Le succès de la gestion de la relation client alimentée par l'IA : Pourquoi les données à entrée zéro sont essentielles
Un blog invité par Ismail Sookia (B2B SaaS Strategist for the CRM Ecosystem)
L'IA explose dans pratiquement tous les secteurs d'activité. L'espace CRM ne fait pas exception, les CRM alimentés par l'IA devenant la nouvelle norme. Tout le monde se précipite pour ajouter des fonctions d'IA à sa plateforme en pensant qu'elles automatiseront les ventes comme par magie.
Et bien sûr, les outils d'IA sont utiles. Ils peuvent résumer les conversations, suggérer des suivis et prédire les transactions qui nécessitent une attention particulière. Certains peuvent même rédiger des e-mails basés sur les interactions passées ou vous alerter lorsqu'un prospect ne donne plus de nouvelles.
Mais il y a une mise en garde : un CRM alimenté par l'IA n'est efficace que dans la mesure où les données que vous lui fournissez sont pertinentes.
C'est ce que la plupart des fournisseurs ne vous diront pas à propos de l'automatisation de la gestion de la relation client : l'automatisation sans données précises n'est pas vraiment de l'automatisation.
La plupart des systèmes de gestion de la relation client alimentés par l'IA fournissent à cette dernière des données incomplètes. Il en résulte des informations peu fiables, des prédictions inexactes et des outils d'automatisation de la gestion de la relation client qui créent plus de travail qu'ils n'en éliminent.
Le problème est plus profond que ne le pensent la plupart des responsables commerciaux. Vous pouvez avoir le modèle d'IA le plus sophistiqué au monde, mais si vous l'entraînez sur des notes partielles, des étapes de pipeline obsolètes et un historique de contact sporadique... il échouera.
Et si vous voulez bénéficier pleinement de l'automatisation de la gestion de la relation client, cet article est fait pour vous.
Plongeons dans l'aventure 👇
L'illusion de l'automatisation de la gestion de la relation client basée sur l'IA
Lorsque l'on entend parler des fonctions de gestion de la relation client basées sur l'IA, il y a la promesse classique :
L'automatisation de la gestion de la relation client (CRM) s'occupe de tout.
Les outils d'automatisation de la gestion de la relation client promettent de mettre à jour votre pipeline, d'élaborer des actions de sensibilisation personnalisées, de classer les pistes par ordre de priorité, de mettre en évidence les affaires les plus susceptibles d'être conclues et de repérer les comptes qui se refroidissent avant que vous ne les perdiez.
Et pendant qu'il le fait, il y a autre chose que vous devez faire d'abord :
- Les prévisions de l'IA nécessitent toujours des mises à jour précises du pipeline.
- Des suggestions de suivi adéquates et pertinentes reposent sur des conversations également enregistrées.
- Les informations sur les transactions nécessitent un historique complet des contacts.
En fait, l'automatisation de la gestion de la relation client ne fonctionne que si c'est le représentant qui fait le travail en premier.
Cela va à l'encontre de l'objectif d'un CRM basé sur l'IA.
Vos commerciaux doivent enregistrer manuellement chaque appel, mettre à jour chaque étape de la transaction, noter chaque conversation, suivre chaque point de contact. Ce n'est qu'ensuite que l'IA fonctionnera correctement.
L'outil qui promet de faire gagner du temps oblige en réalité les commerciaux à passer des heures à y saisir des informations. Une fois son appel de prospection terminé, le commercial doit immédiatement faire un choix : passer à la tâche suivante ou tout arrêter pour mettre à jour le CRM. La plupart choisissent la première option. Ils le feront plus tard. Sauf que « plus tard » n'arrive jamais, ou arrive si tard que les détails sont flous.
La promesse était de libérer vos représentants des tâches fastidieuses et manuelles.
Au lieu de cela, les fournisseurs de CRM ont ajouté des fonctionnalités d'IA à un processus fortement manuel. Cela va à l'encontre de l'idée d'automatisation de la gestion de la relation client et amplifie les inconvénients de la saisie manuelle des données dans votre système de gestion de la relation client basé sur l'IA.
Pire encore, cela crée un faux sentiment de progrès. Les entreprises investissent dans un CRM alimenté par l'IA et supposent qu'elles ont résolu leur problème de productivité grâce à l'automatisation du CRM.
Sauf que… ce n'est pas le cas. Tout ce qu'ils ont fait, c'est ajouter une couche technologique au même ancien flux de travail.
Le problème de la saisie manuelle dans les systèmes de gestion de la relation client dotés d'une intelligence artificielle
Si l'on considère l'IA comme un amplificateur, la précision des données sur lesquelles elle s'appuie est essentielle.
L'exactitude des données est influencée par la manière dont elles sont saisies au départ. La façon dont vous structurez et maintenez votre base de données CRM. La saisie manuelle pose des problèmes majeurs. L'un d'eux est la perte de temps, comme nous l'avons déjà mentionné.
Cela réduit à néant toute la promesse de l'automatisation CRM, rendant votre investissement dans un CRM alimenté par l'IA pratiquement inutile. Les commerciaux consacrent en moyenne 2 à 3 heures par jour à des tâches administratives. Une partie importante de ce temps est consacrée aux mises à jour du CRM. Ce sont 2 à 3 heures qu'ils ne consacrent pas aux appels, aux réunions ou à la conclusion de contrats. Multipliez cela par l'ensemble de l'équipe commerciale, et vous obtenez des centaines d'heures perdues chaque semaine.
Le facteur humain : Pourquoi les mises à jour manuelles échouent toujours
L'autre est la réalité indéniable des processus manuels : la négligence humaine.
Les commerciaux ne mettent pas à jour les CRM de manière cohérente. Les notes sont incomplètes. Ils enregistrent leurs activités à la fin de la semaine (voire jamais). Les pipelines sont obsolètes au bout de 48 heures.
Un commercial termine un appel avec un prospect. Il a l'intention de le consigner immédiatement. Un autre appel arrive. Puis un message Slack. Puis c'est l'heure du déjeuner. À la fin de la journée, il a oublié la moitié des détails. Soit il ne consigne rien, soit il écrit quelque chose de vague comme “ bonne conversation, suivi la semaine prochaine ”.”
Votre CRM dispose désormais de données incomplètes. Votre IA apprend à partir de ces données incomplètes.
Et ce n'est pas tout :
Cette incohérence n'est pas aléatoire. Certains types d'informations sont enregistrés de manière plus fiable que d'autres. Les commerciaux peuvent mettre à jour les étapes des transactions, car leur responsable les vérifie. Mais ils omettent d'enregistrer les e-mails, les appels ou les petits points de contact qui révèlent réellement l'évolution d'une relation. L'IA obtient ainsi une vision déformée.
Lorsque l'on ajoute l'IA à un système défectueux, elle apprend à partir de données incomplètes et inexactes. Ses prévisions sont erronées. Lorsque les représentants se rendent compte qu'ils ne peuvent pas se fier à ces prédictions, ils perdent confiance et utilisent moins la plateforme.
La réduction de l'adoption entraîne une détérioration des données.
De mauvaises données conduisent à une IA peu fiable. Une IA peu fiable entraîne un manque de confiance. Le manque de confiance entraîne une baisse de l'utilisation. La baisse de l'utilisation entraîne la détérioration des données.
Le système perd de son utilité au fil du temps, à mesure que l'IA se détériore. Et vous vous demandez pourquoi leur investissement coûteux dans un CRM n'est pas rentable.
Mais il existe une solution. Elle consiste à envisager une mise à niveau fondamentale plutôt que d'ajouter une nouvelle fonctionnalité.
L'importance de l'automatisation de la gestion de la relation client sans intrants
L'absence d'intervention signifie simplement que le CRM se met à jour tout seul, sans que le représentant ne fasse quoi que ce soit.
C'est ce qui permet enfin au CRM basé sur l'IA de fonctionner. Et cela change complètement la donne.
Une fois que vous avez supprimé le travail de mise à jour, tout ce qui se trouve en aval devient plus précis. C'est la base d'une automatisation efficace de la gestion de la relation client : éliminer les goulets d'étranglement humains pour que votre gestion de la relation client alimentée par l'IA puisse réellement tenir ses promesses.
Si le CRM saisit les données automatiquement, chaque conversation est enregistrée. Chaque courriel est suivi. Chaque réunion est enregistrée.
Rien ne passe à travers les mailles du filet parce que rien ne dépend du fait qu'un représentant se souvienne de faire quelque chose après coup.
Il garantit que chaque commercial dispose de données complètes. Il élimine la charge administrative, empêche les transactions de passer entre les mailles du filet et offre aux responsables une visibilité réelle sur ce qui se passe réellement.
Plus important encore, il rompt le cycle. Lorsque le système capture des données automatiquement, l'IA obtient l'image complète dont elle a besoin. Les prédictions s'améliorent. Les représentants commencent à leur faire confiance. Ils utilisent davantage la plateforme. Les données s'enrichissent.
En conséquence, l'IA s'améliore.
Ce que cela signifie pour votre équipe
Le changement est également psychologique. Lorsque les représentants savent que le CRM se met à jour tout seul, ils cessent de s'inquiéter de savoir s'ils n'ont pas oublié d'enregistrer quelque chose. Ils consacrent toute leur attention au travail de vente proprement dit.
Et pour les responsables, l'absence totale de saisie signifie que le tableau de bord qu'ils consultent reflète réellement la réalité. Ils n'ont pas à deviner quelles transactions sont réelles et lesquelles sont obsolètes. Ils ne se demandent pas si un commercial a oublié de mettre à jour une étape ou si la transaction a réellement progressé. Les données sont à jour, car elles sont saisies en temps réel.
Cela crée un alignement au sein de l'équipe. Tout le monde travaille à partir de la même source de vérité. Les prévisions deviennent fiables. Les examens du pipeline deviennent productifs. Pour les équipes des opérations de vente, cette visibilité transforme la façon dont elles planifient, prévoient et optimisent le processus de vente.
Le CRM de Salesflare alimenté par l'IA, par exemple, s'appuie sur cette philosophie de zéro entrée. L'entreprise a conçu son système de manière à ce qu'il se mette à jour automatiquement. Vos représentants peuvent ainsi se concentrer sur la vente, tandis que l'IA reçoit les données complètes dont elle a besoin pour travailler avec précision.
Capture automatique des données : L'automatisation de la gestion de la relation client en action
Dans un CRM traditionnel, tous les points de données de base (courriels, réunions, appels, notes, informations sur les contacts) doivent être saisis manuellement.
Mais dans un modèle à zéro entrée alimenté par l'automatisation de la gestion de la relation client, ces données sont capturées en continu à partir des outils que les représentants utilisent déjà grâce à des intégrations de gestion de la relation client alimentées par l'IA.
C'est là qu'intervient la saisie automatique des données.
La capture automatique des données permet de recueillir des données directement à la source, sans intervention manuelle. Elle vise à rationaliser la collecte des données tout en réduisant les erreurs et en améliorant la fiabilité des données.
Le concept d'une véritable automatisation de la gestion de la relation client est simple : au lieu de demander aux représentants d'entrer des données dans la gestion de la relation client, la gestion de la relation client alimentée par l'IA tire des données des endroits où le travail a déjà lieu. Clients de messagerie. Calendriers. Systèmes téléphoniques. Le représentant travaille normalement et le CRM se construit en arrière-plan.
Fonctionnement de la capture automatique des données
La synchronisation des courriels en est la base. Chaque courriel envoyé ou reçu est pris en compte et relié au bon contact sans aucune intervention manuelle. La synchronisation des calendriers ajoute les réunions à l'enregistrement dès qu'elles sont programmées. L'enrichissement des contacts remplit les détails de base lorsque vous interagissez avec quelqu'un pour la première fois, de sorte que vous ne commencez jamais avec un profil vide.
La détection des appels et des activités permet de repérer les actions quotidiennes qui passent souvent inaperçues. Le système rassemble ces signaux en une seule ligne de temps, qui devient l'historique complet de la relation. Les rappels sont alors basés sur l'activité réelle, et non sur les tâches que les représentants n'ont pas oublié de définir.
Tout cela se passe en arrière-plan. Les commerciaux n'ont pas besoin d'y penser. Ils envoient un e-mail, et celui-ci est enregistré. Ils prennent rendez-vous, et celui-ci est suivi.
Salesflare fonctionne exactement de cette manière. Leur CRM alimenté par l'IA se connecte à vos systèmes de messagerie, de calendrier et de téléphone pour extraire des données automatiquement. Votre équipe travaille normalement pendant que le CRM se construit en arrière-plan.
Vous pouvez voir exactement quand le dernier point de contact a eu lieu, ce qui a été discuté et quelle devrait être la prochaine étape. Vous n'avez pas besoin de reconstituer le puzzle à partir de notes éparses ou de vous fier à votre mémoire.
Cela signifie également que les données sont cohérentes au sein de l'équipe. Un représentant peut faire preuve de diligence dans l'enregistrement des appels tandis qu'un autre ne touche pratiquement pas au CRM. Avec la capture automatique, les deux représentants ont le même niveau d'exhaustivité des données. La qualité de vos données CRM ne dépend plus des habitudes ou de la discipline de chacun.
Lorsque votre CRM alimenté par l'IA a accès à des fils d'e-mails complets, à des historiques de réunions complets et à chaque point de contact dans la relation, il peut réellement fournir des informations utiles. Il peut repérer des modèles, signaler des risques et suggérer la bonne étape suivante. Les prédictions cessent d'être des suppositions et deviennent véritablement utiles.
L'avenir des systèmes de gestion de la relation client basés sur l'IA
Un CRM alimenté par l'IA est un outil puissant pour les équipes de vente modernes. Mais l'automatisation de la gestion de la relation client n'est aussi puissante que les données que vous lui fournissez.
Le problème de la plupart des CRM alimentés par l'IA est qu'ils ont sauté cette étape fondamentale. Ils considèrent l'automatisation de la gestion de la relation client comme une fonctionnalité que l'on ajoute, sans se rendre compte qu'ils doivent restructurer la base avec une philosophie de zéro intrant.
Ils construisent sur des fondations défaillantes. Puis ils se demandent pourquoi le système ne fonctionne pas comme prévu.
Les entreprises qui gagnent avec les solutions CRM alimentées par l'IA sont celles qui ont d'abord résolu le problème des données grâce à une automatisation adéquate de la gestion de la relation client. Elles ont automatisé la saisie avant d'automatiser les informations. Elles se sont assurées que les fondations étaient solides avant de construire dessus. Des plateformes comme Salesflare démontrent cette approche en action, en construisant l'automatisation de la gestion de la relation client autour de principes d'entrée zéro plutôt que de processus manuels.
La promesse d'un CRM alimenté par l'IA est réelle. Mais pour tirer pleinement parti de l'automatisation de la gestion de la relation client, il est nécessaire de disposer d'un système de gestion de la relation client qui s'actualise automatiquement. Les systèmes de gestion de la relation client qui reposent encore sur la saisie manuelle des données prendront du retard. Les systèmes qui se mettent à jour eux-mêmes constitueront la nouvelle norme.
Cet écart va se creuser avec le temps. À mesure que les modèles d'IA s'améliorent, la différence entre un CRM disposant de données complètes et un autre disposant de données partielles deviendra encore plus flagrante. Les prévisions seront plus fiables pour les entreprises qui ont recours à la saisie automatique. Elles seront moins fiables pour les entreprises qui continuent de s'appuyer sur la saisie manuelle.
Un peu d'histoire sur Ismail:
Ismail est un stratège de contenu B2B et un rédacteur pour l'écosystème CRM. Il aide les marques à transformer leur message en histoires engageantes qui stimulent la croissance, une compétence affinée au cours de 5 années passées à produire des campagnes à fort taux de conversion et à écrire des romans. Il est convaincu que même en B2B, le marketing le plus puissant commence par une belle histoire. Contactez Ismail sur LinkedIn.
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