AI-Driven Personalization in Customer Relationship Management: Challenges and Opportunities

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Dr. N. Venkateswaran, Panimalar Engineering College, Department of Master of Business Administration, INDIA

Mots clés : Expérience client, Personnalisation, Préférences client, CRM piloté par l’IA, Précision

Résumé : L’intelligence artificielle (IA) est une technologie transformative qui révolutionne la gestion de la relation client (CRM). Cette étude explore comment l’IA peut améliorer les pratiques CRM et les expériences client en analysant de vastes quantités de données, en automatisant les processus de routine et en offrant des expériences personnalisées à grande échelle. L’IA permet aux organisations de mieux comprendre les préférences des clients, leurs comportements et leur historique d’achat, ce qui leur permet de personnaliser leurs offres et communications.

Introduction : La gestion de la relation client (CRM) est essentielle pour le succès des organisations, en favorisant des relations solides et durables avec les clients. Avec les avancées technologiques, les approches traditionnelles du CRM évoluent pour répondre aux exigences d’un monde de plus en plus numérique. L’IA offre de nouvelles opportunités pour améliorer les interactions client, la prestation de services et les expériences personnalisées.

Applications de l’IA dans le CRM :

  • Chatbots et assistants virtuels : Ces outils peuvent gérer les demandes des clients, fournir un support en temps réel et offrir des recommandations personnalisées, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.
  • Analytique prédictive : L’IA permet de prévoir les besoins et comportements des clients, d’identifier les opportunités de vente croisée et de vente incitative, et de résoudre proactivement les problèmes potentiels.

Défis et considérations éthiques :

  • Protection des données : La collecte et l’utilisation de grandes quantités de données clients soulèvent des préoccupations en matière de confidentialité, nécessitant des mesures robustes de protection des données.
  • Biais algorithmiques : Il est crucial de traiter les biais potentiels des algorithmes pour garantir l’équité et l’inclusivité des systèmes CRM alimentés par l’IA.

Méthodologie de recherche : L’étude utilise une approche mixte combinant l’analyse quantitative des données CRM et des méthodes qualitatives telles que des entretiens et des enquêtes pour évaluer l’impact de l’IA sur les indicateurs de performance du CRM.

Résultats et implications :

  • Satisfaction et personnalisation : L’expérience de service avec l’IA et le CRM a un impact significatif sur la satisfaction et la personnalisation des clients.
  • Engagement et précision : L’engagement affectif et la précision sont également influencés par l’expérience de service avec l’IA et le CRM.

Implications théoriques et pratiques :

  • Théoriques : L’étude contribue à la recherche sur la satisfaction client et la précision en examinant l’expérience de service avec l’IA et le CRM.
  • Pratiques : Les résultats peuvent aider les gestionnaires et les marketeurs à développer des stratégies efficaces et durables pour améliorer les résultats liés aux clients.

Limitations et recherches futures : L’étude reconnaît certaines limitations, notamment la sélection de seulement quatre dimensions pour mesurer l’expérience de service client avec l’IA et le CRM. Les recherches futures pourraient explorer une gamme plus large de dimensions pour une compréhension plus holistique.

Conclusion : L’intégration de l’IA dans le CRM représente une opportunité significative pour améliorer les expériences client et obtenir un avantage concurrentiel. L’étude fournit des orientations pratiques pour les organisations cherchant à tirer parti des technologies de l’IA dans leurs stratégies CRM.

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