Personnalisation de l'Expérience Client grâce à l'IA et au Machine Learning

L’impératif de personnalisation demeure

La personnalisation est devenue un service de base dans l’économie numérique actuelle. Selon des études, 90 % des consommateurs trouvent la personnalisation du marketing attrayante, 80 % sont plus susceptibles d’acheter des produits d’une marque proposant des expériences personnalisées, et 72 % déclarent ne communiquer qu’avec des messages personnalisés. La personnalisation des offres est donc bien devenue incontournable, mais celle de la relation client le devient tout autant. 

Aujourd’hui, face à des attentes de consommateurs souhaitant répondre à leurs besoins rapidement et efficacement, les entreprises doivent innover et user de techniques prouvant qu’elles connaissent bien leur cible (centres d’intérêts, préférences, intentions…), afin que ces derniers puissent leur céder plus facilement leur confiance pour l’achat de produits conformes à leurs attentes.

C’est notamment dans ces procédés marketing que l’utilisation de l’IA, et plus précisément, la personnalisation du parcours client, intervient.

Qu’est-ce que la personnalisation par l’IA ?

La personnalisation par l’IA consiste à analyser de grandes quantités de données relatives aux comportements, aux préférences et aux interactions des clients pour créer des expériences qui non seulement répondent, mais anticipent également les besoins et envies qu’ils pourraient éprouver. Contrairement aux approches traditionnelles et plus anciennes du marketing digital qui traitent tous les clients de la même manière, intégrer la personnalisation par l’IA dans votre stratégie marketing permet d’adapter les interactions à chaque individu, augmentant ainsi la pertinence et l’efficacité des communications. Ces interactions laisseront ainsi une impression marquante, positive et durable sur la marque dans l’esprit du consommateur, l’incitant à y devenir fidèle ou à conseiller cette dernière à son entourage (un atout indétrônable).

Si vous ne visualisez pas d’exemples de types de contenu pouvant être facilement alimentés par des outils de personnalisation par l’IA, en voici quelques-uns :

• Des recommandations de produits personnalisés : basées sur l’historique de navigation et d’achat.
• Des campagnes par e-mail ou réponses du service client personnalisées : en fonction des préférences, d’une catégorie de client ou encore des interactions précédentes.
• Des expériences numériques dynamiques adaptées : en fonction des intérêts, des comportements et du profil de l’utilisateur.
• Des offres de fidélité, récompenses, promotions individuelles et personnalisées : selon le profil du client (prospect, occasionnel, fidèle…), sa localisation, ses interactions précédentes, etc., pour encourager à l’achat.

Exemple de recommandations personnalisées alimentées par l’IA

Comment la personnalisation par l’IA peut faire évoluer l’expérience client ?

1) Collecte de données

L’IA commence par collecter des données à partir de diverses sources comme les sites web, les applications mobiles, les interactions avec le service client, les réseaux sociaux ect. Cette collecte de données est essentielle pour comprendre les comportements et les préférences des clients. Elle permet ensuite d’établir une stratégie marketing solide en connaissant mieux sa cible et en déployant des campagnes ou des dispositifs de communication adaptés aux attentes de la clientèle.

2) Analyse prédictive

L’analyse prédictive à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) est un processus analytique qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques statistiques pour examiner des données historiques et actuelles. Cette méthode permet d‘identifier des tendances, des patterns et des schémas répétitifs afin de faire des prévisions sur des événements futurs. Grâce à cette approche, les entreprises peuvent anticiper les comportements et les résultats avec un degré de précision élevé, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées basées sur des modèles statistiques solides.

Par exemple : 

Une boutique en ligne de vêtements souhaite diffuser une campagne d’e-mailing personnalisée à ses clients en leur faisant des recommandations personnalisées afin d’accroître ses ventes. L’analyse prédictive lui permettrait de récolter des données sur chaque client (historique d’achat, d’échange avec la marque, articles consultés, données démographiques…), de les traiter puis d’entraîner l’IA à identifier des patterns (par exemple : lorsque le client A achète une robe, il achète également une paire de collants). Une fois les patterns identifiés, ils sont vérifiés puis pourront être utilisés  pour prédire les recommandations que la boutique devra envoyer à ses clients, en fonction de leur profil (par exemple, le client a mis une robe dans son panier, un collant lui sera recommandé).

Grâce à l’analyse prédictive, l’IA peut anticiper les actions des clients et ainsi, leurs fournir des recommandations, les guider vers une action spécifique ou anticiper leur réaction pour améliorer leur expérience et donc les satisfaire davantage. L’analyse pourra également permettre de déceler d’éventuels problèmes. 

Par exemple, l’IA pourrait détecter un schéma d’abandon de commande au moment du paiement. Cela pourrait donc indiquer que la page est à retravailler (trop complexe, bugs et erreurs de chargement…).

3) Catégorisation/segmentation des clients

L’IA segmente les clients en groupes basés sur des caractéristiques communes (données socio-démographiques, localisation, sites fréquentés, recherches spécifiques…), ce qui permet de cibler chaque segment avec des messages et des offres spécifiques. Cela peut inclure la segmentation par comportement d’achat, préférences de produit, et historique d’engagement.

4) Recommandation de produits

Les moteurs de recommandation basés sur l’IA utilisent des techniques telles que le filtrage collaboratif (une méthode qui analyse les préférences et les comportements passés des utilisateurs pour suggérer des produits similaires appréciés par d’autres utilisateurs ayant des goûts semblables) et le deep learning (une forme avancée d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones pour reconnaître des patterns complexes dans les données) pour proposer des produits pertinents aux clients. Amazon et Netflix sont des exemples emblématiques de cette technologie.

5) Personnalisation du contenu et des expériences

L’IA personnalise le contenu et les expériences en temps réel, en s’adaptant aux comportements et préférences des utilisateurs. Par exemple, une page d’accueil d’un site web peut changer dynamiquement pour afficher les produits ou contenus les plus pertinents pour chaque visiteur , des annonces publicitaires peuvent afficher du contenu différent en fonction du parcours de l’utilisateur (promotion différentes, photos différentes…).

Comment les entreprises mettent en place la personnalisation par l’IA ?

Chatbots, assistants virtuels et technologie de réponse intelligente

Il peut être judicieux pour les entreprises de mettre en place des Chatbot, ou assistants virtuels alimentés par l’IA. Cela permet notamment de fournir une assistance 24/7 avec un langage naturel et le plus “humain” possible (aussi appelé Natural Language Processing, NLP). Grâce à l’apprentissage automatique, ces robots peuvent continuellement s’améliorer au fil du temps, augmentant ainsi par le biais de leurs réponses, la satisfaction et l’engagement client.

Moteurs de recommandation

Les moteurs de recommandation sont des outils puissants qui utilisent l’IA pour suggérer des produits ou services basés sur les comportements et préférences passés des clients. Ils peuvent augmenter les taux de conversion et la satisfaction client en offrant des suggestions pertinentes et personnalisées.

Automatisation intelligente

L’automatisation intelligente transforme la manière dont les entreprises gèrent leurs opérations en combinant l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning pour accomplir des tâches répétitives à grande échelle tout en préservant un haut niveau de personnalisation. Cette technologie permet non seulement de rationaliser les processus internes, mais aussi de créer des expériences client plus riches et sur mesure.

Par exemple, l’automatisation des campagnes marketing utilise des algorithmes d’IA pour analyser les comportements et les préférences des clients afin de concevoir et de diffuser des messages publicitaires ciblés. Cela permet aux entreprises de personnaliser leurs offres en temps réel, en adaptant le contenu et les promotions aux intérêts spécifiques de chaque utilisateur, augmentant ainsi l’efficacité des campagnes et l’engagement des clients.

Création de contenu

L’IA peut également aider à la création de contenu personnalisé. Par exemple, des algorithmes peuvent générer des descriptions de produits, des articles de blog, ou des posts sur les réseaux sociaux qui sont adaptés aux intérêts spécifiques des segments de clients.

Le machine learning au service de la personnalisation

L’IA et le machine learning

Le machine learning est une sous-discipline de l’IA reposant sur des modèles statistiques et probabilistes qui analysent de grands ensembles de données pour identifier des tendances. A partir de ces données, il sera en capacité de déterminer des comportements susceptibles de se produire et ainsi, d’adapter ou de conseiller sur les ajustements à mettre en place pour améliorer l’expérience de l’utilisateur.

Techniques de machine learning au service de la personnalisation

• Analyse de régression : Utilisée pour prédire des résultats basés sur des données historiques, l’analyse de régression peut, par exemple, anticiper l’abandon de panier.
• Association : Cette technique permet d’élaborer des moteurs de recommandation en identifiant des associations entre différents produits.
• Clustering : Le clustering regroupe les clients en segments en fonction de caractéristiques similaires, ce qui permet une personnalisation plus ciblée.
• Chaînes de Markov : Les chaînes de Markov analysent le comportement en temps réel d’un utilisateur sur un site web et effectuent des prédictions de navigation pour personnaliser son expérience.
• Deep Learning : Le deep learning, une branche de l’IA, a permis des avancées significatives dans la personnalisation en analysant des données complexes et en fournissant des recommandations précises.
• Personnalisation du Contenu en Temps Réel : L’IA adapte instantanément le contenu à chaque client en fonction de leurs données, telles que l’emplacement, le comportement sur le site et les préférences passées.

Étude de cas sur la personnalisation

De nombreuses entreprises utilisent de l’intelligence artificielle pour personnaliser certains de leurs procédés, et cela peut s’observer à différentes échelles.

Nous pouvons étudier quelques utilisations flagrantes de la personnalisation chez Amazon, Deezer et Netflix par exemple. En effet, ces deux acteurs utilisent des systèmes de recommandation basés sur l’IA pour proposer des expériences particulièrement personnalisées comme avec des suggestions de films, séries, musiques ou produits que vous pourriez aimer découvrir ou aimer à ce moment précis. Cette technique se base essentiellement sur la technique d’analyse prédictive étudiée un peu plus haut, en se basant sur vos comportements précédents ou ceux d’individus similaires à vous puis en essayant de prédire vos besoins ou envies pour vous inciter à consommer le service ou produit proposé.

Il est également possible de retrouver des techniques de personnalisation enrichies par l’IA dans le secteur financier, où des applications analysent le comportement de dépenses des clients pour tenter de fournir des recommandations personnalisées.

Enjeux et Défis de L’intégration de l’IA dans l’Expérience Client

Comme nous l’avons précisé précédemment, l’IA peut jouer un rôle majeur dans la gestion des parcours client des entreprises cherchant à développer une stratégie marketing user centric, c’est-à-dire, offrir des expériences hyper-personnalisées et cohérentes avec les attentes de leurs clients. En effet, cela peut leur permettre de suivre et analyser les interactions des clients à travers différents canaux (site web, email, service client,…) et de cartographier ces parcours afin d’établir les points de friction pouvant être rencontrés (obstacles, frustrations…). Suite à l’analyse du parcours client, les entreprises seront en mesure de mettre en place des mesures proactives pour optimiser chaque étape (chatbot, rappels et incitations à la finalisation d’achat…) pour engager et satisfaire au maximum leur cible. In fine, l’utilisation de l’IA dans la gestion du parcours client pourra permettre à l’entreprise de développer un véritable avantage concurrentiel, d’améliorer sa satisfaction client et par conséquent, leur fidélisation.