La société spécialisée dans la relation client a demandé à son partenaire de développer un outil à base d’IA qui aide les commerciaux dans leurs tâches quotidiennes. Un exemple concret des conséquences de l’IA générative présenté au One to One Biarritz.
Objectifs
Comme beaucoup d’entreprises, lorsque la société spécialisée en relation client Webhelp a vu arriver l’intelligence artificielle générative, elle a décidé d’analyser les conséquences sur ses équipes. « Après plusieurs sessions de brainstorming, nous avons ressorti trois axes pour l’IA générative : Comment aider les commerciaux à préparer leurs appels ? Comment les aider à engager en live ou dans le cycle de vente ? Comment améliorer la relation post-appel ? », raconte Julie Cadalen, directrice générale adjointe des pratiques de vente B to B pour Concentrix + Webhelp. Avec son partenaire Fifty-five, la société s’est concentrée sur le développement d’un outil qui aiderait les commerciaux à digérer les informations de tous les prospects dont il a la charge. « À l’heure actuelle, lorsque le commercial a accès à une fiche client CRM, il lui faut déjà 20 minutes pour la lire. Fiche à laquelle il faut ajouter LinkedIn, le site web, les actualités… Au total, il peut y passer une heure », assure la responsable. Ensuite, il faut l’aider à écrire un message pertinent et percutant pour « briser la glace » et capter l’intérêt du client. Puis réduire les fautes d’orthographe, choisir les bons mots, et suivre les consignes pour améliorer la qualité des échanges.
Moyens
En l’espace de deux mois, Fifty-Five a développé un outil basé sur ChatGPT 3.5, l’IA générative d’OpenAI, dans un espace Cloud sécurisé de Microsoft Azur. « Ce qui assure une protection des données qui restent dans un espace dédié au client », détaille Jérôme Colin, directeur général de Fifty-five. Il permet donc trois choses correspondant aux trois objectifs après un « fine tuning » du moteur de LLM (Large Language Model) pour l’adapter aux besoins. Premièrement, sans que les équipes n’aient de « prompt » à taper, il exécute deux synthèses détaillées des informations du prospect après scrolling du web : une sur la personne, une sur son entreprise. Ensuite, il propose un « ice breaker », un message de prise de contact rédigé, prenant en considération les spécificités du marché et du besoin. « L’outil peut travailler en plusieurs langues, ce qui permet au manager de vérifier et suivre les échanges dans un souci de management multiculturel réparti sur plusieurs zones géographiques », argue Julie Cadalen. Enfin, pour la suite de la relation avec le client, il permet de relire, corriger et adapter les messages pour mieux les formuler selon les pratiques demandées par Webhelp. « Par exemple, ne pas utiliser le mot “problème”, mais le remplacer par le mot “challenge”, ce sont des petites choses qui font la différence », continue Julie Cadalen.
Résultats
Le projet n’est pas encore mis en production, il consistait surtout à vérifier sa fiabilité, et n’a été mis qu’en test pour le moment, avant de recevoir les retours des équipes. Il reste à travailler le déploiement à l’échelle – notamment la latence de l’outil vu le nombre de requêtes –, affiner l’ambiguïté des réponses, et mesurer l’impact sur les taux de conversion. « Dans tous les cas, l’outil permettra de faciliter les conditions de travail des équipes, leur faire gagner du temps, et pour nous, cela permet de travailler la rétention des meilleurs talents », assure Julie Cadalen.
