L’intelligence artificielle ne se limite pas à une seule technologie : elle englobe une diversité d’algorithmes et d’outils spécialisés qui jouent chacun un rôle distinct et complémentaire dans l’optimisation du parcours client.
Pour rappel, le parcours client fait référence à toutes les étapes et interactions qu’un individu peut avoir avec une entreprise, depuis la prise de conscience d’une marque jusqu’à l’achat, et au-delà dans le cadre de la fidélisation. Tout point de contact, qu’il s’agisse d’un site web, d’une interaction en magasin ou d’un service client, fait partie de ce parcours. Les entreprises ont compris qu’en y accordant le plus grand soin elles optimisent l’expérience client. Cette dernière, quant à elle, désigne la perception et le ressenti du client à chaque étape du parcours. Une expérience positive peut mener à une plus grande fidélité et à un bouche-à-oreille favorable, tandis qu’une expérience négative peut pousser le client à se tourner vers la concurrence.
Cet article explore comment les entreprises peuvent s’appuyer sur la pluralité technologique des IA afin d’attirer, d’inciter à l’action, de convertir les prospects en clients et de les fidéliser.
PHASE 1 : L’ATTRACTION.
Cette première étape vise à attirer de nouveaux visiteurs sur un site web, capter leur attention dès les premières interactions et susciter leur envie d’en explorer le contenu.
- Tout d’abord, la curation intelligente tire parti de données disponibles – telles que la localisation géographique des utilisateurs (obtenue via leur adresse IP), le type de dispositif utilisé (smartphone, tablette, ordinateur) ou encore le jour et l’heure de leur visite – pour affiner le contenu en ligne afin de mieux correspondre aux intérêts présumés de chacun. Netflix l’utilise pour adapter ses recommandations de films et de séries selon les préférences et tendances régionales.
- De plus, la génération automatique de contenu dynamise les sites grâce à des mises à jour fréquentes. Le Washington Post confie à Heliograf, un outil de robot-journalisme, la rédaction d’articles sur les résultats sportifs et les élections afin de couvrir efficacement un grand nombre d’événements en temps réel tout en libérant ses journalistes pour des tâches plus complexes.
PHASE 2 : L’INCITATION A L’ACTION.
Ici, l’objectif est d’amener les visiteurs à prendre des mesures qui augmentent leur engagement avec la marque : s’inscrire à une newsletter ou à un webinaire, télécharger un contenu, créer un compte, solliciter une démonstration de produit, etc.
- Le ciblage publicitaire identifie les individus les plus susceptibles d’être intéressés par une annonce spécifique, en utilisant des données démographiques, comportementales et contextuelles. Il vise à définir et à atteindre un public cible précis en fonction de critères tels que l’âge, le sexe, l’emplacement géographique, les intérêts et les comportements d’achat. Les plateformes comme Facebook Ads l’utilisent pour personnaliser les publicités et les messages promotionnels.
- Les enchères programmatiques emploient des algorithmes pour acheter des espaces publicitaires en temps réel via des plateformes appelées « ad exchanges ». Lorsqu’un utilisateur visite un site web contenant des espaces publicitaires, une enchère est déclenchée parmi les annonceurs intéressés à diffuser leurs publicités à cet utilisateur spécifique. Les algorithmes entrent alors en jeu pour décider quel annonceur gagnera l’espace publicitaire. Ils analysent des données telles que les interactions antérieures de l’utilisateur avec des sites web similaires, ses recherches précédentes, et d’autres critères pertinents. Ces données aident à déterminer quelles publicités sont les plus susceptibles d’intéresser l’utilisateur en question. Le but : maximiser les chances que l’utilisateur clique sur la publicité.
- Enfin, la modélisation de la propension s’appuie sur l’IA pour analyser des données complexes et prédire la probabilité que les utilisateurs entreprennent des actions spécifiques, comme la réalisation d’un achat. Cette approche permet aux entreprises de cibler leurs efforts marketing de manière stratégique vers les segments de clientèle les plus à même de convertir. Amazon, par exemple, utilise des algorithmes avancés pour analyser les comportements de navigation et les achats précédents des utilisateurs afin de recommander des produits de manière personnalisée.
PHASE 3 : LA CONVERSION DES PROSPECTS EN CLIENTS.
Cette troisième étape vise à capitaliser sur l’intérêt initial des prospects pour les transformer en acheteurs.
- Le lead scoring attribue des notes aux prospects en fonction de leur potentiel de conversion. C’est une pratique exploitée par HubSpot, qui sait déterminer quels leads sont les plus susceptibles de devenir des clients grâce à une IA capable d’analyser des volumes massifs de données relatives aux interactions des prospects avec son site web, ses emails et ses réseaux sociaux. Les équipes de vente peuvent alors se concentrer sur les sujets les plus qualifiés et les plus matures en termes de projet d’achat.
- Le retargeting (reciblage publicitaire) consiste à inciter les visiteurs à revenir sur un site e-commerce pour confirmer ou compléter leurs commandes. L’IA identifie les moments opportuns et les messages les plus efficaces pour rappeler aux prospects les produits qu’ils ont laissés dans leur panier.
- Le marketing automation permet d’orchestrer des campagnes personnalisées à grande échelle avec les bons messages au bon moment. Les systèmes d’automatisation peuvent déclencher des emails et des notifications en fonction des actions des clients. Si l’un d’eux abandonne son panier d’achat, le système peut envoyer automatiquement un email de rappel avec une offre spéciale pour encourager la conversion.
- Enfin, les chatbots interagissent avec les clients en temps réel, répondent à leurs questions et les guident tout au long du processus d’achat.
Lire l’article : Dialogue avec l’IA : l’avenir du service client ?
PHASE 4 : LA FIDELISATION.
- Le service client prédictif anticipe de façon proactive les besoins des consommateurs pour proposer des solutions avant même que ces derniers ne les sollicitent. Amazon utilise cette stratégie pour recommander des produits comme des couches pour bébé juste avant que le client en ait besoin, signe d’un service attentif et personnalisé.
- Les emails dynamiques personnalisés ajustent leur contenu aux intérêts spécifiques des clients selon leur historique de comportement. C’est le cas de Netflix qui envoie par messagerie des recommandations de films et de séries qui correspondent aux habitudes de visionnage des utilisateurs.
- La personnalisation des sites web et applications, bien quesouvent initiée dès les premières interactions (phase 1) joue un rôle important dans la fidélisation. En adaptant l’expérience utilisateur en continu, les entreprises créent un environnement personnalisé qui favorise l’engagement à long terme.
- Pour finir, les chatbots fournissent ici également un support client efficace en résolvant les problèmes en temps réel. Ils peuvent en outre collecter des données précieuses sur les préférences des clients pour affiner davantage les stratégies de fidélisation.
En conclusion, les nombreux algorithmes et outils spécialisés basés sur l’intelligence artificielle sont désormais des leviers indispensables pour optimiser chaque étape du parcours client. Ils aident les entreprises à attirer des visiteurs, les inciter à l’action, convertir les prospects en clients et les fidéliser sur le long terme. Des exemples comme Netflix, Amazon et HubSpot illustrent comment ces technologies améliorent l’expérience client et augmentent la satisfaction globale.
Dans un marché de plus en plus compétitif, l’innovation continue et l’intégration de ces outils ne sont plus une option mais une nécessité stratégique. Leur maîtrise devient un avantage concurrentiel indéniable.
Alors, comment utilisez-vous ou envisagez-vous d’utiliser la diversité des IA pour réinventer ou améliorer le parcours client dans votre domaine ?