Présentation de Pierre Reboul
25 sept. 2024 | 11:00 - 12:00
La transformation “IA & Machine Learning” des CRM pour optimiser la segmentation, l’activation et la connaissance client
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Description
Les systèmes de gestion de la relation client (CRM) évoluent grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML), transformant ainsi la manière dont les entreprises segmentent leur clientèle, prédisent les comportements et automatisent leurs interactions. Cette session explore les divers aspects de cette transformation, soulignant comment l'IA et le ML permettent une gestion plus fine et proactive des relations clients.1. Segmentation avancée & connaissance client
L'intégration de l'IA dans les CRM permet une segmentation client beaucoup plus raffinée et dynamique, basée non seulement sur des critères démographiques traditionnels mais aussi sur des comportements, des préférences d'achat et des interactions en temps réel. Le machine learning analyse ces données pour former des groupes de clients avec des besoins et des attentes similaires, améliorant ainsi la pertinence des communications et des offres. Cette approche approfondit la connaissance client, permettant aux entreprises de personnaliser leur approche et de renforcer la fidélisation.
2. Analyse de tendances
Les outils d'IA dans les CRM scrutent en continu les données collectées pour identifier des tendances émergentes, comme des changements dans les préférences des consommateurs ou l'apparition de nouveaux besoins de marché. Cette capacité à détecter rapidement les évolutions permet aux entreprises de réagir avec agilité, en ajustant leurs produits et services pour mieux répondre aux attentes du marché.
3. Prédire le comportement des clients
Le machine learning est particulièrement efficace pour modéliser et prédire les comportements futurs des clients en se basant sur des analyses historiques. Ces modèles prédictifs peuvent par exemple anticiper les risques de désengagement client, prévoir les achats futurs ou même identifier les clients les plus susceptibles de répondre à des campagnes spécifiques, permettant ainsi une optimisation des efforts marketing.
4. Proposition de recommandations aux utilisateurs
L'IA dans les CRM ne se contente pas d'analyser les données ; elle suggère également des actions. Par exemple, elle peut recommander aux marketeurs les offres les plus adaptées à présenter à un client donné ou le meilleur moment pour le contacter, maximisant ainsi les chances de conversion.
5. Traitement & analyse des messages entrants
Les solutions d'IA sont capables de gérer et d'analyser des volumes massifs de communications entrantes, qu'il s'agisse d'e-mails, de messages sur les réseaux sociaux ou de chats. Elles peuvent comprendre le sentiment du client, classer les requêtes par priorité et même fournir des réponses automatisées, améliorant ainsi l'efficacité du service client.
6. Activation & marketing automation
L'IA permet d'automatiser l'activation des campagnes marketing en identifiant les segments de clients à cibler et le timing optimal pour chaque action. Cela se traduit par des campagnes plus efficaces, une meilleure utilisation des budgets marketing et une expérience client améliorée grâce à la pertinence des interactions.
7. Automatisation des processus marketing et des workflows
Enfin, l'IA transforme les workflows en automatisant des processus marketing complexes au travers de parcours personnalisés. Ces améliorations libèrent du temps pour les équipes, leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée.
Conclusion :
L'intégration de l'IA et du machine learning dans les CRM représente une avancée majeure pour les entreprises souhaitant optimiser leur gestion de la relation client. En permettant une analyse plus fine, une personnalisation accrue et une automatisation intelligente, ces technologies offrent un potentiel immense pour transformer les stratégies de relation client et d'activation de marché.
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