Comment utiliser le serveur MCP de SendPulse avec vos chatbots et votre système CRM

Nous sommes ravis de vous présenter notre serveur MCP (Model Context Protocol) officiel. Cette innovation importante vous permet de connecter un outil d’IA à votre compte SendPulse. Il devient alors instantanément votre propre agent IA personnel, capable d’exécuter vos tâches liées aux chatbots et à la gestion de votre CRM en quelques secondes.

Dans cet article, nous verrons comment faire en sorte que votre outil d’IA aille au-delà de sa simple interface de chat.

Qu’est-ce qu’un serveur MCP et comment fonctionne-t-il ?

Les modèles d’IA peuvent suggérer d’excellentes idées, mais ils ne peuvent pas les concrétiser seuls. Sans données en temps réel ni capacité d’agir, par exemple en mettant à jour des transactions ou en envoyant des messages, leur potentiel reste limité.

Le protocole MCP (Model Context Protocol) change la donne. Standard universel et ouvert, il relie les systèmes d’IA isolés aux outils externes et aux données en temps réel. Il permet à votre outil d’IA de devenir un agent d’IA autonome, capable de transformer des recommandations statiques en actions dynamiques et nuancées, et de gérer les tâches quotidiennes à votre place.

Une fois connecté au serveur MCP, vous pouvez utiliser les outils qu’il propose dans les discussions. Voici comment cela fonctionne :

1. Vous posez une question à votre assistant IA, tel qu’OpenAI, Claude ou Cursor IDE, comme d’habitude.
2. Il transmet votre requête au serveur MCP de SendPulse.
3. Le serveur MCP appelle l’API pour récupérer des données ou effectuer une action.
4. Votre assistant IA vous renvoie le résultat dans la conversation.

Considérez-le comme un interprète entre le langage humain de votre assistant IA et le langage technique de l’API. Inutile de vous plonger dans les détails techniques : il vous suffit d’avoir une idée claire de ce que vous souhaitez et de ce que cela implique.

Actuellement, le serveur MCP de SendPulse s’intègre à notre outil de création de chatbots et à notre système CRM. L’intégration avec notre service d’emailing et notre outil de création de pop-ups sera bientôt disponible. Vous pourrez ensuite accéder à des agents IA autonomes capables de gérer des flux de travail complexes, notamment des campagnes omnicanales.

Grâce à MCP, les agents d’IA ne peuvent effectuer que les actions spécifiques répertoriées dans votre ensemble d’outils. La liste complète des actions s’affichera une fois connecté à notre serveur MCP.

Dans notre outil de création de chatbots, les agents IA peuvent :

• accéder aux informations du compte et du chatbot ;
• consulter les statistiques et les listes de tags ;
• envoyer des campagnes ;
• examen et flux de lancement ;
• consulter et ajouter des notes ;
• gérer les contacts ;
• parcourir les discussions et les messages.

Pour consulter la description de chaque outil et les paramètres de requête requis, cliquez sur la flèche située à côté de celui-ci.

Notre serveur MCP est conçu pour vous aider à automatiser les flux de travail de routine dans votre compte SendPulse, à rester efficace et à atteindre vos objectifs plus rapidement.

5 façons d’utiliser MCP avec les chatbots

Lorsqu’on interagit avec des outils d’IA, il est essentiel de commencer par une demande claire et précise. Si le résultat ne correspond pas à vos attentes, vous pouvez toujours l’affiner et la relancer. Assurez-vous simplement que la commande souhaitée est bien disponible : par exemple, votre assistant IA ne pourra pas créer de flux de chatbot, aussi explicite soit votre demande, s’il n’existe pas d’outil correspondant.

Pour vous donner une idée de ce que l’IA peut faire avec notre serveur MCP, nous utiliserons un chatbot Instagram d’une marque de mode et de vêtements.

Analyser les conversations et découvrez des informations précieuses

Contrairement aux indicateurs traditionnels comme le CTR, le taux d’ouverture ou les conversions, les conversations par chat révèlent la « cause » des actions des utilisateurs : curiosité, doutes, craintes ou besoin d’informations supplémentaires. C’est pourquoi l’analyse des conversations peut vous aider à obtenir des informations plus approfondies :

• quels sujets ou expressions suscitent une réaction émotionnelle ;
• où les utilisateurs abandonnent le flux ;
• quelles informations les aident à prendre des décisions d’achat ;
• comment les comportements diffèrent selon les segments d’audience.

Grâce au serveur MCP, l’IA peut accéder en toute sécurité à vos conversations de chatbot, les analyser et partager des informations précieuses pour vous aider à optimiser les flux de chatbot, à personnaliser les offres et à peaufiner votre stratégie marketing.

Pour exécuter ce scénario, connectez-vous à MCP en suivant notre guide détaillé et confirmez l’accès à la commande chatbots_dialogs_list.

Voici un exemple d’instruction :

Pour commencer l’exécution de cette tâche, votre agent IA vous demandera l’autorisation d’accéder aux conversations – cliquez sur « Accepter » pour confirmer.

Dans une minute ou deux, l’assistant renverra une réponse, comprenant :

• les intentions les plus courantes des abonnés ;
• périodes de pointe d’activité dans les messages entrants ;
• points difficiles où les utilisateurs abandonnent votre processus ou reportent les actions cibles ;
• signaux de conversion auxquels votre chatbot ou votre représentant doit réagir.

Voici à quoi ressemble la réponse :

Votre agent IA suggère également des moyens d’enrichir les interactions par messages directs et le contenu Instagram en général, y compris des idées d’automatisation pour alléger la charge de travail de votre équipe.

Lorsque votre assistant IA utilise le serveur MCP, il peut identifier avec précision les problèmes de communication et proposer des conseils pratiques qui améliorent l’expérience utilisateur et l’efficacité de l’équipe.

Créer des FAQ basées sur les questions des abonnés

Bien que les agents d’IA ne puissent pas encore générer de flux de chatbot dans l’outil de création de SendPulse, ils peuvent s’avérer très utiles lors de la création de contenu. Par exemple, vous pouvez leur demander d’analyser les questions fréquentes de vos abonnés, de collecter des informations à jour sur votre site web et de générer des réponses concises qui serviront de réponses automatiques pour votre chatbot.

Voici un exemple d’instruction :

Votre agent IA ayant déjà analysé les conversations, il ne requiert aucune autorisation ni donnée supplémentaire. Après quelques secondes de raisonnement, il fournit une liste de déclencheurs suggérés pour chaque flux de FAQ, la liste des flux et le contenu de chacun.

Si les dialogues du chatbot ne vous conviennent pas, modifiez vos instructions. Concrètement, téléchargez des exemples d’automatisations efficaces que vous utilisez déjà ou partagez vos directives internes de marketing direct pour aider l’agent IA à adopter le ton de votre marque.

Pour un contrôle plus précis du texte des questions, essayez de les décomposer en étapes plus petites. Vous pouvez commencer par demander à l’IA de générer des réponses pour la section « Retours ». Une fois satisfait(e), passez à d’autres sujets de la FAQ.

Lancer des campagnes de chatbot

Dans les paramètres de votre MCP, vous trouverez cinq commandes similaires commençant par chatbots_bots_campaigns. Celles-ci permettent à votre agent IA de créer une véritable campagne de chatbot pour Instagram, WhatsApp, Telegram, etc.

Les commandes de campagne disponibles varient selon la plateforme. Sur Instagram, votre agent IA peut :

• créer une campagne avec du texte, une image et un fichier ;
• l’envoyer aux utilisateurs actifs dans les prochaines 24 heures ou le programmer pour une date et une heure précises ;
• segmenter les destinataires.

Si vous souhaitez inclure des éléments supplémentaires, tels que des réponses rapides, des boutons ou des fiches produits, planifiez d’abord votre campagne via MCP, puis accédez à votre compte SendPulse et ajoutez ces composants manuellement.

Voici un exemple d’instruction :

Dans environ une minute, votre agent IA programmera la campagne et la confirmera par chat.

Vous la verrez apparaître dans la liste des campagnes programmées de votre compte SendPulse.

N’oubliez pas que toute action de suivi sur une campagne programmée, comme sa modification ou son annulation, doit être effectuée manuellement. Par exemple, si vous demandez à l’agent IA de mettre à jour le texte de la campagne, il ne vous avertira pas que cette action n’est pas prise en charge. Il confirmera la mise à jour, mais créera une nouvelle campagne pour le même chatbot et le même segment d’audience, en utilisant votre contenu mis à jour.

Cela signifie que les campagnes originales et mises à jour seront envoyées.

Votre agent IA ne pouvant pas encore modifier les campagnes planifiées, toute demande de mise à jour entraînera des doublons. Pour éviter cela, modifiez toujours les campagnes manuellement ou supprimez d’abord celles dont vous n’avez plus besoin.

Nous vous recommandons de vérifier et d’améliorer les résultats de votre agent d’IA avant leur diffusion. Comme vous le savez, l’IA peut commettre des erreurs, tirer des conclusions hâtives ou produire des informations erronées. N’oubliez pas que l’IA n’est qu’un outil ; par conséquent, c’est l’utilisateur qui est responsable du contenu finalement transmis.

Au-delà de la planification, l’agent IA peut également suggérer des moyens d’optimiser les performances de votre campagne. Il peut vous conseiller d’appliquer des balises spécifiques à chaque cas, de préparer votre segment cible en amont afin d’inclure davantage de destinataires dans la fenêtre de 24 heures, ou encore de vous assurer que le fuseau horaire de votre compte correspond à celui de vos destinataires.

Vous pouvez également demander des informations supplémentaires, comme le moment optimal d’envoi, et l’IA vous indiquera une plage horaire basée sur des données.

Segmenter les utilisateurs en fonction de leurs schémas de conversation

Cela peut s’avérer particulièrement utile pour les spécialistes du marketing et les chefs d’entreprise qui recherchent des méthodes avancées de segmentation de leurs audiences. Si les options classiques telles que la localisation, l’âge, le sexe ou l’activité des chatbots ne vous apportent plus d’informations pertinentes, essayez la micro-segmentation basée sur le comportement et les habitudes de communication des utilisateurs.

Associée à notre serveur MCP, l’IA peut analyser un nombre défini de conversations. Elle étudie la façon dont les utilisateurs communiquent et les sujets abordés afin de dégager de nouveaux segments pour vos futurs messages. Votre agent IA peut également attribuer des étiquettes aux contacts directement dans votre compte SendPulse pour personnaliser vos échanges.

Voici un exemple d’instruction :

Avant d’attribuer des étiquettes, votre agent IA analyse vos conversations et regroupe les abonnés en fonction de vos critères d’étiquetage :

• très populaires ~10–15% : utilisateurs qui ont partagé leurs coordonnées de livraison ou demandé des informations de paiement, accepté les conditions d’expédition ou envoyé une confirmation de paiement ;
• ~55–60% : utilisateurs actifs qui posent des questions sur le prix, les couleurs, les tailles ou les conditions de livraison et qui demandent des photos ou des vidéos supplémentaires ;
• froid ~20–25% : utilisateurs qui ont envoyé des réactions ponctuelles ou émotionnelles sans autre interaction, ont soulevé des objections comme « c’est trop cher », « vous n’avez pas ma taille », et similaires, ou sont restés inactifs pendant longtemps.

L’IA décrit également les signaux comportementaux pour les règles d’étiquetage et de notation et clarifie les étapes de configuration.

En fonction de la requête, votre agent IA suggère comment interagir avec chaque segment pour faire progresser les prospects dans votre pipeline de vente et réengager plus rapidement les utilisateurs inactifs.

Une fois que tout est confirmé, votre agent IA commence à attribuer des étiquettes et affiche la progression en temps réel dans la conversation.

Tester les flux du chatbot

Plutôt que d’analyser les statistiques de votre campagne, votre agent IA peut créer des simulations réalistes de votre public cible afin de tester les flux de chatbot avant leur mise en ligne.

L’exécution de la simulation vous aidera à :

• éviter les erreurs que les utilisateurs réels rencontrent dans votre parcours utilisateur ;
• repérer et corriger les éventuels goulots d’étranglement ;
• prédire les taux de clics et d’ouverture ;
• améliorer les performances de votre lancement initial.

Dans ce cas d’utilisation, l’IA adopte une personnalité virtuelle basée sur des données de conversation réelles, agissant ainsi comme un groupe de discussion qui fournit un retour d’information instantané et très précis.

Voici un exemple d’instruction :

Sur cette base, l’IA dégage rapidement les hypothèses clés concernant le comportement des utilisateurs, estime qu’environ 54 % des abonnés termineront le processus en cinq à sept minutes, met en évidence les points de friction et suggère des pistes pour améliorer les conversions.

4 façons d’utiliser MCP avec le système CRM

Les solutions CRM classiques stockent les données clients et vous aident à les gérer pour bâtir des relations solides et durables. L’IA va plus loin car elle comprend le contexte. Elle peut ainsi analyser les données en profondeur et agir avant même que les problèmes ne surviennent. Par exemple, en simulant le comportement réel des clients, l’IA peut identifier les points de blocage dans votre processus de vente et prédire les risques d’attrition.

Pour illustrer comment l’IA et le MCP fonctionnent ensemble au sein du système CRM de SendPulse, nous allons reprendre le pipeline de la même boutique de vêtements Instagram que dans la section précédente.

Optimiser un pipeline

L’optimisation d’un pipeline de vente exige généralement du temps, de l’argent et une équipe. Elle implique l’analyse des conversions, l’identification des points faibles, l’ajustement des argumentaires de vente, la réalisation de tests et le suivi des résultats.

L’IA vous permet d’obtenir des informations instantanées sans frais ni personnel supplémentaires. La plateforme MCP lui permet de faire le suivant :

• accéder aux données CRM en temps réel ;
• analyser des milliers de transactions en quelques minutes ;
• identifier précisément les sources de pertes financières de votre entreprise et mettre en œuvre des stratégies basées sur les données pour augmenter les conversions.

L’IA va au-delà des simples indicateurs superficiels, explique leurs causes et propose des solutions. Ce niveau d’analyse dépasse largement celui d’un rapport CRM standard, car il prend en compte le contexte et non seulement les données chiffrées.

Pour optimiser votre pipeline, connectez le serveur MCP et accordez-lui l’accès à la commande crm_pipelines_list.

Voici un exemple d’instruction :

La réponse de l’IA comprend une description de votre pipeline et de chaque étape, des conseils généraux pour de meilleures performances, des suggestions pour améliorer le parcours de conversion et des recommandations approfondies.

Prenons cet exemple : votre agent IA peut identifier les paiements échoués comme une opportunité manquée d’améliorer les conversions. Ainsi, les prospects qui ont déjà franchi l’étape de la prise de conscience initiale jusqu’à la décision d’achat sont plus susceptibles de finaliser leur commande.

Pour faciliter le suivi de ces prospects par les commerciaux, votre agent IA ajoute une nouvelle étape pour les paiements échoués à votre pipeline et la met en évidence en rouge.

Pour garantir le bon fonctionnement du pipeline mis à jour, l’IA crée une transaction test et la traite à chaque étape, de la prospection à la conclusion de la vente. Ce test confirme la bonne configuration du pipeline et permet aux commerciaux d’utiliser l’étape « Paiement refusé » dans leurs argumentaires de suivi.

L’IA peut optimiser chaque étape de votre processus de vente : réorganiser les phases, générer des messages de transition, configurer les devises, affecter des membres à l’équipe, etc.

Conclure des transactions après les interactions avec les clients

Après chaque interaction client, les commerciaux consignent les informations clés dans le système CRM afin d’assurer le suivi des communications ultérieures. Il peut s’agir du nom du contact, de son numéro de téléphone, du montant de la transaction, de son étape ou d’un tag, ainsi que du contexte de la conversation. Sans notes et mises à jour régulières de la part des commerciaux, il devient difficile d’avoir une vision précise de son pipeline de ventes.

Pour conclure des affaires plus rapidement, les commerciaux peuvent transmettre les informations essentielles à votre agent IA via MCP. L’IA traitera ensuite ces informations de manière autonome et ajoutera le contact et l’affaire à votre pipeline sans que personne n’ait besoin d’interagir directement avec le système CRM.

Voici un exemple d’instruction :

L’IA utilise quelques outils, notamment crm_contacts_create, crm_deals_create et crm_deals_update, et envoie une réponse dans le chat.

Bien que votre agent IA puisse créer un nouveau contact, il ne peut pas ajouter le numéro de téléphone, l’adresse email, la fonction et d’autres attributs en raison de l’absence des outils MCP correspondants. Il signale donc ces informations manquantes dans un commentaire.

Pour la même raison, l’agent IA ne peut pas ajouter la date d’échéance de votre transaction et l’inclut plutôt dans un commentaire.

Cela montre que l’IA ne perd pas de données même en l’absence de certains outils. Elle s’adapte et préserve au mieux toutes les informations importantes.

Notre serveur MCP est encore en phase de développement préliminaire, et nous supprimerons ces limitations à mesure que ses fonctionnalités gagneront en maturité.

Créer des contacts et des opportunités à partir de conversations avec un chatbot

Dans notre exemple précédent, nous avons expliqué comment les agents IA créent des contacts et des opportunités suite à une demande manuelle d’un commercial. Avec la bonne approche, ils peuvent accomplir davantage de tâches avec une intervention humaine minimale, comme analyser les conversations des chatbots, détecter les commandes finalisées et créer automatiquement des opportunités dans votre système CRM.

Voici un exemple d’instruction :

Il ne s’agit pas d’un déclenchement aléatoire : votre chatbot ou votre commercial envoie ce message dès réception d’une confirmation de paiement du client. Une fois le paiement effectué, la commande est considérée comme finalisée.

N’oubliez pas que l’IA ne peut pas traiter les images ; certaines étapes nécessiteront donc une intervention humaine. Pour choisir le déclencheur approprié, analysez votre parcours client. Par exemple, s’il est entièrement automatisé, l’IA peut créer des transactions pour chaque utilisateur atteignant la dernière étape de votre parcours.

Une fois que l’IA aura reçu votre requête, elle générera un plan étape par étape pour vous aider à démarrer.

Une fois approuvée, l’IA traite les données et exécute les commandes via le serveur MCP. Voici les étapes en question :

• analyser toutes les conversations et filtrer celles contenant le message déclencheur ;
• créer le premier contact et ajouter un commentaire avec le numéro de téléphone et l’adresse électronique ;
• créer une transaction dans le pipeline « Boutique en ligne » avec l’étape « Commande passée », assigner un membre de l’équipe et définir un type de transaction ;
• relier le contact à la transaction ;
• ajouter le montant de la transaction et ses principaux attributs en commentaire.

L’ensemble du processus prend environ 10 minutes.

Lors de l’exécution de tâches en plusieurs étapes, le serveur MCP peut temporairement bloquer certaines actions si le modèle d’IA atteint sa limite de requêtes. Cela n’affecte cependant pas le résultat. Patientez simplement pendant la durée indiquée dans la notification (entre 1 et 40 secondes), puis saisissez « Continuer » dans le chat.

Identifier les sources de prospects les plus performantes

Un tableau de bord CRM indique la provenance de vos prospects, mais ne fournit pas d’informations plus approfondies, comme les sources qui génèrent réellement du chiffre d’affaires, le délai de conclusion des ventes ou le niveau d’engagement de vos équipes. Sans une analyse plus poussée, il est difficile de distinguer la quantité de la qualité des prospects. L’IA peut également vous aider à cet égard.

Au lieu de simplement comptabiliser les conversions, il suit l’intégralité du cycle de vie des prospects et offre une image claire des canaux de communication qui amènent des clients qui achètent plus rapidement, dépensent plus et restent plus longtemps.

Imaginons que votre agent IA ait constaté que les publicités Facebook génèrent deux fois moins de prospects que les publicités Google, alors que le panier moyen sur Facebook est trois fois supérieur. Grâce à cette information, votre équipe marketing peut ajuster ses budgets en se basant sur les performances commerciales réelles, et non plus sur son intuition.

Voici un exemple d’instruction :

Votre agent IA demande l’accès aux transactions et, en quelques minutes, fournit une réponse complète qui comprend :

• une liste des pipelines analysés ;
• canaux de communication qui génèrent les meilleurs prospects ;
• recommandations pour améliorer la conversion des prospects en clients ;
• une liste de mesures qui permettent d’aboutir à ces conclusions.

L’IA a révélé que les chatbots constituent la meilleure source de prospects qualifiés ; les données commerciales le confirment. Les suggestions portaient sur l’accélération du processus de conversion des prospects et l’amélioration de la précision des champs relatifs aux transactions.

Un pipeline de données riche permet à votre agent IA d’effectuer des analyses plus approfondies et de fournir des informations plus pertinentes. Au-delà du chiffre d’affaires généré par chaque source de prospects, l’IA peut également prendre en compte d’autres indicateurs, tels que le taux de fidélisation, la durée du cycle de vente, la valeur moyenne des commandes, les paiements échoués, etc.

Création d’agents d’IA plus efficaces

Nous sommes convaincus que les serveurs MCP représentent l’avenir de nos interactions avec l’IA. Le serveur MCP de SendPulse offre à l’IA un accès en temps réel à vos sources de données et la possibilité d’exécuter des commandes simples. Et ce n’est que le début de l’utilisation de cette technologie. Prochainement, nous assisterons à la transition vers des agents d’IA autonomes, capables de gérer des flux de travail complexes et d’agir de manière indépendante.

Les futurs agents d’IA comprendront un contexte plus large sur tous les canaux de communication, y compris les chatbots, les notifications push web, les e-mails et les campagnes SMS. Ils suivront l’évolution du pipeline, analyseront le comportement des clients et suggéreront de manière proactive de nouvelles stratégies d’interaction. L’IA simplifiera également les flux de travail CRM en automatisant la quasi-totalité des étapes. Dans ce nouvel environnement, les humains passeront d’exécutants à gestionnaires de l’écosystème d’IA, définissant des objectifs plutôt que de gérer des tâches individuelles.

Prêt à vous lancer ? Connectez le serveur MCP pour créer votre propre agent IA et découvrez comment il vous permet de gagner du temps, d’améliorer votre efficacité quotidienne et d’accélérer les performances de votre entreprise.