Intelligence artificielle L’IA galvanise un Chief Experience Officer en quête de datas exploitables

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L’IA galvanise un Chief Experience Officer en quête de datas exploitables

Avec la multiplication des moyens d’interactions (points de contact ou médias) entre la marque et ses utilisateurs, le Chief Experience Officer (CXO) ne peut plus passer à côté d’une analyse fine des messages de ses clients. Il a pour mandat de mieux gérer la data, pour mieux l’exploiter aussi, et ce, pour le plus grand bénéfice de l’expérience client. L’intelligence artificielle supporte cet objectif et répond à ce besoin, gérant aussi les intentions multiples au sein d’un même message.

Vers exploitation des données clients

Directeur de l’expérience client (CXO), Chief customer officer (CCO) ou directeur de la relation client, l’inflation des titres de “chief” dans la suite des executives marque l’intérêt croissant des entreprises pour la gestion de leur relation client.
Le métier de CXO est né dans les années 2010 aux USA, au sein de l’écosystème start-up.

Ce qui rassemble ces différentes fonctions, c’est l’objectif d’améliorer la connaissance client pour améliorer l’expérience client. Le CXO est un révélateur de data :  avec 90 % des données non structurées en entreprise*, le chantier de la valorisation de ces actifs de l’entreprise, comme les qualifient Gibert Ton et Alain Yen-Pon dans leur ouvrage CDO**, semble sans fin. Le CXO doit donc faire parler les données de l’entreprise, mais il doit aussi les consolider, avec pour objectif de bâtir un parcours client fluide et le plus engageant possible. Une prise de conscience d’actualité : la seconde édition du baromètre Axys Consultants révèle ainsi que l’exploitation des données clients est désormais en tête de la préoccupation des structures, pour améliorer leur service client (52 %). Un utilisateur trouvera d’ailleurs naturel d’utiliser les médias à sa disposition pour manifester son intérêt envers la marque. Par contre, il ne comprendrait pas que la marque ne relie pas ses demandes les unes avec les autres, qu’elles soient successives et/ou simultanées.

L’automatisation en marche

La relation client va complètement se transformer grâce à l’IA, c’est ce que nous explique Stéphane Roder, le fondateur du cabinet AI Builders dans son ouvrage***. Il insiste notamment sur l’uniformisation du contenu des canaux d’interaction, précisant que l’IA et le NLU (Natural Language Understanding) vont faciliter cette révolution de la relation client. L’omnicanalité devenant la norme dans l’approche et le déploiement des outils de la relation client. Dans ce contexte, l’analyse des messages entrants (emails, médias sociaux, messageries instantanées voire conversation téléphonique) prend tout son sens. Des solutions sans intelligence artificielle existent, elles permettent une catégorisation via le sujet ou le contenu du message; pourtant la simple identification de séquences de mots-clés n’est pas assez fine pour prendre en compte l’ensemble des complexités. En particulier la multi-catégorisation, où l’idée est de détecter une ou plusieurs intentions dans un même message. L’identification de ces intentions, comparées avec l’historique des conversations ou échanges du client, va permettre une contextualisation de la demande. Cette contextualisation est indispensable à la personnalisation de l’expérience client. Elle permettra, d’ailleurs, d’associer à l’agent compétent l’ensemble des interactions avec son client, mais aussi tout document intéressant la conversation, comme des commentaires en ligne ou des contrats en format PDF par exemple.

L’amélioration du parcours d’achat du client passe par une meilleure compréhension de ce dernier. Et comme nous le conseille Seth Godin, l’auteur et conférencier américain expert du marketing, commençons par nous mettre à la place de nos clients et à les écouter. Ils nous laissent de nombreuses informations, messages qui restent inexploités. L’enjeu pour le CXO et l’ensemble des parties prenantes de l’entreprise est, déjà, d’optimiser les processus de consolidation, structuration et analyse des données (souvent non structurées) disponibles en nombre, avant même de tenter de prédire le comportement du client.

 

*Unstructured Data, MongoDB https://www.mongodb.com/unstructured-data

**TON,G., YEN-PON, A., Chief Data Officer, Paris, Editions Eyrolles, 2020.

***RODER, S., Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise, Paris, Editions Eyrolles, 2019.

 


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Contributeur expert

Jean-denis Garo

Jean-Denis Garo est Head of marketing Golem.ai et administrateur du CMIT

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