IA et relation client : 5 stratégies éprouvées pour fidéliser vos utilisateurs avec un chatbot !

L’expérience client (CX) est une stratégie au cœur du marketing concret, et bien souvent une des plus rentables. Mais fidéliser et engager un utilisateur sur son site web peut parfois se révéler bien compliqué ! 

Comme vous le savez, une bonne expérience du client sur votre site web va favoriser la fidélisation de celui-ci. Aujourd’hui, avec l’intelligence artificielle, l’expérience client passe par l’intégration des chatbots ou encore des assistants virtuels. 

Ces outils conçus pour l’automatisation du service client, ainsi que l’amélioration de la satisfaction, sont devenus viraux pour enrichir l’expérience client, en répondant expressément à leurs besoins, et ce de manière instantanée. 

Selon Gartner, cabinet spécialisé dans la recherche et les services d’entreprises dans le domaine de la tech, 25 % des entreprises utilisent l’IA conversationnelle comme principal canal de service client en 2027 (2023). 

Cet article vous permet d’en savoir plus sur les 5 meilleures stratégies pour fidéliser vos utilisateurs grâce à un chatbot et à l’IA !

Stratégie 1 : créez une expérience client personnalisée grâce à un chatbot IA conversationnel

Sur internet, l’expérience client (CX) est aujourd’hui bel et bien reine, et les tendances sont à l’ultra-personnalisation pour satisfaire les consommateurs. Ceux-ci ne cherchent plus simplement à acheter des produits ou des services : ils veulent vivre des expériences qui vont à la fois les valoriser mais aussi développer une connexion émotionnelle avec la marque. 

Et c’est là une des principales raisons qui font que les chatbots ont le vent en poupe ! Ces programmes informatiques basés sur l’intelligence artificielle sont de véritables conseillers virtuels qui vont interagir avec les utilisateurs à la fois de façon personnalisée et contextuelle à toutes leurs questions et demandes.
Et cela passe par l’IA conversationnelle, où se trouvent en son cœur le traitement du langage naturel et le machine learning : 

• Le langage naturel (NLP) : octroie aux chatbots de comprendre précisément les messages des utilisateurs, d’en saisir les nuances, et de fournir des réponses fluides et pertinentes ;
• Le machine learning : analyse les comportements et historiques des usagers pour personnaliser et affiner continuellement les échanges et recommandations du chatbot.

L’IA conversationnelle permet de personnaliser le chatbot en s’appuyant sur une analyse fine des historiques de navigation, des comportements d’achat passés et des interactions précédentes entre le client et la marque. Aussi, les interactions du chabot sont « humanisées » : adaptation du ton, du langage et du contenu des échanges en fonction du profil utilisateur (âge, préférences linguistiques, historique).

Prenez Amazon : leurs chatbots sont capables de proposer des recommandations extrêmement précises, basées sur les préférences de chaque client : cela leur permet d’augmenter leur taux de conversion tout en améliorant l’expérience utilisateur.
Des sites comme Shopify, ou encore Booking, vont utiliser la personnalisation pour récupérer des paniers abandonnés, en envoyant automatiquement des relances ciblées accompagnées d’offres spéciales adaptées au profil précis de chaque utilisateur par mail ou encore notifications. 

Stratégie 2 : offrez un service client ultra-réactif grâce à l’IA avec des réponses instantanées et précises 

Quelle entreprise ne rêve pas de mettre en place un service client 24h/24 et 7j/7 ?

C’est là un des grands atouts des chatbots et de l’intelligence artificielle : offrir des réponses instantanées, précises et ce à n’importe quelle heure. Le temps d’attente est un point essentiel de la satisfaction client, c’est pourquoi mieux vaut pour une entreprise d’être réactive et de traiter le problème le plus rapidement possible ! La réactivité est, selon le rapport Zendesk Benchmark Reports, le point majeur d’insatisfaction client en 2024. 

Les chatbots comprennent et répondent en temps réel aux besoins des clients que ce soit pour des requêtes simples ou plus complexes : suivi de commande, horaires, FAQ, conseils personnalisés jusqu’aux soucis techniques.
Un assistant chatbot service client sur votre site va pouvoir traiter des centaines de demandes simultanément, et ce, sans perte de qualité. En automatisant les tâches répétitives, comme les réponses aux questions la plupart du temps posées, cela permet par exemple de libérer du temps pour les agents humains qui peuvent se concentrer sur des demandes plus complexes. Le chatbot d’Air France est par exemple capable de répondre instantanément aux requêtes simples (horaires, bagages) via Whatsapp, Texto ou Messenger ! 

Stratégie 3 : exploiter l’analyse des données conversationnelles pour améliorer la fidélité client

Les interactions et conversations client-chatbot vont vous permettre de récolter des données précieuses pour booster la fidélisation client. L’analyse de ces données va ainsi identifier les motifs récurrents d’insatisfaction client, déceler leurs attentes, leurs frustrations mais également les opportunités commerciales à fort potentiel. 

Concrètement, les données conversationnelles d’un chatbot vont vous permettre : 

• Identification des motifs récurrents d’insatisfaction : grâce à l’analyse systématique des conversations, les entreprises repèrent les problèmes fréquents (réponses inexactes, lenteurs), ce qui permet de corriger les processus ou produits et d’augmenter la satisfaction client.
• Détection des signaux faibles comme les tons frustrés ou des répétitions similaires : les chatbots dotés de NLP dissèquent le ton et les répétitions pour anticiper un mécontentement latent, permettant une intervention rapide avant que la plainte n’arrive.
• L’A/B testing automatisé des réponses du chatbot : en testant différentes versions de réponses, l’IA identifie celles qui génèrent le plus d’engagement ou de satisfaction, offrant une amélioration continue de l’efficacité du chatbot et une meilleure symbiose quant aux attentes des utilisateurs.

Anticipez les besoins clients grâce aux données conversationnelles et avec l’IA prédicative

La force de l’IA conversationnelle ne réside pas seulement dans sa réactivité, mais aussi dans sa capacité à anticiper les attentes des utilisateurs. Les données de conversation du chatbot vont pouvoir identifier des opportunités commerciales par l’analyse des intentions et besoins exprimés dans les échanges. 

L’IA conversationnelle peut ainsi suggérer des offres personnalisées, des occasions de vente croisée (cross-sell) ou de montée en gamme (upsell), en suggérant par exemple un produit complémentaire.

Pour parfaire ces analyses, il est possible d’intégrer des modèles à vos chatbots d’IA prédictive, qui vous permettront de passer d’une logique d’assistance client réactive à une stratégie de fidélisation beaucoup plus proactive. 

Appliquées à un chatbot IA, ces modèles d’Intelligence Artificielle prédictive vous donneront des analyses beaucoup plus poussées des données comportementales, historiques et conversationnelles de vos utilisateurs, pour : 

• Détecter les signaux de désengagement : baisse d’activité sur le site, interactions moins fréquentes avec le chatbot ou délais entre achats. Le bot peut alors proposer une offre personnalisée ou rediriger vers un conseiller ;
• Envoyer des recommandations ciblées au bon moment : basées sur l’historique client, ses besoins présumés, voire ses recherches. C’est le mécanisme utilisé par Netflix ou Canal + pour booster engagement et conversion ; 
• Optimiser les relances marketing : le chatbot peut suggérer et choisir le canal ainsi que le moment idéal pour contacter un client (notification, email, message sur site). 

Stratégie 4 : intégrez un modèle hybride IA-humain pour une satisfaction maximale du support client

Notre troisième stratégie pour fidéliser sa clientèle avec l’IA conversationnelle est d’intégrer un modèle hybride, c’est-à-dire s’appuyer à la fois sur le chatbot et une intervention humaine pour le service client. L’IA n’a plus rien à prouver dans l’automatisation des tâches répétitives et l’analyse rapide des données. Les agents conseillers clientèle, bien humains, opèrent, eux, pour résoudre les problèmes plus complexes, ou encore des situations qui impliquent des émotions fortes chez le client. 

Cependant, pour réussir ce modèle hybride, il faut une fluidité du passage de l’IA à l’agent humain. On appelle cela un transfert seamless, c’est-à-dire sans rupture : le chatbot devra transmettre toutes les informations pertinentes (historique de conversation, données client) au conseiller clientèle pour ne pas que le client répète ses besoins. 

C’est le cas de plateformes d’opérateurs téléphoniques, comme Orange ou encore SFR.
Chez Orange, le chatbot « Djingo » illustre parfaitement l’efficacité d’un modèle hybride de service client IA et agent humain :

• Djingo gère des tâches simples comme la récupération de codes PUK ou l’activation de cartes SIM.
• Lorsque le problème dépasse ses capacités (par exemple, une panne technique complexe), il transfère automatiquement le client à un conseiller humain tout en lui fournissant le contexte complet.

Aussi, cela demande que les équipes humaines soient formées à utiliser les outils IA pour analyser les insights par l’IA sur l’historique ou les émotions du client. Ils seront ainsi plus efficaces et pourront mieux répondre aux attentes des clients. 

L’ultime stratégie pour améliorer la fidélité client : intégrez un chatbot sur vos landing pages

Pourquoi ne pas connecter votre chatbot à une landing page ? Une stratégie efficace de fidélisation commence bien avant l’acte d’achat : elle débute dès la première interaction entre un utilisateur et votre site. 

Plutôt que de remplir un formulaire classique, le chatbot intégré à votre page lead peut initier une conversation interactive. Il va pouvoir capter l’attention de l’utilisateur en posant des questions ciblées et contextuelles : besoin, secteur, budget ou urgence par exemple.

En parallèle, l’IA conversationnelle va pouvoir segmenter les prospects en temps réel, de qualifier les leads plus finement et de rediriger automatiquement les plus chauds vers un conseiller ou une offre dédiée. Résultat : un meilleur taux de conversion, mais aussi un lien émotionnel et pertinent dès le départ, tendant ainsi activement vers la fidélisation du client. 

Un chatbot bien placé sur une landing page permet :

• de capter l’attention plus vite qu’un formulaire classique ;
• de collecter les infos du lead de façon plus engageante ;
• de commencer à personnaliser la relation dès la première interaction ;
• de réduire le taux de rebond avec une conversation engageante qui incite les utilisateurs à rester sur la page et à poursuivre leur parcours ;
• et l’optimisation du lead scoring avec des réponses collectées intégrées dans le CRM.