L’IA révolutionne l’UX, et le très célèbre « chatbot » n’est que la face émergée de l’iceberg. Moteur de recherche intelligent, système de recommandations personnalisées et dynamic pricing : voici 3 conseils pour améliorer l’expérience client en s’appuyant sur des procédés d’intelligence artificielle.
L’IA pour trouver le produit correspondant le mieux à la recherche du client
Accélérer le parcours client est une aubaine pour l’entreprise, et pour le consommateur. A l’heure où les process doivent être réduits à des délais minimes, permettre à l’acheteur de trouver immédiatement le produit ou le service qui correspond exactement à ses critères d’achat est un réel atout pour l’expérience client. Plus que de l’ergonomie, l’entreprise offre de l’efficacité. L’intelligence artificielle prend à sa charge la mission de recherche de l’offre la mieux adaptée, pour faciliter la tâche au consommateur.
Cette technique de l’intelligence artificielle s’illustre notamment sur les sites de comparateurs de vols. L’IA brasse en un instant un volume de données web colossal, et les traite en un temps record pour proposer au consommateur la meilleure combinaison possible en fonction de ses objectifs : vol le moins cher, trajet le plus court, voyage sans escales… Des comparateurs comme Algofly font ainsi de l’IA une application avancée : le client est en mesure de savoir précisément quand acheter son billet d’avion au meilleur prix, et peut configurer un système d’alerte. Un service à forte valeur ajoutée.
L’IA comme générateur de recommandations personnalisées pour simplifier le parcours utilisateur
Avec l’intelligence artificielle, le système de recommandations comme outil marketing pour générer des ventes additionnelles devient personnalisé. Concrètement, l’internaute qui consulte un produit en ligne est conseillé sur la base du parcours client des autres internautes. Amazon, la Fnac, La Redoute… les sites de e-commerce affichent un encart « nos clients ont aussi aimé », « les internautes ont aussi acheté » pour recommander des produits associés. L’IA bien exploitée permet d’aller encore plus loin, puisque les recommandations sont proposées sur la base du profil de l’internaute lui-même. Son historique de navigation, ses achats antérieurs sur le site… : un volume considérable de données relatives au consommateur, est brassé et traité par l’algorithme, pour bien comprendre son comportement client, et ainsi personnaliser au plus juste son expérience et son parcours d’achat.
Netflix, par exemple, recommande une série en fonction des programmes que le particulier a visionné et évalué antérieurement : l’algorithme va regrouper les clients en segments, selon leur historique visionné, et recommander les films aimés par tous les autres membres de son segment. Il va continuellement apprendre du comportement du téléspectateur pour affiner son segment d’appartenance et lui recommander des programmes toujours plus pertinents.
La recommandation personnalisée s’applique à tous les secteurs et se mue en guide virtuel, pour permettre à l’internaute d’accéder à une information nouvelle qu’il n’aurait pas connue ou tardivement. De quoi satisfaire le consommateur et fidéliser le client. La preuve : Amazon fait près de 30 % de son CA grâce à la recommandation personnalisée d’offres, et les clients affirment ne pas privilégier la marketplace pour ses prix bas, mais bien pour son système performant de recommandations.
L’IA comme moyen de prévoir la demande et d’ajuster le prix en temps réel
Améliorer l’expérience client passe également par un accès ininterrompu au stock, grâce à la possibilité pour l’entreprise, en amont, de mieux anticiper la demande. Transport, hôtellerie, spectacle… nombreux sont les secteurs qui font face à une problématique de stock. Grâce à l’IA, le professionnel est en mesure de prévoir exactement la demande, et de faire varier les prix de manière à ajuster ses stocks et en offrir un accès ininterrompu au client. Illustration : en anticipant le risque de forte demande, le professionnel peut augmenter les prix au bon moment, de manière à stabiliser la demande.
Uber utilise le système intelligent de surge pricing pour réguler la demande : « les prix sont plus élevés en raison d’une très forte demande », affiche l’application de réservation de taxis. Le client qui a réellement besoin d’un taxi paye le prix fort pour accéder au service, qui reste disponible justement grâce à cette augmentation des prix : plus le prix augmente, plus la demande diminue. De l’autre côté de la chaîne, le surge pricing permet en même temps de réguler l’offre : plus le tarif de la course est élevé, plus les chauffeurs Uber sont incités à se rendre disponibles. L’intelligence artificielle au service de la tarification dynamique permet de prévoir à temps, et de réagir en temps réel, sans mobiliser des ressources humaines démesurées.
L’Intelligence Artificielle est un outil formidable pour comprendre et s’adapter en temps réel aux comportements des clients. Il devient accessible aux entreprises quel que soit leur budget marketing, et se répand ainsi dans tous les secteurs confondus. Pour maximiser son chiffre d’affaires et optimiser l’expérience utilisateur en vue de fidéliser sa clientèle, c’est le moment d’envisager les outils d’IA appropriés.