Comment les données et l'IA garderont vos clients heureux et engagés

Décembre
23, 2020

6 min de lecture

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L'engagement client est l'une des caractéristiques des entreprises prospères du XXIe siècle. Comme le note Hubspot l'engagement client crée une interaction avec les consommateurs sur plusieurs canaux pour renforcer la relation de l'entreprise avec eux. Grâce aux progrès des médias sociaux, l'engagement client est à son apogée. Cependant, au fur et à mesure que les entreprises se développaient, elles ont commencé à se rendre compte qu'il n'y avait tout simplement aucun moyen de répondre à des centaines, voire des milliers de commentaires, de questions et de commentaires pertinents des consommateurs. Certaines entreprises essaient d'embaucher du personnel pour faire face à cette inondation dès le début, mais elles réalisent rapidement qu'elles mènent une bataille perdue.

L'intelligence artificielle est la pensée immédiate lorsqu'on considère de grandes quantités de données. Le MIT mentionne que le Big Data, lorsqu'il est alimenté par l'IA, peut conduire à des informations intéressantes et vitales pour les entreprises d'aujourd'hui. Cependant, lorsque nous parlons d'intelligence artificielle, le terme recouvre un large éventail de technologies émergentes. Tous ne sont pas applicables au sens de expérience client et engagement. Ici, nous allons explorer comment les données et l'IA peuvent travailler ensemble pour aider à construire un système d'engagement client plus approfondi et plus robuste pour une entreprise .

Sources de données et CX

Si vous ' J'ai récemment utilisé Google pour une recherche, vous vous rendez compte que le moteur a maintenant tendance à pousser les utilisateurs vers ce qu'ils pensent que vous recherchez. La pertinence est vitale dans ce que le moteur vous présente, et ce n'est pas différent pour une entreprise utilisant des données pour alimenter son IA. Les entreprises peuvent collecter des données à partir de cookies ou d'applications mobiles, former leur IA et développer une expérience client unique. Puisque les algorithmes d'apprentissage automatique permettent un recyclage basé sur de nouvelles informations, les réponses de l'IA seront toujours pertinentes en fonction des dernières données collectées sur le compte de cet utilisateur. La légalité de la collecte des données des utilisateurs varie, cependant, et si les entreprises ont l'intention de le faire, elles doivent s'assurer qu'elles sont conformes sur toutes leurs plates-formes.

Traitement algorithmique de haut niveau

Wired note que les algorithmes sont une série d'étapes pour un calcul particulier; c'est un terme mathématique dans sa forme la plus simple. Pourtant, il devient plus nuancé au fur et à mesure que nous l'appliquons à l'informatique . L'apprentissage algorithmique est au cœur de l'IA car il enseigne au système ce qu'il doit tirer des nouvelles données. Alors que la plupart des algorithmes sont aujourd'hui supervisés (ils sont surveillés par un administrateur et corrigés si des erreurs se produisent), ils pourront éventuellement fonctionner seuls. L'apprentissage automatique peut saisir les nuances du comportement des consommateurs et profiler les aspects psychologiques d'un acheteur. Les données qu'il génère peuvent aider à localiser les éléments pertinents pour les clients.

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Technologie de traitement du langage naturel (NLP)

Naturel Le traitement du langage tente de faire en sorte que l'IA réponde en utilisant des paramètres humains, plutôt que ce que vous attendez d'un ordinateur. La PNL change la façon dont une marque interagit avec ses acheteurs. Cela rend le traitement de l'IA beaucoup plus accessible du point de vue du consommateur, car il n'a pas à apprendre des interfaces compliquées. Le système leur parle simplement dans un anglais simple et recueille leurs commentaires, les ajoutant aux magasins de données qui existent déjà. Les chatbots sont également dotés de systèmes d'intégration simples leur permettant d'être intégrés au site Web d'une entreprise. Les coûts de développement pour intégrer cette technologie dans un site Web d'entreprise sont également nettement inférieurs.

Vision par ordinateur et expérience client

Les clients sont toujours à la recherche de moyens plus efficaces pour trouver leurs achats. La vision par ordinateur est simplement une entrée que le système peut utiliser pour analyser les données d'une source particulière. Par exemple, en collectant des données de trafic dans un magasin, la vision par ordinateur peut développer une carte thermique pour montrer où la plupart des consommateurs passent leur temps. À leur tour, ces informations peuvent aider à diriger l'entreprise vers des campagnes publicitaires plus efficaces ou des produits qui attirent plus de trafic. La fonction Lens de Pinterest est un autre excellent exemple d'utilisation de la vision par ordinateur. Selon Pinterest Lens permet aux utilisateurs de numériser quelque chose à rechercher dans le monde qui les entoure à l'aide de l'appareil photo de leur smartphone. Lens montre précisément ce dont l'IA est capable, avec la bonne impulsion.

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L'apprentissage en profondeur parallèlement à l'expérience client [19659011] L'apprentissage en profondeur consiste à apprendre à une IA à penser comme un humain. Bien que nous pensons que c'est facile parce que nous le faisons naturellement, c'est un processus complexe qui nécessite beaucoup de traitement pour être compris. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent être inestimables pour générer des prospects et créer des opportunités pour les entreprises. L'un des meilleurs exemples dans le secteur de la santé est l'utilisation de données évolutives du monde réel telles qu'implémentées par Trialbee. L'engagement des patients lors de la recherche clinique pour les essais de vaccins est extrêmement bénéfique. Il vise à offrir aux entreprises une solution d'engagement des participants qui utilise l'IA pour mettre en relation les entreprises avec des participants qui ont participé à des études similaires dans le monde entier. Pour ce faire, il utilise des critères pour restreindre le bassin à une poignée de candidats dont l'entreprise sera certainement intéressée à participer à leur étude. L'utilisation de l'IA dans ce contexte offre un meilleur retour sur investissement pour les organisations pharmaceutiques, medtech biotechnologiques et CRO, créant une expérience client unique pour les participants.

Une autre utilisation appropriée de l'apprentissage en profondeur est les interactions juste à temps. Les consommateurs s'attendent à ce que certaines choses se passent pendant leurs affaires avec un représentant du service à la clientèle . Une majorité de clients apprécient leur temps, et devoir attendre quelque chose les agace et peut les éloigner de la marque. Les interactions juste à temps garantissent que l'IA répond à une fenêtre précise. Le système utilise le contexte et l'intention de l'utilisateur pour déterminer ce qu'il souhaite faire et réagir à ses actions en temps réel.

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Dans l'ensemble, les résultats d'une entreprise ont tendance à être beaucoup plus sains lorsqu'elle engage ses consommateurs. Dans l'ancien temps du marketing, il s'agissait simplement de contacter les utilisateurs et de comprendre leurs besoins. D'un autre côté, les interactions d'aujourd'hui ont besoin de plus d'énergie que même toute une équipe de personnes ne peut en fournir. Si une entreprise veut rester pertinente dans cet environnement commercial moderne en évolution rapide, elle doit s'adapter. L'IA est le meilleur moyen pour les entreprises d'évoluer avec le temps, mais l'IA sans données est comme un véhicule sans carburant. En s'assurant que le système d'IA dispose de suffisamment de données pour apprendre et se développer, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA dans leur engagement client.