Catégorie Expérience Client

Projet d'intelligence artificielle qui a considérablement amélioré l'expérience client. Le projet aura démontré une capacité à personnaliser les interactions, à prédire les besoins, à fournir des recommandations pertinentes, à offrir une rapidité et une efficacité accrues.

Critères d'évaluation :

Personnalisation
Prédiction des besoins, pertinence des recommandations
Convivialité de l’interface

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Les nommés

Cliquez sur les logos afin de découvrir leur projet.

CLARA BOT

- Chiffres d'affaires : 18 mds € (AF, 2023)

- Pays impliqués : USA

- Effectif : 8 000 France

- Date du lancement du projet : Mai 2024

- Avancement du projet : Live pour les clients

- Solution utilisée : Azure OpenAI

Contexte et enjeux :

Maximiser la satisfaction client est au cœur de nos priorités. Pour innover, Clarins a intégré l’IA générative en développant un bot conversationnel. Il permet aux clients d’obtenir des réponses instantanées en dehors des heures d’ouverture du service client, tout en optimisant la disponibilité des équipes pendant la journée.

L’objectif est de répondre rapidement aux demandes urgentes et de libérer les agents pour traiter des requêtes plus complexes, améliorant ainsi l’expérience client globale.

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Pourquoi devriez-vous gagner ?

C’est un grand succès : la satisfaction des clients après l’utilisation du bot est améliorée d’environ 40 points. Le nombre de contacts avec les agents du service client après une interaction avec le bot a été réduit d’environ 30 points.

Ce projet sera déployé à l’échelle internationale en 2025, avec une amélioration de sa visibilité sur les points de contact clés. Ce projet a été mis en avant par Satya Nadella, CEO Microsoft monde lors du AI tour d’octobre à Paris.

Convivialité de l'interface

Il s’agit d’une véritable avancée dans l’industrie de la beauté car contrairement aux bots plus traditionnels, CLARA intègre des interactions en langage naturel, assurant une bien meilleure compréhension et résolution des demandes des clients.

Le chatbot possède une vraie personnalité «Clarins» et nous veillons à ce qu’il réponde toujours en adéquation avec l’esprit de la marque.

Prédiction des besoins, pertinence des recommandations

Nous avons créé un chatbot généraliste capable de répondre à n’importe quelle question relative à Clarins. Le bot exploite nos données propriétaires : le contenu du site web, les questions et réponses prédéfinies du service client, et le contenu des formations des coachs beauté.

Par exemple il peut recommander des produits ou même proposer des vidéos d’applications. Ce bot est l’opportunité pour toutes nos clientes, de bénéficier des conseils experts dignes de nos meilleures coachs en beauté

Personnalisation

Nous avons développé un modèle RAG (génération augmentée de récupération).

Les avantages : une réponse plus personnalisée et plus précise aux demandes des clients, une meilleure compréhension du contexte.

Ceci implique plusieurs chaines techniques d’algorithmes LLM : un pour créer une requête de recherche, un autre pour fournir une première réponse et un dernier pour affiner la réponse. L’un des défis techniques a été de choisir le bon modèle (vitesse de réponse, qualité et coût).

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GM COPILOT

- Chiffres d'affaires : 2 Milliards Euros

- Pays impliqués : Brésil, Singapour, Malaisie, UK, Belgique, Suisse

- Effectif : >1000 France Env 5000 France Monde

- Date du lancement du projet : Février 2024

- Avancement du projet : Mise à l’échelle

- Solution utilisée : LLM/Chatbot

Contexte et enjeux :

Pour offrir une expérience haut de gamme à nos clients, nous avons déployé 2 assistants conversationnels sur WhatsApp. Disponibles 24h/24, ils répondent instantanément aux questions sur les produits et les prix, libérant ainsi nos agents des tâches à faible valeur ajoutée (jusqu’à 33%). Cela permet à nos équipes de se concentrer sur des demandes plus complexes et personnalisées, tout en garantissant un service rapide et efficace à nos clients.

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Pourquoi devriez-vous gagner ?

8200 conversations transiteront par nos chatbots par mois, disponibles dans 7 pays prochainement. Les premiers résultats sont prometteurs et ouvrent la voie à d’autres cas d’usage (infos commerciales, assurances, transports) et à d’autre canaux (web).

Environ 50% des conversations sont gérées sans intervention humaine, avec un taux de qualité > 80%. L’attente moyenne a été réduite de 30 à 45’ malgré l’augmentation du trafic entrant de +50% tout en maintenant un excellent niveau de CSAT: 4,2/5.

Convivialité de l'interface

Nos assistants conversationnels, développés en interne et avec Allobrain, s’intègrent parfaitement à WhatsApp, canal utilisé quotidiennement par nos clients. Ils comprennent le langage naturel et offrent une expérience fluide, comme avec un agent. Les clients peuvent être redirigés vers un humain à tout moment, sur demande ou automatiquement si le chatbot ne peut répondre. Ainsi, nous évitons toute frustration et assurons une satisfaction optimale.

Prédiction des besoins, pertinence des recommandations

Nos chatbots interagissent avec les clients pour collecter les informations nécessaires et leur apporter des réponses personnalisées. Ils détaillent les informations importantes (ex : services pour les enfants) et proposent des alternatives en cas d’indisponibilité du village choisi.

Nous travaillons actuellement à l’amélioration des recommandations afin d’aider nos clients à préciser leur demande et mieux choisir leur destination (zone géographique, services, activités, etc.).

Personnalisation

Nos utilisateurs WhatsApp choisissent un motif de contact via un menu intuitif, puis sont dirigés vers le chatbot le plus pertinent. Ce dernier comprend le langage naturel et trouve l’information la plus appropriée dans nos bases de données.

À tout moment, l’utilisateur peut discuter avec un agent, qui a accès à l’historique de l’échange et à la fiche client grâce à l’identification par numéro de téléphone. Cela a permis de réduire le temps de traitement des agents et de diminuer nos temps d’attente.

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PERSO RECO

- Chiffres d'affaires : 18 Md€ (France)

- Pays impliqués : France

- Effectif : 50 000 France - 7 000 Groupe

- Date du lancement du projet : Septembre 2020

- Avancement du projet : Déployé

- Solution utilisée : Interne Orange

Contexte et enjeux :

Perso Reco est un projet dédié aux clients GP d’Orange né de la volonté de développer les ventes additionnelles et la marge. Il répond aux enjeux de transformation suivants.

Passer d’une vision produit à une stratégie d’adressage « centrée-client ». Automatiser et «auto-apprendre» grâce à l’I.A. S’affranchir d’une utilisation partielle et silotée en exploitant tous les canaux et en pilotant la performance en cross-canal Dépasser le push d’offre et adresser rétention et satisfaction client

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Pourquoi devriez-vous gagner ?

Des résultats en ligne avec les objectifs : 255K ventes additionnelles en 2023 soit 3.5% des placements.

Un potentiel d’évolution encore important : Sur la Rétention et la Sat Client avec un dispositif d’ia dédié (en cours).

Sur les canaux d’activation les plus récents : canaux physiques, shop online. Un collectif Business et IT engagé dans un produit réalisé en mode agile coordonné pour continuer une transfo au cœur des enjeux du marché.

Convivialité de l'interface

Perso Reco contribue directement à l’expérience utilisateur de nos sites web, nos apps, et de notre interface TV d’Orange :

Le contenu d’une quarantaine de zones est défini et animé par Perso Reco (image, texte, offre proposée).Le client dispose de parcours, menus, contenu (TV, Vod, …) personnalisés. Les push commerciaux sont priorisés dynamiquement en fonction de sa navigation.

Prédiction des besoins, pertinence des recommandations

Notre système collecte les données clients dans différentes sources et les rend utilisables par nos Data Scientists. Ces derniers développent les algorithmes d’i.a. (machine learning) permettant d’établir pour chaque offre l’appétence de chacun de nos clients.

Cette analyse du passé permet de prédire l’avenir, et fournit la liste priorisée des offres que le client va préférer acheter. La mesure de la performance (clics, ventes) est ré-injectée pour améliorer en continue nos recommandations.

Personnalisation

La personnalisation dans Perso Reco s’opère via :

Les offres et leviers proposés au client (un calcul d’appétence par offre pour chaque client). La mise à jour de nos push à partir d’événements client à chaud (navigation web, sondage de satisfaction, interaction conseiller).

Le contenu des messages mails et SMS (digital en projet) grâce à l’i.a. générative (jusqu’à 120% de clics et 30% de ventes en plus). La prise en compte du retour conseillers sur nos propositions (like) via leur CRM.

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AI SHOPPING GUIDE

- Chiffres d'affaires : 17 730 M€ en 2023

- Pays impliqués : France

- Effectif : 41 000 en 2024 France

- Date du lancement du projet : Avril 2023

- Avancement du projet : Lancé en juillet 2024

- Solution utilisée : Interne

Contexte et enjeux :

En digital, les Pros veulent de la réassurance, de l’accompagnement simplement: nous leur proposons un bot en langage naturel (NLU) qui les comprend et les aide de façon personnalisée.

Pour finaliser leur achat, ils veulent pouvoir accéder à un Echatteur et ne pas se répéter en passant du bot à l’humain. Nous leur offrons donc une expérience sans couture avec l’envoi d’un résumé de la qualification faite par le bot au conseiller grâce à l’IA générative pour booster nos ventes et le NPS client.

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Pourquoi devriez-vous gagner ?

AI Shopping Guide est une innovation audacieuse dans le domaine de la vente sur le marché B2B des télécoms. Pour répondre aux attentes fortes de nos clients, nous avons construit avec notre équipe Orange une solution hybride novatrice associant l’IA (NLU) et l’IA Gen, couplée avec du Next Best Action (NBA).

Ce projet optimise non seulement l’expérience client mais aussi l’efficacité commerciale des conseillers, créant ainsi une solution gagnante pour toutes les parties prenantes

Convivialité de l'interface

L’interface offre au client une expérience facile par chatbot et echat en maintenant la conversation dans la même fenêtre lors du passage du bot au conseiller humain. La transition est fluide et sans interruption pour le client avec des pictogrammes différenciants.

Le résumé de conversation par IA Gen optimise la compréhension des besoins et la réactivité pour le conseiller. Le client peut le corriger si besoin. Le vendeur peut finaliser la vente de façon plus efficace

Prédiction des besoins, pertinence des recommandations

AI Shopping Guide utilise des parcours de qualification commerciale pour affiner les besoins du client sur base d’IA classique (NLU) et faire une recommandation. Lors du transfert vers le conseiller humain, l’IA Gen va résumer l’intégralité de la conversation avec le chatbot.

Cela permet au conseiller d’avoir une vue complète des besoins du client, évitant les répétitions et permettant une personnalisation immédiate et pertinente de l’interaction pour booster les ventes.

Personnalisation

Le client, connecté sur le site pro, bénéficie d’un accueil personnalisé selon l’offre. La conversation avec le chatbot tient compte de ce contexte. Le bot peut recommander une ou plusieurs offres en fonction des besoins exprimés.

Le client a le choix entre souscrire en ligne à l’offre en toute autonomie (via la boutique ou le bot) ou être pris en charge par un conseiller qui reçoit les informations personnelles du client résumées par l’IA Gen (identité, SIREN, qualification du besoin).

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