L’IA au service des réclamations clients

Alors que toutes les organisations ne semblent pas en être encore totalement convaincues, il est fondamental de comprendre que le client qui se plaint est une opportunité précieuse. Une réclamation témoigne de l’intérêt continu du client pour l’entreprise, ses services ou ses produits, que ce soit en BtoC ou en BtoB. Dans un contexte où l’expérience client devient le levier de différenciation par excellence, le traitement des réclamations est passé d’une simple obligation à un objectif stratégique prioritaire.

Un traitement inadéquat des réclamations peut avoir des conséquences dramatiques : pénalités financières, atteinte à la réputation, voire une hémorragie de clients. Les entreprises qui échouent à fournir une voie claire et efficace pour gérer les plaintes s’exposent non seulement à des pertes directes, mais surtout à une érosion progressive de la confiance. Ne pas être en mesure de déposer une réclamation, ou de le faire dans des conditions insatisfaisantes, crée une frustration profonde chez le client. Cette dernière, bien souvent, se transforme en une rupture définitive : le client se détourne de la marque et devient irrécupérable.

En revanche, une réclamation bien traitée peut transformer une situation négative en un moment clé de renforcement de la relation client. Les études montrent qu’un client dont la plainte a été gérée avec professionnalisme et rapidité verra son niveau de satisfaction non seulement rétabli, mais surpassé. En d’autres termes, une réclamation bien gérée ne répare pas simplement un tort, elle crée de la valeur, amplifie la satisfaction et solidifie la fidélité du client dans le long terme.

Or, parmi les entreprises du SBF 120, celles qui offrent une capacité de réclamation véritablement fluide se comptent sur les doigts d’une main. Pire encore, dans les rares cas où une telle possibilité existe, le traitement des réclamations s’avère souvent lent, inefficace et mal optimisé. En BtoB, cette situation est encore plus préoccupante qu’en BtoC.

Trop souvent, la possibilité de soumettre une réclamation, de résilier un service ou d’obtenir une indemnisation légitime est rendue difficile, voire inaccessible.

La gestion des réclamations en BtoB : un défi souvent masqué par les relations commerciales

Dans le secteur BtoB, il est fréquent que les entreprises privilégient l’expression des réclamations clients via leur interlocuteur privilégié, qu’il s’agisse d’un commercial ou d’un key account manager (KAM). Cependant, ce mode de gestion peut poser de réels problèmes. Le commercial, bien qu’en contact direct avec le client, n’est souvent ni formé ni incité à identifier et remonter les réclamations de manière systématique. Attribuer un indicateur de performance sur le nombre de réclamations par commercial serait contre-productif. En effet, l’objectif n’est pas d’augmenter leur volume, mais bien d’améliorer la satisfaction client.

Dans ce cadre, il pourrait sembler pertinent d’intégrer un objectif d’amélioration de la satisfaction, mais cela ne résoudrait pas l’enjeu principal : le traitement exhaustif et rigoureux des réclamations. Les commerciaux, soucieux de préserver la relation, peuvent hésiter à signaler les insatisfactions, notamment si elles risquent d’aboutir à une diminution des commandes. Ainsi, un déséquilibre s’installe, au détriment de la gestion efficace des réclamations et donc de la fidélisation.

L’apport révolutionnaire de l’IA en BtoB : capturer et analyser les interactions clients

C’est ici que l’intelligence artificielle (IA) entre en jeu. Grâce à des solutions de reconnaissance vocale et de transcription, chaque interaction client peut être capturée et analysée, qu’il s’agisse d’échanges écrits, de réunions en ligne, voire de conversations en face-à-face. L’IA peut extraire des insights précieux à partir de ces échanges, détecter des signaux faibles de mécontentement et offrir au commercial une analyse préliminaire des points de tension.

Cependant, loin de remplacer l’humain, l’IA agit en complément. Le commercial conserve la possibilité d’interpréter, de contextualiser et d’affiner l’analyse. Cette collaboration entre l’IA et le commercial permet non seulement de mieux comprendre les réclamations, mais aussi de réagir plus rapidement et de manière proactive.

BtoC et BtoB : rendre le processus de réclamation accessible sur tous les canaux

Que ce soit en BtoC ou en BtoB, l’étape suivante est évidente : permettre au client de réclamer facilement, via tous les canaux disponibles.

Le premier canal étant celui du site web de l’entreprise.

Sans IA : Le parcours de réclamation doit être simple, avec un accès visible et un formulaire intuitif, évitant au client de chercher des informations complexes ou fastidieuses à retrouver (numéro de dossier, de réservation…).

Avec IA : L’UX/UI peut être optimisée en permanence, grâce à un A/B testing piloté par IA, garantissant que chaque utilisateur bénéficie d’un parcours fluide et sans friction.

Le second est celui du centre de relation client ou call center.

Sans IA, seuls les indicateurs de performance demeurent et leur amélioration continue l’objectif central : nombre d’appels traités / reçus, durée moyenne de conversation, durée moyenne de traitement…

Avec IA : Les possibilités sont immenses. Les champs des possibles tout autant. L’IAG peut offrir au conseiller une synthèse instantanée des interactions précédentes, des sujets traités, des points de satisfaction ou d’insatisfaction. Cette automatisation permet de gagner un temps précieux, d’améliorer la réactivité et d’éviter les irritants pour le client, tels que l’attente générée par la prise de connaissance des dossiers.

De plus, l’IA peut même analyser les émotions du client en temps réel, permettant aux conseillers d’adapter leur approche et d’ajuster leur discours en conséquence, pour une expérience plus personnalisée et empathique.

Former et acculturer les équipes commerciales grâce à l’IA

Les équipes, qu’elles soient en contact avec des clients BtoB ou BtoC, doivent être pleinement conscientes de l’importance des réclamations et savoir comment y répondre.

Sans IA, cela nécessite un investissement conséquent en formation et en répétition pour que les nouveaux réflexes soient ancrés dans les pratiques quotidiennes.

Avec l’IA, les délais de transformation demeurent longs mais il existe un outil innovant permettant l’accélération : la formation des forces de vente via des simulations intelligentes. Le principe est simple : en créant des personaes clients hyper réalistes, qu’ils soient BtoC ou BtoB, l’IA permet à chaque commercial de s’entraîner en situation réelle. Ces simulations incluent des besoins, des objections et des comportements authentiques, permettant aux commerciaux de perfectionner leurs compétences en gestion de réclamations. À l’issue de chaque session, l’IA génère un rapport détaillé, identifiant les points d’amélioration et proposant des recommandations ciblées.

Une nouvelle approche de l’analyse des données clients

L’importance de l’analyse des données clients n’est pas une révélation récente, et l’exploitation des big data fait désormais partie des fondations de nombreuses stratégies d’entreprise. Pourtant, au-delà de la simple collecte et de l’interprétation de données, une nouvelle frontière s’ouvre grâce à l’intelligence artificielle, en particulier dans le traitement des réclamations. Chaque membre d’un comité exécutif (CxO) sait pertinemment que l’érosion de la satisfaction client, entraînant une hausse du churn (attrition) ou une baisse du cross-selling et du multi-équipement, a un impact direct sur les revenus et l’EBITDA de l’entreprise.

Sans IA, il est bien sûr possible de bâtir des modèles prédictifs traditionnels, tels que des scores anti-churn ou des indicateurs d’optimisation de la fidélisation et du cross-selling. Toutefois, ces modèles se basent généralement sur des méthodologies longues et coûteuses à mettre en place, et ne capturent souvent qu’une partie de la réalité du parcours client. De plus, les clients insatisfaits ne s’expriment pas toujours, et ceux qui sont satisfaits prennent encore plus rarement la parole. À cela s’ajoute la diversité des canaux d’expression disponibles aujourd’hui, des réseaux sociaux aux plateformes d’avis en ligne, rendant la surveillance et l’analyse manuelle quasi impossible.

Avec l’IA, et plus encore avec l’IA générative (IA Gen), une révolution s’opère dans la capacité à analyser en profondeur et en temps réel les comportements et les réclamations. Il devient possible de passer au crible des volumes considérables de données, qu’il s’agisse des historiques de réclamations ou des scores anti-churn, mais aussi d’identifier des tendances chez les clients qui ne se sont pas manifestés, anticipant ainsi des désengagements futurs.

L’IA Gen : un pas de plus vers la personnalisation et la réactivité

L’IA générative pousse encore plus loin cette analyse massive, en proposant des contenus totalement personnalisés pour répondre aux situations d’insatisfaction, y compris pour les clients qui n’ont pas formellement émis de réclamations. Ce qui fait la force de l’IA Gen, c’est sa capacité à fournir des réponses rapides et sur-mesure, quelle que soit la plateforme de communication utilisée (SMS, WhatsApp, email, call center, etc.), tout en adaptant la forme et le ton du message selon le canal et le contexte.

L’un des avantages les plus impressionnants de l’IA réside dans sa capacité à trier et prioriser les réclamations. Parmi la multitude de plaintes, qu’elles soient explicites ou implicites, sollicitées ou non sollicitées, directes ou provenant de canaux indirects comme les réseaux sociaux, l’IA permet de détecter les cas les plus critiques en un temps record. Cela donne à l’entreprise la possibilité de réagir immédiatement et de manière proactive, en offrant une réponse instantanée et personnalisée aux clients mécontents. L’IA devient ainsi un outil fondamental du dispositif anti-churn, agissant au quotidien pour retenir les clients à risque.

La question cruciale pour les décideurs : pourquoi investir dans l’expérience client ? Et dans l’IA à son service ?

Face à un Comex, la question demeure souvent : pourquoi investir massivement dans l’expérience client ? Quel est le retour sur investissement d’une telle stratégie ?

Sans IA, il est certes possible d’analyser les rapports de causalité de manière traditionnelle : par exemple, je dépense 1 € pour réduire le temps d’attente en caisse, ce qui générera, à terme, une hausse des ventes. Mais ces analyses prennent du temps, nécessitent des efforts significatifs en termes de traitement de données et manquent de précision sur les priorités d’actions.

Avec l’IA, ces analyses sont accélérées, et le ROI des actions est optimisé grâce à une capacité de ciblage et de précision sans précédent. En identifiant les points de friction les plus critiques pour les clients, en modélisant des scénarios d’amélioration et en évaluant en temps réel l’impact des décisions prises, l’IA permet à l’entreprise de maximiser chaque euro investi dans l’amélioration de l’expérience client.

Un levier stratégique pour réinventer la gestion des réclamations clients

L’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative, représente aujourd’hui un levier incontournable pour transformer la gestion des réclamations en un avantage stratégique. Si l’importance des données clients et des modèles prédictifs n’est pas nouvelle, l’IA permet désormais d’aller bien plus loin en offrant des réponses rapides, personnalisées, et proactives, quel que soit le canal d’expression des clients. Elle assure également une priorisation efficace des réclamations les plus critiques, transformant ainsi chaque point de contact en opportunité d’améliorer la satisfaction client et de prévenir l’attrition.

L’intégration de l’IA dans la gestion des réclamations ne se limite pas à l’automatisation ou à l’optimisation des processus. Elle précise l’approche client, en offrant une capacité inédite de compréhension, d’anticipation et de réactivité. Pour les entreprises BtoB et BtoC, l’IA devient ainsi non seulement un avantage concurrentiel, mais surtout un levier stratégique pour fidéliser les clients, transformer les réclamations en opportunités et maximiser la satisfaction client à chaque interaction.

En augmentant considérablement à la fois les capacités d’apprentissage, d’analyse massive de données et de réponses appropriées en volume et en langage naturel, l’IA apporte une valeur ajoutée et une efficacité nouvelles sans précédent.

Eléments clés du traitement des réclamations

Les apports de l’IA

Identifier les réclamations

• L’IA apporte une aide efficace à la synthèse des données en masse et surtout une personnalisation des messages à l’échelle avec une prise en compte instantanée de l’historique du client et de son scoring

Enregistrer les historiques de réclamation au global jusqu’au client

• L’IA n’a pas de valeur complémentaire sur le stockage des informations mais permet d’en faire une extraction plus rapide et plus contextualisée

Catégoriser les données

• L’IA permet de thématiser les causes d’insatisfaction en les hiérarchisant en fonction de leur volume, de leur lieu d’expression ou de leur criticité

Prioriser les données

• En fonction des données qui lui sont fournies et de son entrainement, l’IA peut indiquer les niveaux de priorité et d’urgence, en lien avec un scoring client ou churn par exemple

Répondre au client

• L’IA (Gen) peut formuler en temps réel des réponses aux clients supposés insatisfaits ou ayant formulé une réclamation, avec une personnalisation et une empathie en constante amélioration

Analyser les causes récurrentes d’insatisfaction

• L’IA met rapidement en exergue les motifs répétés d’insatisfaction et surtout avec un niveau fin de granularité (tel point de vente pour tel motif par exemple)

Proposer des solutions

• En analysant des historiques longs, leur fréquence et intervalles de répétition, l’IA peut formuler des propositions d’amélioration en quick win ou plus long terme

 

Il ne s’agit pas alors simplement d’apporter des technologies ou solutions complémentaires. Mais en premier lieu d’être convaincu que le traitement des réclamations constitue l’un des chevaux de bataille d’amélioration de la satisfaction et assurément de l’EBITDA.

Cependant, pour maximiser son impact, il est crucial d’aborder l’adoption de l’IA par étapes courtes, en misant sur des gains rapides et immédiatement visibles. Plutôt que de viser des transformations massives et complexes d’emblée, il s’agit de mettre en place des actions ciblées qui démontrent rapidement leur efficacité, tant sur l’amélioration de la satisfaction que sur l’augmentation du ROI. Ce mode opératoire permet non seulement d’obtenir des résultats concrets à court terme, mais aussi de maintenir l’adhésion de toutes les parties prenantes en montrant des bénéfices tangibles à chaque étape. L’IA devient alors un moteur de changement pragmatique et performant, capable d’améliorer en continu l’expérience client tout en soutenant les objectifs de croissance et de rentabilité de l’entreprise.