Personnalisation de l’expérience de navigation et d’achat dans des contextes omnicanaux, chatbots et assistants virtuels, réalité virtuelle et augmentée : l’intelligence artificielle révolutionne la relation entre les marques et les consommateurs, offrant aux premières des outils et des applications de plus en plus indispensables pour mener à bien des stratégies centrées sur le client.
Bien que l’analyse des données ait toujours été un aspect pertinent du marketing, il a fallu du temps et d’importants changements de paradigme pour que les entreprises prennent conscience de sa valeur, au point de la considérer comme un atout stratégique.
C’est précisément dans ce contexte que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont révélé tout leur potentiel, en particulier dans la phase d’analyse, leur permettant d’atteindre des niveaux de précision et d’efficacité même dans l’aspect prédictif.
Mais qu’entend-on par analyse prédictive et quelle est sa pertinence dans la réalisation de stratégies visant à personnaliser l’expérience client?
Découvrons-le ensemble!
Analyse prédictive et intelligence artificielle: la combinaison gagnante!
Tendances du marché, politiques de prix, analyse de la base de clientèle : les départements de marketing et de vente ont toujours été à la recherche de modèles et d’outils capables d’offrir quelque chose de plus qu’une analyse purement descriptive du contexte.
C’est précisément ce que permettent aujourd’hui l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique : des activités d’analyse qui ne se limitent plus à dresser un tableau bien défini du présent ou du passé, y compris en ce qui concerne les caractéristiques, les habitudes et le comportement de navigation et d’achat des utilisateurs et des clients, mais qui leur permettent d’anticiper leurs besoins, leurs attentes et leurs problèmes.
C’est précisément dans cette capacité d’intercepter et d’anticiper les désirs et les besoins, même latents, que les marques renforcent leur relation avec leurs consommateurs.
L’objectif reste la fidélisation : plus on connaît le client et l’utilisateur auquel on a affaire, plus on est en mesure de mettre en œuvre des stratégies et des activités visant à améliorer l’expérience du client.
Plus précisément, l’analyse prédictive repose sur l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités de données. L’objectif est d’identifier des modèles capables de prédire des comportements futurs.
Comme on peut aisément le comprendre, ce type d’approche passe par une série de phases bien définies telles que:
- l’identification des objectifs auxquels l’analyse doit répondre;
- la collecte et la normalisation des données;
- l’analyse des données et l’identification des schémas et des tendances récurrentes;
- la prédiction des résultats et le développement de modèles capables de prédire les besoins des utilisateurs et des clients.
L’utilisation de l’analyse prédictive permet ainsi de développer des profils idéaux d’utilisateurs/clients et d’identifier, au stade stratégique, les activités les plus gratifiantes pour chaque groupe et profil spécifique.
Service client « intelligent »: évolution sous la bannière de l’expérience client
Anticiper les besoins des utilisateurs, les satisfaire avant qu’ils ne se manifestent : l’utilisation d’une approche marketing basée sur l’analyse des données et l’utilisation d’algorithmes sophistiqués d’intelligence artificielle permettent de personnaliser l’expérience de navigation et d’achat des utilisateurs, jusque dans les moindres détails. De la proposition de contenus et de produits personnalisés aux communications et offres « sur mesure », mais pas seulement : l’un des aspects saillants dans lesquels l’utilisation de l’analyse prédictive peut jouer un rôle important est celui de l’assistance à la clientèle, qui reste l’un des points de contact les plus significatifs dans le parcours client de l’utilisateur.
Lorsque l’on parle d’assistance à la clientèle et d’intelligence artificielle, l’association avec les chatbots est immédiate, mais ce n’est certainement pas la seule utilisation de l’intelligence artificielle.
L’utilisation de l’analyse prédictive peut en effet s’avérer particulièrement utile, non seulement pour anticiper les questions des clients et ainsi leur apporter des réponses rapides et précises, mais aussi pour prédire le taux de désabonnement d’un client et ainsi intervenir avant que celui-ci ne décide d’arrêter d’acheter les produits et services de la marque.
Enfin, n’oublions pas à quel point l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans des contextes prédictifs est également importante pour les stratégies de vente incitative et de vente croisée.
Service à la clientèle avec Blendee : plus d’informations, des services plus efficaces
Des services d’assistance à la clientèle proactifs ? Le secret réside dans une connaissance approfondie de l’utilisateur avec lequel l’opérateur est en contact. Blendee dote le service client de l’entreprise d’outils permettant d’identifier et de prédire le comportement des consommateurs, augmentant ainsi de manière significative non seulement les conversions mais aussi le niveau de service fourni.
Des données de base détaillées, mais pas seulement: l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique permettent de proposer des produits, des codes de réduction et des promotions, en fonction du profil de l’utilisateur qui interagit avec le service d’assistance à la clientèle.
COLLECTE ET NORMALISATION DES DONNÉES
Les données recueillies aux différents points de contact du parcours client de l’utilisateur sont collectées et normalisées au niveau de la vue client unique.
VUE UNIFIÉE DU CLIENT
Blendee fournit aux opérateurs du service clientèle des informations actualisées sur les utilisateurs en temps réel, qui offrent une vue d’ensemble extrêmement détaillée des données individuelles des utilisateurs et des clients provenant d’une multitude de canaux. Les processus de résolution d’identité permettent de reconnaître l’utilisateur de manière unique en temps réel grâce à la convergence et à la résolution des différents identifiants attribués aux différents points de contact.
LA PERSONNALISATION PAR L’I.A.
Grâce aux informations et aux données collectées sur les clients, les algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique de Blendee peuvent proposer au service d’assistance à la clientèle des produits et des recommandations plus en phase avec les besoins individuels du client.
GESTIONNAIRE D’EXPÉRIENCE OMNICANALE
La personnalisation de l’expérience client passe également par le service d’assistance à la clientèle, le problème/contact de service rencontré par le client peut se transformer en opportunité pour des stratégies personnalisées d’up-selling et de cross-selling.
L’analyse des données et l’utilisation de l’intelligence artificielle sur ce front transforment l’expérience client: il n’y a pas de bonnes relations sans bonnes informations. Les entreprises sont appelées à offrir à leurs clients des expériences de plus en plus personnalisées et valorisantes, mais pour ce faire, elles doivent pouvoir s’appuyer sur des outils qui leur permettent d’avoir une vision holistique et intégrée de leurs utilisateurs et de leurs clients.
La satisfaction et la fidélité des clients sont de plus en plus liées à ces facteurs.
