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IA et expérience client : quand l’investissement seul ne suffit pas

Prédire les envies de ses clients, tout savoir de leurs préférences et de ce qu'ils attendent de sa marque.

Voici un résumé (à peine fantasmé) de toutes les attentes des marketeurs vis-à-vis de l’Intelligence Artificielle.

Mais, en matière d'expérience client, il ne suffit pas d'investir dans une technologie, si prometteuse soit-elle, pour voir ses rêves exaucés...


L’intelligence artificielle a commencé à jouer un rôle important dans l’expérience client et le marketing.

Elle génère des prédictions sur ce que les clients sont susceptibles de désirer, l’instant auquel se manifestera leur demande ou la propension des clients à opter pour un autre vendeur, ainsi que les canaux sur lesquels ils sont les plus susceptibles d’interagir avec vous.

Par conséquent, l’intelligence artificielle est devenue vitale pour les marques qui souhaitent améliorer leur capacité à proposer des expériences personnalisées.

La personnalisation est une composante essentielle de la fidélité et de l’expérience client : Google a d’ailleurs découvert que 43 % seulement des clients au Royaume-Uni estimaient que les sites Web des marques apprenaient à connaître leurs préférences ou personnalisaient les contenus pour eux.

L’amélioration de la capacité à interagir avec ses clients à l’échelle de l’individu est une composante vitale du succès d’une marque.

Toutefois, l’investissement seul ne suffit pas.

Pour assurer une personnalisation efficace, l’IA doit être utilisée de manière pertinente, déployant progressivement des scénarios d’utilisation toujours plus sophistiqués, tout en respectant la vie privée des consommateurs. 

Pour réussir la personnalisation, les marques doivent définir une stratégie d’implémentation claire, regarder au-delà des obstacles initiaux et établir une gouvernance afin de garantir leur retour sur investissement. 




Définissez d’abord une stratégie claire 


Il est indispensable de comprendre que le simple fait de disposer de fonctionnalités d’IA et d’apprentissage automatisé ne garantit pas qu’une marque puisse proposer une expérience client de meilleure qualité.

Pour constater des améliorations significatives, les organisations doivent décider quel problème affectant l’expérience client elles souhaitent résoudre, quels ensembles de données sont nécessaires et comment elles comptent les utiliser pour éliminer les difficultés auxquelles sont confrontés les clients. 

Qu’une marque souhaite convertir davantage de consultations de son site Web en achats, augmenter le nombre de clients revenant sur son site, proposer une transition plus harmonieuse entre différents points d’interaction ou améliorer le libre-service en ligne, ces priorités doivent être déterminées dès le départ.



Ensuite, seulement, les bonnes données pourront être collectées et exploitées pour résoudre le problème. Compte tenu de l’écrasante quantité de données générées et compilées par les entreprises, il s’agit d’un moyen efficace d’optimiser les initiatives et de s’assurer que les problématiques les plus vitales sont résolues en priorité.

Un excellent exemple est celui de la marque Footasylum, qui découvre aujourd’hui les bienfaits d’une implémentation stratégique de l’IA.

La marque s’est d’abord concentrée sur la simplification du parcours client entre les magasins et le Web, en utilisant l’IA pour connecter les achats en magasin et les systèmes en ligne comme le programme de fidélité, et ainsi, créer une vue unifiée de chaque client.

Elle peut maintenant prédire quels clients sont les plus susceptibles d’acheter des produits précis et à quel moment. Elle a ainsi constaté un rendement de 8 400 % de ses dépenses publicitaires…




 

Dépassez les obstacles initiaux


Les coûts d’adoption initiaux et la complexité du déploiement sont deux obstacles critiques à l’adoption de l’IA.

Si l’IA permet d’éliminer les tâches manuelles fastidieuses et de relever le défi, souvent terrifiant, de rendre d’immenses volumes de données exploitables, comme toute nouvelle technologie, sa mise en œuvre initiale peut s’avérer à la fois coûteuse et fastidieuse.

Par ailleurs, les compétences requises pour implémenter cette technologie peuvent entraîner, pour les organisations, la nécessité de recruter des spécialistes des données, générant ainsi des délais et des coûts supplémentaires.

Les entreprises peuvent également se trouver contraintes de s’adapter à un nouveau niveau de collaboration pluridisciplinaire qui peut, au premier abord, leur sembler contre nature. Par conséquent, les organisations peuvent estimer que ce n’est pas le bon moment pour investir dans l’IA.

Toutefois, les entreprises doivent réfléchir aux avantages à long terme de cet investissement.

Si l’IA est mise en œuvre de manière stratégique, elle offrira, à terme, des bénéfices tels que des capacités de personnalisation supérieures, une meilleure expérience client et une augmentation des ventes.

Par exemple, une récente étude de Deloitte a révélé que la rentabilité des entreprises réellement centrées sur leurs clients était supérieure de 60 % à celles des entreprises qui n’adoptaient pas cette attitude.




Construisez des fondations et un gouvernance solide


L’IA promet d’être magique – mais même si cela s’avère être le cas, les organisations ne l’adopteront pas automatiquement.

Pour la plupart, l’utilisation de l’IA pour promouvoir des scénarios d’utilisation de l’expérience client toujours plus complexes nécessitera d’ajuster des méthodes de travail véritablement ancrées dans leur habitudes.

L’établissement d’une gouvernance qui réitère régulièrement la vision à tout le personnel, qui recoupe les meilleures pratiques, qui célèbre le personnel qui utilise l’IA avec succès, qui fait preuve d’empathie et accompagne les équipes dans ce changement et surtout, qui entretient des niveaux d’enthousiasme et d’énergie élevés, sera résolument indispensable à l’adoption réussie de l’IA à long terme

En conclusion, il est important de se souvenir que si l’IA possède incontestablement le potentiel d’offrir aux clients des expériences personnalisées, en temps réel, l’investissement initial ne garantit pas automatiquement une personnalisation de qualité et un retour sur investissement.

Pour cela, il est nécessaire de bâtir des fondations et une gouvernance solides en comprenant à quels niveaux l’expérience client peut être améliorée, en définissant une stratégie d’implémentation et en éliminant les silos autour des données.

Alors, l’IA aura le pouvoir d’offrir une valeur réelle aux clients et de satisfaire, voire dépasser leurs attentes…





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