J’ai eu le plaisir de participer à 3 conférences lors du salon Solutions en Octobre dernier sur les évolutions du CRM avec l’intégration de l’IA.

En particulier, j’ai présenté Hubspot, qui a particulièrement bien intégré l’IA dans son CRM.

Vous pouvez tester Hubspot sur ce lien.

Voici le résumé de mes interventions.

IA et CRM, mythe et réalités pour les PME !

Lors de cette table ronde, j’ai insisté sur l’importance d’avoir un CRM qui propose nativement l’IA afin d’accélérer son adoption.

 

• Jusqu’en 2024, l’IA était utilisé surtout à côté des outils CRM.
  • Désormais la plupart des outils sont intégrés dans le CRM pour améliorer la productivité des collaborateurs.
  • Par exemple dans les solutions de centre de contact comme Eloquant, nous avons intégré le résumé de conversations, la suggestion de réponse et le quality monitoring.
  • Cela permet aux équipes d’être plus efficaces, en particulier les nouveaux arrivants qui n’ont pas toutes les connaissances sur les produits et services.
  • Le quality monitoring aide aussi à viser l’excellence relationnelle, c’est-à-dire à aider les agents du service client à utiliser les bons mots.
  • Par exemple au lieu de dire « Oui bien sûr je vous fait cela », dire des phrases plus impactantees comme « Normalement, ce n’est pas possible, mais parce que vous êtes client depuis 5 ans, nous allons vous offrir… ».

• L’IA intégrée dans la téléphonie permet aussi de coacher les équipes, avec des enregistrements des conversations, de monter en compétences…
  • Car de plus en plus les interactions simples sont gérées par les bots, avec plus ou moins de succès, car les bots ont tendance à énerver les clients s’ils n’arrivent pas à parler à un humain.
  • Il faut distinguer deux familles, pour les commerciaux on est dans un vrai coaching commercial avec les mots à employer, le nombre de question ouvertes, les bénéfices versus les caractéristiques, le temps de parole…
  • Pour les agents du service client, le but est plus de travailler sur la qualité de la relation, ainsi que la conformité.
  • Cependant attention ne pas tomber dans la robotisation des scripts, il est important de penser au sens et à être concentré sur son client plus que sur la machine.

• L’IA commence à devenir payante dans les outils de CRM, que cela soit par abonnement ou selon des paliers alors que les IA généralistes en dehors du CRM sont souvent gratuites.
  • Mais ce qui fera la différence, ce qui apporte le plus de valeur, c’est d’avoir une IA intégrée.
  • Par exemple, avoir le résumé des réunions intégré directement dans le CRM, c’est un vrai gain de temps.
  • L’IA intégrée permet de développer l’usage de la part d’équipes dont ce n’est pas le métier.
  • On peut commencer par du gratuit, du best of breed, mais l’idéal c’est de tout avoir dans son CRM pour éviter les doubles coûts.
  • On le voit dans le centre de contacts avec parfois des doubles coûts entre les coûts de transcription d’appels et de résumés avec les bots…

• Cependant, un expert CRM utilisera plutôt des IA en dehors du CRM pour plus de flexibilité, mais attention à la protection des données.
  • Par exemple en utilisant Perplexity pro ou en ne donnant qu’une partie des données.
  • Ainsi, j’utilise Mistral pour qualifier les données Françaises ou faire de l’OCR (ex : prendre une capture écran d’une liste de personnes ayant participé à un webinaire d’un confrère pour en faire une liste de prospect dans notre CRM).
  • Cependant toutes les IA ne se valent pas…
  • Par exemple ChatGPT est plus efficace pour traiter des fichiers non structurés (ex : la liste de tous les participants à un salon qu’il faut mettre sous la forme d’un fichier qui sera ensuite exploité dans le CRM).
  • Grok et Gemini étant les meilleurs pour la création de texte.

• Il ne faut pas penser que l’IA fera tout et que c’est une baguette magique.
  • Au contraire, plus il y aura d’IA, plus il faudra travailler son relationnel, car une partie des actions faciles seront réalisées par l’IA (chabot sur les sites, callbots…).
  • Cela oblige d’une part à repenser les compétences (plus de soft skills que de hard skills), et créer du lien à chaque interaction et pas juste répondre à la demande.
  • C’est aussi plus d’appels complexes et compliqués pour des agents qui ne sont pas forcément formés à prendre que des appels complexes à longueur de journée (prévoir une montée en compétences, une diversification des tâches comme les appels proactifs…).
  • Enfin c’est une pression plus forte sur des métiers qui étaient encore peu ou pas robotisés, nous arrivons à l’ère du fordisme dans les services (marketing, support, commerce…), comme pour les usines dans les années 50 et 60.
  • C’est une évolution majeure car un junior + une IA peut désormais faire presque aussi bien qu’un senior.
  • Il faut donc valoriser son expertise et ses compétences.
  • Les PME peuvent tirer leur épingle du jeu car elles seront plus agiles que les grandes entreprises avec des process, outils… plus rigides (RGPD, sécurité, process…), une PME étant plus pragmatique.

• L’IA permet de faire des choses qui étaient auparavant impossibles ou difficile, en particulier sur le travail de la donnée. Il faut revoir sa manière de faire en tant qu’administrateur d’un CRM.
  • L’IA offre de nouvelles possibilités, qui étaient auparavant complexes.
  • Par exemple la catégorisation par secteurs spécifiques d’une base de données pour lancer des actions sectorielles.
  • L’IA permet aussi de gagner du temps, par exemple pour trouver des scripts, des formules… par exemple mettre en majuscule des prénoms, identifier les erreurs, ou pour faire des traitements comme des inversions de prénoms / noms, identifier des prénoms qui ont été mal orthographiés… tout cela contribue à la qualité des données.
  • L’IA permet aussi d’intégrer des données non structurées en 1 clic, comme faire des imports de données depuis des annuaires publics.

• Attention à la pertinence des informations de l’IA.
  • Les résultats ne sont pas toujours justes avec l’IA.
  • Par exemple quand on travaille sur de la qualification des bases de données, parfois il manque des informations, l’IA a tronqué les données…
  • Par exemple pour la sectorisation, 90 à 95% des données sont juste.
  • Il faut donc bien faire attention à vérifier…
  • Avec l’IA générative, l’erreur n’est plus seulement humaine, l’erreur est aussi IA !
  • En revanche, la réalisation de requêtes en langage naturel est vraiment puissante, cela permet d’analyser les données, de faire des graphiques… C’est une véritable avancée.
  • On peut ainsi demander à l’IA de nous segmenter notre base selon des critères comme « je veux toutes les sociétés qui ont tel produit et que je n’ai pas contactées depuis X mois ».
  • Mais on se heurte toujours et encore sur la qualité de la donnée, encore et toujours la mise à jour.
  • Là, ce n’est pas l’IA qui aidera mais la rigueur des équipes et l’automatisation simple comme l’ajout automatique des contacts dans EverReady.

• Les Agents IA autonomes en dehors du CRM pour nourrir le CRM commencent à arriver.
  • Mais c’est encore un peu le début, par exemple les IA agentiques permettent de faire des commentaires de publications Linkedin.
  • Mais attention au dérapage, aux sanctions des plateformes…
  • Par exemple pour certains commentaires, j’utilise l’IA, en particulier pour les textes en anglais car c’est plus simple.
  • Mais devant ce raz de marée, ce qui fait la différence c’est le commentaire qui apporte quelque chose (ex : ajouter une image dans un commentaire Linkedin, les commentaires étant parfois plus vus que les posts en eux-mêmes…).

• L’IA dans le CRM a des limites.
  • Il faut mettre de l’IA où c’est vraiment utile.
  • Par exemple, certains CRM intègrent le CRM pour faire des propositions de rédactions d’emails mais il faut bien écrire un prompt(ou on travailler en mode itératif).
  • Sinon on arrive d’une part à un texte insipide ou à des phrases stéréotypées que l’on voit partout.
  • De plus, au contraire de l’IA classique, l’IA générative coûte cher. Dès que l’on commence à passer sur de l’IA intégrée au CRM, et avec une dizaine de personnes qui l’utilisent de manière intensive, il faut bien surveiller son budget.
  • Attention également au coût écologique de l’IA, parfois une automatisation permet de faire la même chose qu’une IA
  • Par exemple les réponses types sont aussi performance mais moins chères en coût écologique que de généré une réponse avec l’IA.
  • C’est vraiment important, car le coût de l’IA devient de plus en plus important (3% de toute l’énergie mondiale en 2030), et cela ne fait que croite.

Comment réussir votre stratégie omnicanale en intégrant l’IA ?

• Avant de parler de stratégie omnicanale, il faut déjà définir sa promesse relationnelle versus l’offre que l’on propose…
  • Un parcours client varie selon l’entreprise (low cost, premium…) et les attentes de ses clients (produit de commodité…).
  • Tout le monde n’a pas besoin d’une expérience client VIP, si on est Ryan air la relation client est automatisée et digitale, alors qu’Air France sera sur une relation client plus humaine.
  • C’est d’autant plus important de se remettre en cause que les attentes clients progressent d’années en années….
  • Les clients comparent leurs expériences avec les meilleures expériences vécues (Amazon, MAIF…) mais pas un concurrent d’un même secteur.

• Un parcours client doit être fluide.
  • Les parcours clients doivent être modélisé et automatisés, car les clients et prospects sont de plus en plus débordées, il faut leur simplifier la vie.
  • Il faut diffuser le bon message au bon moment par le bon canal.
  • Il faut de l’automatisation et du self care, si cela rend service au client, mais il faut aussi prendre en compte que la rentabilité de l’entreprise et l’environnement concurrentiel.
  • La rapidité reste un des critère N°1, il faut être joignable, avec un bon équilibre IA / Automatisation / humain.
  • Le CRM est alors l’outil du service client, afin d’avoir tout sous la main.
  • Avec un CRM intégré à la solution de centre de contact, on peut traiter jusqu’à 50% d’appels sortants en plus via le CTI.

• Les parcours clients sont de plus en plus complexes avec la multiplicité des canaux, il faut choisir ses batailles et canaux de communication selon ses forces, ses clients…
  • Les prospects et client veulent pouvoir utiliser les canaux qu’ils souhaitent pour entrer en contact avec une marque, et ne pas se voir imposer des canaux.
  • Pour cela il faut mettre du bot (chatbot, callbot…) quand c’est nécessaire, mais toujours laisser le choix de parler à une personne.
  • La base, c’est la data. On ne peut pas faire de parcours omnicanal efficace si on n’a pas centralisé les données dans le CRM, avec les actions sur les différents canaux.
  • C’est souvent ce qui manque avec un choix de solutions best of breed qui ne permettent pas de tout centraliser dans le CRM.
  • L’objectif, c’est de renseigner le CRM, au pire de manière manuelle, mais l’idéal c’est que cela soit fait de manière automatisée.
  • D’où l’intérêt de connecter son CRM a des bases « fraiches » comme avec Hubspot, ou d’utiliser des bases données externes actualisées commeNomination.fr.

• L’autre point, c’est de pouvoir programmer dans son CRM une exploitation omnicanale des parcours clients.
  • Le plus souvent, on programme des appels ou de l’email, mais pas forcément Linkedin, les SMS…
  • Les données restent encore très silotées, et il est donc important de centraliser.
  • Mais  parfois ce n’est pas facile, car des données qui ne sont pas partagées comme c’est le cas avec LinkedIn.
  • C’est pour ça que c’est intéressant d’utiliser des connecteurs entre ces différentes plateformes.
  • Le CRM doit centraliser toutes les interactions avec un vision 360°, et permettre de déclencher recevoir les interactions.

• Pour des parcours clients fluides et omnicanaux, il faut bien entendu aller monitorer l’expérience client.
  • Pour cela, il faut ajouter des sondes aux différents points des parcours clients que cela soit via des enquêtes de satisfaction à chaud, à tiède et à froid, et en temps réel avec le quality monitoring.
  • L’entreprise peur ainsi mesurer la satisfaction en continu, et l’intégrer au CRM pour passer  à l’action.
  • C’est important d’aller chercher du feedback même sur les clients sur lesquels on n’a plus de nouvelles, car un client qui ne dit plus rien est souvent un client mécontent.
  • Plus il y a d’automatisation, plus c’est important de soigner les points de contacts humain.
  • Le parcours client doit alterner digital et physique, pour créer du lien.
  • Par exemple, chez Eloquant il y a des rencontres annuelles avec les opérationnels et la direction pour prendre de la hauteur.
  • On peut aussi faire des forums de clubs utilisateurs pour créer du relationnel et rester en phase avec son marché.

• Un autre point, c’est que tous les clients ne se valent pas.
  • Il faut profiler sa base (par exemple avec des profils ABCD) et prévoir un parcours prospects et clients spécifiques.
  • Cela permet de mettre l’effort et passer du temps là où il le faut.
  • Un profil « A » peut être appelé 2 fois par an, tandis qu’un « B » une seule fois, et un « C » n’avoir que des interactions par email.
  • Les commerciaux, le marketing… doivent identifier ces profils depuis le CRM pour identifier où agir à quel moment.

• Dans un parcours client omnicanal, il faut rechercher l’effet WoW.
  • En effet on se contente trop souvent de corriger les pbs, d’avoir une expérience client fluide.
  • Or il faut créer un moment et un pic d’émotions via l’effet WoW (voir ce dossier).

• Ce qu’attendent maintenant les clients, c’est de la proactivité.
  • Les gains de temps de l’IA doivent servir à cela, via des campagnes d’appels, de relance… vers les inactifs, les tops clients, pour remercier les promoteurs… le CRM sert à identifier ces populations clés.

Comment l’IA peut-elle être un accélérateur de vente ?

Au niveau de l’intégration de l’IA dans les entreprises, en particulier dans la vente, on peut retenir 2 niveaux d’utilisation :

En revanche, ce qu’il faut retenir, c’est que l’automatisation c’est bien, mais il ne faut surtout pas sur-automatiser dans un objectif de faire de la masse.

Car c’est le problème actuel : on sort le canon à SPAM alors qu’il faut au contraire prendre plus de temps à personnaliser et  à apporter de la valeur ajoutée.

Par exemple, chez Eloquant pour faire la promotion d’une matinale verticale sur 4 secteurs (transport, logistique, eau et énergie), nous sommes passés d’emails générique sur les 4 secteurs à des emails personnalisés pour chacun de ces secteurs avec des messages sectorisés avec des textes, des visuels, des résumés… différents (avec l’aide de l’IA et manuellement).

Ce que l’on constate, c’est que le niveau d’exigence des prospects est bien plus important.

L’IA transforme aussi le métier de commercial, qui passe d’un rôle principalement informatif et de relance à une époque ou l’information était rare à un rôle de conseiller et de guide pour le prospect, qui est déjà très informé.

Voici les autres idées clés de mon intervention :

• Le scoring comportemental classique n’est plus suffisant (qualification selon le contenu téléchargé, l’ouverture des messages…). Les prospects ne passent plus via les différentes phases de l’entonnoir des ventes (MOFU / BOFU / TOFU), ils s’informent en ligne, font leur propres jugements… et parfois ils arrivent chez un fournisseur avec déjà des choix en tête. Les prospects avancent dans leurs choix de manière indépendante, sans consulter des acteurs du secteur, jusqu’à une phase très avancé de l’achat. Il faut donc revoir sa manière de vente afin de prendre en compte ces changements, et adapter sa communication. C’est le concept de « loop marketing » présenté par Hubspot.  Il devient indispensable d’être clairement identifié come leader, afin d’être short listé dans la liste des solutions de référence dans son secteur. C’est l’ère de la starification et de l’importance de la mémorisation des marques. Il faut être dans le Top 5 et rester en mémoire de ses prospect (un peu comme la « présuasion » présentée par Robert Ciadini). Pour rester en mémoire, il faut communiquer régulièrement, en omnicanal (email, appels, DM Linkedin…), sans spammer.

• Elargir et animer son réseau est essentiel. En effet, parfois ce sont des « liens faibles » (les contacts qui vous recommandent, les contacts des décideurs principaux, les influenceurs…) qui permettent de décrocher une affaire. Créer du lien avec ses prospects, avec du contenu pertinent et intéressant, c’est aussi insister (sans harceler). Car avec le spam des callbots, de l’automatisation sur Linkedin… beaucoup de prospects ne décrochent plus. L’IA qui nuit ainsi aux relations commerciales face à la saturation des communications. Il faut donc remettre de l’humain et prouver que l’on est une personne, et la valeur que l’on apporte.

• L’IA aide à produire du contenu plus original, plus personnalisé et plus pertinent. Par exemple, nous avons testé l’envoi de direct message en utilisant l’IA pour générer des DM plus en phase avec le style de chaque commercial, avec des hook (accroches) et des formules d’au revoir plus pertinents, voire des jeux de mots. Le but est de créer de l’émotion et de ne pas avoir des communications trop robotisées. L’IA permet de multiplier les possibilités de personnalisation des messages. Mais attention, plus c’est complexe, plus on risque des doubles envois, des erreurs de message. Il faut plutôt faire simple !

• La détection des signaux est également importante. Par exemple on peut mixer Sales Navigator avec les données de son CRM afin de se tenir au courant des actualités de l’entrepris. L’IA peut aider à réaliser une synthèse des actualités de l’entreprise, en particulier avec Perplexity qui permet d’avoir une synthèse rapide des chiffres clés de l’entreprise, de ses besoins potentiels… ce qui permet au commercial d’arriver directement en « sachant » et de ne pas rester dans la découverte.

• Suite aux premiers contacts, il est important de définir un parcours prospect, avec ce que l’on va faire en termes de nombre d’appels, de relances, de demande de connexion Linkedin… Selon la pertinence du profil (A / B / D / …), l’effort commercial doit être proportionné. Par exemple, les profil « C » peuvent avoir uniquement des actions minimales (envoi de newsletter, marketing automation…), alors que les A doivent être appelés régulièrement. Le marketing étant là pour faire de l’animation et envoyer des communications régulièrement. La personnalisation des interactions est importante, par exemple selon les pages visitées on peut envoyer un email contextualisé.

• L’historique des visites, interactions, des campagnes marketing… est important, afin de garder les origines des prospects, les campagnes marketing génératrices de valeur… afin d’attribuer le budget marketing là où il faut.  Comme d’habitude, garbage in garbage out, il faut de la donnée de qualité… Car le problème de beaucoup de CRM, c’est la fraicheur et la qualité des données (les personnes ayant quitté l’entreprise…). Les commerciaux n’ont pas le temps d’aller vérifier, sauf pour leurs interlocuteurs et comptes principaux. L’IA permet d’améliorer la qualité de la base de données, par exemple en corrigeant les domaines, en qualifiant automatiquement les secteurs d’activité… mais là encore les IA ne se valent pas toutes. Par exemple sur les données Françaises Mistral est meilleur, mais pour le traitement des données elle est moins bien performante que Claude et GPT (ex : scraper un annuaire public des participants à un salon, avoir une liste de participants à un webinaire public…). Les fonctions d’OCR de l’IA permettent un traitement des données très intéressants en fournissant une capture écran pour intégrer les données.  L’IA permet aussi aux personnes non techniques et non développeurs de trouver des solutions. Par exemple des macros pour supprimer des doublons sur plusieurs feuilles Google Sheets. Ainsi, j’ai demandé à l’IA de le faire, et j’ai eu la réponse en quelques secondes, alors que je n’y connaissais rien.

• L’IA permet d’améliorer les performances commerciales. Par exemple via l’analyse des conversations entre le prospect et l’entreprise, avec le temps de parole, les questions ouvertes…Cela permet d’avoir un debrief factuel, mais cela ne permet pas au commercial de changer ses habitudes. Pour changer il faut intégrer cela dans le temps et que le geste devienne un réflexe, et donc avoir un coaching, un suivi… Car dès que la pression revient, on repart sur les « bonnes vieilles habitudes ». Par exemple https://eagr.ai/ permet de coacher les commerciaux, ou Eloquant avec le quality monitoring pour les agents sur service client. Dans le cas du service client, la clé est de viser l’excellence relationnelle (c’est-à-dire utiliser les bons mots pour créer de l’émotion chez le client).

• La formation et la montée en compétences sont clés pour que l’IA soit intégrée dans les process commerciaux. Le but est que les équipes apprennent à utiliser l’IA, en encadrant (sans décourage) l’usage du « Shadow IA » pour que toute l’équipe soit au même niveau d’efficacité. Pour éviter de brimer les équipes, il faut les encourager les équipes à tester (même si c’est une erreur, même si ce n’est pas parfait…), à s’approprier des outils et partager leurs découvertes.

• En revanche, l’IA doit servir, pas asservir ou réduire notre capacité à faire des actions. Par exemple, je n’utilise pas d’applications de prise de notes car je préfère montrer à l’écran aux personnes mes notes, les faire réagir au compte tendu. Cela permet de se mettre en phase sur le contenu du meeting, et les actions à mener. C’est complémentaire à la prise de notes et au résumé IA qui est ensuite stocké dans le CRM.