Jérôme Boissou, Legrand : "User de l'IA pour une relation client toujours plus émotionnelle"

Grâce à la plateforme Qualtrics, le groupe Legrand analyse à l'échelle mondiale les retours de ses clients afin d'identifier des leviers d'amélioration continue. Objectif : affiner les parcours, anticiper les irritants et renforcer les réponses personnalisées. Rencontre avec Jérôme Boissou, Head of Global Customer & Employee Experience Program (C+E)X, qui pilote cette transformation CX.

Quelles furent les motivations du déploiement de l'IA de Qualtrics chez Legrand ?

En 2021, nous avons entièrement repensé notre programme CX. Lors de cette refonte, il nous était important de répondre aux besoins de notre plateforme à échelle mondiale. Notre CEO avait explicitement exprimé son souhait d'avoir une vision consolidée de la satisfaction client. C'était si important pour lui qu'il a même ancré l'engagement CX au sein de notre démarche RSE.
Il fallait mettre en place une approche standard et homogène de nos plateformes dans le monde entier, pouvoir coordonner les nouveaux dispositifs avec notre CRM Salesforce, nos plateformes e-learning, nos centres d'appels... Très vite, Qualtrics est apparu comme un partenaire de confiance pour ce projet.

Qu'attendez-vous de cette nouvelle plateforme?

Dès le départ, nous étions intéressés par la capacité de l'IA à analyser les émotions, notamment pour nous aider à détecter les signaux faibles. Le dispositif que nous utilisons permet une analyse sémantique multisource : elle prend en compte les verbatims, le résultat des enquêtes, les échanges téléphoniques, les avis sur les réseaux sociaux, etc. À présent, nous pouvons donc analyser l'ensemble des verbatims - plusieurs centaines de milliers de feedbacks. Qualtrics dispose aussi de modèles pré-entraînés selon les secteurs d'activité, les régions, les industries. Cela nous permet de mesurer les frustrations, l'effort demandé aux clients, de déceler l'intention derrière les messages. Nous sommes en mesure d'aller encore plus loin en matière de satisfaction client.

Par exemple, pour le packaging : nous avions un taux de satisfaction client supérieur à la moyenne, avec 85 % de répondants satisfaits. Mais grâce au dispositif, on a pu détecter des attentes clients que nous ne percevions pas. On a par exemple constaté que pour nos consommateurs, nous utilisions encore trop de plastiques. Beaucoup de choses étaient encore à améliorer.

À partir de ces analyses, comment travaillez-vous la réponse aux réclamations ?

C'est effectivement un point très important. Cela fait aussi partie de nos engagements RSE : nous sommes obligés de répondre à tous nos clients détracteurs. Nous savons qui ils sont via le NPS et le CESAT, mais aussi via les verbatims. Et là, il faut bien définir ce qu'est un verbatim négatif pour pouvoir les repérer.
On a tout automatisé dans notre CRM : chaque commercial voit s'afficher dans Salesforce si c'est un client détracteur ou non. Cela le prépare en amont, et c'est une façon de rendre l'analyse des sentiments concrète. De même, lorsqu'il y a des clients premium, on peut être alerté pour qu'ils soient suivis par la bonne personne. Nous pouvons constamment nous améliorer selon nos cibles, BtoC ou BtoB. Par ailleurs, la fonctionnalité peut accompagner n'importe quel collaborateur pour l'aider à comprendre et analyser les résultats.

N'importe quel collaborateur ?

Oui, c'est un parti pris de Qualtrics : ne pas avoir besoin de savoir coder pour utiliser le dispositif. Chaque collaborateur, même en dehors du service client, doit pouvoir comprendre et identifier ce qui ne va pas côté clients.

Par ailleurs, l'IA nous aide aussi dans le traitement post-centre d'appels. Jusqu'à présent, nos enquêtes nous livraient quelque chose de très figé. À présent, on peut imaginer un système qui permet de poser la bonne question aux bons clients. Et ce n'est qu'un début... demain, l'IA agentique pourra être complètement autonome pour répondre aux besoins spécifiques de chaque client.

IA et émotion se combinent parfaitement ?

Oui, mais bien sûr cela nous a demandé de travailler un modèle pour pouvoir expliquer à l'IA ce qui est négatif et ce qui est positif, les acronymes également que nous utilisons. Nous travaillons également dans 41 langues différentes - ce qui n'est pas une mince affaire. Il faut prendre en compte les spécificités de chaque culture. Avec Qualtrics, nous avons accès à plus de 250 modèles pré-entraînés selon les métiers, les usages, les localités. Par la suite, c'est à nous d'entraîner la plateforme pour qu'elle corresponde à l'univers de nos clients. Il nous est très important de continuer à enrichir notre modèle pour que nos relations clients soient émotionnelles, et pas simplement transactionnelles. On l'affine en permanence. Ce qui fonctionne bien, c'est l'association entre la plateforme IA et notre vision métier. C'est comme cela qu'on crée plus de valeur.