6 octobre 2021

Temps de lecture : 4 min

Comment l’IA façonne de meilleures expériences client ?

Les spécialistes du marketing ont fort à faire pour générer des données exploitables, et la pandémie ne leur a certainement pas facilité la tâche. La dynamique entre les clients et les entreprises est bouleversée et malgré d’innombrables obstacles, les entreprises qui ont surmonté les défis sont véritablement prospères, en grande partie grâce aux transformations numériques et à l’adoption de la technologie de l’intelligence artificielle (IA). Comment cela se traduit-il dans le marketing ?

Le quotidien d’un professionnel du marketing numérique repose sur une combinaison de tests a/b pour retravailler les logos ou tester l’efficacité d’un nouveau message sur une page web ou une publicité. Des informations approfondies sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas sont essentielles pour comprendre les clients et leur offrir une excellente expérience. Mais, sans les bons outils et la bonne technologie en place, l’accès à ces données n’est pas toujours facile à obtenir. La technologie alimentée par l’IA fait évoluer l’expérience client (CX) de nombreuses organisations en comprenant les besoins des clients. Qu’il s’agisse de types de questions, de recommandations personnalisées ou de l’optimisation de contenu, il y a plusieurs raisons pour lesquelles les spécialistes du marketing tirent parti de l’IA.

L’IA fournit des données exploitables

Aujourd’hui, les spécialistes du marketing sont armés de données d’enrichissement, de données sur les intentions de l’acheteur et de bien d’autres signaux qui fournissent une conversation bien équilibrée pour amener les clients potentiels au produit et au service souhaité. Cela permet aux marketeurs de gagner du temps, car ils savent que leur message et leur produit trouvent un écho, et aux clients de gagner du temps en les amenant directement à ce qu’ils recherchent. Nous savons également que les clients potentiels ont de nombreuses interactions avec une marque avant de décider d’acheter ses produits. Il est donc crucial que les marketeurs optimisent chaque point de contact du parcours client pour garantir la conversion et la fidélité à long terme.

recommandations personnalisées

Prenons l’exemple des recommandations personnalisées. Nous le voyons dans le commerce électronique avec des publicités adaptées à des profils spécifiques basés sur les données des visiteurs ou les données démographiques. Il y a aussi Spotify, qui crée des listes de lecture hebdomadaires uniques conçues en fonction des goûts musicaux de l’utilisateur. Ce sous-ensemble de l’IA a également des applications dans le marketing de contenu et la publicité, où il est utilisé pour tester et minimiser le temps d’affichage d’un contenu non optimal afin de maximiser les revenus. En orientant un acheteur potentiel vers des informations pertinentes, il sera guidé vers le bon produit. Ce n’est qu’avec ces données approfondies sur le comportement des consommateurs qu’une marque peut offrir une excellente expérience qui fidélisera les clients. Cette connaissance des préférences des utilisateurs permet aux marques d’aller de l’avant et leur donne le pouvoir de transformer rapidement l’expérience client.

 

Il n’est pas surprenant que cela ait eu un fort impact sur le succès commercial de entreprises telles que PUMA, LG Electronics et Intuit, qui façonnent l’avenir de l’entreprise en restant proches de leurs clients et en étant à l’écoute des retours client.

L’IA est résistante aux préjugés

La révolution numérique est bel et bien en marche. Depuis la crise de la COVID-19, un certain nombre de tendances sont apparues parallèlement à cet essor rapide, notamment la nécessité de programmes de service client évolutifs qui créent de belles expériences client pour tous, plutôt que de les restreindre à un certain nombre.

l’apprentissage par renforcement

Le débat autour de l’IA peut prendre de nombreuses formes, mais les entreprises qui se démarquent sont celles qui continuent à développer leurs plateformes avec des capacités plus prédictives et améliorées qui intègrent la diversité dès le départ. Le plus souvent, cela se traduit par le sous-ensemble de l’IA appelé apprentissage par renforcement, qui est sans doute ce qui se rapproche le plus des schémas de pensée humaine et donc de l’intelligence artificielle. Pourtant, contrairement à d’autres sous-ensembles de l’IA, qui reposent sur un étiquetage prédéfini, des caractéristiques dans les ensembles de données, l’apprentissage par renforcement a son propre esprit.

 

Par ailleurs, plus il y a de retours, plus il est facile de prendre une décision qui fasse écho à tous les clients plutôt qu’avec un petit nombre. Pour illustrer ce point de manière plus concrète, un grand éditeur de livres britannique utilise une solution d’analyse du marché pour mener une série d’enquêtes sur la diversité des personnages et des intrigues auprès des auteurs basés dans la région EMEA. Le résultat est un bon exemple de ce que les lecteurs potentiels pensent de la diversité représentée par les personnages principaux avant que les livres ne soient commercialisés.

Comme l’ensemble du processus est entièrement automatisé, il est possible d’obtenir des informations importantes en quelques minutes, et non en quelques mois.

L’IA est conçue pour l’agilité

Les marketeurs s’appuient aujourd’hui sur une technologie qui les aide à comprendre parfaitement leurs clients et à élaborer des campagnes qui répondent à leurs besoins et les résolvent en un clin d’œil. D’autant plus que la migration vers les canaux en ligne se poursuit et que l’amélioration de l’expérience du site web et de l’application mobile n’est plus un « bienfait » mais un impératif pour les entreprises. C’est là que la technologie robuste pilotée par l’IA entre en jeu en donnant aux organisations les moyens de s’attaquer plus rapidement aux besoins changeants de leurs clients.

 

Cela va au-delà des bugs de l’interface utilisateur ou des défauts du flux de paiement. Les entreprises utilisent l’IA pour surveiller les paramètres liés au comportement des consommateurs : le rapport qualité/prix, les objectifs qu’ils poursuivent, le niveau de service qu’ils recherchent etc. Dans le domaine du commerce électronique, il peut s’agir de comprendre si les consommateurs veulent économiser de l’argent ou acheter des marques haut de gamme. Les programmes d’expérience client avancés détectent les raisons pour lesquelles les gens préfèrent les alternatives concurrentielles, le comportement des utilisateurs sur un site et les raisons pour lesquelles certains sont moins intéressés par certaines fonctionnalités comme les chatbots. Une fois qu’une entreprise a obtenu ces informations, elle peut mieux comprendre ses clients potentiels et actuels pour savoir à qui s’adresser et de quelle manière.

modifier et résoudre rapidement les frustrations

Modifier et résoudre rapidement les frustrations des utilisateurs est ce qui sépare les entreprises qui ont des clients réguliers de celles qui ont des acheteurs qui vont chez les concurrents après leur première expérience d’achat. Chaque entreprise est différente, mais investir dans une technologie alimentée par l’IA peut les aider à prendre des mesures, à automatiser et affiner les processus plus facilement que par leurs propres moyens. Poser les bonnes questions permet d’obtenir les meilleures informations qui feront progresser les améliorations en un rien de temps.

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