FICHE 11 – Brave New World? On AI and the Management of Customer Relationships

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Libai, B., Bart, Y., Gensler, S., Hofacker, C. F., Kaplan, A., Kötterheinrich, K., & Kroll, E. B. (2020). Brave New World? On AI and the Management of Customer Relationships. Journal of Interactive Marketing, 51, 44–56.

https://research-ebsco-com.devinci.idm.oclc.org/c/ry7y5r/viewer/html/aw3svpmauf

Mots clés
Intelligence artificielle, gestion de la relation client (CRM), valeur vie client (CLV), priorisation client, personnalisation, régulation.

Synthèse

Introduction
Cet article montre comment l’intelligence artificielle (IA) transforme la gestion de la relation client (CRM). L’IA aide à mieux prédire la valeur vie client (CLV) et à personnaliser les interactions, mais pose aussi des questions éthiques sur la différenciation des clients.

Développement

  • L’IA et le CRM :
    • L’IA permet de mieux gérer les clients grâce à l’analyse de données et l’automatisation.
    • Elle améliore la prédiction du CLV et optimise les stratégies de fidélisation.
  • Personnalisation et priorisation des clients :
    • L’IA renforce la segmentation des clients pour mieux cibler les plus rentables.
    • Cette personnalisation peut créer des inégalités entre clients.
  • Impact sur la fidélisation :
    • Les recommandations basées sur l’IA favorisent l’engagement et la fidélité.
    • Les chatbots et assistants virtuels réduisent les coûts et améliorent l’expérience client.
  • Limites et enjeux éthiques :
    • Sans régulation, l’IA peut accentuer la discrimination entre clients.
    • Les clients moins rentables risquent d’avoir un accès limité aux services.

Conclusion
L’IA est un outil puissant pour améliorer le CRM, mais son usage doit être encadré pour éviter les inégalités. Les entreprises doivent équilibrer efficacité et responsabilité sociale.

Intégration dans la revue de la littérature
Cet article est pertinent pour mon mémoire, car il met en avant comment l’IA peut aider à mieux cibler les clients et personnaliser les campagnes CRM. Il aborde aussi les risques liés à la segmentation excessive et les questions éthiques que cela soulève.

Bibliographie citée

  • Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Press.
  • Kumar, S., Rajan, V., Venkatesan, R., & Lecinski, J. (2019). Understanding the AI-driven customer journey. Journal of Marketing, 83(4), 121–144.
  • Rust, R. T., Lemon, K. N., & Zeithaml, V. A. (2004). Customer equity management. Journal of Marketing, 68(1), 109–127.