Comment utiliser l’IA omnicanale pour améliorer l’expérience client

Votre équipe d’assistance répond probablement toute la journée aux mêmes questions sur l’emplacement d’une commande, sur la possibilité pour un client de retourner un article, et sur la disponibilité d’une chemise dans une autre taille.

Les questions sont simples, mais elles s’accumulent. Pendant que votre équipe les traite, les conversations plus difficiles, celles qui fidélisent réellement, attendent derrière elles.

Ce sont les questions simples qui ont poussé le service client vers l’IA, en premier lieu. Dès les années 1990, des ingénieurs concevaient des bots basiques capables de suivre de simples arbres de décision pour y répondre.

Ces premiers bots ont marqué le début de ce que nous appelons aujourd’hui l’IA dans le service client : l’utilisation d’agents conversationnels et de l’automatisation pour répondre aux questions des clients, résoudre les demandes courantes, orienter les problèmes complexes vers des agents humains, et gérer automatiquement des tâches répétitives comme le tracking des commandes, les retours et les FAQ, afin que les équipes d’assistance puissent se concentrer sur des conversations à plus forte valeur ajoutée.

Les Customer Agent d’IA d’aujourd’hui sont bien meilleurs pour ce travail que ces premiers arbres de décision. Les meilleurs sont entraînés à partir de votre documentation d’aide, de votre catalogue de produits, ainsi que de données client historiques et en temps réel, afin de résoudre les questions sur-le-champ plutôt que d’orienter le client dans un menu ; c’est pourquoi une si grande part du volume d’assistance de routine est désormais à portée de l’automatisation.

L’IA pourrait traiter jusqu’à 60 % du volume de demandes prises en charge, et libérer vos équipes pour les interactions qui nécessitent réellement un humain, selon McKinsey. Voici 7 exemples concrets de la façon dont cela pourrait fonctionner en pratique.

1. L’IA est testée et encadrée avant même de parler à un client

Votre programme de service client basé sur l’IA a beaucoup plus de chances de ne pas être à la hauteur si personne ne le met d’abord à l’épreuve. Souvent, personne ne le met vraiment à l’épreuve, car il n’existe aucun moyen de tester un agent IA dans des scénarios réalistes avant sa mise en ligne, ce qui signifie malheureusement que le premier test de résistance finit par être un vrai client.

La confiance dans l’IA vient du fait de la tester, et non d’espérer qu’elle se comporte correctement. Les marques axées sur l’IA traitent la nouvelle IA comme vous traiteriez un nouveau code en la validant avant son déploiement : en exécutant des simulations pour tester et valider la façon dont l’agent IA se comporte dans les conversations avant la mise en ligne, le tout encadré par des garde-fous et des pistes d’audit complètes.

Avant la mise en ligne de votre Customer Agent IA, confrontez-le aux cas difficiles : un client frustré par son niveau de fidélité, un échange pour une mauvaise taille, une échéance de fenêtre de retour très serrée. Évaluez comment il gère chaque échange, et corrigez ce qui casse avant de l’exposer à de vraies personnes.

2. L’IA résout seule les questions sur le statut des commandes

Il y a une question qui suscite un mélange unique de peur et d’angoisse chez n’importe quel professionnel du service client : « Où en est ma commande ? »

Connues sous le nom de « WISMO » dans le secteur, ces demandes arrivent en grand volume, suivent un schéma prévisible et ont une réponse claire dans vos données de commande et d’expédition. C’est la combinaison d’une pile interminable de tickets et d’une grande quantité d’informations auxquelles l’IA peut se référer qui explique que les demandes WISMO soient la première chose que la plupart des équipes automatisent.

Comme pour WISMO, de nombreux tickets d’assistance apparaissent lorsqu’un client ne parvient tout simplement pas à trouver quelque chose qu’il a déjà le droit de voir, comme son solde de fidélité, la date de renouvellement d’un abonnement, ou votre politique de retours et d’échanges. Ils veulent ce détail au moment où ils pensent à le chercher, généralement en plein parcours de navigation, et s’ils ne le trouvent pas immédiatement, ils pourraient contacter votre équipe d’assistance plutôt que de continuer à chercher.

Quand quelqu’un demande où se trouve son colis ou quand ses points de fidélité expirent, un agent IA doté de compétences de tracking des commandes préconfigurées récupère ces informations directement depuis son profil client, répond instantanément et clôt la conversation, le tout sans qu’un humain ne touche au ticket.

Ce type de fonctionnement est particulièrement utile pendant des périodes comme le Black Friday et Cyber Monday, lorsque les demandes liées aux commandes augmentent fortement. Après avoir activé un customer agent IA sur son site web, la marque de parfums d’intérieur Happy Wax a constaté « une réduction spectaculaire des tickets d’assistance », explique Rachel Fagan, VP marketing : plus de la moitié des conversations [EN] sur une période de 90 jours ont été entièrement résolues sans aucune intervention humaine.

« Les clients obtiennent des réponses instantanées, et notre équipe gagne en capacité pour les moments qui demandent un accompagnement renforcé », explique Fagan. « Cela nous met dans les meilleures conditions pour réussir ce Black Friday et Cyber Monday. »

3. L’IA gère les retours, les échanges et les demandes de garantie

Les retours comptent pour les clients, et c’est une corvée pour votre équipe. Chacune est répétitive, mais demande une intervention concrète, car la résoudre implique d’effectuer une action, pas seulement de rechercher une information ; et cette combinaison mobilise un humain pendant plusieurs minutes à chaque fois.

C’est aussi exactement le type de travail dont un agent IA plus performant peut les décharger.

Lorsqu’un client initie un retour ou une demande de garantie, un agent d’IA disposant de compétences de retour préconfigurées peut vérifier son identité, contrôler son éligibilité, et émettre le remplacement ou le remboursement de façon autonome, en ne faisant remonter que les cas atypiques qui nécessitent réellement du discernement.

Automatiser les retours vous rend les heures de travail que chaque retour ou demande de garantie engloutit, et offre aux clients une résolution rapide et sans douleur, qui détermine s’ils achèteront de nouveau chez vous. Cela se traduit par une bien meilleure expérience post-achat pour toutes les personnes concernées.

NANUK, une marque qui fabrique des étuis étanches, l’a bien compris. Leur équipe de service client humain était composée de conseillers qui travaillaient avec la marque depuis plus de dix ans, et ils perdaient trop de temps sur des questions simples. Ce n’était pas la meilleure utilisation de leur temps, et cela a ralenti leur capacité à gérer le type de relations clients pratiques, et sur le long terme, qui font vraiment la différence en matière de rétention.

Lorsque NANUK a lancé un customer agent IA, celui-ci a résolu 100 % des demandes de retour et d’échange [EN] en 90 jours. « L’agent IA ne remplace pas les agents humains », explique Sophie Morin, directrice du marketing digital et de l’e-commerce. « C’est un niveau de service supplémentaire qui nous permet de répondre plus rapidement et plus précisément aux questions simples. Cela nous permet de faire passer notre service client au niveau supérieur. »

4. L’IA recommande des produits et récupère des revenus

L’IA dans le service client n’a pas à être un centre de coûts. Avec un contexte client complet, le même agent IA qui répond à une question peut recommander des produits, faire de la vente croisée et récupérer une vente au sein d’une conversation en direct.

Imaginez un client qui ouvre un chat web IA après avoir abandonné un panier. L’agent IA répond à sa question, repère le panier non finalisé et envoie une offre de récupération dans la même interaction. Ou bien un client récurrent pose une question sur un produit, et l’agent IA utilise son historique d’achats et de navigation pour recommander des articles pertinents.

Lorsque la marque de prêt-à-porter de luxe Naked Wardrobe a voulu créer une expérience de conciergerie haut de gamme sur son site web, elle a lancé un Customer Agent IA pour offrir à ses clients l’accès à une expérience d’achat en boutique en ligne. En 90 jours, l’agent IA a résolu 94 % des demandes de recommandation de produits [EN].

« Désormais, l’IA conseille notre cliente, répond à ses questions, et lui vend la bonne pièce, le tout à deux heures du matin, lorsque notre équipe dort », explique James Thorngren, directeur marketing chez Naked Wardrobe.

"Le Customer Agent pourrait échanger avec chaque client qui visite notre site, cerner précisément ses besoins et lui faire une recommandation pertinente", approuve Sophie Morin, directrice du marketing digital et de l’e-commerce chez NANUK. « On est loin des chatbots de 2010. »

5. L’IA assure une assistance en continu, dans plusieurs langues et sur plusieurs canaux

Le support a toujours eu deux limites : l’horloge et la barrière de la langue. Un client à Lyon, en France, qui a besoin d’aide à minuit (heure locale) n’avait historiquement aucune chance si votre équipe parle anglais et travaille sur les horaires de bureau américains.

Après avoir signalé une expérience négative, 81 % des consommateurs s’attendent à une réponse dans un délai de 24 heures, et 38 % s’attendent à une réponse dans les 4 heures, selon le Future of Consumer Marketing Report 2025 de Klaviyo. Plus les clients s’habituent à des réponses rapides, à toute heure, moins ils sont patients avec une marque qui devient indisponible après 18 h.

Répondre à cette attente signifiait autrefois doter chaque marché d’équipes disponibles 24 h/24 et 7 j/7. Aujourd’hui, cela signifie disposer d’une IA qui parle la langue du client, sur le canal du client, à chaque fois et partout où il se manifeste. Un Customer Agent basé sur l’IA, c’est ainsi que vous vous assurez que la personne française qui vous envoie un message WhatsApp à minuit reçoit la même réponse, avec la même qualité, que la personne américaine qui lance un chat web à midi.

Ces conversations doivent aussi avoir lieu sur les canaux que les clients utilisent réellement : chat web, e-mail, messagerie texte, WhatsApp, et Instagram. Idéalement, si un client vous contacte sur un canal, puis relance plus tard sur un autre, les agents d’IA, comme les agents humains, ont un accès instantané à ces fils, afin que personne ne perde le contexte, et que personne n’ait à se répéter.

6. L’IA sait quand faire remonter, et passe le relais avec tout le contexte

Une Bon IA de service client se définit autant par ce qu’elle résout seule que par ce qu’elle transfère à une personne. Un litige de facturation délicat ou un problème complexe impliquant plusieurs commandes doit être rapidement confié à un humain. Ce qui distingue un bon transfert d’un transfert frustrant, c’est de savoir si le client doit tout reprendre depuis le début.

Franchement, ils ne devraient pas avoir à le faire. Lorsque l’IA escalade un ticket, la boîte de réception du helpdesk doit s’ouvrir avec l’historique complet de la conversation, sur l’ensemble des canaux, ainsi que les données de profil, les commandes en cours, le statut de fidélité et les notes de l’agent IA déjà chargées. L’humain reprend exactement là où l’IA s’est arrêtée.

Lorsque le Customer Agent IA de la marque de thé Harney & Sonsdétecte qu’une demande client nécessite une intervention humaine, il transfère la conversation via le centre d’assistance de la marque alimenté par l’IA, en conservant l’intégralité du contexte. L’équipe support peut désormais résoudre les tickets en basculant moins entre les onglets, ce qui contribue à des résultats comme une réduction de 25 % en PoP du temps moyen de résolution des tickets de service [EN] en 30 jours.

Certaines questions de service client se prêtent naturellement à l’IA, tandis que d’autres nécessitent encore une personne. La frontière entre les deux est plus pratique que vous ne l’imaginez :

7. L’IA transforme les conversations d’assistance en données marketing et de rétention

Chaque conversation de support est aussi une donnée, et trop souvent, elle finit par disparaître. Une personne dit à votre équipe qu’elle cherche un cadeau, demande s’il existe une option sans parfum, ou mentionne qu’elle réapprovisionne un favori ; et cette intention et cette préférence, exprimées avec ses propres mots, disparaissent généralement dans un ticket clos.

Dans un monde idéal, votre IA réinjecte cette intention et ce ressenti dans le profil du client et continue de les mettre à votre service à l’avenir. Par exemple, une résolution via chat web peut capturer une préférence produit, mettre à jour le profil et déclencher un suivi personnalisé quelques jours plus tard, afin que le prochain point de contact marketing reflète ce que le client vient de dire.

C’est une boucle entre le service et le marketing, où les données zero-party issues des interactions avec l’assistance alimentent la segmentation et les flux, et c’est ainsi que le service client cesse d’être un centre de coûts et se met à générer du chiffre d’affaires et de la rétention.

"Le service fait partie de la rétention, et il fait partie du marketing", souligne Thorngren. "Le fait d’avoir nos données centralisées dans un CRM B2C autonome nous aide à avoir de vraies conversations, au lieu de donner aux gens des réponses standardisées."

Créez vos propres exemples de service client IA avec Klaviyo

Avec Klaviyo CRM B2C, toutes les fonctionnalités suivantes sont regroupées dans un seul système, afin que votre équipe puisse résoudre les problèmes des clients, lancer des campagnes et des flux guidés par le support, et personnaliser sur l’ensemble du cycle de vie sans attendre des synchronisations ni l’intervention de l’ingénierie :

• Données : Klaviyo Data Platform maintient une vue en temps réel, sur toute la durée de vie, de chaque client, alimentée par plus de 400 intégrations préconfigurées. Tout le reste dans Klaviyo s’appuie sur ces profils.
• Intelligence: Klaviyo AI [EN] détermine le meilleur moment, le meilleur canal, et le meilleur contenu pour chaque personne, sur l’e-mail, la messagerie texte, les notifications Push, WhatsApp. La valeur vie client prévue, l’attrition, et la date du prochain achat vous indiquent ce que chaque client est susceptible de faire ensuite, afin que vous puissiez agir au bon moment plutôt que de réagir après coup.
• IA agentique pour le service client : K:AI Customer Agent fonctionne 24 h/24 et 7 j/7 sur le chat web, l’e-mail, la messagerie texte, et WhatsApp. Lorsqu’il ne peut pas résoudre un problème, il le fait remonter à votre équipe humaine dans Klaviyo Helpdesk, en conservant l’intégralité du contexte.
• Libre-service sur site personnalisé : Klaviyo Customer Hub offre aux clients connectés un portail personnalisé pour le tracking des commandes, l’échange de points de fidélité, les abonnements et les récommandes, ainsi que des recommandations de produits personnalisées alimentées par l’IA qui génèrent du chiffre d’affaires.
• IA agentique pour le marketing : Klaviyo Composer crée une campagne ou un flux prêt à être lancé à partir d’un brief en langage courant, avec une audience et des messages optimisés sur chaque canal. Rien n’est envoyé sans votre validation.
• Analyse : Klaviyo Analytics suit l’impact sur les e-mails, la messagerie texte, les notifications push, WhatsApp, et les canaux non-Klaviyo, afin que vous puissiez voir ce qui fonctionne et où l’IA est rentable.