Les possibilités qu’offre l’intelligence artificielle pour le marketing et les ventes (sept. 2022)
Moins de 25 % des PME flamandes utilisent lIA. Une récente étude de la VLAIO (2022) nous apprend que moins de 25 % des PME flamandes ont déjà été en contact avec la technologie IA. Cela contraste fortement avec lobjectif européen de 75 % à lhorizon 2030. Ladoption de la technologie IA reste limitée et ne saccélérera que lorsque les entreprises en découvriront pleinement la valeur. Son intégration dans les logiciels et API disponibles contribuera également fortement à ladoption de lIA dans les processus dentreprise.
QUEST-CE QUE LIA ?
L’expérience mène à la prédiction
L’IA relève du domaine des statistiques et du machine learning. On apprend à un ordinateur à prendre des décisions sur la base de données historiques et nouvelles. Le résultat de ce processus d’apprentissage continu est un algorithme qui peut être utilisé pour (partiellement) automatiser des décisions et faire des prédictions. L’algorithme est en outre capable de découvrir des schémas qui ne sont pas toujours évidents.
La digitalisation accroît le besoin d’efficacité
La digitalisation des opérations en entreprise accroît le besoin d’efficacité. Aujourd’hui, les relations clients passent par une variété de canaux numériques et traditionnels. La gestion des clients se fait en outre, dans chaque entreprise, via différents systèmes et outils, chacun disposant de sa propre base de données. Cette dispersion des données brouille la vision client à 360°. Lorsque la complexité d’un problème, d’une question, d’un produit, etc. augmente, l’incertitude grandit aussi : « Ai-je bien une vue d’ensemble complète pour faire le bon choix ? ». En utilisant des algorithmes qui prennent des décisions à travers toutes les sources et informations, les entreprises peuvent décider plus vite et de manière mieux informée d’accepter ou non un client, ou de proposer une promotion ciblée.
Besoin de données
Les algorithmes apprennent à partir des données du passé. Autrement dit, il doit y avoir des données disponibles sur le comportement et le résultat attendus de ’algorithme. Les données peuvent être générées dans ou par différents systèmes, tels qu’un CRM, un outil de facturation, de suivi des visiteurs du site web, etc. Pour des situations rares comme la faillite, la fraude, etc., il y a beaucoup moins de données disponibles et l’ordinateur parviendra moins facilement à produire une prédiction fiable ou précise. Pas d’inquiétude : des règles de calcul simples, des analyses de type « feu tricolore » et des scorecards peuvent aider avec des jeux de données limités.
MISE EN ŒUVRE DE LIA
Plan d’action
Nous commençons toujours par contrôler les processus d’entreprise et valider qu’ils génèrent les bonnes données pour réaliser des analyses complémentaires. Nous utilisons des données historiques pour effectuer le processus d’apprentissage et chiffrer les résultats des algorithmes. Cela constitue parfois un obstacle : il arrive que des informations historiques soient supprimées. Par exemple, des données sur des prospects qui ont refusé une offre ou sur des clients qui n’ont pas réagi à une promotion. Ces données sont également précieuses pour le processus d’apprentissage de l’algorithme. Lors de la mise en œuvre d’algorithmes d’IA, nous travaillons avec des tests A/B. En comparant en parallèle l’ancienne et la nouvelle méthode de travail, nous déduisons ce qui fonctionne le mieux, là où le gain d’efficacité est le plus important et quels enseignements sont surprenants.
LIA DANS LES VENTES ET LE MARKETING
Quelles opportunités l’IA offre-t-elle en ventes et marketing
L’IA apporte une valeur ajoutée aux ventes et au marketing à plusieurs niveaux. La prolifération des outils de communication en ligne crée une complexité supplémentaire : que dois-je envoyer, à qui et via quel canal ? Dès qu’il existe suffisamment de données comportementales, un algorithme peut aider à concevoir le parcours client idéal et personnalisé, et à faire passer le marketing et les ventes au niveau supérieur. Rien n’est plus frustrant et plus coûteux que de perdre un client existant. En utilisant des données comportementales, les algorithmes peuvent prédire l’attrition. De nouveaux clients peuvent en outre être présélectionnés automatiquement et efficacement grâce à un algorithme d’IA personnalisé. Ce screening aide à réduire les risques de faillites et de fraude.
Générez plus de profit grâce à l’IA
L’algorithme peut recommander les opportunités de vente croisée les plus pertinentes, ce qui augmente la valeur de chaque client. L’IA peut également indiquer quels clients (profils) réagiront à certaines promotions ou communications d’entreprise. Cela accroît l’impact des actions marketing.
CONCEVOIR, DÉVELOPPER ET ACCOMPAGNER
Cropland et CANDA.ai
CROPLAND développe des algorithmes d’IA et des insights pour des clients qui se posent des questions spécifiques sur l’efficacité et/ou la valeur ajoutée de l’IA dans leur environnement d’entreprise. Comme indiqué, nous commençons par une évaluation des processus actuels et vérifions si les données sont correctement générées. Si ce n’est pas le cas, nous conseillons une autre approche et aidons à exploiter de nouvelles sources de données.
Nous pouvons démarrer rapidement le data engineering et le développement des algorithmes lorsque certaines conditions importantes sont remplies, comme une bonne datafication du processus d’entreprise. Lorsque les données sources sont disponibles via API et que les données historiques sont suffisantes, nous développons les algorithmes d’IA sur la base de ces données.
Après les tests A/B, l’algorithme est prêt à être mis en production. CROPLAND héberge l’algorithme d’IA sur la plateforme de données CANDA.ai. Les données restent ainsi connectées et les insights sont fournis à l’application. CANDA.ai utilise ces insights pour mettre en œuvre les décisions du modèle. Nous appelons notre approche A.I. As A Service. Ainsi, nos clients peuvent se concentrer sur leur cœur de métier, tandis que CROPLAND fournit des algorithmes, prédictions et décisions scientifiquement fondés.
ÉTUDE DE CAS
Comment utiliser lIA pour segmenter les clients ?
Notre client est actif dans le secteur de la santé et rend visite aux prestataires de soins. En plus des visites traditionnelles, d’autres activités et canaux sont également utilisés, tels que des congrès, des événements, des tables rondes, des webinaires, des mailings, etc. Au lieu de demander aux prestataires de soins (les médecins) leurs préférences de communication, nous laissons les données parler. L’algorithme d’IA apprend les préférences à partir des actions et canaux utilisés. De cette manière, une expérience est constituée et utilisée pour déterminer, lors de nouvelles actions, la préférence de canal idéale pour chaque médecin. Ainsi, le mix de canaux omnicanal est généré de manière dynamique, à la tête du client.
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