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juillet 2, 2021

Intelligence artificielle et parcours client personnalisés5 minutes de lecture



L'intelligence artificielle peut aider les marketeurs à créer des parcours clients personnalisés. Comment les organisations peuvent-elles utiliser cette technologie à son plein potentiel ?

Au début de cette année, Rackspace Technology et Coleman Parkes Research ont publié un rapport intitulé « Les organisations réussissent-elles à l'IA et à l'apprentissage automatique ? » Ils ont interrogé 1 870 décideurs informatiques dans les secteurs de la fabrication, du natif numérique, des services financiers, de la vente au détail, du gouvernement/secteur public et de la santé. L'étude mondiale a cherché à savoir quelles applications d'entreprise de l'IA et de l'apprentissage automatique (ML) étaient actuellement utilisées par ces décideurs. utilisez l'IA et le ML pour créer des parcours utilisateur personnalisés. Avec l'intense intérêt et la réelle promesse de l'IA et du ML, il est surprenant que tant d'organisations aient du mal à tirer parti de cette technologie (Remarque : l'IA et le ML présentent des distinctions importantes, le ML étant un sous-ensemble de l'IA, mais pour le reste de nous utiliserons l'IA dans un sens général).

Regardons un peu l'histoire des parcours clients

Les spécialistes du marketing et les rédacteurs du secteur discutent de la création de parcours clients personnalisés depuis longtemps. Pour savoir combien de temps, j'ai commencé à rechercher l'origine de l'expression « parcours client ». C'est un peu difficile à cerner avec précision, mais j'ai découvert que le terme « cartographie de voyage » a commencé à apparaître, comme l'utilisent les spécialistes du marketing aujourd'hui, à la fin des années 1990. L'origine du concept, selon certaines autorités, provenait d'un article paru dans la revue Marketing Management en 1994.

Dans cet article, intitulé « Engineering Customer Experiences », Lewis Carbone et Stephan Haeckel ont inventé le terme « plan d'expérience » comme « une représentation picturale des indices d'expérience à concevoir, ainsi que des spécifications qui les décrivent et leurs fonctions individuelles. »

D'autres autorités cherchant une origine se réfèrent au livre de Jan Carlzon, Moments of Truth, publié à l'origine en 1987. Carlzon utilise les mots « parcours client" dans le cadre d'une philosophie d'entreprise globale, mais des spécialistes du marketing avisés ont rapidement combiné ses idées avec les étapes du cycle de vente – le modèle bien-aimé et beaucoup plus ancien Marketing Funnel et AIDA-modeldéveloppé pour la première fois dans le 1800 par Elias St. Elmo Lewis de Philadelphie.

Ainsi, bien que la phrase que nous examinons semble avoir à peu près coïncidé avec l'adoption mondiale d'Internet, il n'y a vraiment "rien de nouveau sous le soleil" – ironiquement, cette phrase biblique d'Ecclésiaste 1:9 a été écrite au 10 siècle avant JC (mais maintenant je m'éloigne de ma question).

Pourquoi les parcours clients personnalisés et pilotés par l'IA sont-ils si insaisissables ?

Je pense que la réponse est que le concept est moins difficile que l'exécution. En plus des obstacles techniques, l'exécution exige une compréhension de la personnalisation, des personnages, des attentes des clients et des causes de friction dans le processus de l'entonnoir marketing tel que nous l'avons connu.

Les marketeurs doivent se poser des questions :

  • Quel niveau de personnalisation est requis pour chaque étape du processus de vente ?
  • Y a-t-il une différence entre personnalisation et segmentation ?
  • Les personas sont-ils importants à l'ère de l'hyper-personnalisation ?

Les réponses sont : « ça varie », « oui » et « plus que jamais !

Les tests sont la clé d'une stratégie de personnalisation réussie

Beaucoup a été écrit sur le pouvoir de la personnalisation dans la messagerie, la vue à 360 degrés du client et l'empathie. Tous ces éléments jouent un rôle dans la cartographie d'un formidable parcours utilisateur qui génère des conversions. En effet, les clients s'attendent à être connus des marques avec lesquelles ils interagissent.

Je n'ai pas besoin d'entrer dans les détails sur la personnalisation pour le moment, car ma collègue Jennifer McAdams a déjà écrit un excellent blog sur ce sujet. Je vous recommande fortement de le lire. Ce que je veux dire, c'est vraiment les tests nécessaires pour prouver l'efficacité de la personnalisation. Pendant des décennies, les tests A/B et multivariés ont été la façon dont nous déterminons si la personnalisation fonctionne.

Mon expérience des tests A/B a commencé à l'époque où je travaillais dans la production de journaux. Le processus était simple : ajoutez de la couleur à une annonce ou offrez un code de réduction et suivez les ventes qui en ont résulté. Ensuite, vous exécutez votre plus grande campagne en utilisant la méthode la plus performante.

Cela semble primitif, mais au-delà de la façon dont nous suivons les résultats, nous n'avons pas beaucoup amélioré le processus. Les tests traditionnels peuvent fournir des preuves circonstancielles de ce qui a mieux fonctionné, mais ils ne peuvent généralement pas expliquer pourquoi cela a mieux fonctionné ou donner la certitude que les résultats n'auraient pas été différents un autre jour ou dans d'autres circonstances.

L'avantage inexploité de l'IA

Ce que l'IA peut faire pour les tests est d'accélérer le processus, d'agréger à partir de plusieurs sources et, en fin de compte, d'offrir des suggestions sur ce qui aurait pu mieux fonctionner plutôt que de simplement rapporter ce qui a mieux fonctionné sur la base des données du résultats d'un test. Dans cette application, il s'agit parfois d'un calcul accéléré, mais au final, cela élimine le besoin d'exécuter autant de tests ou de passer du temps à livrer des campagnes qui ne sont pas optimales.

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