Être axé sur les données dans l'économie de l'expérience

Blog invité par Sheryl Kingstone, vice-présidente à la recherche et directrice générale – VOCUL, 451 Research.

Des perturbations importantes dans les industries et l'influence croissante du consommateur habilité continuent d'exercer des pressions sur les entreprises pour qu'elles offrent des expériences différenciées et cohérentes tout au long du parcours du consommateur. Simultanément, les modèles commerciaux évoluent, la popularité croissante de l'économie des abonnements modifiant l'économie à long terme et les relations entre les marques et les consommateurs. Ces changements exigent une nouvelle approche des modèles d'engagement qui mettent l'accent sur les exercices de fidélisation et de rétention. Cela force l'évolution de l'ensemble de la pile technologique et de la culture organisationnelle à permettre des expériences contextuelles pertinentes en temps réel.

Au fil des ans, l'amélioration de l'expérience client est restée le principal moteur de la transformation numérique, ce qui rend essentiel de comprendre où les entreprises investissent dans les nouvelles technologies numériques et améliorent les processus pour impliquer plus efficacement les clients, les partenaires ou les employés dans les fonctions de vente, de marketing, de support et de commerce.

Les données restent un champ de bataille essentiel pour créer des expériences client unifiées

Les entreprises doivent accéder et unifier les sources disparates de données des consommateurs – et contextualiser et opérationnaliser efficacement les informations – pour diffuser des informations critiques qui façonnent le parcours client. Pour que les entreprises soient compétitives dans cet environnement en mutation, elles doivent capturer, analyser, comprendre et agir sur les informations. Ils doivent également reconnaître les modèles, comprendre les idées, planifier, prévoir, résoudre les problèmes, identifier les actions et prendre des décisions à grande échelle. L'explosion de la connectivité, des appareils intelligents et des interfaces numériques superposant ces informations permet de plus en plus de créer des expériences personnalisées, augmentées par le contexte en temps réel et les préférences des clients.

Étant donné que l'univers de ce qui est «connaissable» sur les clients s'élargit, les nouvelles technologies d'apprentissage automatique aident à augmenter et à faire évoluer la prise de décision commerciale. La combinaison de l'expertise humaine et de l'intelligence artificielle peut être puissante car l'interprétation humaine seule peut manquer des indices contextuels dans des ensembles de données massifs.

La croissance abondante des données, ainsi que les demandes de contenu multimédia riche et de conformité réglementaire, nécessitent de nouvelles approches pour gérer les données des clients et l'intelligence. Soixante-huit pour cent des leaders du numérique accordent la priorité à la création d'une vue unique du client à travers des sources de données disparates, ainsi qu'à l'investissement dans de nouvelles plateformes numériques qui améliorent à la fois l'expérience client et l'agilité commerciale (voir figure 1). Il crée le plus grand fossé entre les leaders numériques et les retardataires, avec un différentiel de 21 points entre les entreprises qui ont des stratégies formelles de transformation numérique et celles qui n'en ont pas.

Aujourd'hui, plus que jamais, les clients et les citoyens attendent des entreprises qu'elles proposent des expériences personnalisées à la demande. L'apprentissage automatique peut aider les organisations à répondre à ces attentes, mais tout d'abord, les décideurs doivent comprendre les opportunités actuelles où l'apprentissage automatique peut être appliqué.

L'IA et l'apprentissage automatique améliorent la pertinence contextuelle

Les entreprises cherchent à aller au-delà analyse des règles basée sur les segments et vers une prise de décision algorithmique qui permet une hyper-personnalisation à grande échelle – et en même temps, en tenant compte de l'affinité individuelle ainsi que de l'intention globale, ce qui se traduit par une plus grande pertinence et efficacité. Les algorithmes d'auto-apprentissage permettent aux spécialistes du marketing de s'ajuster ou de s'adapter automatiquement en fonction de n'importe quel facteur ou d'une combinaison de facteurs, tels que le comportement individuel du client ou du visiteur, la géolocalisation, les niveaux d'inventaire et les incitations du fabricant. Les progrès de l'intelligence prédictive de l'apprentissage automatique s'appuient sur une variété d'algorithmes pour réaliser une hyper-personnalisation en temps réel à grande échelle.

Les expériences les plus significatives (et finalement rentables pour ceux qui les fournissent) seront informées par des données des indices contextuels, qui ne feront qu'augmenter à mesure que la quantité de données disponibles – en particulier les données non structurées – proliférera. La capacité d'exploiter des données en utilisant l'analyse de texte et d'autres techniques pour extraire des informations sur les émotions qui peuvent avoir un impact positif sur le comportement des consommateurs est essentielle. Le besoin d'exploration de texte augmente à mesure que la croissance de nouveaux types d'appareils connectés capturant des volumes sans précédent de données comportementales s'accélère.

Avec le client habilité qui demande de plus en plus de choix sur les interactions et les relations qu'il entretient avec les entreprises, les expériences – et non les produits – resteront le champ de bataille du futur. Cela exige que les organisations repensent leur modèle d'engagement. Il est désormais essentiel de considérer chaque étape et point d'interaction tout au long du parcours client comme une opportunité d'offrir des expériences cohérentes et différenciées pour attirer, gagner ou fidéliser les clients.

Regardez le webinaire, «Être piloté par les données dans le L'expérience de l'économie: utilisez des informations sur la marque, les produits et les sentiments des clients basés sur l'IA " pour en savoir plus.

Sheryl Kingstone est la Vice-président à la recherche et directeur général – VOCUL, 451 Research. Sheryl dirige la couverture de 451 Research pour l'expérience client et le commerce, qui couvre les nombreux aspects de la façon dont l'expérience client est un catalyseur de la transformation numérique. Elle supervise la couverture de la société sur une variété de marchés de logiciels d'expérience client couvrant la technologie publicitaire, le marketing, les ventes, le commerce et les services.