Dans le paysage concurrentiel d'aujourd'hui, l'expérience client peut faire ou défaire une entreprise, et les entreprises doivent en savoir plus que jamais sur leurs clients. Une façon d'y parvenir consiste à utiliser l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML).

Les entreprises collectent tous les types de données à partir des interactions avec les clients, utilisent ces données pour créer des modèles d'IA/ML et appliquent ces modèles pour améliorer l'engagement, la personnalisation et la fidélisation des clients.

Il y a cependant un problème. Bien que l'IA puisse aider les entreprises à obtenir des informations précieuses sur le comportement des clients, les résultats de son travail ne sont pas toujours clairs. Par exemple, votre équipe marketing peut avoir un tableau de bord affichant les prédictions de l'IA sur le taux de désabonnement des clients, mais aucune compréhension des facteurs qui le provoquent.

Cet article examine comment l'IA et le ML transforment l'expérience client. Nous approfondirons la capacité de l'IA non seulement à prédire, mais également à expliquer les résultats de son travail, permettant aux entreprises d'ajuster leurs stratégies en fonction d'informations claires, et pas seulement de chiffres bruts sortant d'une boîte noire.

IA explicable : des informations qui ont du sens

L'IA est un ensemble complexe d'algorithmes qui permettent aux machines d'apprendre à partir des données et de prendre des décisions sans intervention humaine. Mais les humains devraient avoir la possibilité d'intervenir – pour examiner le fonctionnement interne des systèmes AI/ML.

Revenons à notre exemple de taux d'attrition : votre équipe de vente et de marketing dispose d'un tableau de bord avec les taux d'attrition pour chaque client. Disons que le client A a un taux de désabonnement de 80 %. Votre équipe sait-elle comment les algorithmes d'IA sont arrivés à ce chiffre ? Quels facteurs influencent le client A ? Quelle est la tendance générale pour les clients comme le client A ?

Un bon système d'IA devrait pouvoir répondre à toutes ces questions. Plus que cela, il devrait fonctionner comme un moteur de rétroaction client qui génère des informations à 360 degrés centrées sur le client.

Dans le grand ordre des choses, l'expérience client est un voyage qui se compose de plusieurs points de contact. Si des inconvénients ou des pannes de service se produisent à un moment quelconque de ce voyage, l'IA devrait être en mesure de les détecter et de les signaler aux équipes responsables, ou de générer une réponse ou une action automatique, pour réparer tout dommage aussi rapidement et en douceur que possible. 

Par exemple, votre système d'IA peut détecter que le client A a passé 50 % de temps en plus que la moyenne à rechercher un produit avec des caractéristiques spécifiques, mais n'a pas finalisé l'achat. L'IA peut analyser chaque point de contact du parcours du client A et générer un rapport répertoriant les facteurs d'"échec d'achat" les plus probables, afin que votre équipe de vente et de marketing puisse élaborer une offre personnalisée.

En d'autres termes, l'IA et le ML permettent aux entreprises de mieux comprendre les facteurs spécifiques qui influent sur les décisions des clients tout au long du parcours client. En comprenant ces facteurs, les stratégies de produit et de marketing peuvent être ajustées en conséquence, pour optimiser les résultats.

Solutions pour une expérience client basée sur l'IA

Compte tenu du nombre de parcours client que toute organisation peut avoir, il est presque impossible de développer une solution universelle d'expérience client basée sur l'IA/ML. Cependant, de telles solutions peuvent être construites en suivant les meilleures pratiques (principes) et en partageant des composants communs.

Considérons quelques principes de développement et de mise en œuvre :

• Une solution d'IA/ML ne doit être conçue et construite qu'après que le parcours client a été minutieusement étudié, analysé et cartographié.
• Une équipe dédiée à l'expérience client (CX) des scientifiques de données, des ingénieurs de données et de ML, des DevOps, des chefs d'entreprise et des spécialistes de domaine devraient être responsables du projet.
• L'équipe CX et l'équipe de réussite client doivent être bien conscientes des besoins et des préférences des clients et se consacrer à la résolution de leurs problèmes.
• La solution doit être développée et exploitée comme un système de retour d'information continu, permettant aux équipes responsables et aux unités commerciales de surveiller et d'améliorer le parcours client en temps quasi réel.
• L'adhésion du leadership et de la direction est indispensable, car les projets d'IA/ML nécessitent des investissements en capital élevés et entraînent des changements considérables dans les processus et les opérations.

Voyons maintenant quels composants une solution CX compatible AI/ML devrait avoir :

• Centre de données. Quelle que soit la solution (traitement par lots ou en continu ; analyse prédictive ou en temps réel), le stockage, le traitement et l'évaluation des données client doivent suivre meilleures pratiques de confidentialité. Les données brutes et les prévisions doivent être bien intégrées et facilement accessibles. Pour les projets d'IA plus avancés, un magasin de fonctionnalités est indispensable.
• Moteur IA/ML. Une infrastructure ML reproductible de bout en bout doit être utilisée comme base solide pour l'IA. Il doit inclure des composants pour former, tester, déployer, surveiller, recycler et affiner les modèles sur les nouvelles données clients et les commentaires des unités commerciales. Il est fortement recommandé d'avoir toutes ces tâches et d'autres automatisées avec MLOps et CI/CD.
• Interface utilisateur et HITL. Les unités commerciales doivent pouvoir consulter et utiliser les résultats détaillés et explicables des travaux d'IA/ML dans une interface conviviale et facilement accessible. Ils doivent également avoir la capacité d'améliorer la solution via un mécanisme human-in-the-loop (HITL), qui établit la rétroaction continue dont les solutions AI/ML ont besoin.

Gardez à l'esprit que le volume et la qualité des données – ainsi que la manière dont les données sont découvertes, observées et gouvernées – jouent un rôle crucial. La dérive des données, la dérive du modèle et d'autres biais algorithmiques doivent également être pris en compte lors de la conception et de la construction d'une solution d'IA/ML pour un cas d'utilisation spécifique.

Conclusion

L'IA explicable est l'avenir de l'expérience client. Les plus grandes entreprises mondiales débloquent déjà des informations sur ce qui motive les décisions des clients, pour ajuster en permanence leurs stratégies de contact avec les clients et améliorer les taux de conversion, les ventes, la fidélisation et la satisfaction des clients. Ces informations sont utilisées comme retour d'information pour améliorer les produits et services au fil du temps, en comprenant comment les clients interagissent avec eux à un moment donné.

Grâce à des informations explicables sur l'IA, vous pouvez améliorer les stratégies existantes et en créer de nouvelles pour vos équipes de produit, de vente, de marketing et de réussite client. Les modèles explicables peuvent vous aider à prouver ou à réfuter des hypothèses plus rapidement que jamais, vous permettant ainsi d'optimiser en permanence le parcours client.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique offrent d'énormes opportunités aux entreprises qui cherchent à améliorer l'expérience client. Investir dans l'expérience client basée sur les données et l'IA devrait être une priorité absolue pour toutes les entreprises qui souhaitent garder une longueur d'avance sur la concurrence à l'ère numérique.

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• La source: https://www.dataversity.net/how-to-transform-customer-experience-with-explainable-ai/