À chaque époque sa technologie… L’expérience client connaît de nouveaux rebondissements avec la transformation numérique qui, à travers ses nombreuses innovations, va développer l’intelligence de la relation client.
Les résultats de l’étude menée par CEB en 2014 a démontré que 57% du cycle d’achat d’un consommateur se joue dès ses premiers contacts avec une marque. Les marques ont donc intérêt à se situer en amont de cette première phase pour déceler et anticiper leurs besoins en utilisant les réseaux sociaux et les technologies innovantes telles que l’intelligence artificielle, Machine Learning et bot.
Comprendre l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle vise à imiter le fonctionnement du cerveau humain ou du moins sa logique lorsqu’il s’agit de prendre des décisions. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et ses capacités conversationnelles prennent une place importante dans notre quotidien. En effet, les marques sont de plus en plus conscientes que le concept est d’une grande potentialité pour l’humanité. Elle permet non seulement de mieux comprendre les comportements des clients et de répondre efficacement à leurs besoins, mais aussi de leur faciliter la vie en proposant des contenus qui répondent réellement à leurs attentes et prévoir leurs comportements futurs. De nombreuses expériences ont démontré que l’intelligence artificielle est en passe de surpasser l’intelligence humaine. Les marques gagneraient à l’adopter pour développer et améliorer leur expérience client.
Le Machine Learning pour une meilleure relation client
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Il permet notamment d’analyser et de construire des algorithmes capables d’apprendre à partir d’une énorme quantité de données (Big data). À travers l’apprentissage statistique de ces données d’entrée, les entreprises seront mieux en mesure de proposer à leurs clients, une expérience inédite et personnalisée. Deux cas de figure classiques entrent principalement en jeu dans ce domaine, à savoir : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. L’apprentissage supervisé permet de comprendre le mécanisme du Machine Learning afin d’avoir une capacité de prédiction sur les résultats à venir puis de prendre des décisions pertinentes. Pour le cas de l’apprentissage non supervisé, l’idée n’est pas de comprendre ou de prédire une cible préalablement identifiée mais bel et bien de découvrir des structures cachées dans les données. Les techniques de l’apprentissage non supervisé ne présupposent rien. Il s’agit cette fois de découvrir des structures cachées dans les données plutôt que de généraliser des exemples à partir d’un feedback connu. L’objectif étant de former des groupes homogènes qui répondent aux principes du clustering.