Les 4 défis à relever pour accélérer l'adoption de l'IA générative en CX

En 2025, les décideurs CX n'ont plus le choix : ils doivent intégrer l'IA générative pour être en mesure de répondre aux exigences croissantes des clients et prendre une longueur d'avance sur la concurrence. Avancée majeure pour la gestion de l’expérience client, l’IA générative va permettre d'exploiter pleinement la richesse des verbatims clients.

Toutefois, l’IA générative dans les programmes de CX doit être bien pensée et s’intégrer à une stratégie globale de CX pour en faire une clé de succès. Dans cet article, nous revenons sur les quatre défis majeurs que les décideurs devront adresser afin de faire de l’IA une opportunité. 

Nous partageons des bonnes pratiques et recommandations concrètes en s'appuyant sur les enseignements de Goodays et des cas d’usage concrets comme Monoprix.

Défi n°1 : la volumétrie des avis clients 

Pour tirer le meilleur parti de l’IA générative dans votre programme de CX, la notion de volume d’avis est clé. Plus le volume d’avis clients sera important, plus vous disposerez de données exploitables et plus vous en tirerez d’insights. Pour augmenter le nombre d’avis, il est crucial de multiplier les points de contact et d’adopter une stratégie omnicanale. Collecte des avis en ligne ou en magasins, sollicités ou spontanés, à chaud comme à froid… Il faut pouvoir couvrir l’intégralité du parcours client de façon à obtenir des feedbacks clients nombreux et variés, qui reflètent véritablement l’expérience client vécue. 

Nos recommandations : 

• Être présent là où sont vos clients et multiplier les canaux d’écoute : chacun des clients dispose de ses points de contacts de prédilection et a ses propres préférences en matière de communication : certains préféreront donner leur avis sur un réseau social, ou des sites d'avis, d’autres privilégieront les enquêtes emails post-interaction, les réponses par SMS ou par emails, et d’autres encore auront davantage le réflexe de scanner les QR codes en point de vente. Il ne faut donc rater aucune de ces occasions d’obtenir leurs avis. 
• Récolter les avis à chaud et à froid : pour compléter les points de contact, il faut avoir une approche double et recueillir les avis d’abord immédiatement après l'interaction puis quelques jours/semaines après, de façon à laisser une réflexion postérieure plus approfondie aux clients. De cette manière, l’expérience client est couverte complètement. 
• Analyser les verbatims spontanés issus de sources externes : autre source d’avis complémentaire  : les sources externes telles que Google, les réseaux sociaux et autres sites web tiers. Ici, les avis ne sont pas sollicités par la marque et peuvent donc regorger d’insights qui seraient passés inaperçus autrement. 
• Centraliser les feedbacks dans une plateforme unique : pour disposer d’une vue d’ensemble sur tous ces avis et sur l’intégralité de l’expérience client, il est important de pouvoir les rassembler sur une seule et même plateforme. Cela permet d’avoir une vision complète pour ensuite mettre en place une stratégie actionnable sur la base de ces avis.

Une fois ce grand nombre d’avis récoltés et centralisés, la question qui se pose est celle de les transformer en actions concrètes. Ces avis sont une véritable richesse et regorge d’insights clés pour les décideurs CX. Mais comment tout lire et tout analyser ?  C’est là que l’IA générative entre en jeu en vous permettant de transformer ce grand nombre de verbatims en insights actionnables !

Défi n°2 : l'adoption de l'IA par les équipes 

Autre défi auquel font face les décideurs CX lorsqu’il s’agit d’intégrer l’IA générative à son programme de CX : les enjeux d'acculturation et de change management des équipes. Et pour cela, il faut pouvoir conjuguer innovation et gestion du changement. Il s’agit de promouvoir une vision de « l’humain augmenté » où l’IA est perçue comme un outil d’accompagnement, et non comme un substitut. Cela passe par une acculturation progressive, qui vise à simplifier la compréhension des bénéfices de l’IA pour le quotidien, tout en démystifiant ses aspects techniques. 

Nos recommandations : 

L’implication de l’ensemble des équipes, du siège au terrain, est cruciale pour garantir une adoption alignée et fédératrice, en plaçant l’IA comme une alliée. Pour cela, il est nécessaire de :

• Former les équipes avec des cas concrets adaptés à leur métier et mettre en place un dispositif d’accompagnement au changement. Cela passe notamment par une formation continue, grâce à des sessions adaptées pour chaque niveau d’utilisateur (ex. : managers CX pour l’analyse stratégique, équipes terrain pour l’exécution des actions). La communication interne est également un enjeu à ne pas négliger, les décideurs ont tout intérêt à valoriser les succès des POC par exemple pour renforcer l’adhésion et lever les résistances.
• Démontrer que l'IA est un outil complémentaire pour améliorer la productivité et non une menace. Pour ce faire, il faut mettre en valeur les bénéfices tangibles de l'IA afin de démontrer qu’elle n’est pas là pour remplacer mais pour augmenter les capacités des équipes. Gain de temps, meilleure priorisation des tâches, amélioration de la satisfaction client, ces bénéfices sont autant d’opportunités d’aller plus loin dans sa stratégie d’expérience client, en gardant toujours l’humain au centre.
• Sélectionner des outils simples d'utilisation : l’IA générative ne nécessite pas d’être un as de la technologie, bien au contraire. Il suffit de s’équiper d’outils qui s'intègrent dans les routines quotidiennes existantes et dans les programmes de CX existants.

Pour remporter l’adhésion de toutes les équipes, du siège au terrain, le rôle du leadership est crucial pour une bonne conduite du changement. C’est donc aux décideurs de démontrer l’engagement de la direction pour encourager l’adoption de l’IA générative.

Défi n°3 : la mesure et le ROI

Autre défi majeur pour les décideurs en CX : la capacité à démontrer clairement le retour sur investissement de l’IA générative. Comment définir des KPIs pertinents et suivre précisément son impact dans le temps ?  Il est crucial d’évaluer les résultats de manière rigoureuse pour démontrer les bénéfices opérationnels et stratégiques, tout en permettant une amélioration continue des processus.

La capacité à monitorer ces indicateurs est particulièrement essentielle dans le cadre de projets pilotes ou POC (Proof of Concept), un format souvent privilégié pour tester des innovations transformationnelles comme l’IA générative. Ces initiatives doivent être conçues pour valider non seulement la faisabilité technique, mais également leur scalabilité et leur impact concret sur les équipes et les clients.

Nos recommandations : 

• Identifier des KPIs clairs : pour s’assurer de la bonne intégration de l’IA générative, il faut maîtriser et mesurer à partir de projets pilotes sur des cas d’usage bien définis. Il faut donc définir des KPIs clairs dès le départ tels que la priorisation des verbatims critiques, la réduction des délais de traitement et de résolution, ou encore l’augmentation des actions concrètes issues des insights. Patrick Guimet, Chef de Département Relation Client chez Monoprix partage sa stratégie : "Chez Monoprix, l’analyse et la priorisation des irritants critiques ont été choisies comme premier cas d’usage, car elles généraient un impact immédiat pour les équipes terrain et les clients."
• Mesurer la contribution de l'IA dans l'amélioration des scores NPS et CSAT : pour s’assurer du succès du projet pilote, il faut pouvoir démontrer l’impact réel sur la satisfaction, et cela passe par un suivi précis de vos indicateurs originels.
• Analyser l’impact sur la charge de travail des équipes et leur engagement : comme évoqué plus haut, il est essentiel d’embarquer toutes les équipes dans l’adoption de l’IA générative par les équipes, il faut donc s’assurer que les bénéfices se reflètent dans leur quotidien et que l’impact est positif et bien perçu.
• Évaluer et itérer : l’adoption de l’IA générative doit s’inscrire dans une démarche d’amélioration continue, le monitoring de votre stratégie est donc un élément incontournable pour ajuster et affiner l'approche.

Défi n°4 : le choix du bon partenaire 

Le marché regorge de solutions d'IA, mais toutes ne sont pas expertes en gestion de l’expérience client.  Pour être sûr d'intégrer l’IA générative là où elle fait sens et décupler l’efficacité de vos programmes de CX, il est crucial de s'appuyer sur une solution spécialisée. 

Tests peu concluants, difficulté à bien mesurer l’impact, mauvaise adoption, manque de cohérence avec la stratégie CX, coût… Ce sont autant de freins qui interviennent lorsqu’on se lance seul dans un projet d’IA et qui peuvent venir entraver le succès de la démarche.

Patrick Guimet, Chef de Département Relation Client chez Monoprix et beta testeur Goodays Insight - le module Goodays qui permet de transformer la voix du client en actions concrètes - nous a ainsi confié avoir tenté de se lancer seul dans l’IA générative : 
“J'ai fait comme tout le monde. J'ai (...) testé des choses manière très brutale en me disant “je prends une IA générative, je mets tous mes verbatims dedans, je regarde ce qu'il en sort. Je peux vous donner la réponse : rien.” 

Nos recommandations : 

• Travailler avec des éditeurs SaaS spécialisés dans la CX, capables de contextualiser les données et de garantir une infrastructure éprouvée pour gérer des volumes importants. Nous l’avons vu, l’enjeu de la volumétrie est essentiel, il faut donc travailler main dans la main avec un éditeur capable de gérer vos verbatims clients et prendre en compte vos indicateurs spécifiques comme le NPS.
• Privilégier des solutions capables de s’intégrer dans les systèmes existants : pour s’assurer d’avoir une stratégie complète, il faut opter pour une solution qui intègre des modèles adaptés à la CX pour une communication fluide avec les outils existants, notamment votre CRM, votre ERP, vos outils d’analyse. Celle-ci doit également pouvoir s’adapter aux différents niveaux de l’organisation (du siège au terrain).
•  Assurer la conformité aux réglementations en matière de confidentialité des données et de RGPD : cet enjeu technologique est crucial, il est donc essentiel d’être accompagné par des experts qui maîtrisent cet aspect réglementaire et qui sauront vous conseiller.

En matière d’IA, il n’y a plus de place au tâtonnement.  2025 sera l’année de la consolidation et de l’accélération. Les décideurs CX doivent agir dès maintenant pour transformer leur expérience client avec l'IA générative, relever les défis de la volumétrie, de l’adoption et du ROI, et choisir la bonne solution pour une stratégie réussie. Ne pas passer à l’action serait prendre le risque de se laisser distancer par la concurrence et de ne pas répondre aux attentes croissantes des clients. 

Alors pour en savoir plus sur la façon dont Goodays peut vous accompagner dans ce projet et sur tout ce que l’IA générative peut vous apporter, cliquez ici.