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Avant que le prospect ne se transforme en client, celui-ci a de nombreuses interactions avec la marque. La somme de ces interactions, de la première information perçue jusqu’à l’achat, représente le parcours client. Les points de contact permettent de cibler les consommateurs aux moments et endroits appropriés. Il s’agit de comprendre les comportements des consommateurs, leurs besoins et leurs attentes au cours de chacune des étapes du processus de décision d’achat. L’intelligence artificielle est en train et va continuer à s’implanter dans tout le parcours client, avec des implications bénéfiques pour les marques en terme d’engagement et de conversions.

Vers le marketing prédictif et l’engagement anticipatif

L’intelligence artificielle peut aider à la compréhension des parcours consommateurs. Pour les entreprises, il s’agit par exemple de mieux connaître leurs utilisateurs grâce au machine learning afin d’obtenir des insights sur la manière dont les consommateurs se comportent et comment ils perçoivent leurs messages.
Basée sur des évènements mesurés par des machines, le machine learning est là où collecte d’informations et outils d’achats deviennent complémentaires.
La data devient alors prédictive. Ce sont des modèles auto-apprenants alimentés par le comportement des prospects sur le site internet de la marque par exemple. L’intelligence artificielle permet donc ici de déduire des tendances comportementales des utilisateurs qui seront automatiquement optimisées en fonction des nouvelles actions de ceux-ci.

Dans un contexte où les données consommateurs accessibles aux marketeurs ont explosés ces dernières années, l’intelligence artificielle permettra de mieux explorer ces sources d’informations. Cela permettra une meilleure adaptabilité et efficacité de la communication des marques.

Certaines entreprises utilisent déjà l’intelligence artificielle dans une démarche dite d’«engagement anticipatif». Par exemple, ces entreprises vont identifier des prospects évoquant la marque en ligne sans nommer celle-ci. Et elles vont engager le dialogue avec eux. Comment ? L’intelligence artificielle va retrouver la marque dans la masse d’images, texte ou dialogue qui remplissant les réseaux sociaux, comme Starbucks qui utilise l’outil Einstein de Salesforce pour cela. Einstein va ensuite prévenir le community manager qui va engager avec l’internaute ou va répondre toute seule. Les intelligences artificielles comme Einstein déploient déjà des techniques d’analyse sémantique ou de décryptage d’émotions négatives pour ne pas par exemple féliciter un internaute auteur d’une publication qui dénigre la marque.

Dans le même style, les interfaces utilisateurs passives collectent en permanence des données comportementales grâce à nos objets connectés. Grâce au « machine learning », elles peuvent fournir des enseignements précieux aux marques. Spotify par exemple exploite les données issues des trackers de performances sportives afin de proposer des playlists sur mesure aux utilisateurs. Cela permet aux marques proposer des contenus et services adaptés à chaque individu.

Proposer du contenu adapté au client en découverte

L’intelligence artificielle pourra « prédire nos besoins ». Beaucoup de sites de e-commerce hébergent un outil de recommandation pour aider les clients à trouver des produits qui pourraient leur correspondre. Malheureusement les recommandations restent encore assez basiques et ressemblent plus à un outil vous permettant de trouver des objets annexes à vos achats qu’une réelle recommandation basée sur votre comportement. Les moteurs de recherche pourront comporter d’autres facteurs comportementaux dans leurs recommandations. Anticiper les besoins des consommateurs permet de mieux les cibler avant l’achat voire de réaliser du cross-selling après l’achat.

Par exemple, grâce aux smartphones et autres objets permettant une détection des émotions, les marques auront la possibilité de proposer du contenu adapté à l’état d’esprit de leurs consommateurs en temps réel.

Proposer du contenu adapté au client en recherche d’informations

Au niveau de la recherche d’informations du consommateur, les chatbots, alimentés par l’apprentissage automatique, permettent une interaction automatisée entre les consommateurs et les marques via des interfaces de messagerie. Les insights provenant de ces conversations permettent aux marques de proposer des recommandations personnalisées à leurs consommateurs. Cela amène des conversations sans friction entre les marques et les consommateurs au fur et à mesure que la technologie se développe et se perfectionne.

Au niveau des appareils, l’intelligence artificielle permet de relier un individu-donné à son device, permettant ainsi d’injecter Storytelling et cross-device au dialogue entre la marque et ses clients. Les marques peuvent ainsi ajuster leurs messages et leurs offres en fonction du contexte. Créant des expériences fluides, qui devraient aussi bien favoriser l’achat que le ré-achat.

Sans être de l’intelligence artificielle, le déplacement de la réalité virtuelle vers les smartphones offre tout de même de nouvelles opportunités pour les marques. Les marques pourront expérimenter des nouveaux modes de découverte du produit pour leurs clients. Les retailers par exemple pourront transformer la façon dont les gens achètent en donnant la possibilité d’essayer les produits sans avoir à se déplacer en magasin.

Par exemple, le fabricant de vêtements The North Face met à disposition du consommateur un questionnaire en ligne comme s’il demandait conseil à un vendeur en ligne. C’est Watson, l’intelligence artificielle d’IBM, qui est en réalité l’interlocuteur du côté de la marque. L’IA va ensuite peaufiner l’offre des produits proposés au client comme un vendeur en magasin le ferait. Cela permet aux marques de se lancer dans une écoute plus active de leurs clients et renforce l’engagement de ceux-ci.

Améliorer l’expérience d’achat

L’intelligence artificielle apportera ses améliorations à l’expérience d’achat des consommateurs.

Du côté de l’entreprise d’abord avec le pricing dynamique. Les algorithmes permettent une tarification automatisée basée sur la demande. Les distributeurs peuvent ainsi fixer les prix en se basant sur la capacité et la volonté de payer d’un client  en particulier à un moment donné. Par exemple, Uber a introduit un algorithme de tarification lui permettant de faire monter les prix automatiquement en période de pointe.

Du côté des consommateurs l’expérience d’achat pourra être fluidifié. Par exemple avoir vue un ensemble qu’il apprécie sur Pinterest ou Facebook, un client pourra cliquer dessus et être dirigé vers une page du retailer ou une intelligence artificielle personnalisera ce look selon le style propre du client.

Une prédiction Gartner Research indique que « 85% des interactions clients en retail seront managées par une IA d’ici 2020 ». Les conséquences ? Moins d’articles retournés et une meilleure gestion des stocks, amenant à des économies pour le retailer et des consommateurs plus satisfaits.

À un certain point, l’expérience d’achat sera tellement fluide pour les consommateurs qu’ils ne se rendront même plus compte qu’une IA les a aidés ou influencés.

Comment ces changements sont-ils perçus ?

Une récente étude sur la perception des consommateurs en matière d’intelligence artificielle menée par Rocket Fuel nous apprend que les jeunes générations accueillent positivement l’entrée de l’intelligence artificielle dans leurs rapports aux marques. Pour eux, fournir aux entreprises des données personnelles est un moyen d’avoir une expérience plus personnalisée et fluide avec les marques: « 80 % des 25-34 ans sont favorables au fait que les marques s’adressent à eux en leur proposant des publicités et des offres personnalisées » et « 62 % d’entre eux estiment judicieux d’utiliser l’IA pour effectuer des suggestions sur les produits et services qui seraient susceptibles de leur plaire selon des critères d’intérêt. »

Plus d’infos:  

How cognitive artificial intelligence helps deliver a better customer experience (IBM, shep Hyken) https://goo.gl/ktuoTa/

The past, present and future of AI in customer experience (My Customer, Brian Solis) https://goo.gl/gMWObv/

How AI plays into every step in the retail customer journey (Retail customer experience, Judy Motti) https://goo.gl/xI73Mg/

Zenith’s 2017 Trends, artificial intelligence powering the consumer journey https://goo.gl/HgtKpc/

Artificial Intelligence: The key to Improving Customer Experience (Digital marketing magazine, Paul Jarrett)
https://goo.gl/65ETzW/