Utiliser l'IA pour améliorer l'expérience client et l'orchestration du parcours client

La messagerie et les expériences centrées sur le client nécessitent des réponses intelligentes gérées par l'IA. Si les clients ne reçoivent pas d'e-mails ou d'autres communications pertinents, ils se désabonneront simplement.

"En ce moment, le marketing échoue plus qu'il ne fonctionne", a déclaré Matthew Camuso, responsable du marketing produit pour la société de logiciels CRM Pegasystems, lors de la conférence MarTech. "Et si vous pensez à la raison pour laquelle cela échoue, c'est parce que la plupart de ce que nous poussons, et quand nous le poussons, n'a aucune pertinence réelle pour les consommateurs."

Il a cité une étude interne de plus de 5 000 consommateurs qui a révélé que 68 % d'entre eux ne pensent pas que les marques se soucient de leurs besoins.

Si les marques ne répondent pas intelligemment aux besoins des clients avec un outil d'IA, elles dépendent généralement de messages préemballés envoyés à des groupes de clients, divisés en segments. Le risque est que de nombreux clients de ces segments trouvent le message non pertinent et se détournent de la marque.

Lire ensuite : Pourquoi nous nous soucions de l'IA dans le marketing

Risques dans la segmentation traditionnelle

Dans une campagne traditionnelle, une base de clients est divisée par données démographiques, zones géographiques et autres catégories pour créer des segments, voire des microsegments plus précis. Les spécialistes du marketing peuvent ensuite ajouter des règles basées sur ce que l'on sait du client, comme ses moyens financiers ou l'intérêt qu'il a exprimé sur une page Web particulière. Des messages prédéterminés sont ensuite envoyés à ce groupe fixe de clients.

"En fin de compte, vous essayez simplement de trouver la meilleure liste de personnes pouvant acheter votre produit, puis une fois que vous obtenez cette liste, elle est un peu plus petite, mais vous ciblez toutes ces personnes sur tous les canaux", dit Camuso.

Cette stratégie génère un faible pourcentage de ventes, généralement de l'ordre de 1% à 2%, a-t-il déclaré.

"Cela peut atteindre vos objectifs de campagne à court terme, ce qui est formidable, mais à long terme, nous sommes tellement axés sur les produits et les ventes que cela nuit en fait à nos relations avec les clients", a expliqué Camuso.

Expériences centrées sur le client basées sur l'IA

Pour générer des messages et des expériences centrés sur le client, l'IA peut être utilisée pour ingérer les signaux des clients de tous les canaux, mettre à jour le profil du client, puis proposer les meilleures actions suivantes qui sont pertinentes pour ces clients.

"Ce dont vous avez besoin, c'est d'un cerveau, d'une autorité décisionnelle centralisée, capable d'alimenter tous vos engagements et de les rassembler", a déclaré Camuso. "Ce cerveau va faire, c'est collecter des données sur le client à partir de vos canaux, comme le courrier électronique, le Web ou le mobile, puis les combiner avec les données historiques que vous avez du profil d'un client ou de l'historique des interactions, ainsi que tout ce qui peut être diffusé en continu, en temps réel."

Au lieu d'une campagne à l'emporte-pièce ciblant une liste segmentée de clients, les communications gérées et autorisées par l'IA délivrent des offres ou des suggestions personnellement pertinentes.

Les spécialistes du marketing jouent également un rôle dans la décision de l'IA en établissant des critères spécifiques à leur industrie ou à leur produit. Par exemple, si la marque est une banque, elle ne peut vendre une carte de crédit qu'à un client âgé de 18 ans ou plus, et cette règle doit être ajoutée à l'ensemble des conditions pour contacter un client.

Dans ces conditions plus étroites, l'IA peut alors arriver aux meilleures actions suivantes, en fonction de la désirabilité de l'action pour le client - désignée dans l'algorithme comme une valeur "P" (propension) - et également en fonction de la valeur ("V") de l'action ou de la vente à la société.

De plus, l'IA utilisera des facteurs commerciaux internes pour prendre sa décision sur l'action. Par exemple, si un produit a un faible inventaire, l'IA peut déterminer qu'il est préférable de mettre un autre produit devant le client où il y a un inventaire plus élevé, afin que l'entreprise puisse réaliser la vente.

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Orchestration du parcours client basée sur l'IA

Chaque nouvelle donnée concernant un client déclenche l'IA pour recalculer le score, en gardant tous les messages à jour et pertinents. Un achat par carte de crédit, par exemple, pourrait déclencher un SMS opportun, ou même un appel téléphonique utile d'un représentant en direct.

Ces prochaines meilleures actions basées sur des messages constituent une partie importante de l'expérience client. Mais, la décision de l'IA peut également être utilisée pour créer des pages Web et des expériences mobiles adaptées au client en fonction des informations mises à jour dans le profil du client.

De plus, une approche centrée sur le client alimentée par l'IA peut permettre une orchestration du parcours client qui est également plus pertinente et efficace.

Les parcours clients traditionnels sont tracés en lignes droites à l'aide de règles pour pousser les clients d'une action ou d'une étape à l'autre. Lorsqu'un client - n'importe quel client - effectue une action spécifique « X », il est alors avancé dans le processus vers une autre action, « Y », basée sur les règles de base du parcours.

La différence avec une orchestration de parcours client basée sur l'IA est qu'elle peut rester centrée sur le client et choisir parmi un plus grand nombre d'options qui ont du sens pour un client spécifique en fonction du profil du client.

Lorsque l'IA guide le parcours, elle peut gérer des parcours plus compliqués qui incluent de nombreuses variables, qui sont toutes notées en fonction de la propension. Un bon exemple pour les sociétés financières est une hypothèque, qui est un processus compliqué avec un certain nombre d'étapes basées sur de nombreux points de données personnelles.

"En fin de compte, il s'agit simplement d'aider les clients à réaliser tout ce qu'ils font à ce stade", a déclaré Comuso. « Et quand ils arrivent à cette étape, nous n'essayons jamais de les forcer à passer à la suivante. Au lieu de cela, nous examinons tous ces parcours [des clients précédents] et voyons où elle se situe dans l'ensemble, puis utilisons la prise de décision en temps réel et la modélisation de la propension.

Tirant parti de l'échelle fournie par la modélisation de l'IA, l'objectif est que chaque parcours ou message soit nouveau et pertinent pour le client actuel. Si cet objectif est atteint, les clients auront l'impression que la marque se soucie vraiment de leurs besoins individuels.

D'ignoré à engagé : offrez de meilleures expériences client grâce au marketing permanent de Third Door Media sur Vimeo.