Pour répondre aux attentes toujours plus exigeantes des consommateurs, les entreprises quelles que soient leur taille et leur secteur d’activité doivent aujourd’hui donner la priorité à l’expérience client. Alors pour rester compétitives, de plus en plus d’entreprises déploient des stratégies digital-first basées sur l’intelligence artificielle et le machine learning.
Mais pour attirer de nouveaux consommateurs tout en fidélisant leurs clients existants, les entreprises doivent éviter de tomber dans le piège des investissements à l’aveugle dans les dernières technologies. C’est avec une approche d’innovation digitale éclairée qu’elles pourront offrir une expérience améliorée, durable et compétitive.
L’IA peut les aider à analyser leurs informations structurées et non structurées pour mieux comprendre les préférences et les comportements de leurs clients, et ainsi créer des expériences plus personnalisées et améliorer leurs interactions. Mais pour être efficace, cette technologie doit être utilisée correctement.
Dans ce contexte, comment les entreprises peuvent-elles identifier les technologies qui leur seront utiles parmi la multitude d’offres disponibles ? Comment distinguer les technologies réellement efficaces des simples gadgets ?

Comprendre l’expérience client digitale d’aujourd’hui

Certains affirment que l’expérience client ne devrait plus être définie et pilotée par les entreprises mais qu’aujourd’hui le parcours client devrait être façonné par les intéressés eux-mêmes. Certains distributeurs l’ont bien compris : ils affichent sur les réseaux sociaux des publicités personnalisées pour chaque utilisateur. En d’autres termes, les contenus relatifs aux marques ou à leurs produits sont liés, dans une certaine mesure, aux centres d’intérêt des clients à un instant donné.

Dans le cadre de cette prise de conscience, les entreprises de tous les secteurs adoptent l’IA et le machine learning pour offrir une expérience client personnalisée, omnicanale et plus fluide. Si certaines organisations sont déjà très avancées et utilisent ces technologies directement dans leurs interactions client (comme par exemple SoftBank avec Pepper, son robot humanoïde), la plupart des autres entreprises s’appuient sur l’IA pour analyser les données clients (interactions, informations structurées et non structurées, paiements, etc.) pour bien comprendre les comportements et préférences de leurs clients et ainsi développer des expériences de plus en plus personnalisées, à chaque interaction.

En effet, l’accroissement exponentiel des interactions numériques avec leurs clients permet aux organisations de collecter des volumes toujours plus importants de données pertinentes. En appliquant des technologies comme l’IA et le machine learning sur ces quantités gigantesques d’informations, les entreprises peuvent détecter des faits et comportements invisibles pour un humain et ainsi améliorer fortement la qualité du service rendu au client et également limiter le risque d’erreur humaine.

Typiquement, certains magasins commencent à analyser les données de caisse, de réapprovisionnement en rayon et de parcours client pour optimiser leur portefeuille de produits, la constitution des stocks et l’agencement de leurs boutiques, et ainsi maximiser la satisfaction client et le volume de vente réalisé.

Préparer l’avenir, ou l’importance de la valeur ajoutée

L’année 2019 a été marquée par l’émergence et l’adoption d’expériences client avant-gardistes et pointues. Face à ces avancées technologiques successives, les consommateurs s’attendent aujourd’hui à une expérience client rapidement et sans accroc, qu’il s’agisse de déverrouiller leur smartphone très simplement ou de dicter leur liste de courses à Alexa.
Mais avant d’investir dans de nouvelles technologies ou initiatives, les entreprises doivent se demander si ces nouveaux projets génèreront de la valeur pour elles et pour leurs clients.
Par exemple, nos objets connectés sont de plus en plus utilisés pour effectuer des paiements sans contact. Il s’agit maintenant d’un concept apprécié des clients, mais génère-t-il vraiment de la valeur ? Quels en sont les bénéfices pour l’entreprise et pour le consommateur ?

Le déploiement des bagues et bracelets RFID du Métro de Moscou accélère-t-il ou facilite-t-il réellement les trajets des personnes ?
Par ailleurs, ces technologies sont-elles assez évolutives ? Combien de nouvelles technologies avancées et déployées avec succès dans un premier temps ont su évoluer dans le temps ? Quid de la vague d’objets connectés personnels ? Avec seulement dix doigts par personne, comment les solutions de paiement mobile, incluant la gestion des cartes de fidélité, pourront-elles s’adapter à des cas d’utilisation plus larges ? Quelles conséquences liées au déploiement de la 5G ?

Cela est difficile à prédire à l’avance, car c’est l’usage de ces technologies qui déterminera les applications qui seront éliminées de celles qui persisteront. Mais il devient de plus en facile de mesurer leur pertinence en introduisant une boucle données-analyse-IA-recommandation.

De fait, les entreprises souhaitant offrir une expérience client optimisée, rapide et sans accroc doivent désormais impérativement s’appuyer sur une approche « digital first » afin de disposer de données pertinentes. Puis, les organisations capables d’exploiter ces données pour identifier précisément les besoins de leurs clients (et d’agir en conséquence) deviendront les chefs de file de demain. Elles devanceront les entreprises qui innovent sans objectif précis, avec des concepts superficiels et qui ne mesurent pas le bénéfice obtenu automatiquement.