après-vente, un système CRM affecte tous les aspects de votre entreprise :marketing, ventes, support client, chaîne d'approvisionnement, etc.

Voici quelques façons dont l'IA peut améliorer votre CRM.

1. Créez de meilleurs profils de clients

En raison de leurs capacités exceptionnelles de reconnaissance des modèles, les systèmes CRM améliorés par l'IA peuvent transformer les données sur les clients potentiels et existants en profils de clients idéaux. Vous pouvez ensuite afficher chaque nouveau prospect ou contact dans le contexte de votre profil client. Cela vous permet de mieux cibler vos efforts marketing et d'investir dans les prospects les plus susceptibles de générer des ventes.

2. Fournir des réponses plus rapides aux demandes

Il est primordial d'offrir des réponses rapides aux demandes des clients. Les clients potentiels n'attendront pas longtemps avant de passer à autre chose. Les systèmes CRM optimisés par l'IA vous offrent plusieurs façons d'automatiser et d'accélérer vos communications avec les clients.

Premièrement, les outils AI NLP peuvent vous aider à catégoriser correctement les demandes entrantes et à les transmettre aux bonnes personnes pour une réponse. Lorsqu'ils sont liés à votre système CRM, ces outils peuvent également vous aider à hiérarchiser les demandes en fonction de vos profils clients et de vos historiques de communication.

Les outils d'IA aident également à fournir des réponses automatisées rapides aux demandes sans impliquer un employé réel. Donner une réponse rapide à un client, même s'il s'agit de fournir des informations qui nécessitent des conversations de suivi en personne avec un employé, crée une touche spéciale et indique au client que ses questions sont importantes et qu'elles sont traitées.

3. Interagissez avec un plus large éventail de clients

Dans le monde des affaires mondialisé d'aujourd'hui, les barrières linguistiques peuvent entraver l'acquisition et la fidélisation des clients. Même les entreprises locales rencontrent fréquemment des clients dont la langue maternelle est différente de la leur. Les outils de communication améliorés par l'IA dans les systèmes CRM simplifient la communication au-delà des barrières linguistiques sans l'intervention d'un employé multilingue.

4. Mieux comprendre les demandes des clients

Lorsque vous recevez une demande client, vous devez comprendre son urgence et sa gravité. Les systèmes CRM améliorés par l'IA peuvent analyser la demande et générer une note de sentiment - l'état d'esprit général de votre client. Vous pouvez ensuite appliquer vos processus internes pour hiérarchiser la demande et l'affecter à la file d'attente d'assistance appropriée.

5. Chatbot pour un support client 24h/24 et 7j/7

Les clients d'aujourd'hui exigent un service 24h/24, quel que soit le fuseau horaire dans lequel ils se trouvent. Des temps de réponse longs peuvent rapidement nuire à une relation client.

Malheureusement, la vérité est que de nombreuses entreprises, petites et moyennes en particulier, n'ont tout simplement pas les ressources nécessaires pour gérer les téléphones, les e-mails ou d'autres canaux d'assistance 24h/24 et 7j/7.

Les chatbots basés sur l'IA peuvent offrir à votre entreprise une présence d'assistance constante, même lorsque vos employés ne sont pas disponibles. Ils peuvent souvent répondre avec compétence aux préoccupations ou aux questions des clients. Et lorsqu'ils ne le peuvent pas, vous avez montré au client une première tentative opportune pour résoudre ses problèmes. Vous pouvez ensuite effectuer un suivi avec une interaction personnelle pendant les heures normales de bureau. La chaîne de communication n'est pas interrompue et vous offrez au client une meilleure expérience globale.

Conclusion

L'utilisation de l'IA s'accélère rapidement, et pour cause.

Il amplifie les capacités des systèmes d'entreprise actuels et rend les processus et flux de travail quotidiens plus rapides et plus efficaces. Et lorsqu'il est associé à votre système CRM, il améliore les relations avec les clients et les pipelines de vente.

Ainsi, plutôt que de considérer l'IA comme un exercice de codage complexe, ou pire encore, comme un ennemi pour voler des emplois, les entreprises devraient considérer l'IA comme l'amie et l'alliée qu'elle peut et devrait être !