Transcription audio & analyse d'appels par IA intégrées au CRM

Le problème

Notes partielles, engagements oubliés, infos dispersées : les comptes-rendus manuels ne suivent pas le rythme. Conséquences : suivi inégal, coaching commercial difficile, opportunités perdues et absence de vision sur les objections récurrentes ou les signaux d'achat.

OpenAI + LangChain : de l'appel à l'insight actionnable

1. Transcription : enregistrement + Whisper/OpenAI, diarisation (interlocuteurs) et timecodes (cadre juridique et RGPD respectés).
2. Analyse sémantique : extraction IA des thèmes, objections, next steps, engagements (qui fait quoi, pour quand).
3. Structuration : normalisation des champs (étape pipeline, score d'intention) et mappage vers votre schéma CRM.
4. Intégration CRM : création/mise à jour contact & opportunité (HubSpot, Pipedrive, Salesforce, Zoho) + résumé exploitable.
5. Tableaux de bord : tendances (objections majeures, motifs de perte), bibliothèque d'appels « exemples » pour la formation.

Pour couvrir les échanges asynchrones, complètez avec Emails clients (mêmes logiques de tri et de réponses).

Points bloquants & comment les anticiper

• Qualité audio : guidelines d'enregistrement, filtrage bruit, VAD.
• RGPD & consentement : information préalable, base légale, conservation, chiffrement.
• Intégration CRM : déduplication, permissions, logs, champs personnalisés.
• Jargon métier : glossaire BTP/industrie, pré/post-traitements.
• Coûts & volumétrie : politiques d'archivage, traitement batch.
• Adoption : pédagogie interne (amélioration du service, pas surveillance).

Résultats attendus

• Suivi fiabilisé : engagements tracés, relances programmées, historique centralisé.
• Formation : bibliothèque d'appels annotés, coaching ciblé sur objections fréquentes.
• Conversion : +5 à +20 % selon contexte (meilleure gestion des objections et actions de suivi).
• Gain de temps : -30 à -50 % sur les comptes-rendus manuels.
• Qualité homogène : standardisation des résumés, moins de variabilité.