Dans un commerce, répondre à un client ne prend pas toujours beaucoup de temps. Ce qui en prend souvent davantage, c'est retrouver l'information nécessaire pour lui répondre correctement : historique d'achat, commande, facture, devis, réservation, disponibilité d'un produit ou échange précédent.
L'intelligence artificielle peut intervenir à plusieurs niveaux du service client : rechercher l'information, préparer une réponse, analyser les demandes récurrentes ou, dans certains cas, automatiser une partie des échanges. Mais tous ces usages n'ont pas le même niveau de risque ni le même besoin de contrôle.
Deux grands usages de l'IA dans le service client
Il faut d'abord distinguer deux situations.
L'IA assiste le commerçant
Elle travaille en arrière-plan. Le commerçant peut lui demander de retrouver une information, résumer un historique, préparer une réponse ou rechercher un document. Le client n'échange pas directement avec l'IA.
L'IA répond directement au client
C'est le cas d'un chatbot, d'un assistant conversationnel ou d'un système automatisé capable de répondre à certaines demandes. Cette utilisation peut convenir à des questions simples et bien documentées, mais demande davantage de précautions lorsque la réponse dépend du dossier particulier du client ou peut avoir une conséquence commerciale.
Cette distinction est essentielle : aider quelqu'un à répondre et répondre directement à sa place ne présentent pas les mêmes risques. Voir aussi la différence entre un agent IA et un assistant IA.
Retrouver plus rapidement le contexte d'un client
Une grande partie du travail de service client consiste à rechercher des informations déjà présentes dans les outils du commerce. Par exemple :
« Retrouve les derniers achats de ce client. »
ou :
« A-t-il déjà contacté le magasin à propos de cette commande ? »
Lorsque les données nécessaires sont accessibles, l'IA peut aider à réunir les éléments utiles :
- achats précédents ;
- commandes ;
- devis ;
- factures ;
- réservations ;
- échanges enregistrés ;
- informations associées au dossier client.
L'objectif est d'éviter de rechercher manuellement la même information dans plusieurs écrans ou documents. La réponse finale peut ensuite être préparée à partir de données propres à la situation réelle du client, plutôt qu'à partir d'une réponse générique. Voir aussi consulter et rechercher une fiche client.
Préparer une réponse client
Une fois le contexte retrouvé, l'IA peut aider à rédiger une réponse. Par exemple :
« Prépare une réponse à ce client qui demande où en est sa commande. »
L'intérêt ne réside pas uniquement dans la rédaction. Si le système a accès aux bonnes informations, la réponse peut tenir compte du contexte : commande concernée, état connu, échanges précédents ou informations disponibles sur le dossier. Le commerçant peut ensuite vérifier le contenu avant de l'envoyer.
Cette validation est particulièrement utile lorsque la réponse porte sur :
- une réclamation ;
- un retard ;
- un remboursement ;
- une erreur ;
- une remise commerciale ;
- une situation inhabituelle.
L'IA peut accélérer la préparation sans nécessairement prendre la décision à la place du commerçant.
Retrouver des devis, factures et documents
Les demandes clients concernent fréquemment des documents.
« Retrouve la facture de ce client. »
« Quels devis envoyés ce mois-ci sont toujours sans réponse ? »
« Prépare une relance pour ce devis. »
Une IA reliée aux données documentaires peut faciliter la recherche et la préparation des actions correspondantes, en s'appuyant sur les documents déjà gérés dans devis et facturation Gillia. Il faut toutefois distinguer trois étapes :
retrouver le document → préparer l'action → exécuter l'action
La première présente généralement peu de risque. La dernière peut avoir une conséquence réelle et justifier une validation selon le contexte. Voir aussi consulter une facture ou consulter un devis. Lorsque la facture est en retard de paiement, la démarche est différente : consultez notre guide sur la facture impayée et la relance client.
Aider à gérer les réservations
Pour les activités qui utilisent des réservations, l'IA peut également faciliter certaines demandes. Par exemple :
« Retrouve la réservation de Mme Martin pour vendredi. »
Puis :
« Quelles disponibilités avons-nous une heure plus tard ? »
Et éventuellement :
« Prépare le déplacement de sa réservation à 20 h 30. »
Là encore, rechercher une information et modifier effectivement une réservation sont deux opérations différentes. Le niveau de contrôle peut être adapté à l'action réalisée, dans la capacité réservation de Gillia comme pour modifier une réservation.
Répondre aux questions fréquentes
Certaines demandes ne nécessitent pas d'accéder à un dossier client. Par exemple :
- quels sont les horaires ?
- quelles sont les conditions de retour ?
- quels moyens de paiement sont acceptés ?
- quelles sont les modalités de livraison ?
- comment fonctionne le retrait en magasin ?
Ces informations peuvent être regroupées dans une base de connaissance. Une IA peut alors utiliser cette documentation pour aider le commerçant ou, lorsque le dispositif est prévu pour cela, répondre directement au client. L'intérêt d'une base de connaissance est important : elle fournit une source contrôlée à partir de laquelle construire les réponses. Cela réduit le risque de produire une réponse uniquement à partir des connaissances générales du modèle.
Une IA ne doit pas inventer une information client
C'est probablement l'une des règles les plus importantes. Si l'IA ne connaît pas l'état d'une commande, elle ne doit pas l'inventer. Si elle ne trouve pas une condition de retour, elle ne doit pas en déduire une. Si une facture manque, elle ne doit pas supposer son contenu.
Une bonne utilisation de l'IA dans le service client doit permettre de distinguer :
- une information trouvée dans les données ;
- une information issue d'une documentation ;
- une suggestion rédigée par l'IA ;
- une information qui n'est pas disponible.
Une réponse rapide mais fausse est généralement plus problématique qu'une réponse qui demande une vérification.
Personnaliser les messages sans surinterpréter les données
L'historique client peut aider à adapter une réponse ou une communication. Par exemple, un client ayant acheté plusieurs fois une catégorie particulière peut recevoir une communication concernant cette catégorie. Mais l'historique ne permet pas de connaître avec certitude les intentions futures d'une personne. Il faut donc éviter de transformer chaque donnée en conclusion. L'IA peut utiliser l'historique comme contexte, sans prétendre connaître précisément les préférences du client.
Détecter les demandes qui reviennent souvent
L'IA peut également être utilisée à une échelle plus globale. Si de nombreuses demandes portent sur le même sujet, cela peut révéler un problème ou une information insuffisamment claire. Par exemple :
- plusieurs questions sur les délais de livraison ;
- des demandes répétées concernant une référence ;
- de nombreuses réclamations liées au même produit ;
- des interrogations fréquentes sur les retours ;
- des devis qui restent régulièrement sans réponse.
L'analyse de ces demandes peut aider à identifier des problèmes récurrents plutôt qu'à traiter chaque échange isolément. Une question qui revient continuellement peut parfois être résolue plus efficacement en améliorant une page d'information, une procédure ou une communication.
Prioriser les demandes
Toutes les demandes n'ont pas la même urgence. Une question sur les horaires et une réclamation concernant un paiement ne devraient pas nécessairement être traitées de la même manière. Lorsque les données et règles nécessaires sont disponibles, un système peut aider à faire ressortir :
- les demandes urgentes ;
- les dossiers anciens ;
- les réclamations ;
- les messages nécessitant une intervention humaine ;
- les questions simples pouvant être traitées rapidement.
L'IA devient alors un outil de tri et d'aide à la priorisation, pas seulement de rédaction.
Jusqu'où automatiser le service client ?
Il n'existe pas une règle unique valable pour toutes les situations. Le niveau d'automatisation peut dépendre :
- du type de demande ;
- de la fiabilité des données ;
- de l'impact potentiel d'une erreur ;
- de la politique du commerce ;
- des droits accordés au système.
Une réponse sur les horaires peut généralement être automatisée plus facilement qu'un remboursement ou qu'une modification commerciale importante. Une approche utile consiste à distinguer trois niveaux :
Faible risque
Recherche d'information, résumé, classement ou réponse à partir d'une documentation validée.
Risque intermédiaire
Préparation d'un message, d'une relance ou d'une modification. Une validation peut être utile avant exécution.
Risque élevé
Remboursement, annulation sensible, modification financière ou autre action ayant une conséquence importante. Ces opérations nécessitent généralement davantage de contrôle.
Plus l'action est engageante, plus la validation et la traçabilité deviennent importantes.
Attention aux données personnelles
Le service client manipule naturellement des informations liées aux clients. L'utilisation de l'IA doit donc tenir compte des règles applicables à ces données : accès, conservation, finalité, sécurité et droits des personnes.
Toutes les informations disponibles dans un système ne doivent pas nécessairement être accessibles à tous les utilisateurs ou utilisées pour toutes les tâches. Le principe reste le même que pour les autres outils du commerce : l'accès aux données doit correspondre au besoin réel et aux droits de la personne qui effectue l'action.
Mesurer l'intérêt réel de l'IA
Le nombre de réponses générées n'est pas forcément le meilleur indicateur. L'objectif est d'améliorer le service. Selon l'usage, on peut notamment suivre :
- le temps moyen nécessaire pour retrouver une information ;
- le délai de première réponse ;
- le temps de traitement ;
- le nombre de demandes résolues ;
- le taux de réouverture ou de nouvelle demande sur le même sujet ;
- la satisfaction client lorsqu'elle est mesurée ;
- la part des réponses nécessitant une correction humaine.
Ce dernier indicateur est particulièrement intéressant. Une IA qui rédige très vite mais dont les réponses doivent être systématiquement corrigées apporte moins de valeur qu'un système légèrement plus lent mais fiable.
Comment Gillia peut aider le service client ?
Gillia se positionne principalement comme un agent utilisé par le commerçant pour exploiter les informations disponibles dans son environnement de travail. Par exemple :
« Retrouve la fiche de ce client. »
Puis :
« Retrouve la facture concernée. »
Et :
« Prépare une réponse à sa demande. »
Selon les données et capacités disponibles, Gillia peut également aider à retrouver un devis, une réservation ou l'historique utile à la situation. L'objectif est de réunir :
contexte → analyse → préparation de l'action
depuis une même conversation. Les actions ayant un impact réel peuvent rester soumises à validation avant leur exécution — le principe même d'un agent IA pour le commerce. Gillia peut également s'appuyer sur une base de connaissance pour les informations documentées et récurrentes.
De la réponse individuelle à l'amélioration du service
L'un des intérêts les plus importants de l'IA apparaît lorsque l'on dépasse la simple rédaction. Une demande client peut être traitée plus rapidement. Mais cent demandes similaires peuvent révéler quelque chose de plus utile : pourquoi cette question revient-elle autant ?
- Peut-être qu'une information manque sur le site.
- Peut-être qu'une procédure est peu claire.
- Peut-être qu'un produit génère un nombre inhabituel de problèmes.
- Peut-être qu'une étape du parcours client doit être améliorée.
L'IA peut donc servir à deux niveaux : traiter plus efficacement une demande individuelle ; et faire apparaître les problèmes récurrents qui méritent une amélioration plus globale.
C'est à ce second niveau qu'elle peut réellement contribuer à améliorer le service client, plutôt que simplement accélérer la rédaction des réponses. Les actions de fidélisation qui en découlent se retrouvent directement dans la capacité fidélisation de Gillia. D'autres exemples liés à la relation client sont à retrouver dans notre catalogue des usages de Gillia : relancer un devis en attente ou modifier une réservation.
