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L’IA générative et le Lean Management dans la Relation Client : une alliance stratégique pour la satisfaction client

Publié le : 14/03/2024

Par : Augustin Lamoliatte

Catégorie thématique : Lean Relation Client

Les avancées technologiques, notamment l'intelligence artificielle, offrent un potentiel considérable pour améliorer la satisfaction client.

Lors du dernier World tour de Salesforce, le 12 mars 2024, Einstein Copilot était partout. L’IA générative était sur toutes les slides, dans toutes les démos, dans toutes les discussions. Ne pas y faire référence condamnait au mieux au désintérêt, au pire à la ringardise.

L’IA générative peut être définie comme des algorithmes d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning qui utilisent des contenus existants au service de leur apprentissage pour en générer de nouveaux. Il peut s’agir de la génération de textes, de sons, d’images,… (cf. définition).

Nous allons montrer que l’arrivée massive de cette révolution technologique, loin de remettre en cause la pertinence de notre approche Lean Relation Client la renforce considérablement. Je commence ici une série d’articles à ce sujet.

La base du raisonnement Lean est de se recentrer sur le client, ses attentes, ses demandes et ses commandes. On parle ainsi d’atteindre ses attentes obligatoires (voir l’article sur la mise en pratique de la matrice de Kano) ou de production à flux tiré par la demande.

En effet, il est inutile de trop produire (Muda = surproduction, surstock, …), tout comme il est inutile d’atteindre une attente attractive si les attentes obligatoires ne sont pas au rendez-vous (Muda = surqualité).


Une des premières briques IA disponible dans les solutions de relation client est le Quality Monitoring. Diabolocom a d’ailleurs dernièrement mis à disposition de ses clients une fonctionnalité hyper-performante.

Le Quality Monitoring est l’ensemble des activités consistant à mesurer la qualité délivrée. Elle se différencie de la qualité perçue. Cette dernière mesure la satisfaction des clients par les enquêtes (CSAT, NPS, verbatims client, CES, …). Le taux de réponse des clients est faible. L’analyse porte sur un panel représentatif mais de très petit. La qualité délivrée, quant à elle, mesure le respect des process et de la posture relationnelle des conseillers par des écoutes, des analyses de dossiers dans le CRM… Cette mesure est partielle, fonctionnant par « sondages », quelques écoutes par mois et par collaborateur quand celui-ci traite en général plusieurs dizaines d’interactions par jour.


L’IA générative dans le Quality Monitoring présente quatre avancées fondamentales :

1- Rapprocher la qualité perçue de la qualité rendue.

En effet cette technologie permet dans la même analyse d’évaluer la satisfaction du client (analyse de sentiment) et le respect des processus (auto-complétion des grilles de Quality Monitoring).

2- Systématiser les évaluations des interactions.

Tous les appels peuvent être passés au crible de l’IA. C’est 100% des interactions immédiatement !

3- Accroitre l’efficacité de l’amélioration continue (le centre de la maison du Lean).

Les étapes du processus sont mises en corrélation immédiate avec l’évolution de la satisfaction du client au cours de la conversation. Par exemple, si l’IA détecte une dégradation de la satisfaction client au moment de la mise en garde (trop longue), une optimisation du processus plus efficace, puisque concentrée sur l’étape qui pose problème, et mieux acceptée par les collaborateurs pourra être mise en place.

4- Recentrer les collaborateurs des fonctions support et les managers sur des tâches à valeur ajoutée.

Il est important de noter que l’IA n’est pas un concurrent de l’Homme. La pensée moderne a systématiquement tendance à réduire l’Humanité à deux dimensions : le corps et l’esprit. En réalité, les penseurs classiques y ajoutent une autre qui tourne autour des notions de contemplation, de choix entre le bien et le mal, d’orientation vers une finalité que j’ai choisi (liberté). Terrain infranchissable pour une intelligence artificielle !


Concrètement, il est envisageable de réduire considérablement les heures d’écoute (je n’ai pas dit arrêter) pour les managers ou pour la cellule qualité-formation de la DRC ! Ces personnes pourront alors se concentrer sur un travail autrement plus passionnant et anthropologique :

  • Analyser en profondeur la situation par rapport au service délivrée,
  • Ajuster en permanence les processus et guidelines relationnelles pour les enrichir de ce supplément d’âme qui va permettre à la marque de fidéliser durablement,
  • Proposer des plans d’accompagnement plus humains, mieux expliqués et donc mieux acceptés par les collaborateurs en charge de la délivrance du service.  

Une nouvelle ère !

A suivre …



Retrouvez un article sur l’IA générative dans la Relation client sur le lien ci-dessous :

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