Cette année restera dans les mémoires comme l'année où l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont finalement pris leur envol, offrant des produits centrés sur le consommateur qui ont séduit des millions de personnes. L'IA générative, y compris DALL E et ChatGPT, a montré ce que beaucoup de gens savaient déjà : l'IA et le ML transformeront la façon dont nous nous connectons et communiquons, en particulier en ligne.
Cela a de profondes implications, en particulier pour les startups qui cherchent à comprendre rapidement comment optimiser et améliorer l'engagement client à la suite d'une pandémie mondiale qui a changé la façon dont les consommateurs achètent des produits.
Alors que les startups traversent une saison perturbatrice unique qui comprend également des pressions inflationnistes, l'évolution de l'incertitude économique et d'autres facteurs, elles devront innover pour rester compétitives. L'IA et le ML pourraient en faire une réalité.
L'hyper-personnalisation est au premier plan de ces efforts. POUR McKinsey L'analyse a révélé que 71 % des consommateurs s'attendent à ce que les marques offrent des expériences personnalisées, et les trois quarts sont frustrés lorsqu'ils ne le font pas. Par exemple, seulement environ la moitié des détaillants déclarent disposer des outils numériques pour offrir une expérience client convaincante.
À mesure que l'industrie progresse, les innovateurs en contact avec les consommateurs peuvent mieux mettre l'accent sur les expériences et les connexions personnalisées en intégrant des outils d'IA et de ML pour engager leurs clients.
Les données les plus importantes
L'hyperpersonnalisation est basé sur les données clients, une ressource omniprésente dans l'environnement numérique d'aujourd'hui. Alors que des données clients excessives ou inutiles peuvent obstruer les pipelines de contenu, les bonnes informations peuvent conduire à une hyper-personnalisation à grande échelle. Cela comprend la fourniture d'informations essentielles sur :
- Comportement d'achat. Lorsque les marques comprennent les comportements d'achat, elles peuvent fournir un contenu itératif qui s'appuie sur des scénarios antérieurs pour stimuler les ventes.
- L'intention d'achat. Alors que l'intention de l'acheteur n'est que faiblement corrélée aux habitudes d'achat, cette mesure peut fournir un contexte aux tendances et aux attentes des clients.
- Enquêtes Ces données directes et mesurent le sentiment des clients, l'impact du produit et l'efficacité du service, donnant aux entreprises un aperçu de leur service et de leurs opportunités.
- Participation aux chaînes numériques. Bien que les mesures de la social networks,es peut induire les entreprises en erreur, d'autres indicateurs de canaux numériques tels que le temps passé, les téléchargements de ressources et la fréquence des visites peuvent fournir une orientation claire.
Fondamentalement, ces données ne pouvaient pas être collectées, agrégées et appliquées à l'expérience client auparavant, mais les progrès de l'IA et du ML rendent enfin cela possible.
Comment l'IA et le ML font la différence
L'IA et le ML peuvent être utilisés pour analyser les données des clients et faire des prédictions sur ce qu'ils pourraient attendre de l'expérience de la marque. En introduisant de grandes quantités de données dans un modèle ML, il peut être formé pour reconnaître des modèles et des relations au sein des données qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes pour les humains. Après cela, le modèle utilise les modèles pour faire des prédictions sur le comportement futur des clients.
Les marques entreprenantes peuvent utiliser ces prédictions pour créer des campagnes marketing ciblées, des recommandations de produits personnalisées ou des expériences personnalisées en magasin qui sont plus susceptibles d'améliorer l'expérience client.
De plus, les technologies d'IA et de ML peuvent créer un profil client et une vue unique du client pour personnaliser le client en fonction du contenu généré par l'IA en temps réel.
Par exemple, une marque leader de soins bucco-dentaires utilise des algorithmes d'IA pour recommander des types de brosses à dents et d'autres produits connexes en fonction des préférences de dentifrice, élargissant sa portée dans les ménages en fonction de la façon dont les membres de la famille consomment du dentifrice.
De même, les entreprises B2C à volume élevé offrant des opportunités de vente incitative et de vente croisée pour des produits plus complexes, telles que les institutions financières, exploitent des ensembles massifs de données clients pour atteindre de nouveaux clients à grande échelle.
Meilleures pratiques pour faire progresser l'IA et le ML
Alors que la technologie continue de progresser, les entreprises se tournent de plus en plus vers ces outils pour obtenir des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients. Cependant, il est important d'aborder la mise en œuvre de l'IA et du ML avec un état d'esprit stratégique et une compréhension claire de ses capacités. Les meilleures pratiques incluent :
- Maintenir l'intégrité des données. Les algorithmes d'IA peuvent être inexacts, de sorte que les entreprises utilisant cette technologie doivent être vigilantes quant au maintien de l'intégrité des données. Ils doivent tester et surveiller la production avec une supervision humaine. Cela s'étend aux technologies d'IA génératives, qui peuvent automatiser certains processus, mais ont produit suffisamment d'informations fausses et trompeuses pour obliger toutes les marques à examiner attentivement le contenu avant qu'il n'atteigne les clients.
Alors que les fondateurs naviguent sur un marché imprévisible et que les consommateurs exigent des expériences plus personnalisées, l'IA et le ML deviendront de plus en plus des outils essentiels pour l'innovation. En exploitant les données sur le comportement d'achat, l'intention des acheteurs, les réponses aux enquêtes et l'engagement numérique, les entreprises peuvent acquérir une compréhension complète de leurs clients et utiliser l'IA et le ML pour prédire leurs besoins et leurs préférences.
C'est pourquoi il est essentiel que les entreprises priorisent l'hyper-personnalisation et gardent une longueur d'avance sur la concurrence en adoptant ces technologies et en suivant les meilleures pratiques pour leur mise en œuvre. Ce faisant, les start-ups pourront innover au rythme du client et offrir les expériences personnalisées que les consommateurs attendent à des années-lumière de la vitesse précédemment disponible.
