Dans cet article, vous découvrirez l’importance de l’utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learning (IA/ML). Vous pourrez ensuite consulter les avantages et les témoignages concrets de clients internationaux qui utilisent Virtual Analyst et Segment IQ pour détecter les anomalies, éviter les valeurs aberrantes et optimiser le retour sur investissement.
Peut-être vous souvenez-vous de la fois où le champion d’échecs Garry Kasparov a été battu par Deep Blue d’IBM®. Les experts étaient convaincus que jamais au grand jamais une machine ne pourrait rivaliser avec la prise de décision et le jugement humains dans un jeu aussi complexe que les échecs. Pourtant, une machine a bel et bien gagné et cet événement n’est pas resté anodin, loin de là : il a provoqué un changement fondamental dans la stratégie commerciale et l’innovation technologique, car la puissance de l’intelligence artificielle a été révélée au grand jour.
Adobe Analytics est au cœur de l’intelligence client, recueillant des renseignements et permettant à tous les acteurs du monde de l’entreprise de comprendre et d’optimiser les interactions entre les clients et leur marque, et ce sur tous les points de contact, en temps réel et à grande échelle.
Les outils d’IA d’Adobe n’ont pas vocation à vous remplacer, mais plutôt à vous donner les moyens d’atteindre le plus haut retour sur investissement possible et de récolter le fruit de vos efforts.
Pour faire évoluer vos analyses, il faut se concentrer sur trois domaines clés :
Organisation : comment créer des vues holistiques des clients, favoriser la prise de décisions basées sur les informations et démocratiser les données.
Technologie : comment s’assurer que les données et la technologie disposent des fondements pour une personnalisation à grande échelle.
Client : comment créer de la confiance et s’adapter au changement.
Les analyses sont une tâche ardue. Pour obtenir des informations, il faut y consacrer le temps nécessaire. Or la demande pour les obtenir plus rapidement se fait toujours plus pressante. Les principaux problèmes rencontrés par les organisations sont les suivants :
Pour établir une stratégie d’intelligence client efficace, nous devons passer par 3 étapes (consultez l’image 1 ci-dessus), à savoir : (a) la collecte de données, (b) le traitement des données, © les analyses et le machine learning. Ce n’est qu’à l’issue des ces 3 étapes que nous pouvons enfin agir et optimiser notre contenu et publicités.
La collecte de données dépend de votre organisation et peut comprendre plusieurs canaux et supports. Il s’agit notamment des appareils OTT, de la vidéo, des entreprises, des centres d’appels, des magasins, des e-mails et réseaux sociaux, du Web, des publicités, des applications mobiles, de la technologie portable, de l’IoT, des assistants vocaux, des cartes connectées et des systèmes géo/spatiaux.
Le traitement des données comprend la collecte de données en temps réel, les règles de traitement, la syndication des audiences, la sessionnalisation en fonction du contexte, les déclencheurs et affichages en temps réel et la plateforme.
Les analyses et le machine learning comprennent Segment IQ, Virtual Analyst, la segmentation et Analysis Workspace
Pensez à l’outil Virtual Analyst comme à l’analyste star qui :
L’analyste virtuel a mis au jour les scénarios suivants pour des clients réels d’Adobe :
Restez informé des anomalies dans vos données à tout moment, que vous soyez au bureau ou en déplacement.
Mobile ou poste de travail : « Nous avons comparé les accès d’un de nos sites à un autre et nous avons rapidement trouvé un grand nombre d’incohérences au niveau des balises ». → Évitez les problèmes liés aux données avant le lancement d’un produit
Utilisation de la fonctionnalité : « Les clients qui avaient recours à notre fonctionnalité de comparaison de produits étaient 10 % plus susceptibles de convertir leur visite en achat. Le déplacement de la fonctionnalité en haut de la page a permis d’augmenter les commandes ». → Augmentation de 4 % de la conversion
Engagement du contenu : « Nous avons constaté que les visiteurs de notre section d’actualités étaient deux fois plus susceptibles de regarder des publicités vidéo. Nous avons donc ajouté d’autres options vidéo à cette section ». → Augmentation de 7 % du nombre de publicités vidéo visionnées
Référencement payant : « Les visiteurs provenant des moteurs de recherche étaient trois fois plus susceptibles d’acheter des produits ou services supplémentaires. En conséquence de quoi, nous avons augmenté nos dépenses sur des mots-clés spécifiques ». → Augmentation de 56 % des ventes incitatives
Rupture de stock de produits : « Les personnes qui achetaient des objets connectés Fitbit étaient six fois plus susceptibles de tomber sur un produit en 'rupture de stock' que tous les autres clients. Nous avons donc rapidement commandé plus d’articles Fitbit ». → Ruptures de stock évitées et plus de commandes en période de fêtes réalisées.
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Pour en savoir plus sur la stratégie et le leadership éclairé, consultez nos ressources dédiées au Succès client.