- Les IAG au service de vos clients
Les IAG sont capables de créer des expériences client uniques, personnalisées et adaptées aux besoins spécifiques de chaque individu. Devoteam a construit un référentiel, qui à date recense près d’une centaine de cas d’usages.
Nous en avons sélectionné deux clés qui illustrent le potentiel des IA génératives pour transformer la manière dont vous pouvez interagir avec vos clients : l’automatisation du service après-vente de premier niveau et l’automatisation des campagnes de marketing digital.
Ces cas d’usage mettent en lumière la capacité des IA génératives à améliorer l’efficacité opérationnelle, à offrir des expériences client plus pertinentes et à renforcer la fidélité envers la marque.
En combinant les atouts des technologies émergentes et les plateformes d’intégration robustes, vous pouvez désormais repenser les approches traditionnelles et bâtir des relations client d’exception, à la fois rentables et durables.
- Cas d’usage : Transformer le service après-vente grâce à la computer vision et l’IA conversationnelle
Contexte
Les entreprises de vente au détail cherchent continuellement à améliorer l’expérience client, notamment en optimisant le service après-vente. La combinaison de la computer vision et de l’IA conversationnelle offre un potentiel considérable pour créer des expériences fluides et personnalisées pour les clients.
Problématique
Offrir un service après-vente réactif et efficace est un défi pour de nombreuses entreprises. Les clients rencontrent souvent des obstacles pour résoudre leurs problèmes, et les employés du service client sont surchargés par des demandes répétitives et chronophages.
Solution proposée
Développer et mettre en œuvre une solution combinant la computer vision et l’IA conversationnelle pour offrir un service après-vente fluide, personnalisé et autonome.
Étapes clés de la mise en œuvre
- Évaluation des besoins et définition des objectifs : Comprendre les besoins spécifiques de votre entreprise en matière de service après-vente et identifier les objectifs à atteindre avec l’intégration de la computer vision et de l’IA conversationnelle.
- Sélection et intégration des technologies : Comprendre les besoins spécifiques de votre entreprise en matière de service après-vente et identifier les objectifs à atteindre avec l’intégration de la computer vision et de l’IA conversationnelle.
- Formation et sensibilisation des employés : Comprendre les besoins spécifiques de votre entreprise en matière de service après-vente et identifier les objectifs à atteindre avec l’intégration de la computer vision et de l’IA conversationnelle.
- Création d’une base de connaissances exhaustive : Construire une base de connaissances qui permettra à l’IA conversationnelle de fournir des réponses précises et pertinentes aux demandes des clients, en fonction des analyses de la computer vision.
- Déploiement et suivi : Mettre en place la solution de computer vision et d’IA conversationnelle dans le service après-vente, et
suivre son efficacité en termes de satisfaction client, de résolution des problèmes et de réduction des coûts.
Impact
En suivant ces étapes et en appliquant les bonnes pratiques, votre entreprise tirera pleinement parti de la computer vision et de l’IA conversationnelle pour transformer le service après-vente. Les clients bénéficieront d’un service réactif, personnalisé et autonome, renforçant ainsi leur satisfaction et leur fidélité envers la marque. Les employés du service client pourront se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, améliorant ainsi l’efficacité globale de l’entreprise.
- Cas d’usage : Optimisation des campagnes de marketing digital grâce à l’automatisation et aux IA génératives
Contexte
Le marketing digital évolue rapidement, et l’automatisation des campagnes de marketing digital est devenue une priorité pour de nombreuses entreprises. L’utilisation des IA génératives peut contribuer à créer des campagnes hyper-personnalisées, réactives et percutantes, offrant une expérience client améliorée et des taux de conversion accrus.
Problématique
Automatiser et personnaliser les campagnes marketing représentent un véritable challenge pour les entreprises. En effet, dans les grands groupes, le nombre de parties prenantes étant important, que ce soit le Design, le Juridique ou tout simplement les différents profils marketing, les processus sont souvent très longs et consommateurs de ressources humaines.
Solution proposée
Développer et mettre en œuvre une solution de marketing automation intégrant les IA génératives pour créer et déployer des campagnes personnalisées et performantes.
1- Évaluation des besoins et définition des objectifs : Il est crucial de commencer par la compréhension de vos objectifs marketing et de vos besoins spécifiques en matière d’automatisation et de personnalisation des campagnes.
2- Sélection des IAG et intégration des outils technologiques : Ensuite, il est possible de bien identifier les solutions d’IAG (audio,
vidéo, images, texte) à utiliser avec vos solutions de :
- Marketing automation comme Salesforce Marketing Cloud ou Adobe Campaign. Certaines intègrent des capacités d’A/B testing.
- Customer Data Platform (CDP) comme Segment ou Tealium
- Digital Asset Management (DAM) comme Adobe Experience Manager ou Bynder
Les connexions entre ces solutions sont possibles grâce à des solutions comme Mulesoft ou Zappier.
3- Formalisation du processus et identification des parties prenantes La formalisation du processus de campagne automatisée ainsi que l’identification des différentes parties prenantes permettra de les solliciter pour l’étape suivante d’entraînement des IAG. Etant donné que nous n’en sommes qu’aux prémices de l’adoption des IAG, il est important de toujours maintenir un contrôle et validation humaine.
4- Entraînement et paramétrage des IA génératives
Nous préconisons un entraînement des IAG par renforcement. Pour cela, il est clé de :
- Collecter des exemples de bonnes campagnes et des exemples de mauvaises campagnes (ou de contenus
associés) - Demander aux IA génératives de générer des campagnes et d’évaluer leurs performances, en ajustant les paramètres si nécessaire. Les itérations successives jusqu’à obtenir des résultats satisfaisants permettent de renforcer le “comportement” voulu des IAG.
5- Création de modèles de campagnes et de scénarios d’automatisation :
Cette phase est clé car elle doit permettre aux IAG la personnalisation initiale mais également la prise en compte des feedbacks de performance des campagnes d’A/B testing pour que les IAG puissent renforcer ce qui fonctionne.
- Concevoir des modèles de campagnes flexibles avec des emplacements pour les éléments personnalisés, en tenant compte des besoins spécifiques de chaque segment de clientèle.
- Segmenter et personnaliser les modèles pour différents segments de clientèle, en s’appuyant sur les données et les insights de la CDP pour identifier les préférences et les comportements des clients et les contenus des IA génératives.
- Identifier les déclencheurs pertinents et créer des scénarios d’automatisation adaptés, en prenant en compte les moments clés du parcours client et les objectifs marketing.
6- Suivi, analyse et optimisation :
Analyser les performances des campagnes sur des segments réduits en temps réel, ajuster les paramètres de ciblage et de personnalisation, et effectuer des tests A/B pour maximiser l’efficacité des campagnes automatisées.
En fonction des retours, les IAG généreront du contenu pour maximiser les résultats.
Impact
Avec cette approche, vous pourrez tirer pleinement parti des IA génératives pour que vos clients bénéficient d’expériences plus personnalisées, plus engageantes, améliorant ainsi votre performance marketing et commerciale.
