Les lacunes de l’expérience client numérique et leurs causes

Les organisations maximisent les capacités existantes en matière d’IA

Appelons cela par son nom : faire plus avec moins tout en restant intelligent. Les mises à niveau technologiques à grande échelle ne sont pas toujours possibles, en particulier lorsque les budgets sont serrés. Mais cela n’arrête pas les organisations tournées vers l’avenir. Au lieu de courir après chaque nouvel outil brillant, elles exploitent la valeur des fonctions d’IA déjà intégrées dans leurs systèmes actuels. Oui, les capacités sont probablement déjà là, dans votre pile martech, votre CRM, votre CMS. Il vous suffit de les activer.

Mais il ne s’agit pas seulement d’outils. C’est aussi une question de personnes. Les équipes qui investissent dans le perfectionnement de leurs talents internes obtiennent de meilleurs résultats, plus rapidement. Il n’est plus nécessaire de faire appel à des spécialistes externes pour obtenir des résultats. Lorsque votre personnel sait comment utiliser les systèmes plus efficacement, votre organisation est gagnante. Ce type d’optimisation interne n’a pas seulement un sens financier, il accélère le temps de retour sur investissement parce que ces personnes connaissent déjà votre entreprise.

Le changement se produit dans tous les domaines. L’IA n’est plus une fonctionnalité réservée à des équipes d’élite disposant de fonds importants, elle devient la norme dans les plateformes que vous utilisez probablement déjà. Les organisations qui en sont conscientes évitent le gaspillage et réduisent les délais de mise en œuvre. Elles sont plus agiles parce qu’elles ne sont pas coincées dans des processus d’achat massifs ou de longs cycles de mise en œuvre.

Tim Harnett, directeur principal de la recherche et du contenu chez Simpler Media Group, le résume avec précision : « Les organisations font plus avec moins et se replient sur elles-mêmes si elles n’ont pas les moyens d’acheter de nouveaux outils. Cet état d’esprit, efficace, ciblé et pragmatique, est ce qui distingue la croissance de la stagnation.

L’IA générative élève la création de contenu et le self-service client.

L’IA fait du vrai travail aujourd’hui, et ce n’est pas de la théorie. Près de la moitié (45 %) des équipes chargées de l’expérience client numérique utilisent déjà l’IA générative pour plus de la moitié de leurs tâches. Ce chiffre est révélateur. Et les domaines les plus efficaces ? La création de contenu marketing et les chatbots en contact avec les clients.

Les modèles de génération de contenu comme ChatGPT écrivent des textes très performants. Pensez aux e-mails, aux pages d’atterrissage et aux posts sociaux. Il ne s’agit pas de remplissage, mais d’un matériel optimisé et conforme à la marque, produit plus rapidement qu’un cycle de contenu standard ne peut le gérer. Il en va de même pour les processus internes. L’IA peut structurer la sensibilisation, tester les messages et fournir des mises à jour à grande échelle sans dégrader la qualité.

Du côté de l’assistance, chatbot piloté par l’IA pilotés par l’IA ont rapidement pris de l’ampleur. Selon le rapport State of Digital Customer Experience 2025 de CMSWire, 40 % des organisations utilisent désormais des chatbots alimentés par l’IA pour l’assistance en libre-service. Nous parlons ici de chatbots qui ne se contentent pas de répondre aux FAQ, mais qui comprennent le contexte, trient les flux de services complexes et réduisent la pression sur les équipes humaines. Cela signifie des délais de résolution plus courts et une meilleure satisfaction des clients, même lorsque les équipes d’assistance sont réduites.

La meilleure nouvelle ? Les clients s’adaptent. Ils veulent de la rapidité, de la précision et de la personnalisation, trois choses que l’IA permet d’obtenir lorsqu’elle est correctement mise en œuvre.

Tim Harnett, également du Simpler Media Group, a insisté sur ce point : L’IA est plus efficace lorsqu’elle est utilisée là où il y a déjà des frictions, là où la vitesse et l’échelle sont payantes. Le contenu et le service sont des candidats parfaits. Et si vous n’utilisez pas l’IA dans l’un ou l’autre de ces domaines, vous laissez de côté l’efficacité et le retour sur investissement.

Défis liés à la conversion des données clients en actions concrètes

Disposer des données n’est plus un problème. La plupart des organisations, 49 % pour être précis, disposent d’outils pour comprendre le comportement des clients. Le problème est d’agir en conséquence. La compréhension sans l’exécution ralentit la croissance. Les obstacles sont clairs, et ils ne sont pas seulement techniques. Ils sont opérationnels et structurels.

Tout d’abord, le comportement des clients évolue constamment. Selon le rapport de CMSWire, 31 % des organisations citent ce facteur comme le plus grand obstacle. Ce qui a fonctionné le trimestre dernier ne s’applique peut-être plus aujourd’hui. Deuxièmement, les modèles de comportement sont extrêmement diversifiés, 29 % des personnes interrogées déclarant que c’est cette complexité qui empêche une modélisation ou des prévisions précises. Vous ne pouvez pas segmenter efficacement si vos modèles prennent en compte des comportements incohérents.

Vient ensuite la question des compétences. Par ailleurs, 29 % des organisations déclarent ne pas disposer de l’expertise interne nécessaire pour traiter, interpréter et exploiter ces données. Même les outils les plus puissants tombent à plat si les équipes ne savent pas comment en extraire la valeur. En outre, 28 % des entreprises citent des systèmes de données cloisonnés. Les informations fragmentées sur les clients, éparpillées dans les systèmes de gestion de la relation client, les plateformes web et les tableaux de bord analytiques, conduisent à des décisions incomplètes. Résultat : des opportunités manquées et des réponses inefficaces.

Pour résoudre ce problème, il n’est pas toujours nécessaire de faire de gros investissements. L’amélioration de la formation de vos équipes peut faire bouger les choses. Formez les personnes qui sont déjà proches de l’entreprise. Donnez-leur les cadres et les connaissances nécessaires pour mieux utiliser les outils existants. Dans la mesure du possible, créez des passerelles entre les plateformes ou unifiez-les par le biais d’une plateforme de données clients (CDP). La création d’une vue centrale des signaux émis par les clients permet d’agir plus rapidement et avec plus de précision.

Tim Harnett, du Simpler Media Group, l’explique clairement : « Le perfectionnement des équipes en place et la suppression des cloisonnements sont des moyens peu coûteux pour les entreprises de surmonter ces obstacles. C’est cet état d’esprit qui permet de transformer le bruit des données en intelligence comportementale et, en fin de compte, en revenus.

L’évolution des efforts de personnalisation permet d’améliorer l’expérience client

La tentative de personnalisation est facile. La personnalisation efficace est plus difficile. À l’heure actuelle, 67 % des entreprises sont dans la course et tentent de personnaliser leurs expériences numériques. Mais les données de CMSWire montrent que seule une partie d’entre elles en tire réellement profit. La différence ? La maturité, technologique, stratégique et culturelle.

Cela commence par l’infrastructure. Parmi les entreprises qui obtiennent de réels résultats en matière de personnalisation, 57 % disposent de plateformes d’expérience numérique (DXP) matures et de niveau professionnel. En revanche, seules 33 % des entreprises qui éprouvent des difficultés avec la personnalisation en disent autant. En matière de stratégie numérique, les fondations sont importantes.

Les entreprises performantes considèrent également l’expérience client numérique (DCX) comme une priorité au niveau du conseil d’administration. Dans le groupe des entreprises performantes, 62 % considèrent l’expérience client numérique comme « extrêmement importante ». Ce chiffre tombe à 34 % dans le groupe des entreprises moins performantes. La priorisation modifie la prise de décision, le budget, l’embauche, tout.

L’IA est également importante. Près de la moitié (49 %) des entreprises qui obtiennent des résultats ont profondément intégré l’IA dans l’ensemble de leur expérience numérique. En revanche, seulement 2 % de celles qui sont à la traîne le font. Il ne s’agit pas seulement d’un écart technologique, mais aussi d’un écart d’exécution. La maturité organisationnelle permet de combler cette lacune.

Ensuite, il y a la maturité des avantages. Parmi les entreprises qui ont réussi à mettre en œuvre ces avantages, 46 % constatent déjà des résultats tangibles : plus de conversions, un engagement plus fort, une meilleure fidélisation. Pour les autres, seuls 9 % y parviennent. C’est le coût d’une personnalisation fragmentée : beaucoup d’efforts, peu de résultats.

Tim Harnett souligne la distinction essentielle : « La bonne combinaison de technologie, de données, de talents et d’orientation organisationnelle » fait la différence. Lorsque tous ces éléments sont réunis, les efforts de personnalisation passent du mode test à un impact évolutif. Pour les dirigeants, la conclusion est claire : investissez dans la maturité, pas seulement dans les fonctionnalités.

La formalisation d’une gouvernance responsable de l’IA garantit la confiance et la conformité

L’adoption de l’IA s’accélère, et cette vitesse s’accompagne de responsabilités. Selon le rapport 2025 de CMSWire, 66 % des organisations disposent désormais de lignes directrices officielles pour l’utilisation de l’IA. C’est un progrès. Mais les politiques formelles ne garantissent pas à elles seules l’atténuation des risques ou la conformité. Les dirigeants doivent concevoir des structures de gouvernance proactives, complètes et évolutives, et non des listes de contrôle réactives.

L’IA responsable commence par des politiques claires. Celles-ci doivent traiter de la partialité, de l’explicabilité, de la transparence, de la confidentialité des données et de la surveillance humaine. Si tout cela n’est pas écrit, vous êtes exposé. Les équipes doivent savoir ce qui est acceptable pendant le développement et comment les performances de l’IA sont contrôlées dans des conditions réelles. Il s’agit d’instaurer la confiance avec les régulateurs, les clients et vos propres parties prenantes internes.

Des pratiques solides en matière de données constituent une deuxième base. La qualité de vos résultats en matière d’IA dépend de celle de vos données. Cela signifie que la qualité des données, la sécurité des données et l’approvisionnement éthique doivent être définis et appliqués. Des données de mauvaise qualité peuvent nuire aux résultats et à votre réputation. Les équipes juridiques et de conformité doivent collaborer avec les responsables de l’ingénierie et des produits pour suivre l’évolution des réglementations en matière d’IA, en particulier dans les différentes juridictions.

La formation est également importante. Toutes les personnes qui interagissent avec les systèmes d’IA, des développeurs aux spécialistes du marketing, doivent comprendre les pratiques responsables. Sans cela, vous obtiendrez des incohérences et des risques inutiles. Des audits de performance doivent être réalisés régulièrement. Il ne s’agit pas seulement de tester les performances, mais aussi de valider l’équité, la transparence et les conséquences involontaires. Les systèmes d’IA dans les environnements en contact avec les clients doivent fournir des résultats cohérents et explicables, sinon vous perdez la confiance des utilisateurs.

Tim Harnett, directeur principal de la recherche et du contenu chez Simpler Media Group, renforce bien ce point : « Ce n’est qu’en adoptant une approche proactive et holistique de la gouvernance de l’IA que les organisations peuvent récolter les avantages de la CX alimentée par l’IA tout en maintenant la confiance des clients et la conformité. » Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement d’éthique, mais aussi de résilience commerciale. En préparant l’avenir de l’IA aujourd’hui, vous éviterez de plus gros problèmes demain.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Maximiser l’IA existante sans nouvelles dépenses : Les dirigeants devraient donner la priorité à l’amélioration des compétences des équipes pour débloquer les capacités sous-estimées de l’IA déjà intégrées dans les piles martech existantes. Cela permet d’éviter les investissements technologiques inutiles tout en accélérant l’adoption de l’IA.
• Concentrez l’IA sur le contenu et le libre-service pour obtenir un retour sur investissement : C’est dans la création de contenu marketing et les chatbots de service client que l’IA générative apporte le plus de valeur. Investir dans ces fonctions stimule l’engagement, réduit les coûts de support et améliore l’évolutivité.
• Transformez les données comportementales en actions en comblant les lacunes en matière de talents et de systèmes : Pour agir sur les connaissances des clients, donnez la priorité à l’amélioration des compétences, unifiez les données fragmentées et éliminez les silos. La plupart des organisations disposent déjà d’outils, mais leur exécution fait défaut en raison de la pénurie de compétences et de l’absence de flux de données.
• Alignez les efforts de personnalisation sur la stratégie et les outils : La personnalisation à fort impact ne se produit que lorsque les DXP matures, l’IA intégrée et les priorités de l’ensemble de l’organisation sont alignées. Les dirigeants doivent évaluer leur maturité numérique pour obtenir un véritable retour sur investissement de la personnalisation.
• Mettez en place une gouvernance proactive de l’IA pour garantir la confiance et la conformité : Avec l’adoption croissante de l’IA, les entreprises ont besoin d’une gouvernance structurée et tournée vers l’avenir qui couvre les préjugés, la transparence, la confidentialité et l’auditabilité. La conformité et la confiance dépendent de la clarté des règles et de la responsabilité interne.