Les bots conversationnels s’imposent aujourd’hui comme de vraies interfaces entre la donnée et le client. En France, les ventes e-commerce ont franchi 175,3 Md€ en 2024 et continue de croître, ce qui met la relation client sous tension. Dans le même temps, les téléchargements d’applis de chatbots IA ont bondi en 2024 et figurent en tête des croissances par sous-genre d’applications en France, signe d’un usage qui se démocratise. Enfin, selon la Fevad, près de 80 % des Français consultent chaque mois les grands sites et applis du Top 20 e-commerce, preuve que la conversation client se joue désormais à grande échelle.
Comment un socle data unifié permet de passer du chatbot à l’assistant virtuel à forte valeur ajoutée
Basiquement, on pourrait dire qu’un chatbot basique répond à des questions fréquentes, alors qu’un assistant virtuel utile résout des situations.
La différence tient surtout à la donnée que ce dernier « voit ».
Commandes, stocks, statut de livraison, moyens de paiement, conditions de retour, historique SAV… relié à ces sources, l’assistant peut vérifier une commande, proposer une alternative en cas de rupture, déclencher un bon de retour ou programmer un rappel humain si le cas l’exige.
La performance des chatbots IA dépend moins de la qualité du modèle que de la richesse du contexte auquel ils ont accès. C’est là qu’intervient le socle de données client unifié : une architecture que des solutions comme celles d’ imagino, Adobe, ou Salesforce cherchent à rendre plus fluide et interopérable.
Concrètement, cela suppose d’avoir sous la main un référentiel de données central (entrepôt ou lakehouse), des événements temps réel (commande créée, colis livré, retour initié), des API stables et un catalogue qui documente les sources.
À partir de là, l’assistant répond beaucoup mieux, et surtout de façon plus cohérente avec le site, l’app mobile, le mail ou le centre d’appels.
Quels bénéfices pour le client ?
Mais alors, quels sont les vrais bénéfices finalement ? Eh bien vous gagnez en cohérence, en rapidité et en continuité entre les canaux :
- Cohérence : Le client obtient la même réponse quel que soit le canal. Finis les écarts entre la FAQ, le bot et l’agent humain. Les études sectorielles montrent que l’omnicanal bien exécuté améliore la rétention et la satisfaction, car la promesse est tenue de bout en bout.
- Rapidité : Pour les demandes simples (suivi, retour, modification d’adresse), l’assistant répond immédiatement et déclenche l’action sans file d’attente. Dans des cas concrets comme celui de La Redoute, cette automatisation a permis des gains de satisfaction très significatifs après refonte du service client.
- Continuité : Le client commence en chat, poursuit par email, termine au téléphone. Le dossier suit, car il est reconstitué dans la même base. À la clé : moins de répétition, moins d’irritation et des agents qui se concentrent sur l’émotion et les situations complexes.
Comment marketing et IT doivent collaborer pour éviter les « bots déconnectés » de la réalité client
Qu’on se le dise, les projets échouent rarement à cause du modèle d’IA. Ils déraillent faute de gouvernance conjointe.
Pour éviter ce type d’écueils, le marketing et l’IT doivent mener ensemble 3 chantiers :
- Parcours avant technologie : Définir 10 à 15 intentions prioritaires (suivi, retour, annulation, facture, produit défectueux) avec les règles associées (quand servir la réponse automatisée, quand basculer vers un humain…).
- Qualité et fraîcheur des données : Un bot « déconnecté » n’a pas la dernière info de stock ou ne voit pas le statut d’un retour. Il faut des flux en temps réel vers l’assistant et des contrôles simples, ex : quand une source est indisponible, l’automatisation concernée est désactivée.
- Mesure partagée : suivre des indicateurs communs comme le taux de résolution au premier contact, le temps de traitement, la satisfaction à chaud, le taux de transfert vers un humain et le coût relationnel (coût moyen par demande résolue). Les enseignements servent à réentraîner le bot et à mettre à jour la base de réponses.
Le rôle du Référentiel Client Unique dans la réconciliation des points de contact et des identités
Pour tenir la promesse « un client, une histoire », un Référentiel Client Unique (RCU) est quasi-indispensable. Son rôle : rassembler les identités dispersées (email, mobile, compte web, carte de fidélité, cookie), dédupliquer et relier tous les points de contact.
Ce RCU alimente alors l’assistant virtuel et les équipes humaines, avec l’agent qui voit le contexte (achats, tickets, préférences, consentements) et le bot qui peut personnaliser ses réponses sans redemander ce que la marque sait déjà. Dans un contexte où 51 millions d’internautes consultent chaque mois les grands sites e-commerce (Chiffres Fevad T1 2025), la solidité du RCU conditionne la qualité de chaque échange, automatisé ou humain.
Côté conformité, le RCU permet de tracer les consentements, d’honorer le droit d’opposition et de maîtriser les durées de conservation… autant de points cruciaux quand la conversation devient un levier business.
Vers une relation client augmentée : l’IA au service de l’humain, pas l’inverse
Attention, l’objectif n’est pas ici d’évincer les conseillers mais bien de les « augmenter » (comme on dit).
Les bots absorbent les volumes simples et routiniers, les agents se concentrent sur les cas à fort enjeu (produit défectueux, commande à haut montant, réclamation sensible, etc). à ce sujet, plusieurs enseignements se dégagent déjà du terrain :
- Transparence vis-à-vis du client : On indique clairement s’il parle à un bot, on propose une sortie vers un humain à tout moment. La confiance se gagne ici. Une décision de justice contre Air Canada l’été dernier a ailleurs rappelé qu’une erreur de bot engage l’entreprise, la vigilance éditoriale et juridique reste donc essentielle.
- Formation des équipes. Les marques qui réussissent investissent dans la montée en compétence des conseillers sur les outils conversationnels, pour mieux gérer la passation bot → humain et le registre émotionnel.
- Pilotage continu. On enrichit le bot avec de nouvelles intentions validées par le service client, on ajuste la pression des messages pour éviter la sur-sollicitation, et on mesure l’impact réel sur la satisfaction et les ventes (et pas seulement les clics).
