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La data intelligence, le maillon fort de l’expérience client et utilisateur
L’expérience client (CX) et utilisateur (UX) est aujourd’hui un sujet clé pour l’ensemble des entreprises. Ces dernières investissent ainsi des ressources conséquentes pour s’appuyer sur des dispositifs éprouvés leur permettant de moderniser leurs approches traditionnelles et de se démarquer de la concurrence en offrant toujours plus : de qualité, de service, de personnalisation, etc. Dans ce contexte, nous observons que tous ces projets disposent d’un point commun : les données. Cet « or numérique » (on a coutume de dire que la data est « le nouvel or noir ») est en effet un élément central pour opérer sa transformation digitale et enrichir l’expérience proposée aux utilisateurs. A condition de savoir l’analyser et l’exploiter de façon intelligente ; raison pour laquelle on parle de « data intelligence ». Voyons quelques-uns des cas d’usage concrets les plus fréquemment rencontrés en entreprise.
L’Intelligence Artificielle (IA) appliquée au marketing
L’idée est, pour une entreprise, de créer de la valeur à partir de la data, pour offrir un support encore meilleur à ses clients ou alimenter en leads qualifiés ses équipes commerciales. Pour ce faire, une analyse minutieuse des flux digitaux échangés et envoyés par les clients, prospects et utilisateurs est nécessaire. Nous pouvons alors évoquer la notion de « machine scoring ». Les données sont alors échangées et transmises aux équipes de télémarketing et commerciales qui prennent le relai, répondent aux demandes et identifient de nouvelles opportunités. Les bénéfices retirés de l’exploitation de ces données et l’expérience proposée sont ainsi optimisés tant auprès des clients que des collaborateurs.
L’Industrie 4.0 et la maintenance prédictive
L’approche de la data intelligence s’applique ici à l’expérience utilisateur, et plus précisément à celle proposée aux équipes de maintenance qui doivent intervenir sur les équipements industriels. Ainsi, les capteurs qui sont installés sur le matériel envoient des données grâce au Edge computing ou à l’Internet des Objets (IoT), et permettent de constater et d’anticiper les pannes, d’analyser les usures prématurées et donc d’œuvrer préventivement pour ne pas bloquer la chaine de production. Il est alors possible de mobiliser les bons agents pour intervenir, de simplifier leur travail et de leur offrir une expérience unique grâce à une analyse précise des données recueillies sur les équipements.
E-commerce : pour une meilleure expérience d’achat
Pour le commerce en ligne, la data intelligence est utilisée dans une logique de machine learning (ML). Il est alors possible d’en apprendre plus sur le comportement de l’internaute en analysant de nombreuses données : historique, ancienneté, navigation réalisée, centres d’intérêt… L’internaute peut ainsi être accompagné pas à pas dans sa recherche, être conseillé et orienté de façon opportune et pertinente. La data constitue ici un réel différenciateur pour les e-commerçants qui peuvent renforcer leurs parts de marché pour, in fine, faire la différence sur un secteur ultra concurrentiel.
Ces différents cas d’usage mettent clairement en évidence que les données sont le moteur d’une expérience utilisateur nettement améliorée. L’investissement dans la recueil et l’analyse des données s’avère donc être une priorité stratégique pour les entreprises qui souhaitent améliorer leurs processus de gestion, se distinguer durablement et soutenir efficacement leur plan de croissance. Autant de thèmes qui seront abordés lors du prochain MCX Paris.
Par Laurent Stoica, Head of CX Volume Sales South Europe chez Oracle CX
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