Les marques de tous les secteurs intègrent de plus en plus l’intelligence artificielle (IA) dans leurs stratégies de marketing et d’expérience client (CX).
L’application de l’IA à l’analyse et aux études de marché est devenue une norme pour fournir des informations exploitables.
Les outils aident les marques à comprendre le comportement des consommateurs et à améliorer la prise de décision.
Cependant, la prochaine frontière de l’IA se situe dans la création de contenu, le service client et le développement de sites web, où les interactions avec les clients présentent des risques plus importants.
Les interactions avec les clients sont essentielles, et même des erreurs mineures peuvent éroder la confiance ou nuire à la réputation de la marque.
Les marques doivent soigneusement équilibrer l’utilisation de l’IA dans les interactions directes, en veillant à ce que les expériences pilotées par l’IA soient précises, efficaces et respectueuses des préférences des clients.
Les premiers utilisateurs comme Discover, Papa Johns et L’Occitane ouvrent la voie, mais leur approche reste prudente et mesurée, se concentrant sur de petits cas d’utilisation testables plutôt que sur des transformations radicales.
Ce que nous avons appris du cercle CX
Lors du CX Circle New York, l’IA, la personnalisation et les approches omnicanales ont dominé les discussions.
Les nouvelles technologies façonnent la manière dont les entreprises se connectent avec les consommateurs sur plusieurs canaux, créant ainsi une expérience de marque cohérente.
John O’Melia, Chief Customer Officer chez Contentsquare, a souligné que si l’IA offre une valeur immense, son importance diffère d’une entreprise à l’autre.
Certaines organisations se concentrent fortement sur la personnalisation omnicanale, en créant des expériences individualisées à travers des points de contact en ligne et hors ligne.
Toutefois, les entreprises doivent faire preuve de prudence, car une personnalisation trop poussée peut sembler envahissante.
Les marques sont encore en train de trouver le bon équilibre entre l’exploitation des capacités de l’IA et le fait d’éviter d’aller trop loin dans les interactions avec les clients.
Le risque de l’utilisation de l’IA dans les fonctions de contact avec la clientèle, en particulier pour la personnalisation, est qu’elle peut facilement franchir la ligne qui sépare l’utile de l’intrusif.
John O’Melia a évoqué cette tension, en soulignant que les marques doivent trouver un juste équilibre entre la création d’expériences mémorables et positives pour les clients et la personnalisation à outrance, qui pourrait aliéner les consommateurs.
Si l’IA permet d’automatiser et d’adapter les interactions, un message trop « effrayant » ou invasif peut entraîner une perte de confiance, surtout lorsque les clients se sentent surveillés ou trop ciblés.
Le principal défi pour les marques est d’établir une relation personnelle sans tomber dans l’inconfort.
De petits pas pour de grandes victoires
Le rôle de l’IA dans l’analyse est bien établi, donnant aux marques un moyen d’exploiter les données pour obtenir des informations plus approfondies.
Les études de marché, l’analyse des sentiments des consommateurs et la segmentation ont toutes bénéficié de la précision de l’IA dans le traitement de grands ensembles de données.
Il s’agit de la première étape du parcours de nombreuses entreprises en matière d’IA. Les marques qui ont déjà adopté l’analyse basée sur l’IA cherchent maintenant à étendre son utilisation à l’automatisation de l’expérience client et à l’amélioration de la personnalisation.
La capacité de l’IA à reconnaître des modèles et à prédire le comportement des clients ouvre de nouvelles possibilités pour automatiser des parcours clients entiers et fournir des recommandations personnalisées en temps réel.
Cela signifie moins d’approximations et des efforts de marketing plus ciblés.
Alors que de nombreuses marques sont encore en train de tâter le terrain, celles qui disposent de systèmes d’analyse matures explorent les moyens d’intégrer ces informations dans des interactions dynamiques en direct avec les clients.
Chez Discover, l’IA a commencé par l’optimisation créative, où elle a permis de proposer des promotions plus pertinentes aux segments de clientèle sur la base de données de première main.
Tarun Dadoo, vice-président chargé des produits et de la livraison, a expliqué que Discover s’appuie sur l’IA pour segmenter les clients et améliorer les expériences sur le web, sans aller jusqu’à l’hyperpersonnalisation, qui pourrait susciter des inquiétudes en matière de protection de la vie privée.
Pour les services financiers, la prudence ne relève pas des préférences des clients, mais d’une nécessité réglementaire.
Discover opère dans un secteur fortement réglementé, où l’utilisation incorrecte des données peut nuire à la réputation et avoir des répercussions juridiques.
Discover maintient des contrôles stricts entre les données de première partie et de tiers, en s’assurant que son utilisation de l’IA pour la personnalisation respecte les normes de conformité.
La stratégie de Discover en matière d’IA se concentre sur la segmentation des audiences et la fourniture d’expériences personnalisées en temps réel, mais sans aller jusqu’à une personnalisation trop spécifique qui pourrait mettre les clients mal à l’aise ou risquer de les discriminer.
Les marques doivent penser au-delà de l’IA
Tricia Wang, spécialiste en sciences sociales, souligne la nécessité pour les marques de faire la différence entre la personnalisation et l’humanisation.
La personnalisation, dans laquelle l’IA excelle, se concentre sur la fourniture de contenus ou d’offres pertinents basés sur des données.
Si la personnalisation peut être bénéfique, elle ne crée pas intrinsèquement un lien émotionnel plus profond avec le client.
L’humanisation, quant à elle, consiste à créer un sentiment de communauté, de loyauté et d’appartenance.
Wang souligne que la personnalisation pilotée par l’IA ne suffit pas à faire en sorte que les clients se sentent liés à la marque.
Le véritable défi pour les entreprises consiste à utiliser l’IA pour compléter, et non remplacer, les points de contact humains, en veillant à ce que les clients ressentent une véritable connexion, plutôt que de recevoir simplement des publicités ou des recommandations de produits sur mesure.
Comment l’IA améliore l’engagement des clients
Pendant la pandémie, L’Occitane en Provence s’est tournée vers l’IA pour combler le fossé entre les expériences en magasin et les expériences numériques.
La marque de produits de beauté a lancé une application mobile qui a aidé les clients à poursuivre leurs achats pendant que les magasins étaient fermés, offrant une expérience d’achat en ligne alimentée par des outils de recherche et d’éducation sur les produits pilotés par l’IA.
Les clients utilisent l’application pour en savoir plus sur les produits de L’Occitane, et ces mêmes informations sont également disponibles pour les employés en magasin, ce qui leur permet d’offrir un meilleur service à la clientèle.
En cas de temps mort dans les magasins, les employés peuvent utiliser les outils d’intelligence artificielle de l’application pour approfondir leur connaissance des produits et s’assurer qu’ils sont bien équipés pour aider les acheteurs plus chevronnés.
Comment L’Occitane s’engage auprès des clients à forte valeur ajoutée
Au-delà de l’éducation des clients, Carole Silverman, directrice commerciale de L’Occitane, a révélé que l’entreprise cherchait désormais à utiliser l’IA pour mieux cibler ses clients.
L’Occitane a mis en place un programme structuré d’envoi de messages aux clients après leurs visites ou leurs achats.
L’étape suivante consiste à utiliser l’IA pour identifier les clients à fort engagement et leur proposer des consultations vidéo ou d’autres suivis personnalisés.
Une telle stratégie permet à L’Occitane de rester en contact avec ses clients les plus fidèles et d’entretenir des relations qui génèrent de la valeur à long terme.
L’IA permet à Sonic Automotive de réduire le temps passé dans les salles d’exposition
Chez Sonic Automotive, l’IA contribue à simplifier l’expérience d’achat d’une voiture, qui implique traditionnellement une interaction en personne.
En permettant aux clients d’effectuer une grande partie du processus d’achat par voie numérique, Sonic réduit le temps passé par les consommateurs dans les concessions, un facteur essentiel pour accroître la satisfaction de la clientèle.
Steve Wittman, Chief Digital Retail Officer, affirme que si l’IA améliore l’efficacité à certains égards, des défis subsistent lorsqu’il s’agit de vendre des garanties et des services supplémentaires.
Les clients sont moins susceptibles d’accepter une vente incitative de la part d’un chatbot, ce qui nécessite d’autres innovations pour optimiser ce flux de revenus clé.
Comment Papa Johns teste l’IA pour améliorer le CX
Avec 5 500 magasins dans le monde et un nombre impressionnant de 240 000 permutations de pizzas, Papa Johns utilise l’IA pour s’assurer que sa stratégie CX est éclairée par les données.
L’entreprise met en œuvre des programmes d’essai complets pour résoudre les problèmes opérationnels liés au menu, à la chaîne d’approvisionnement et à l’expérience numérique.
Grant Gunderson, directeur des produits numériques et de l’expérience client, note que les tests ne consistent pas seulement à peaufiner l’interface numérique, mais aussi à comprendre les facteurs externes.
Par exemple, une promotion telle que « extra fromage » pourrait créer un problème au niveau de la chaîne d’approvisionnement, ce qui pourrait avoir un impact à la fois sur les clients et les employés.
Une approche de test étendue, soutenue par l’IA, permet de s’assurer que les problèmes opérationnels sont traités avant qu’ils ne deviennent des problèmes au niveau du magasin.
L’IA aide également Papa Johns à comprendre le comportement des clients en analysant les données de première partie, telles que l’historique des commandes, et les données comportementales, notamment la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’application.
Un petit changement, comme le déplacement de l’écran de connexion au début du processus de commande, a déjà permis de réduire les frictions et d’améliorer l’expérience de l’utilisateur.
À l’avenir, Papa Johns prévoit de commencer à tester la personnalisation basée sur l’IA l’année prochaine.
L’objectif est de rendre le processus de commande plus fluide et plus personnalisé pour chaque client, ce qui pourrait conduire à une plus grande satisfaction et à des achats répétés.
S’attaquer à l’avenir du CX
Les marques qui adoptent l’IA dans l’expérience client le font avec prudence, en se concentrant sur de petites étapes testables plutôt que sur un déploiement à grande échelle.
L’avenir de l’IA dans l’expérience client réside dans l’équilibre entre la personnalisation et l’humanisation, en veillant à ce que les clients se sentent liés à la marque sans avoir l’impression d’être trop ciblés.
Les tests et l’analyse des données continueront d’être inestimables pour les marques qui s’efforcent d’améliorer les interactions avec les clients, de préserver la confiance et de créer des expériences durables, alimentées par l’IA.
