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Avis d'experts

Quand l’IA fixe les prix…

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Avec l’essor des ventes en ligne, la question de l’optimisation des prix constitue une problématique difficile à résoudre pour les entreprises.

La tarification dynamique – ou dynamic pricing – grâce à l’essor de l’intelligence artificielle et du machine learning, s’avère être une réponse innovante et redoutablement efficace …

 

 


Une tribune de Pierre Hébrard, fondateur et CEO, Pricemoov


 

 

L’adaptation du prix à la demande

Jusqu’à récemment, les stratégies de prix ont été pensées sans prendre en compte les spécificités de la demande. Traditionnellement, le calcul du prix s’effectue en fonction d’autres paramètres que la demande, tels que la quantité et le coût de production, faisant du volume des ventes la seule source de revenu. La performance ne se mesure donc qu’en termes de stock écoulé.

Pourtant, le lien entre prix et demande est évident : selon notre besoin dans l’immédiat, nous ne sommes pas enclins à payer un produit au même prix. Il est donc possible de moduler le prix en fonction des conditions de la demande.

A l’inverse, demande et stock ne s’accordent pas toujours : difficile d’augmenter le nombre de chambres dans un hôtel en fonction du nombre de commandes.

Il est donc temps que le prix et la demande se rencontrent enfin. Une rencontre que l’on peut désormais rendre possible, voire optimiser, grâce au dynamic pricing !

 

Une meilleure appréhension des variations de la demande

Conditions de vie, évènements plus ou moins urgents qui conditionnent l’acte l’achat, moment auquel celui-ci intervient : pour un même besoin, deux consommateurs ne sont pas disposés à payer le même tarif.

Lorsque l’achat s’avère urgent et que le client dispose d’un pouvoir d’achat conséquent, il sera d’autant plus prêt à payer un tarif légèrement plus élevé que si la demande est routinière, ou émane d’un client doté de moyens plus modestes. Si cette réalité était ignorée jusqu’ici, aujourd’hui, le dynamic pricing permet d’en tirer avantage.

Cette méthode consiste en effet à effectuer une étude minutieuse de la demande et de ses paramètres. On peut ensuite proposer le prix adapté à chaque cible.

Cette stratégie a la particularité de booster le chiffre d’affaires : lorsqu’un prix a été augmenté pour répondre à une demande urgente, le gain réalisé peut ensuite amortir une baisse de prix destinée à une autre typologie de client. Ainsi, les performances de l’entreprise ne sont pas affectées par la baisse des prix.

 

L’intelligence artificielle comme solution à la problématique des prix

Plusieurs secteurs font déjà appel au dynamic pricing pour moduler leurs prix en fonction de la demande. C’est dans le domaine de l’aéronautique que cette pratique a fait ses débuts, avec les méthodes de tarification appliquées par American Airlines.

Depuis, elle a fait ses preuves dans des secteurs aussi variés que l’hôtellerie, les croisières, les transports ferroviaires, terrestres ou maritimes, la location de véhicules, les spectacles vivants ou encore les parcs d’attraction.

Néanmoins, le prix reste encore une des principales problématiques dans le commerce. Difficile pour le Revenue Manager d’un hôtel ou d’une grande librairie, par exemple, d’harmoniser les prix pratiqués en ligne et ceux fixés en points de vente physiques.

Or aujourd’hui, le dynamic pricing est rendu d’autant plus rapide à mettre en pratique que les entreprises disposent d’un allié de taille : l’intelligence artificielle.

En permettant le traitement automatique des tâches marketing, cette dernière facilite déjà la gestion des activités récurrentes (promotions, contrôle de la chaîne de production, etc.). Dans le domaine de la relation client, l’intelligence artificielle a permis aux entreprises de faire un bond considérable en avant : elles ont accès à des volumes grandissants de données client.

Avec le progrès de l’utilisation des terminaux mobiles, il est aujourd’hui plus aisé de recueillir des informations sur les comportements des clients et leur parcours-type d’achat.

Le besoin de répondre à la problématique du prix a permis l’émergence de solutions d’un nouveau genre : les outils de tarification dynamique qui utilisent l’intelligence artificielle pour proposer le bon prix à la bonne cible.

Avec, à la clé, une gestion optimale des stocks, une meilleure expérience client, et une augmentation remarquable du chiffre d’affaires…

 

 

 

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IA et Marketing : 4 exemples concrets

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L’IA est la nouvelle technologie tendance qui prend d’assaut le monde du marketing, mais de nombreux spécialistes du marketing sont encore dans l’ignorance quant à la façon dont les stratégies d’intelligence artificielle peuvent être utilisées dans les campagnes marketing quotidiennes.

Voici 4 exemples éprouvés de marketing par l’IA…

 

 


Une tribune d’ Amaury Martin, Country Manager France, Emarsys


 

 

 

#1- Marketing Préemptif

Grâce à l’intelligence artificielle, les spécialistes du marketing peuvent passer au crible de grandes quantités de données pour déterminer les tendances et les modèles, et grâce aux solutions d’intelligence artificielle qui effectuent la ” recherche “, l’analyse manuelle des données est faible ou nulle.

Une fois les tendances identifiées, les spécialistes du marketing peuvent faire la promotion préventive de solutions, de produits ou de programmes auprès des segments d’auditoire respectifs.

Un bon exemple de marketing préventif vient de Netflix et de sa suggestion “vous pouvez aussi aimer”.

 

Netflix fusionne les données de visionnement et les fait passer dans ses programmes d’IA pour repérer les émissions ou les films similaires qu’un téléspectateur pourra apprécier.

 

 

#2- Génération de contenu

Tout d’abord, mettons cet état de fait de côté : une partie importante des articles liés au sport et à la finance sont déjà écrits par des machines, et non par des humains.

Avec l’IA dans le marketing cette tendance est en passe de s’étendre à d’autres industries. Les finances et les sports sont traditionnellement des industries à forte intensité numérique, ce qui permet aux programmes d’IA de comprendre facilement les données et de les traduire en articles lisibles à l’œil nu.

Le marketing étant de plus en plus axé sur les chiffres, le contenu commencera à être écrit (ou du moins décrit) par des programmes automatisés.

 

#3- Prévision des ventes

Cette stratégie de marketing incluant de l’intelligence artificielle fait passer la gestion de la conversion à un niveau supérieur en analysant la communication entrante par rapport à des paramètres traditionnels tels que l’engagement des consommateurs, les entreprises fermées et les canaux de communication.

 

Les spécialistes du marketing peuvent utiliser ces données pour répondre à des questions difficiles, telles que :

  • Un prospect est-il prêt pour une invitation à une réunion 1:1 ?
  • Devrait-on envoyer une réponse par courriel ?
  • Est-il temps de disqualifier une piste ?

 

#4- Optimisation de la publicité

Pour les spécialistes du marketing numérique, le ciblage publicitaire se résume généralement aux mesures clés du coût par clic et du coût par acquisition.

Les algorithmes de marketing par intelligence artificielle et d’apprentissage machine aident les spécialistes du marketing à optimiser ces mesures en analysant de plus grands volumes de données pour mieux détecter les tendances des utilisateurs.

Il peut s’agir de n’importe quoi, qu’il s’agisse d’images ou de produits à promouvoir ou d’une copie à utiliser pour un groupe démographique particulier.

 

C’est particulièrement fréquent sur les plateformes de médias sociaux comme Instagram. Les outils d’IA permettent d’analyser quels types de consommateurs suivent généralement quels comptes, et d’obtenir des publicités ou des promotions spécifiques pour ces segments d’audience.

 

Dernières réflexions

Ces idées peuvent sembler venir du futur, mais ne vous inquiétez pas, les esprits créatifs d’Emarsys mettent déjà en œuvre des solutions de marketing innovantes et orientées IA.

En utilisant des algorithmes avancés d’apprentissage machine, nous construisons des solutions d’intelligence artificielle qui peuvent prendre en charge la plupart des tâches fastidieuses auxquelles les spécialistes du marketing doivent faire face….

 

 

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Le futur du (data)marketing passera par l’IA …

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Pour exploiter au mieux le volume grandissant des données afin de satisfaire la demande actuelle, les marketeurs vont devoir développer une expertise certaine dans l’utilisation de l’IA d’entreprise.

 

 


Une tribune de Stéphane Amarsy, fondateur d’Inbox 


 

 

Une exploitation insuffisante de l’IA et du Big Data

Comment proposer une expérience unique et exclusive à chaque client quand les interactions ont lieu sur tous les canaux avec des milliers, voire des millions d’individus ?

Jusqu’à récemment, les services commerciaux et les community managers, dont la fonction s’est enrichie de l’utilisation des chatbots, semblaient être la solution pour faire face au volume exponentiel des données et des demandes client.

Mais il s’agissait d’une étape désormais révolue : aujourd’hui, 61% des clients estiment recevoir des offres qui ne correspondent pas toujours à leurs centres d’intérêt, indiquant que les marques méconnaissent leurs envies.

Plusieurs raisons peuvent expliquer les erreurs de ciblage :

  • 59% des clients estiment que les marques utilisent des données obsolètes lorsqu’elles leur proposent des services.
  • Les enseignes, notamment en France, peinent à concurrencer les GAFA qui gardent une longueur d’avance sur la connaissance des besoins client.

 

En outre, malgré la profusion de conférences et de séminaires marketing ayant pour sujet principal l’IA, celle-ci est encore sous-exploitée par les départements marketing, qui ne s’appuient pas encore suffisamment sur les données pour élaborer des offres qui évoluent avec les besoins et les envies du client.

 

Prendre la donnée client comme point de départ stratégique : l’approche data-driven

Il n’est désormais plus possible de fonder sa stratégie sur un même canal, voire sur un nombre limité de canaux. Le numérique a introduit de nombreux nouveaux paramètres.

Les interactions sur les réseaux sociaux impliquent une disponibilité permanente sur tous les médias sociaux et une adaptation du discours et de son format. Les avis de consommateurs supposent une réactivité et une transparence à toute épreuve. Ces nouvelles exigences ont une incidence sur la base même d’une stratégie marketing.

La nouvelle feuille de route du marketeur change de structure : elle est centrée sur le client, dont il faut attentivement analyser le parcours sur tous les canaux, les besoins réguliers et ponctuels, leurs fluctuations et l’empreinte numérique.

Gérer la multitude des informations ne sera facilité que par une maîtrise du Big Data, laquelle est rendue possible par l’usage de l’IA.

L’approche data-driven consiste à choisir, parmi les nombreuses catégories de données, celles qui informent le mieux sur les besoins et les attentes des clients vis-à-vis de l’offre, puis de mettre en place la stratégie marketing autour de ces données.

C’est le processus de la smart data : en centralisant sur une même base des données issues de différents canaux, le marketeur dispose d’une vision globale et peut partir d’une connaissance affinée du client pour élaborer ses actions futures.

 

Du marketing déterministe au marketing individualisé : vers un nouveau paradigme

Alors que nous sommes habitués à mesurer la moyenne, en termes de fréquence d’achat ou de performance notamment, l’usage de l’intelligence artificielle nous emmène beaucoup plus loin.

L’hyperpersonnalisation implique de s’affranchir de la « moyenne » pour adopter une approche individualisée, fondée non seulement sur les goûts du client, mais également sur tous les facteurs qui influenceront l’acte d’achat en temps réel.

L’humeur, les événements de la vie, les choix des amis ou des contacts sur les réseaux sociaux, les liens relationnels sont autant d’informations que l’on recueille grâce à l’empreinte numérique et aux données que l’on consent à fournir.

L’IA vient affiner la connaissance du client en suivant l’évolution, en temps réel, des envies et des besoins qui détermineront la stratégie à appliquer.

Les opérations marketing de fidélisation, telles que le Welcome Pack, les cadeaux d’anniversaire ou les périodes promotionnelles, se personnalisent plus aisément, avec pour effet d’individualiser la relation client et de l’intensifier.

Le marketing prédictif va ensuite enrichir les prévisions en termes de performance, et permettre d’associer une action à l’impact qu’elle peut avoir et au bénéfice qu’elle va occasionner.

 

Faire de l’intelligence artificielle une alliée

S’il ne faut pas craindre un remplacement des humains par l’IA, il serait dangereux d’ignorer son impact sur l’avenir des métiers du marketing.

Les méthodes purement issues de l’expérience du passé cèderont peu à peu la place aux algorithmes de prédiction, d’autant que ceux-ci ont une capacité supérieure d’apprentissage et peuvent stocker les milliards de données qu’un cerveau humain ne saurait gérer.

En revanche, l’IA a besoin d’être supervisée, guidée dans son apprentissage, et de se nourrir aux bonnes sources.

Il est donc nécessaire de penser dès maintenant une restructuration des départements marketing, afin qu’ils soient les maîtres à bord qui détermineront la manière dont l’intelligence artificielle agencera et exploitera les informations.

De nouveaux métiers émergeront : on peut imaginer une équipe marketing constituée d’un auditeur des processus d’IA et d’un orchestrateur de la connaissance client augmentée.

L’analyse cognitive et la projection individualisée seront les fers de lance d’une stratégie conduite au moyen de l’intelligence artificielle.

Une attitude ouverte et agile, propre à l’écoute des besoins des clients, s’avère désormais vitale pour les entreprises. C’est de cette manière qu’elles pourront se positionner en accompagnatrices de la révolution de l’IA, et éviter d’en subir les effets…
 

 

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CX+EX=UX : La nouvelle équation de la relation client…

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Employees First, Customers Second.

C’est le titre du livre de Vineet Nayar, sorti en 2010, qui a bousculé un bon nombre d’idées reçues. En privilégiant d’abord ses employés au détriment de ses clients, le PDG de HCL Technologies a renversé les paradigmes habituels du management.

Ce changement de culture a transformé l’entreprise, dont la croissance rapide en a fait l’une des plus rentables et des plus influentes de l’univers IT.

Cette initiative nous montre comment l’amélioration de la relation client est activable par une grande variété de leviers. De l’UX (expérience utilisateur), au CX (expérience client) en passant par l’EX (expérience employé), les possibilités sont presque infinies !

 

 


Une tribune de Thibault de Clisson, CEO de Knowesia


 

 

 

Les valeurs fondamentales structurent la culture d’entreprise

Il existe des entreprises qui font beaucoup d’efforts pour améliorer les conditions de travail de leurs employés.

Certaines embauchent même des “happiness managers” dont la mission consiste à s’assurer du bien-être quotidien des salariés.

Cadre de travail agréable, compensation financière, baby-foot, jeux vidéo, repas gratuits… si ces initiatives sont louables, la question de fond est de savoir comment celles-ci peuvent s’inscrire dans l’amélioration de la relation client.

En effet, les valeurs partagées en interne doivent aussi se retrouver avec la valeur ajoutée apportée aux clients.

Prenons un exemple : si l’on parle d’innovation, il est important d’avoir un environnement qui promeut l’innovation avec des méthodes et des cadres de travail non conventionnels, mais il est également fondamental que cette valeur se retrouve dans la relation et le service client.

En ce sens, l’EX (expérience employé) doit s’aligner avec le CX (expérience client).

Un client peut être en contact avec plusieurs employés au cours de son parcours : l’ingénieur commercial, le chargé de projets, le support client, le téléconseiller, etc. Chaque interaction doit être cohérente dans ces valeurs partagées, les mots utilisés et la qualité de la relation interpersonnelle.

Cette relation employés / clients n’est d’ailleurs pas à sens unique. Un article de Forbes confirmait que les entreprises qui excellent dans la gestion de l’expérience et de la relation client ont des employés une fois et demi plus impliqués que les entreprises avec un faible investissement dans l’Expérience Client (CX).

Mieux : les entreprises qui investissent dans l’expérience employé (EX) sont quatre fois plus rentables que celles qui ignorent cette composante.

 

Les bonnes pratiques de la relation client

UX = CX + EX.

Une belle équation, n’est-ce pas ? Décryptons-là ensemble : l’expérience utilisateur, c’est-à-dire l’ensemble des émotions et des sentiments ressentis lors d’un contact avec votre marque ou lors de l’utilisation de vos produits et services, est égale à la somme des efforts investis dans la relation client et la relation employé.

Plus vos employés sont impliqués et heureux, plus vos clients le sont également, et plus l’expérience finale est concluante. Pour y parvenir, voici quelques bonnes pratiques et idées concrètes susceptibles de faire mûrir ou d’améliorer votre projet.

 

Alignez vos messages avec une plate-forme dédiée

Impossible de s’assurer d’un bon alignement entre vos valeurs et la réalité opérationnelle du quotidien sans support sur lequel vos employés puissent se baser.

Site web interne, plateforme de self-care, FAQ… il existe de nombreux moyens de créer ce lien et de le maintenir. Plus la communication sera claire, humaine et sincère, plus elle sera efficace dans le partage de vos valeurs au bénéfice de votre relation client.

 

Investissez dans la formation de vos employés

Si ces derniers sont en première ligne avec vos clients, prenez le temps de bien les former de manière efficace.

Par petit groupe, de manière individuelle, avec des phases de blended-learning mixant autoformation et formation en présentiel, et en intégrant les nouveaux outils technologiques (MOOC, réalité virtuelle, vidéos, etc.), le temps passé sur la formation est du temps investi au bénéfice de vos clients.

 

Mesurez la satisfaction pour mieux l’améliorer

Difficile d’améliorer ce que l’on ne mesure pas.

Pour y parvenir, vous devez vous baser sur un minimum des données fiables qui peuvent être quantitatives ou qualitatives.

Sondages internes, entretiens annuels, études de satisfaction, surveillance de sites externes regroupant les avis des clients et des employés, mesure de la fidélité… la satisfaction des employés, comme celle des clients, se mesure et se contrôle. Des KPI qui vous permettent de constamment améliorer votre qualité de service.

Si l’expérience utilisateur se nourrit de toutes les micro-interactions avec une marque, celles-ci sont généralement créées par les employés eux-mêmes.

De l’accueil dans un magasin au support reçu par téléphone, en passant par la réactivité du service commercial ou la qualité des réponses reçues, le CX et l’EX forgent la manière dont votre marque sera perçue de l’extérieur.

Un ensemble de leviers et de stratégies destiné à faire grandir votre relation client pour faire croître vos affaires…

 

 

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IoT : les défis du monde à venir

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À mesure que les modèles économiques se transforment pour faire des données la principale source de richesse, la société doit s’en emparer pour améliorer les services publics tout en assurant le respect de la vie privée.

 

 


Une tribune de Pedro Moneo,

PDG de Opinno et Partenaire International du MIT Technology Review 


 

 

Pendant des siècles, l’humanité a stocké ses données dans les livres. L’arrivée du digital a donné une dimension exponentielle et globale à cette pratique, et permis d’utiliser ces données pour connecter des appareils au sein d’un réseau global.

Ce qui a commencé avec nos smartphones s’étend désormais aux objets du quotidien qui deviennent « intelligents »  ; c’est ce qu’on nomme l’Internet des Objets (IoT*).

Cette révolution des données, qui n’est encore qu’à ses prémices, promet de connecter la partie la plus substantielle du monde qui restait jusqu’alors hors-ligne.

 

Vers une économie data-driven

L’arrivée de l’IoT va donner lieu à une nouvelle génération d’objets, vêtements et meubles truffés de capteurs pour analyser notre environnement et en générer des données actionnables.

Cette «  intelligencialisation  » du monde s’accompagnera naturellement d’un basculement vers des modèles économiques basés sur les données, afin de les exploiter pour répondre aux besoins des usagers et améliorer leur bien-être.

Les services de divertissement qui triomphent actuellement (Netflix, Spotify, …) sont justement ceux qui excellent à faire bon usage des données, à travers un système de recommandations pour façonner leurs catalogues cinématographiques et musicaux en fonction des goûts du public.

Outre le strict usage des données, la protection des données va également entraîner une explosion du secteur de la cybersécurité, déjà en plein essor. On voit ainsi émerger un panel de start-ups qui promettent soit, à la façon des banques, de stocker les données, soit de tracer leur utilisation pour que les utilisateurs aient une vision claire de leur « empreinte » digitale.

Aujourd’hui, l’économie a déjà commencé à s’acheminer vers un modèle axé autour de l’usage des données, a data-driven economy, comme le disent les Anglo-saxons. Dans ce modèle, les données sont la principale valeur d’échange et de création de richesse.

Nombre d’entreprises ont d’ores et déjà pris le pli de cette révolution et proposent des services « gratuits » qui s’acquièrent ou se téléchargent en échange de données.

Dans le même but, les GAFAM** cherchent à développer un rapport fusionnel avec leurs clients, par une approche globale et inclusive, avec une gamme de smartphones, ordinateurs et à présent assistants vocaux.

 

Prévenir catastrophes et épidémies

L’usage des données ne saurait se limiter au secteur privé  ; il est essentiel que les autorités s’y intéressent, non seulement pour encadrer cet usage, mais aussi pour améliorer leur mission de services publics.

Dans le domaine de la santé, l’étude des données peut ainsi permettre de déployer de meilleurs traitements en affinant les diagnostics. De cette façon, les mesures de santé publiques peuvent être améliorées pour être plus qualitatives et efficaces.

Les données et capteurs ont également un grand rôle à jouer dans la prévention des épidémies et des catastrophes naturelles, dont le nombre ne devrait cesser de croître avec le dérèglement climatique.

Lors d’un tremblement de terre, les données peuvent permettre de savoir où des téléphones sont rechargés, donc aider les secours à localiser des rescapés, voire même à anticiper la catastrophe par des capteurs implantés dans le sol des zones à risques.

Demain, l’analyse des données sera donc non seulement à la base de l’économie mais aussi un outil majeur pour améliorer l’efficacité des institutions et la sécurité des populations.

 

L’arrivée du RGPD : un ébranlement salutaire

Porteuse d’opportunités si nombreuses qu’on n’en mesure pas bien l’ampleur, la révolution des données comprend une part de défis d’égale mesure, en particulier en matière de protection de la vie privée.

C’est de cette prise de conscience qu’est né le RGPD***, dont l’arrivée a ébranlé les — nombreuses — entreprises dont la création de valeur reposait sur une détention et une utilisation abusive des données des utilisateurs.

Ces entreprises ont dû s’adapter aux nouveaux standards du RGPD, qui a ainsi créé un bouclier normatif posant les jalons de modèles économiques centrés sur les données, mais sains et durables car respectueux de la vie privée des internautes.

Alors que nous ne sommes qu’à l’aube de l’Internet des Objets, le défi d’assurer la sécurité et la confidentialité des données est extrêmement important et doit être relevé en amont car le déploiement de l’IoT et de ses capteurs va générer une quantité phénoménale de données sensibles (configuration de la maison, signes vitaux, goûts et relations).

Si ces données venaient à être croisées, elles pourraient générer plus de renseignements sur une personne qu’il n’en a encore jamais été possible.

 

Dans notre rapport à la technologie, le Contrat social 2.0 consiste à sacrifier un peu de notre intimité pour une amélioration du bien-être. À mesure que le flux de données partagées s’accélère et se personnalise, le besoin d’encadrement se fait pressant.

S’il est difficile de se projeter, l’Histoire a montré que chaque stade de l’évolution d’internet a entraîné des défis juridiques pour lesquels des régulations ont été créées. Le RGPD n‘est donc que la première loi sur les données et sera suivi d’autres au fur et à mesure que l’IoT s’installera dans nos vies.

 

 


IoT : Internet of Things
** GAFAM : Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft
*** RGPD : Règlement européen sur la protection des données

 

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