Si vous vous inquiétez de la façon dont l’intelligence artificielle va façonner l’avenir, vous êtes trop tard — l’IA est là, et elle a déjà un impact significatif sur la vie des gens, mais peut-être pas dans la façon dont les films nous l’ont dit le ferait.
Les
startups intègrent déjà de manière transparente les technologies de l’IA dans leurs stratégies commerciales, non seulement lorsqu’il s’agit d’automatiser les tâches au sein de l’entreprise, mais également lorsqu’il s’agit de communiquer et d’interagir avec leurs clients.
Voici cinq façons dont les startups utilisent l’intelligence artificielle pour améliorer leurs activités :
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Moteurs de recommandation
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Toute boutique en ligne utilise une sorte de moteur de recommandation, qui sont des outils de filtrage qui utilisent des algorithmes et des données pour recommander les articles ou services les plus pertinents au client.
Cette capacité des boutiques en ligne s’est élargie pour proposer des suggestions au sein des produits pour améliorer l’efficacité. Bookmark.com, par exemple, utilise un moteur de recommandation sur son site qui met en évidence et suggère de réorganiser les segments les plus engagés pour augmenter les conversions.
Les moteurs de recommandation sont bénéfiques pour les entreprises car ils aident à personnaliser et à fournir aux clients des informations pertinentes qui correspondent à leurs préférences et à leurs goûts.
Comment ça marche
Les moteurs de recommandation fonctionnent selon un processus en quatre étapes qui inclut la collecte, le stockage, l’analyse et le filtrage des données clients.
Tout d’
abord, un moteur de recommandation collectera des données explicites (évaluations de produits, avis, commentaires, etc.) et implicites (historique des commandes, pages vues, événements de panier, etc.) sur l’utilisateur. Les données sont ensuite stockées à l’aide d’une base de données NoSQL, d’une base de données SQL standard ou d’un autre type de stockage en fonction du type d’informations collectées.
Ensuite, le moteur de recommandation analyse et filtre les données pour déterminer quels éléments ont des engagements similaires. Il existe de nombreuses méthodes d’analyse différentes utilisées pour filtrer les données, notamment les systèmes d’analyse en temps réel, l’analyse par lots et l’analyse en temps quasi réel.
La méthode d’analyse utilisée varie en fonction de la façon dont vous souhaitez filtrer les recommandations. Par exemple, les moteurs de recommandation peuvent fournir des recommandations basées sur le contenu (par exemple, des produits similaires à ceux avec lesquels l’utilisateur a interagi), des recommandations de cluster (par exemple, des produits qui vont bien ensemble) ou des recommandations collaboratives (par exemple, des produits basés sur les engagements d’autres utilisateurs ayant un comportement similaire) .
Avantages
S’ils sont configurés efficacement, les moteurs de recommandation peuvent augmenter le taux de clics (CTR), les conversions et d’autres indicateurs importants et plus difficiles à définir, comme la satisfaction et la fidélisation des clients. Ils augmentent également la personnalisation et la découverte organique, ce qui rend les clients plus susceptibles de revisiter votre site Web ou de s’y réengager.
Mieux encore, les moteurs de recommandation permettent aux entreprises de le faire sans dans toute étude de marché, car elles collectent déjà toutes les données dont elles ont besoin.
Les moteurs de recommandation sont utiles pour bien plus que le commerce électronique et sont également parfaits pour encourager une interaction plus longue sur les sites Web. Regardez presque tous les grands sites et vous verrez un exemple de moteur de recommandation : les « personnes que vous connaissez peut-être » de Facebook, les « emplois qui pourraient vous intéresser » de LinkedIn, les « vidéos recommandées » de YouTube, etc.
Réalité étendue
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La réalité étendue (XR) consiste à la fois en réalité augmentée et virtuelle, et elle crée actuellement de nouvelles avenues pour les entreprises pour commercialiser et tester des produits et des concepts auprès des clients.
Immersion marketing et marque
L’intégration de XR dans le marketing numérique inspire un nouvel espace de créativité lors de la création d’expériences de marque, et nous avons déjà assisté à de nombreuses incursions réussies dans ce domaine. Par exemple, IKEA s’est aventuré dans le domaine de la XR avec du contenu interactif, permettant aux clients de placer des meubles dans leurs chambres avec l’application IKEA Place.
Il ne fait aucun doute que les entreprises qui se concentrent sur l’utilisation de la XR pour créer des expériences mémorables et uniques bénéficieront d’une réceptivité accrue de la marque à mesure que les clients interagissent avec leurs produits de manière plus « pratique ».
Test de produits
XR aide même à former des professionnels de tous les secteurs et permet aux clients d’imaginer leur vie avec des produits particuliers.
Avec la réalité augmentée et la réalité virtuelle, les entreprises peuvent offrir une formation sur mesure aux employés sans aucun risque ni danger. Par exemple, une entreprise pourrait créer des superpositions de données AR pour aider les ingénieurs de chaudières à améliorer un équipement défunt qu’ils réparent sans manuel, ou proposer la RV pour la formation dans des situations difficiles comme la formation de techniciens de laboratoire sur la biosécurité.
XR offre également de réels avantages aux consommateurs grâce aux tests de produits. Un exemple est BMW, qui permet aux clients de configurer une voiture en RA et de la transmettre au concessionnaire. Les clients peuvent ensuite se promener et interagir avec une voiture virtuelle avant qu’elle ne soit construite. Zara teste également les paramètres de XR, la société de vêtements annonçant qu’elle disposerait d’écrans AR, afin que les gens puissent voir à quoi ressembleraient certains articles sans avoir à les essayer.
Un autre exemple de XR interactif est l’initiative de numérisation et d’envoi de Chevy. Chevy a récemment utilisé l’IA et la reconnaissance d’images pour transformer la brochure automobile traditionnelle en une expérience mobile basée sur l’IA. Désormais, tout ce que les acheteurs potentiels ont à faire pour en savoir plus sur un produit est de scanner une brochure Chevy Bolt chez leur concessionnaire local. Ils recevront ensuite automatiquement du contenu vidéo pour expliquer plus en détail les principales caractéristiques et différenciateurs de la voiture. Contrairement à la lecture de codes à barres ou à la lecture de codes QR traditionnels, les clients n’ont pas besoin de télécharger une application pour cela, tout se fait via le navigateur mobile à l’aide de l’appareil photo du (IA) pour relier les points.
Avec XR, les entreprises peuvent créer des expériences de marque uniques avec lesquelles leurs clients ou leurs abonnés peuvent s’engager, même à petite échelle. Les filtres et effets Instagram sur les annonces de story ont rendu cette technologie d’IA incroyablement accessible.
Optimisation des campagnes
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L’émergence de nouvelles technologies modifie la façon dont les entreprises peuvent à la fois servir leurs clients et répondre à leurs besoins. Avec les innovations en matière d’IA, l’accent est mis sur les anciennes stratégies analytiques telles que l’état d’esprit du « dernier clic » pour se tourner vers des stratégies d’apprentissage approfondies et des rapports de service d’attribution.
Deep Learning
La
technologie d’IA peut aller plus loin dans l’ADN de nos efforts marketing, en collectant encore plus de données sur les clients et en appliquant des filtres et des catégories intelligents, comme la capacité d’AdParlor à optimiser les performances grâce à des balises d’intelligence propriétaires pour explorer les données marketing à grande échelle, y compris la création.
La contribution de l’IA à l’optimisation du ciblage publicitaire, à l’augmentation de la tarification efficace, à l’élimination des réseaux publicitaires sans issue et, en fin de compte, à l’élimination progressive de l’approche d’optimisation de la définition et de l’oubli sera la voie essentielle vers le succès du marketing intelligent aujourd’hui et à l’avenir.
Service d’attribution
L’attribution crée une image plus complète de l’intégration, de l’impression à la vente, ce qui permet aux entreprises de voir plus facilement quels sont leurs efforts publicitaires qui ont le plus d’impact.
Avec des services tels que Google Attribution, vous pouvez voir l’intégralité du parcours client, avant même qu’ils n’interagissent avec les produits ou services de votre entreprise. Il ne s’agit plus uniquement du dernier clic, mais d’un rapport sur l’ensemble du parcours.
Vous pouvez optimiser votre campagne en intégrant des stratégies ETL (Extract-Transform-Load) pour une meilleure mise en œuvre de la Business Intelligence. ETL vous permet de fusionner et d’intégrer de vastes quantités de données provenant de sources multiples, et des outils tels que la plate-forme Intelligent Data Integration Platform d’Informatica contribuent à une meilleure analyse des données.
Analyse des médias sociaux
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Avec l’IA, de nouvelles méthodes d’optimisation des médias sociaux permettent aux entreprises de mesurer plus facilement la performance des messages et des images afin de trouver ce qui résonne le mieux auprès de leur public.
Traitement du langage naturel
Le
fait d’avoir un logiciel basé sur l’IA à portée de main pour analyser les profils de médias sociaux, ainsi que les commentaires et les publications de vos abonnés, peut vous aider à compiler des listes de sujets et de discussions tendance.
À l’aide de la PNL (Natural Language Processing) et de l’analyse des sentiments, les logiciels d’IA peuvent traduire les données des médias sociaux en conseils directs sur les sujets, le ton, les émotions et le contenu visuel qui attireront le mieux votre public. Ils peuvent également suggérer l’heure précise à laquelle une publication doit être publiée et analyser la post-performance à collecter. p>L’intégration de l’IA dans vos stratégies de médias sociaux en automatisant les notifications peut aider à voir qui interagit avec votre contenu et à les compiler dans des listes de reciblage sur des plateformes telles que Twitter et Facebook.
Support client
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Au cours de la prochaine décennie, l’automatisation dans les secteurs du service à la clientèle continuera d’augmenter. Les utilisateurs commenceront à être progressivement éliminés par les machines pour des tâches d’expérience client plus simples, telles que le support client.
Chatbots
Les
chatbots du service client pour les demandes de renseignements nécessaires et les transactions simples sont essentiels pour automatiser les tâches de support client.
Les assistants vocaux alimentés par l’IA peuvent répondre à des questions simples dans les centres d’assistance, telles que les heures d’ouverture et la planification, tout en offrant un support client 24h/24 et 7j/7. Pour l’entreprise, les assistants vocaux peuvent vous aider à effectuer des diagnostics en libre-service ou à optimiser la planification des rendez-vous.
Messagerie et marketing personnalisés
Les données peuvent être automatiquement intégrées dans les CRM à partir de chatbots ou d’assistants vocaux, que vous pouvez ensuite utiliser pour personnaliser les produits et services destinés aux clients. Grâce à une messagerie plus directe et personnalisée, vous pouvez établir une connexion plus fiable avec vos clients, ce qui encourage la fidélité à la marque.
Pour intégrer l’IA dans vos stratégies de support client, tirez parti des chatbots sur les services de messagerie pour résoudre plus efficacement les problèmes simples.
Conclusion
Si vous souhaitez que votre entreprise reste compétitive, il est dans votre intérêt d’intégrer l’intelligence artificielle partout où vous le pouvez.
