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Les 4 enjeux majeurs de l’IA pour les entreprises

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Employés augmentés, gestion des flux et automatisation, impact sur la relation client… Aujourd’hui l’intelligence artificielle s’invite dans toutes les réflexions des entreprises au niveau stratégique comme opérationnel…

 

Le HUBDAY Future of Data, CRM & Programmatic, organisé par le think tank digital HUB Institute, s’est tenu mardi 10 avril à la Maison de la Chimie et a réuni plus de 350 décideurs pour une journée de conférences sur les enjeux de la data en marketing : révolution des stratégies de relation client (PRM et CRM), expériences client novatrices et, bien sûr, intelligence artificielle…

L’occasion pour Emmanuel Vivier, Principal Analyst du HUB Institute, de revenir sur 4 enjeux majeurs de l’adoption de l’IA par les marques.

 

#1 – De l’intelligence artificielle à l’intelligence augmentée

Nous l’apprenions en introduction de ce HUBDAY, l’intelligence artificielle a encore beaucoup de chemin à faire pour « remplacer » l’humain. La remplacera-t-elle un jour ?

Pour l’instant, les usages vont plutôt vers des algorithmes visant à parfaire les compétences des collaborateurs. Les assistants virtuels aident ainsi les conseillers clientèle à répondre plus rapidement aux questions de leurs clients, leur permettant de se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée sur le conseil par exemple.

Concrètement, l’IA est capable de comprendre les préférences de chaque client et d’émettre des recommandations personnalisées en partageant les faits et les évidences qui les sous-tendent.

Le Crédit Mutuel exploite la solution de cognitive computing d’IBM (communément appelée Watson). Cette dernière aide 20 000 chargés de clientèle notamment à répondre aux demandes multiples et variées des clients depuis mars 2017.

Ce « super stagiaire » aide les collaborateurs du Crédit Mutuel à faire face à l’afflux croissant des emails en analysant l’urgence des mails, en identifiant les demandes les plus fréquentes, et en aidant les chargés de clientèle à les traiter plus rapidement ou à déléguer les tâches associées. Grâce à ce « robot intelligent », la banque affiche un taux de fiabilité des recommandations de 90% et un gain de productivité des conseillers de +60%.

 

#2 – Cobotique : l’homme et la machine main dans la main pour aller plus vite

Par l’analyse fine de la data collectée le long des chaînes logistiques, l’intelligence artificielle permet aux entreprises d’optimiser l’allocation de leurs ressources humaines et robotiques dans une logique dite de « cobotique ».

Qu’elles soient directement améliorées par des robots, ou que les ressources humaines soient mieux déployées, les chaînes logistiques entre fabricants et utilisateurs se raccourcissent.

Via l’algorithme de machine learning « Franck », exploité depuis 2017, Deliveroo fluidifie son réseau de livraison et réduit le temps d’attente de sa clientèle. Sur la base d’un historique de données issues de millions de commandes et de sources tierces (météo, trafic routier…), il est capable de proposer des optimisations du réseau de livraison, notamment en associant des commandes ou en accroissant le nombre de livreurs déployés.

Frank a aussi pour mission d’optimiser les autres maillons de la chaîne logistique, en répondant à des questions telles que « quand pourrai-je solliciter à nouveau ce livreur ? » ou « à quel moment le restaurateur devra-t-il commencer à préparer son plat pour qu’il soit délivré à l’heure ? ». En cinq mois, la durée de livraison a baissé de 20% en France passant de 32 à 26 minutes en moyenne.

 

#3 – PRM et CRM : l’IA révolutionne la relation client

Connectée aux données PRM et CRM des entreprises, l’IA permet de relever de nombreux enjeux : de l’omnicanalité (harmonisation des informations physiques et digitales) à la personnalisation des contenus et des offres. Notamment face à la réduction de la taille des écrans imposée par l’essor du mobile, il est crucial de proposer les bons produits aux bonnes personnes.

En créant de nouveaux services, personnalisés, à forte valeur ajoutée, l’IA conduit à une évolution majeure des stratégies PRM et CRM.

On peut par exemple citer Orange qui, à l’aide de Djingo, son conseiller virtuel, a déjà automatisé près de 400 000 conversations avec des clients depuis novembre dernier.

Grâce à l’IA, cet assistant (disponible 7j/7 et 24h/24) est capable de répondre à l’essentiel des questions du consommateur liées aux offres de la société. Il peut aussi recommander spécifiquement des produits ou des services en fonction du besoin énoncé.

Le taux de compréhension de Djingo est actuellement de 85% pour une autonomie (sans intervention humaine) de 55%. Plus de la moitié des requêtes de la clientèle sont ainsi résolues sans intervention humaine permettant aux chargés de relation client de se concentrer sur les cas les plus épineux.

 

#4 – De meilleurs insights pour de nouvelles stratégies

Si l’exploitation de la data par l’IA présente de considérables enjeux opérationnels, elle permet aussi aux entreprises de mieux définir leurs stratégies. En analysant très rapidement des lots considérables de données, les algorithmes aident à dégager des insights « client-centric ». L’IA s’impose ici comme une aide cruciale à la décision.

Telefonica a ainsi créé une filiale – Luca – pour détecter des insights à partir de toutes les données collectées par ses différentes business units. Ces derniers sont non seulement exploités en interne, mais aussi revendus à d’autres acteurs partenaires.

Son assistant personnel, nommée Aura, répond aussi aux enjeux de transparence dans la collecte des données de sa base utilisateur forte de 203 millions d’individus.

Aura offre la possibilité aux clients de faire l’inventaire des données qu’ils génèrent sur Internet et de choisir s’ils veulent les partager avec des acteurs comme les GAFA. Un positionnement à même de générer de potentiels relais de croissance.

 

L’IA : prochain grand chantier de la transformation numérique

Si ces cas pratiques démontrent un engouement véritable pour les technologies de cognitive computing à l’échelle globale – 85% des dirigeants croient au potentiel de l’intelligence artificielle1 –, elles restent un tournant majeur de la transformation numérique puisque peu se sont déjà lancés dans la course.

Seulement 20% des dirigeants ont commencé à l’utiliser1 alors même qu’elle constitue l’asset stratégique majeur et le levier de compétitivité des entreprises de demain.

 

 


(1)Source : « Reshaping Business with Artificial Intelligence » , Étude MIT / BCG – septembre 2017.

 

 

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Data Science vs Deep Learning

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Tout le monde parle d’IA. Mais qui connaît réellement la différence entre data science et deep learning ?


Data science et deep learning sont deux expressions fréquemment utilisées. Elles ne reflètent néanmoins par le même traitement des données marketing et aboutissent à des résultats sensiblement différents…


Tinyclues, une start-up spécialisée dans le ciblage marketing via des algorithmes de deep learning, a réalisé une infographie qui explique les différences existantes entre ces 2 technos.








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Les Français et leurs données : c’est compliqué…

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A l’heure où surviennent de nombreuses failles de sécurité et quelques mois après la mise en place du RGPD, les Français transmettent-ils plus facilement leurs données personnelles ?

En contrepartie de quoi sont-ils prêts à les partager ? Quelles principales raisons les empêchent de créer un compte client ou d’aller au bout d’un acte d’achat ? …


Réalisée par OpinionWay, auprès de plus de 1000 consommateurs, une étude publiée par ReachFive vient décrypter les nouvelles attentes et comportements des consommateurs français en matière d’identification et de transmission des données personnelles.


Forgot your password ?

De nombreux Français disposent de plusieurs comptes client sur des sites ou des applications mobiles et face à cette multiplicité de comptes, 70% d’entre eux déclarent avoir des difficultés à se souvenir de leurs mots de passe lorsqu’ils doivent se connecter.

D’autre part, l’étude révèle que 74% des sondés pourraient abandonner leur panier d’achat ou une inscription en ligne à cause d’un formulaire de création de compte trop long. Une tendance encore plus fréquente chez les moins de 35 ans (81%).

Enfin, bien que son usage se développe sensiblement, le « social login », qui facilite pourtant considérablement l’identification client (pas de création de compte, ni de mot de passe), est utilisé par seulement 1/3 des Français mais plébiscité par les moins de 35 ans (43%) à la recherche de simplicité et de rapidité.


Data-craintes

La sécurité est un sujet très sensible et bien que seul un Français sur dix déclare avoir totalement modifié son comportement online suite aux récentes failles de sécurité et aux nouvelles réglementations, plus de 50% des personnes interrogées sont réticentes à transmettre leurs données personnelles. Une réserve surtout observée chez les plus de 65 ans (65%).

Parmi les informations que les Français hésitent le plus à communiquer, les coordonnées bancaires occupent la 1ère place pour 90% des consommateurs, suivi des numéros de téléphone pour 59% et des données de géolocalisation pour 52%.

Mais ce que la grande majorité d’entre eux craint le plus, en partageant leurs données personnelles, c’est l’usurpation d’identité (80%) et le piratage de leur boite mail (71%). A noter que 39% des Français ont déjà été victimes d’une cyberattaque.


Besoin d’être rassurés

L’inquiétude des consommateurs autour de la réutilisation de leurs données est un obstacle considérable à lachat ou linscription, que ce soit en ligne pour 75% des personnes interrogées ou physiquement (magasin ou par téléphone) pour 81%.

Par ailleurs, seulement 32% des consommateurs sont prêts à partager davantage leurs données personnelles pour bénéficier d’avantages ou d’offres spéciales.

Les principales raisons de leurs réticences : 68% craignent que ces informations soient utilisées à d’autres fins, 57% ont peur pour la sécurité de leurs données et 52% redoutent que leurs données ne soient transmises à un tiers.

En conclusion, 63% des Français partageraient plus facilement leurs données personnelles sur un site internet ou une application mobile si on leur garantissait le respect du traitement de ces données. Un argument a priori plus convaincant que les coupons de réductions ou autres récompenses fidélité (47%).


Dans l’attente de nouveaux outils

Plutôt qu’une identification via une adresse mail et un mot de passe pour leurs différents comptes client, 90% des sondés sont intéressés par des nouvelles solutions plus sécurisées, en l’occurrence l’authentification à double facteur (69%) et l’identification biométrique (66%).

Le compte unique, dont l’efficacité est encore à démontrer, attire plutôt les moins de 35 ans (64%) pour le moment.

« Dans un contexte où l’expérience client omnicanal reste une problématique non résolue, la gestion des identités – qui permet d’identifier les visiteurs sur n’importe quel canal, de collecter les données personnelles et d’activer la relation client – est un enjeu primordial pour les entreprises.

Aujourd’hui pour satisfaire et rassurer leurs clients, qui s’inquiètent de plus en plus du devenir de leurs données personnelles, les marques doivent leur proposer un parcours d’achat fluide et sécurisé et ce dès l’authentification »


– Sorayah Banomyong, CMO de ReachFive.







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Avis d'experts

La valeur réelle de nos données personnelles

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Les récentes affaires de reventes ou d’échanges de données entre géants du numérique nous ont fait prendre conscience que l’actif le plus précieux de nombre d’entreprises aujourd’hui se construit sur la collecte et l’exploitation de nos datas.

De cette prise de conscience découle naturellement la question de la valeur de nos données et de leur éventuelle revente…




Une tribune de Yves Benchimol, Président de WeWard




Les données personnelles sont devenues un sujet sensible, tout particulièrement à la suite de l’affaire Cambridge Analytica qui a suscité de nombreuses polémiques autour du traitement des données.

Aujourd’hui, le consommateur est devenu le point focal de la collecte et l’exploitation des données.

Des géants comme Google ou Facebook dominent le marché de la publicité ciblée et engrangent des milliards de dollars, notamment grâce à l’émergence des technologies dites de « Big Data ».

La donnée est devenue l’actif stratégique des géants du Web. Nous acceptons à titre gracieux de la partager, en échange d’un service gratuit.


Une part du gâteau..

Bien que la plupart d’entre nous ont conscience que ces acteurs utilisent nos données en échange de leur service numérique, très rares sont ceux qui ont la connaissance du type d’informations qui peuvent être déduites par l’analyse de nos données, et encore plus rares sont ceux qui peuvent en estimer la valeur.

De nombreuses initiatives politiques obligent les acteurs concernés à fournir toujours plus de transparence quant à l’utilisation de nos données.


L’Europe est pionnière sur ce sujet avec la mise en place du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

Aux États-Unis, Gavin Newsom, gouverneur de Californie, va encore plus loin et affirme que :

« Les consommateurs californiens devraient aussi être en mesure d’avoir leur part de la richesse créée par leurs données ».


Autrement dit, il envisagerait de forcer les géants du Web à rémunérer leurs utilisateurs…

Il est donc légitime de se demander si à l’avenir, nous serons en mesure de monétiser nos données personnelles et d’en tirer des bénéfices monétaires, et quelle en serait la valeur


Toutes les données ne se valent pas

Tout d’abord, il faut se poser la question du type de données personnelles que ces acteurs collectent et essayer de comprendre ce qu’ils peuvent en déduire sur nous.

La réponse est simple : à peu près tout.

Les articles que vous consultez, vos conversations, votre géolocalisation, les pages que vous suivez/likez permettent à ces acteurs de construire un profil général à votre sujet, mais également de détecter ce qu’on appelle les « moments de vie ».

Il s’agit des évènements importants dans la vie d’un consommateur, ayant un impact fort sur ses besoins (un déménagement, une naissance, un mariage, l’achat d’un véhicule…).

Et c’est essentiellement pendant ces moments-là que vos données prennent beaucoup de valeur, parfois plusieurs centaines d’euros !

En effet, pour un distributeur alimentaire, la « life-time value » d’une femme enceinte est largement supérieure à celle d’une consommatrice lambda. Détecter une période de grossesse afin de tenter de fidéliser le client est une opportunité qui a une valeur marchande claire, identifiée, et chiffrée.

Cependant, il faut se rendre compte que revendre nos données telles-quelles, de manière individuelle, serait une illusion.

«La donnée à l’échelle individuelle ne vaut rien ! Sa valeur marchande provient uniquement de l’agrégation de masse »


,déclare Valérie Peugeot, membre de la CNIL, présidente de l’association Vecam et chercheuse à Orange Labs.



Sans influence la data n’est rien…

La valeur des données augmente plus vite que leur volume, et plus généralement en fonction de l’aptitude à les utiliser pour influencer les comportements d’achats. Et c’est bien sur cette aptitude que les géants du Web ont construit leur position dominante.

La maîtrise du ciblage à travers l’intelligence artificielle leur permet de nous influencer dans nos décisions d’achat, avec une meilleure probabilité que n’importe quel acteur auparavant.


La connaissance de nos besoins n’est rien sans la capacité à nous influencer dans nos décisions.

Une société ayant connaissance de mon besoin d’un véhicule ne pourra en tirer profit qu’à partir du moment où elle est capable d’influencer mon choix quant à la marque du véhicule qui fera de moi un consommateur satisfait.

C’est pourquoi la métrique la plus importante dans le monde publicitaire est le taux de conversion. Ce taux de conversion est directement lié à la capacité de ciblage d’une entreprise.


Les réseaux sociaux et les moteurs de recherche ont su exploiter les données que nous fournissons en consommant les médias qu’ils ont constitué autour d’eux, pour nous solliciter constamment et nous influencer dans nos décisions quotidiennes (quelle est la meilleure pizzeria autour de moi ? quel type de bougie parfumée vais-je offrir à ma tante ?).

Un marché loin d’être nouveau

Les acteurs traditionnels de la grande distribution avaient compris son importance il y a plus de 60 ans lorsqu’ils ont instauré les premiers programmes de fidélité.

Cette petite carte vous influence chaque semaine au travers de coupons et promotions « réservés aux encartés », tout en vous rendant captif à une enseigne.

Ils utilisent nos historiques d’achat pour en déduire nos besoins présents et futurs, et nous inciter à consommer différemment (en général plus, ou plus cher).

Vers des places de marché de la data ?

Pour conclure, monétiser sa donnée « brute » de manière individuelle serait une illusion car sa valeur réside dans la capacité d’une entreprise à influencer un grand nombre d’individus dans leurs choix.

Cependant, des initiatives, à l’instar de WeWard, envisagent de réattribuer une grande partie de la valeur monétaire de nos données personnelles en regroupant au sein d’une même plateforme un grand nombre d’individus et offrant aux annonceurs une capacité de ciblage basée sur les données personnelles.

Le succès de ce type d’initiative restera directement corrélé à l’influence des comportements consommateurs qui en découle…




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Avis d'experts

Le RGPD comme socle d’une nouvelle expérience client

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Grâce à une réglementation plus transparente en matière de protection des données, les entreprises peuvent désormais offrir un cadre sécurisé aux consommateurs et valoriser une expérience unique sur l’ensemble du parcours client.





Une tribune de Stéphane Amarsy, fondateur d’Inbox 





Regagner la confiance des consommateurs

 À l’heure du digital et du volume exponentiel de données collectées au quotidien, la question de la confiance des clients est cruciale.

En 2017, seuls 10% des clients dans le monde estimait avoir un contrôle suffisant de leurs données personnelles (études CSA).

Avec l’entrée en vigueur du RGPD, la collecte et le traitement de ces données doit se faire de façon transparente, loyale et avec le consentement explicite du client. Le règlement impose aux entreprises l’obligation d’expliquer de façon claire et intelligible la finalité de l’usage de ces données et sur quelle durée celles-ci pourront être utilisées.

Le RGPD rééquilibre la relation au profit du consommateur en renforçant leurs droits avec un cadre sécurisé.

Face à cette nouvelle donne, l’entreprise doit non seulement s’adapter à ce nouvel équilibre mais surtout en tirer profit plus vite que ses compétiteurs en proposant à ses clients une expérience beaucoup plus pertinente que par le passé. 


Proposer une expérience unique au consommateur 

Avec la multiplication des canaux digitaux, capter l’attention du client s’avère de plus en plus difficile.

La croyance partagée du bien-fondé économique de la loi des « grands nombres » (plus je sollicite, plus j’ai de chance d’avoir des achats) conduit inéluctablement à une expérience peu satisfaisante pour le client.

Les consommateurs, devenus plus méfiants, s’interrogent progressivement sur l’usage de leurs données.

Aujourd’hui encore les réductions, les rabais alléchants et les cadeaux promis par les marques tendent à dissiper les inquiétudes de certains clients. Mais ceci ne durera que le temps qu’émergent des acteurs sachant parfaitement maîtriser l’usage opérationnel de la donnée (Amazon par exemple).

Il est donc urgent pour les entreprises de considérer qu’une démarche réellement customer centric est la seule voie de salut dans un univers ultra concurrentiel.

Il faut instaurer un véritable engagement bilatéral entre le client et l’entreprise : le consommateur ne communique ses données qu’à la condition de recevoir une offre correspondant à ses réels besoins et préférences. 


Une hybridation entre humains et IA

À l’heure actuelle, très peu d’entreprises parviennent à proposer une approche individualisée aux clients.

Si tout le monde maîtrise l’art des recommandations, d’autres facteurs peuvent influencer l’acte d’achat : la temporalité, le prix, les canaux, la météo, l’humeur, son environnement, son exposition à des stimuli, …

Cette hyperpersonnalisation oblige les entreprises à partir du client, à le considérer comme une entité singulière et non comme un segment et donc à repenser leur organisation et abandonner un contrôle exclusivement humain.

Le temps de l’hybridation entre humains et Intelligence Artificielle est venu.

L’intervention humaine ne saurait être suffisante pour gérer les énormes volumes de données auxquels sont confrontées les entreprises au quotidien et en aucun cas ne permet de proposer une expérience singulière à chaque client nécessitant de prendre des milliers voir des centaines de milliers de décisions relationnelles.

Les algorithmes deviendront alors de nouveaux « collaborateurs » des marketeurs ! 

Pour établir une relation de confiance et de valeur mutuelle pérenne, l’entreprise doit s’engager dans la voie de l’hyperpersonnalisation afin d’être toujours plus proche de chacun de ses clients. Mais pour réussir ce défi, il est indispensable d’intégrer l’intelligence artificielle aux organisations marketing.

La question pour une entreprise n’est donc plus de savoir si elle veut prendre ce virage mais quand et comment. C’est une question de survie dans un monde qui change profondément plus vite qu’on ne le croit…





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