Impact de l’intelligence artificielle sur la gestion de la relation Client

Posted on by

Cheikh Maoulainine, F. Z., & Souaf, M. (2024). Impact de l’intelligence artificielle sur la gestion de la relation Client. Revue du Contrôle de la Comptabilité et de l’Audit, 8(4), 48-64.
https://doi.org/10.5281/zenodo.10602607

Mots clés : intelligence artificielle, gestion de la relation client, chatbots, marketing digital, e-commerce

Résumé :
L’intelligence artificielle (IA) transforme la gestion de la relation client (GRC) en automatisant et optimisant les interactions entre clients et entreprises. Des technologies comme les chatbots, les systèmes de recommandation et les analyses prédictives améliorent l’expérience client en réduisant les temps d’attente et en fournissant des réponses rapides et précises. En particulier, les analyses prédictives permettent de mieux comprendre et anticiper les comportements des clients, ce qui aide les entreprises à optimiser leurs stratégies marketing et à fidéliser leur clientèle. Cependant, l’intégration de l’IA dans la GRC soulève des défis importants, notamment en matière de protection des données, d’équité des algorithmes et de transparence. Ce travail, basé sur une revue de littérature, explore les bénéfices, les enjeux éthiques et les implications de l’IA pour la satisfaction et la fidélisation des clients.

Contexte d’apparition de l’IA dans la GRC
La gestion de la relation client (GRC) est cruciale pour les entreprises modernes cherchant à maintenir et à renforcer leurs relations avec les clients. Historiquement, la GRC reposait principalement sur des interactions directes et personnalisées entre les entreprises et leurs clients. Avec l’évolution technologique, la GRC a progressivement intégré des systèmes de gestion de la relation client (CRM) qui permettent de centraliser et d’analyser les données des clients. Aujourd’hui, l’IA offre des opportunités inédites pour transformer la GRC.

Applications de l’IA dans la GRC
L’IA permet de traiter des volumes massifs de données, d’automatiser les réponses aux demandes des clients et de fournir des recommandations personnalisées. Les chatbots utilisent des algorithmes de traitement du langage naturel pour interagir avec les clients de manière fluide et naturelle. L’analyse de sentiment permet de comprendre les émotions et les opinions des clients en analysant leurs commentaires sur les réseaux sociaux, les e-mails et autres canaux de communication. Les systèmes de recommandation utilisent des techniques de machine learning pour proposer des produits ou services adaptés aux préférences et aux comportements passés des clients. L’IA permet également d’automatiser de nombreuses tâches administratives et répétitives, telles que la gestion des e-mails, la saisie de données et le traitement des commandes.

Avantages de l’IA pour la GRC
L’IA améliore la satisfaction client en fournissant des réponses rapides et efficaces, en personnalisant les interactions et en anticipant les besoins des clients. Elle permet également d’optimiser les stratégies marketing et de fidéliser la clientèle. En automatisant les tâches répétitives, l’IA libère du temps pour les employés, leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Défis et considérations éthiques
L’intégration de l’IA dans la GRC soulève des défis importants, notamment en matière de protection des données, d’équité des algorithmes et de transparence. Les entreprises doivent veiller à un déploiement stratégique de l’IA, qui tienne compte des besoins d’interaction humaine et de transparence pour maintenir la confiance des clients.

Conclusion
L’IA ouvre de nouvelles opportunités pour la GRC, transformant profondément la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients. En optimisant l’expérience client, elle pose néanmoins des défis éthiques et pratiques qui nécessitent une adoption prudente et une réflexion continue sur son utilisation. Le potentiel de l’IA à redéfinir les interactions entre entreprises et clients pourrait, s’il est bien exploité, offrir des avantages durables tant pour les organisations que pour leurs clients, tout en intégrant des pratiques responsables et éthiques.

Bibliographie

  • Argyris, C., & Schön, D. A. (1978). Organizational learning: A theory of action perspective. Addison-Wesley.
  • Bertsch, F., Castello, M., & Taisch, M. (2022). Machine learning applications in finance and economics: The implications for risk management. Journal of Financial Economics, 142(3), 569-589.
  • Brodie, R. J., Ilic, A., Juric, B., & Hollebeek, L. (2011). Customer engagement: Conceptual domain, fundamental propositions, and implications for research. Journal of Service Research, 14(3), 252-271.
  • Char, D. S., Shah, N. H., & Magnus, D. (2018). Implementing machine learning in health care—Addressing ethical challenges. New England Journal of Medicine, 378(11), 981-983.
  • Davenport, T., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
  • Durfee, E. H., Lesser, V. R., & Corkill, D. D. (1989). Trends in cooperative distributed problem solving. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1(1), 63-83.
  • Fane, A., Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (2022). Relationship marketing and CRM: Revisiting the fundamentals. Journal of Marketing, 86(4), 1-19.
  • Grewal, D., Roggeveen, A. L., & Nordfält, J. (2017). The future of retailing. Journal of Retailing, 93(1), 1-6.
  • Howard, D., Dai, Z., & Soleymani, M. (2019). Ethical implications of using artificial intelligence in personalized marketing. Journal of Business Ethics, 160(1), 127-139.
  • Huang, M., & Rust, R. T. (2021). Engaged to predict: Machine learning and consumer relationship marketing. Journal of Marketing Research, 58(6), 1130-1145.
  • Kurzweil, R. (2005). The singularity is near: When humans transcend biology. Viking Press.
  • Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69-96.
  • Liu, B. (2012). Sentiment analysis and opinion mining. Morgan & Claypool.
  • Marcus, G. (2018). Deep learning: A critical appraisal. arXiv preprint arXiv:1801.00631.
  • Miller, T., & Stowe, R. (2023). Implications of AI in financial modeling and risk assessment. Journal of Financial Analytics, 10(2), 204-215.
  • Morgan, R. M., & Hunt, S. D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20-38.
  • Nilsson, N. J. (1998). Artificial intelligence: A new synthesis. Morgan Kaufmann.
  • Nilsson, N. J. (2014). Principles of artificial intelligence. Springer.
  • Nguyen, T. D., Nguyen, Q. T., & Tran, M. T. (2020). AI-driven customer relationship management: Applications and implications. Journal of Business Research, 113, 181-189.
  • Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the future—Big data, machine learning, and clinical medicine. New England Journal of Medicine, 375(13), 1216-1219.
  • Pine, B. J., & Gilmore, J. H. (1998). The experience economy: Work is theatre & every business a stage. Harvard Business Press.
  • Poole, D., Mackworth, A., & Goebel, R. (1998). Computational intelligence: A logical approach. Oxford University Press.
  • Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to recommender systems handbook. In Recommender Systems Handbook (pp. 1-35). Springer.
  • Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach. Prentice Hall.
  • Shum, H. Y., He, X. D., & Li, D. (2018). From Eliza to XiaoIce: Challenges and opportunities with social chatbots. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 19(1), 1026.
  • Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT Press.
  • Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), 509-533.
  • Xu, A., Liu, Z., & Geng, X. (2020). The rise