Le rôle de l'IA dans la création d'une expérience client plus humaine

Dans un monde où les médias sociaux et la technologie ont uniformisé les règles du jeu entre les grandes et les petites marques, les dirigeants savent que le seul véritable différenciateur est l'expérience client (CX). Ils savent que c'est l'un des aspects les plus humains de la gestion d'une entreprise et ils explorent des technologies innovantes comme l'intelligence artificielle (IA) pour l'enrichir.

Outre l'efficacité des flux de travail, les outils d'IA fournissent des informations nuancées qui peuvent transformer les parcours de vos clients pour les rendre plus engageants et plus solidaires. Ils vous permettent de développer une stratégie d'expérience client convaincante pour mieux servir les clients, proposer des offres personnalisées et établir des relations significatives.

Dans cet article, nous décrirons ce qu'est l'expérience client de l'IA et les technologies qui l'alimentent. Vous verrez également huit applications pratiques de l'IA pour créer une expérience client mémorable et personnalisée.

Qu'est-ce que l'expérience client basée sur l'IA ?

L'expérience client de l'IA est l'utilisation de technologies d'IA comme le traitement du langage naturel (NLP), l'analyse de texte et l'analyse des sentiments pour ravir les clients où et comment ils interagissent avec votre marque.

Les outils d'IA permettent non seulement de remplacer les processus fastidieux par des flux de travail hautement efficaces, mais ils analysent en toute transparence les données non structurées pour en extraire des renseignements commerciaux importants. Ces informations précieuses permettent aux employés de prendre de meilleures décisions qui améliorent l'expérience et la satisfaction globales des clients.

En fait, selon le rapport 2023 sur l'état des médias sociaux, 96 % des chefs d'entreprise pensent que l'IA aidera les entreprises à améliorer considérablement leurs processus décisionnels à l'avenir.

Technologies au service de l'expérience client de l'IA

Il existe de nombreuses technologies basées sur l'IA qui fonctionnent conjointement pour améliorer l'expérience client. Ce sont les plus importants.

Traitement du langage naturel

La PNL aide un ordinateur à comprendre le langage humain grâce à l'analyse de texte, avec des expressions familières, des nuances basées sur la langue et des émoticônes. Pour ce faire, la PNL utilise deux autres sous-tâches d'IA : la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG). NLU et NLG alimentent les assistants intelligents et les chatbots basés sur l'IA afin qu'ils puissent être utilisés pour un service client amélioré 24h/24.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments détecte les émotions ou les sentiments dans les données, qui peuvent être utilisées pour évaluer la façon dont les clients perçoivent votre marque ou vos services. La technologie identifie le sentiment dans les commentaires d'un large éventail de sources telles que des plates-formes telles que Trustpilot ou Google My Business, les commentaires et les mentions directes sur les réseaux sociaux, les enquêtes et les sources d'information.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive comprend les modèles de comportement des clients pour anticiper les besoins futurs des clients. Il est utilisé pour optimiser les ventes, planifier la logistique et la chaîne d'approvisionnement, ou stimuler les promotions de la marque pour un impact maximal. Par exemple, en étudiant les données des clients, les détaillants peuvent anticiper les flux et reflux des fréquentations en fonction de l'emplacement, des événements ou des saisons et allouer les ressources en conséquence.

L'analyse prédictive peut également être utilisée pour endiguer le taux de désabonnement des clients en identifiant les facteurs contributifs en fonction de la voix des données client.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) est utilisé pour extraire automatiquement des informations à partir d'énormes quantités de données. Les systèmes d'IA utilisent l'apprentissage automatique pour automatiser les sous-tâches telles que l'extraction de sujets, la classification des fonctionnalités et l'analyse de texte nécessaires à l'analyse de texte et à l'analyse des sentiments.

Ces modèles analysent les données via des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour comprendre et corréler les modèles de données et apprendre au fur et à mesure. Cela signifie que lorsqu'ils traitent les données sur l'expérience client, ils peuvent approfondir les données démographiques, les centres d'intérêt, les sujets d'actualité et d'autres facteurs pour fournir des informations de plus en plus précises au fil du temps.

Un exemple de ceci est la façon dont Spotify utilise l'apprentissage automatique pour améliorer les recommandations de contenu. Il prédit ce que les consommateurs pourraient aimer en fonction de leurs choix d'écoute actuels et propose des suggestions personnalisées parmi les genres musicaux, les listes de lecture et les podcasts.

Reconnaissance de l'entité désignée

La reconnaissance d'entité nommée (NER) permet à un ordinateur d'identifier les noms importants qui apparaissent dans les données. Ces entités nommées peuvent être des personnes, des entreprises, des devises ou des lieux et sont nécessaires à l'analyse concurrentielle. Un modèle NER peut être formé pour reconnaître des millions de points de données et les appliquer à des contextes spécifiques à l'industrie.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur aide à la reconnaissance d'images et à la reconnaissance optique de caractères (OCR), ce qui aide un système à détecter des modèles dans les mégadonnées basées sur des images. Cette technologie est souvent utilisée pour identifier les célébrités, les marques et les produits sur les plateformes de médias sociaux à des fins de publicité ciblée et d'analyse concurrentielle, et pour diagnostiquer les problèmes des clients.

8 façons d'appliquer l'IA à l'expérience client

Selon nos recherches, les chefs d'entreprise voient un vaste potentiel pour l'IA pour rendre leurs marques plus centrées sur le client. Voici les applications les plus utiles de l'IA et de l'apprentissage automatique qui, selon les dirigeants, permettront de créer une expérience client plus riche et plus efficace.

1. Segmentation comportementale pour les produits ciblés et le marketing

Selon le rapport The 2023 State of Social Media, 49 % des chefs d'entreprise pensent que l'IA sera essentielle pour la segmentation comportementale afin d'identifier et de cibler des segments de clientèle spécifiques.

Les capacités de l'IA analysent des millions de points de données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux et examinent les sites Web pour repérer les modèles cachés. C'est ainsi qu'ils fournissent des informations au-delà des stéréotypes démographiques traditionnels (comme, tous les joueurs sont des hommes), vous permettant de réduire la segmentation autant que vous le souhaitez. Ces informations vous aident à développer des campagnes marketing ciblées plus efficaces et un niveau plus élevé de personnalisation des produits et services.

Par exemple, cette entreprise de maquillage a une campagne de marketing Facebook ciblée pour les femmes de plus de 50 ans pour une section de leur ligne de maquillage, basée sur le profilage de l'audience.

2. Analyse prédictive pour prévoir le comportement futur des clients

Selon le même rapport, 45 % des dirigeants pensent que l'utilisation de l'analyse prédictive pour indiquer le comportement futur des clients sera une application d'IA essentielle.

L'analyse prédictive utilise l'apprentissage automatique pour analyser les données, à la fois internes (données sur les ventes et les clients) et externes (événements actuels, données sur les concurrents, avis et commentaires sur les réseaux sociaux) pour obtenir des informations. Celles-ci sont essentielles pour anticiper les tendances du marché et éclairer les décisions concernant le contrôle des stocks, les dépenses marketing et autres investissements.

Par exemple, la société de boissons alcoolisées Diageo utilise l'IA pour obtenir des prévisions en temps réel sur la demande des clients, les prix des matières premières et les paiements des créanciers. Il utilise également les informations de l'IA pour éclairer les décisions d'investissement en fonction de facteurs tels que le calendrier, la durée et la portée d'une campagne marketing.

3. Optimisez les prix en fonction de la demande

Quarante-cinq pour cent des chefs d'entreprise affirment que l'IA et le ML seront essentiels pour créer des modèles de tarification dynamiques à l'avenir.

Cela n'est pas surprenant étant donné que la tarification dynamique est courante dans des secteurs tels que l'hôtellerie et le tourisme avec une demande client fluctuante (par exemple, la popularité d'un vol/destination) et une saisonnalité (week-ends ou jours de semaine).

Les algorithmes d'IA analysent à la fois les données historiques et en temps réel (par exemple, l'inventaire, les ventes basées sur la démographie, les prix des concurrents et les publications sur les réseaux sociaux) pour extraire des informations extrêmement pertinentes et sensibles au facteur temps. Grâce à ces informations, les équipes peuvent personnaliser les prix des produits et les messages de manière proactive afin que vous puissiez accroître votre compétitivité et atteindre vos objectifs de revenus.

4. Analyse des sentiments pour comprendre les commentaires des clients

Parmi les chefs d'entreprise que nous avons interrogés, 44 % déclarent que l'analyse des sentiments basée sur l'IA sera essentielle pour comprendre les commentaires des clients et répondre plus efficacement aux problèmes des clients.

L'analyse des sentiments peut spécifier ce que les clients aiment et n'aiment pas à propos de votre marque en vous donnant des mesures ciblées négatives et positives sur un sujet ou un aspect de votre entreprise. Par exemple, un système de santé peut utiliser l'analyse des sentiments des médias sociaux pour identifier les aspects de son organisation dont les patients sont satisfaits et ceux qui doivent être améliorés.

De cette manière, l'analyse des sentiments peut identifier les facteurs affectant votre image de marque, le taux de fidélisation de la clientèle ou la fidélité à la marque.

Dans Sprout, vous pouvez le faire à partir de diverses sources d'écoute sociale telles que Twitter et Instagram. Vous pouvez surveiller et organiser les mentions sociales en temps réel et mesurer le sentiment en fonction des termes et des hashtags que vous souhaitez suivre, le tout sur une plateforme unifiée.

5. Personnalisez le contenu et améliorez l'engagement client

Quarante-quatre pour cent des répondants au sondage estiment que l'utilisation des moteurs de recommandation de contenu pour améliorer la personnalisation est l'une des applications les plus prometteuses de l'IA.

Les outils d'intelligence artificielle fournissent des informations spécifiques aux clients à partir des historiques d'achat, du comportement du site Web (recherches, défilements et clics) et des commentaires pour prédire ce qui pourrait les intéresser afin que vous puissiez personnaliser et optimiser votre contenu pour un impact maximal.

Vous pouvez également stimuler l'engagement des clients et améliorer considérablement les taux de réponse des clients avec des suggestions de réponses personnalisées et pré-approuvées à l'aide d'outils tels que Sprout, comme l'a fait la marque de crème glacée Carvel pour une expérience client améliorée.

6. Reconnaissance d'images pour analyser le contenu visuel

Alors que le contenu visuel domine tout, des médias sociaux à la recherche sur le Web, 43 % des chefs d'entreprise pensent que l'IA aidera à la reconnaissance d'images pour identifier et analyser le contenu visuel.

Les algorithmes d'IA visuelle identifient des modèles dans le contenu visuel, analysent les historiques de recherche et fournissent des suggestions ciblées d'idées ou de variations de conception. De nombreuses marques populaires telles que Canva et des réseaux sociaux comme Pinterest ont déjà intégré cette fonctionnalité d'IA dans leurs plateformes pour une expérience utilisateur plus riche.

L'IA visuelle est tout aussi essentielle dans l'exploration des sentiments, l'analyse des concurrents et les tactiques de marketing et de publicité personnalisées. Par exemple, en recherchant des "idées de chambre à coucher avec des murs gris" sur Pinterest, j'ai également reçu des publicités ciblées de la marque de décoration intérieure Wayfair.

L'IA pour le contenu visuel comprend également l'analyse du contenu vidéo.

Les vidéos ne sont qu'une série d'images ou d'images affichées à une vitesse accélérée. Les algorithmes d'IA décomposent ces cadres et recherchent les visages, les marques, les logos, les lieux ou d'autres éléments de célébrités qu'ils ont été entraînés à rechercher.

Cette capacité change la donne car elle vous permet de mesurer le sentiment dans les vidéos aussi facilement que dans les données textuelles. Vous pouvez mesurer le sentiment des clients et effectuer une analyse concurrentielle sur des marques concurrentes à partir de vidéos sur des plateformes telles que TikTok, Instagram et YouTube.

7. Améliorez le service client grâce à de meilleures interactions avec les chatbots

Quarante et un pour cent des chefs d'entreprise pensent que le NLP jouera un rôle clé dans l'amélioration des interactions avec les clients via des assistants virtuels et des chatbots intelligents.

Le NLP permet aux agents virtuels et aux chatbots de comprendre le langage conversationnel et de répondre aux clients en générant automatiquement des réponses basées sur des paramètres définis.

Contrairement aux chatbots basés sur des règles, les algorithmes basés sur l'IA ont la capacité de comprendre la sémantique et donc d'identifier plus facilement les problèmes des clients. Ils peuvent même recommander les étapes suivantes, comme diriger le client vers un agent en direct.

Des marques comme Walmart adoptent déjà des capacités d'IA conversationnelle avec ChatGPT pour enrichir leur expérience client. En plus d'avoir accès à un service client intuitif, les clients pourront également ajouter des produits à leur panier en envoyant des SMS ou en utilisant des commandes vocales, via l'application mobile Walmart.

8. Recherche vocale optimisée pour une meilleure expérience client et un meilleur classement SEO

Enfin, 40 % des dirigeants pensent que l'optimisation de la recherche vocale est l'une des applications les plus importantes de l'IA à l'avenir.

L'optimisation de la recherche vocale basée sur l'IA améliore le contenu et la structure de votre site Web pour augmenter la visibilité afin que vous soyez mieux classé dans les classements de recherche vocale. Il s'agit d'un besoin croissant pour les marques, étant donné que les achats à commande vocale via les smartphones et les appareils intelligents à la maison devraient augmenter de 400 % d'ici deux ans (2021 à 2023).

De même, l'IA aide à remplacer les fastidieux systèmes d'enregistrement vocal interactif (IVR) par une automatisation vocale intelligente pour accroître l'efficacité du service client.

Construire une expérience client plus humaine avec l'IA

Les outils d'intelligence artificielle peuvent accélérer votre chemin vers une expérience client plus riche basée sur des soins personnalisés, une assistance plus rapide et un engagement authentique.

La réalisation d'un audit de l'expérience client est un bon point de départ pour identifier ce qui fonctionne actuellement et les domaines qui nécessitent votre attention. Cela vous donnera également une meilleure idée des capacités d'IA qui serviront le mieux vos objectifs commerciaux.

Jetez un œil à certains des modèles que nous avons développés pour vous aider à auditer et à optimiser votre expérience client.