Kiabi : comment un agent IA accélère les campagnes CRM

Les 30 juin et 1^er juillet derniers, à Lille, les décideurs du commerce, de l’e-commerce et de la supply chain avaient rendez-vous à Connect Lille, le forum organisé par Républik Retail et Républik Supply consacré à la transformation du commerce et à la performance omnicanale. Pendant deux jours, près de 250 dirigeants se sont retrouvés autour d’une vingtaine de retours d’expérience. Parmi les démonstrations présentées lors de ce Forum, celle de Splio et de Kiabi a illustré une évolution qui commence à transformer le quotidien des directions CRM. Les deux entreprises ont montré comment un agent d’intelligence artificielle spécialisé permet d’accélérer l’analyse des données clients, de formuler des recommandations et de préparer en quelques dizaines de minutes des campagnes qui nécessitaient jusqu’ici plusieurs jours de travail. Une problématique que connaissent toutes les directions CRM : comment exploiter plus rapidement une masse de données toujours plus importante pour construire des campagnes plus pertinentes ?

Chez Kiabi, cette question se pose notamment à chaque période de soldes. Préparer le plan de communication des quatre semaines de promotions nécessite habituellement plusieurs jours de travail. Les équipes analysent les performances des campagnes précédentes, réévaluent les audiences, mesurent la pression marketing, prennent en compte les nouveautés produits et adaptent leurs scénarios au contexte commercial. «  On repart des analyses de l’année dernière, on se remet dans le contexte, on regarde les meilleures performances des campagnes, les clients cibles, la pression marketing… », explique Julie Huguet-Macquart, Leader CRM Groupe chez Kiabi. Dans le cadre d’un programme bêta mené avec Splio, l’enseigne a demandé à Ask My CRM, un agent conversationnel connecté à ses données CRM, de reconstruire ce plan. « Nous lui avons demandé de repartir des campagnes de soldes de l’été 2025, de les améliorer avec les produits du moment et le contexte du marché actuel, détaille-t-elle. Nous avons réalisé un plan de communication de quatre semaines en trente minutes, contre plusieurs heures auparavant. »

L’agent est même allé chercher des opportunités auxquelles les équipes n’avaient pas pensé.

Raccourcir le délai entre la donnée et la décision

Mais le gain de temps n’est finalement pas ce qui a le plus surpris les équipes. « On ne s’arrête pas à une analyse. Une fois qu’elle est faite, on peut lui demander des recommandations. Pendant les soldes, on se concentre naturellement sur les promotions. Pourtant, certains clients n’aiment pas les soldes et il ne faut pas les oublier pendant cette période », souligne la Leader CRM Groupe. Cette démonstration illustre une difficulté que rencontrent aujourd’hui la plupart des directions CRM. Entre les achats, les parcours omnicanaux, les comportements en magasin, les interactions digitales et les préférences de communication, les équipes disposent d’une richesse d’information considérable. En revanche, transformer ces données en décisions opérationnelles reste souvent un processus long. « Quand on voulait une analyse, il fallait passer par le système de priorisation des data analysts, voir avec les équipes produit, voir avec les équipes connaissance client. » Résultat, lorsque les conclusions arrivaient, elles avaient parfois déjà perdu une partie de leur intérêt. « On avait l’information, mais après coup. » Avec Ask My CRM, les équipes dialoguent directement avec leurs données. « On se pose une question, on lui pose la question. Trente secondes après, on a une réponse. Ensuite, on peut continuer à converser avec lui. » L’objectif n’est plus seulement d’obtenir une analyse plus rapidement, mais de raccourcir le délai entre la donnée et la décision.

précédent suivant

De l’IA prédictive aux agents conversationnels

L’éditeur français, spécialisé dans les plateformes CRM, n’a pas attendu l’arrivée de l’IA générative pour intégrer des modèles d’intelligence artificielle dans ses solutions. Il y a un peu plus de trois ans, l’entreprise a fait l’acquisition de Tinyclues, spécialiste du deep learning appliqué au marketing relationnel. Pour Pierre-Emmanuel Halimi, VP Customer Success de Splio, cette technologie est déjà largement utilisée par les enseignes pour améliorer la performance de leurs campagnes. « L’IA est une chance pour le CRM, souligne-t-il. Qu’elle soit générative, prédictive ou maintenant agentique, elle va permettre aux équipes d’être plus efficaces, plus pertinentes et, in fine, d’avoir davantage de performance. Nos technologies de deep learning permettent d’aller créer les bonnes audiences en fonction des appétences produits, mais aussi des appétences aux canaux, qui se sont multipliés ces dernières années. Elles permettent d’orchestrer les plans d’animation à grande échelle afin que chaque communication soit efficace, mais surtout pertinente pour le client. » Jusqu’ici, cette intelligence restait néanmoins largement invisible pour les utilisateurs. Les modèles calculaient des scores, recommandaient des ciblages ou optimisaient les campagnes en arrière-plan. Avec Ask My CRM, Splio entend franchir une nouvelle étape : rendre cette intelligence directement accessible aux équipes métiers.

Les équipes peuvent interroger directement leur CRM en langage naturel, obtenir une analyse en quelques secondes, approfondir un résultat, puis demander à l’agent de proposer plusieurs recommandations opérationnelles.

L’idée n’était pas de proposer un simple chatbot relié à la base CRM. « Nous avons développé un agent métier dédié aux différents profils des équipes CRM, qu’il s’agisse des CMO, des responsables CRM, des chargés de campagne ou encore des data analysts », argumente Pierre-Emmanuel Halimi. Selon lui, les données CRM présentent des caractéristiques très particulières. « Ce sera bien plus qu’un simple LLM généraliste branché sur vos données. C’est un outil construit pour saisir toute la complexité des données CRM. Elles sont profondément relationnelles, elles deviennent de plus en plus conversationnelles et l’agent a été entraîné pour comprendre le métier afin de pouvoir être exploité au quotidien par les équipes. » Les équipes peuvent interroger directement leur CRM en langage naturel, obtenir une analyse en quelques secondes, approfondir un résultat, puis demander à l’agent de proposer plusieurs recommandations opérationnelles.

Un changement qui dépasse la technologie

Les échanges qui ont suivi la présentation ont rapidement montré que le principal enjeu n’était pas uniquement technologique. L’un des membres du panel de chroniqueurs de Connect Lille a ainsi interrogé les intervenants sur l’appropriation de l’outil par les équipes. Pour Julie Huguet-Macquart, la question de la confiance ne s’est finalement pas posée. « Nous avons confiance dans l’algorithme de Tinyclues, que nous utilisons depuis cinq ans. » Le véritable apprentissage concernait ailleurs. « Au début, les équipes étaient un peu timides dans leur façon de poser des questions. Elles faisaient surtout des analyses de KPI assez basiques. » L’enseigne a donc mis en place un accompagnement hebdomadaire avec les équipes Customer Success de Splio. « Chaque semaine, nous travaillions ensemble et nous avions aussi des prompts à tester, explique-t-elle. C’est là que nous avons vu que nous n’étions plus seulement dans l’analyse, mais que nous pouvions aller vers de la recommandation. »

L’arrivée d’un agent conversationnel ne change pas seulement les outils, elle oblige aussi les équipes à apprendre une nouvelle manière d’interroger leurs données et de construire leurs analyses. Si l’expérimentation a déjà permis de transformer la préparation des campagnes CRM, il est encore trop tôt pour mesurer précisément son impact sur les performances commerciales. L’un des chroniqueurs, Karim Dali directeur e-commerce du groupe Carrefour, n’a d’ailleurs pas manqué de poser la question. Julie Huguet-Macquart rappelle que le test est encore récent. « Nous n’en sommes qu’à la première semaine des soldes. Mais le démarrage s’est bien passé. » Au-delà des premiers indicateurs commerciaux, c’est surtout la qualité des recommandations qui retient aujourd’hui son attention. « Nous avons été hyper étonnés de ne pas nous arrêter à une analyse et à des recommandations, mais aussi d’aller chercher les catégories manquantes. » L’agent conversationnel pousse aussi les équipes à remettre en question certains réflexes marketing.

Le CRM peut-il irriguer d’autres métiers ?

Les échanges se sont ensuite élargis à un autre enjeu : celui du partage de la donnée dans l’entreprise. Une autre chroniqueuse, Marine Pomard, directrice supply chain de Jules, s’est interrogée sur la manière dont ces analyses pourraient être exploitées au-delà du CRM. Si les équipes CRM identifient plus rapidement les tendances de consommation ou les catégories de produits qui susciteront le plus d’intérêt, ces informations pourraient également contribuer à anticiper les besoins des équipes en charge de la prévision ou des approvisionnements. Pour l’instant, Kiabi n’en est pas encore là. « Pas encore. Nous sommes vraiment dans une phase de bêta-test. » En revanche, l’enseigne commence déjà à ouvrir l’outil à d’autres profils. « J’ai donné des accès aux équipes Connaissance Client pour qu’elles puissent elles aussi solliciter la solution et découvrir cette nouvelle façon de travailler. » Julie Huguet-Macquart y voit un intérêt supplémentaire : l’agent est capable de rapprocher plusieurs univers de données qui restent souvent exploités séparément. « Pour nous, c’est un vrai gain. Il mêle les données CRM, les produits, les ventes et le parcours omnicanal.  » Une transversalité qui pourrait, à terme, intéresser d’autres directions de l’entreprise.