{"id":8022,"date":"2022-10-18T09:43:33","date_gmt":"2022-10-18T09:43:33","guid":{"rendered":"https:\/\/insights.invyo.io\/europe\/?p=8022"},"modified":"2022-10-18T09:43:33","modified_gmt":"2022-10-18T09:43:33","slug":"comment-ameliorer-lexperience-client-avec-la-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insights.invyo.io\/europe\/industries\/retail\/comment-ameliorer-lexperience-client-avec-la-data\/","title":{"rendered":"Comment am\u00e9liorer l\u2019exp\u00e9rience client avec la data ?"},"content":{"rendered":"

Quand on pense \u201cdata\u201d et \u201cexp\u00e9rience client\u201d, on pense souvent d\u2019abord \u00e0 toutes ces donn\u00e9es sur nos habitudes de consommation<\/a> qui sont r\u00e9colt\u00e9es et ensuite utilis\u00e9es.
\nLe big data<\/a> est alors vu comme un 😈 qui soutire des informations personnelles.<\/p>\n

Pourtant, c\u2019est aussi gr\u00e2ce \u00e0 lui que vous b\u00e9n\u00e9ficiez d\u2019une meilleure exp\u00e9rience client<\/strong> que ce soit en ligne<\/strong> ou en magasin<\/strong> 😇.<\/p>\n

Je vais vous parler aujourd\u2019hui de 3 b\u00e9n\u00e9fices<\/strong> de la data au service de l\u2019exp\u00e9rience client : les chatbots, une meilleure segmentation, et de meilleures recommandations.<\/p>\n

Les chatbots : pens\u00e9s par les humains, pour les humains<\/h2>\n

Aujourd\u2019hui en France, il y a, accrochez-vous, plus de 60 entreprises<\/strong> dans les chatbots r\u00e9partis en 4 cat\u00e9gories :<\/p>\n

\"Les
Les startups fran\u00e7aises du chatbot data exp\u00e9rience client<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

La technologie sous-jacente : le NLP<\/h3>\n

Le Natural Language Processing<\/strong> n\u2019a s\u00fbrement plus de secrets pour vous si vous avez suivi notre mini s\u00e9rie de vulgarisation de la data, en particulier l\u2019\u00e9pisode 4 de la saison 1<\/a> 🦜<\/p>\n

Pour les nouveaux arrivant, une d\u00e9finition sommaire : le NLP\u00a0ou Traitement Automatique du Langage Naturel permet \u00e0 la machine de reconna\u00eetre les champs s\u00e9mantiques issus du langage naturel (souvent \u00e9crit, bien que les technologies de reconnaissance vocale soient en\u00a0plein boom).<\/p>\n

Les plateformes utilisant la technologie NLP pour fournir une plateforme de cr\u00e9ation de chatbot (pour les d\u00e9veloppeurs et, \u00e0 terme, pour le grand public). Ces plateformes permettent \u00e0 l\u2019utilisateur de g\u00e9n\u00e9rer son propre arbre de d\u00e9cision<\/strong> et d\u2019y entrer les questions et les r\u00e9ponses souhait\u00e9es. Ces plateformes cl\u00e9 en main peuvent s\u2019av\u00e9rer limit\u00e9es pour cr\u00e9er un chatbot \u00ab intelligent \u00bb, capable par exemple de reconna\u00eetre des \u00e9motions<\/strong> et de r\u00e9agir en fonction (on parlera alors de NLU, Natural Language Understanding<\/em>).<\/p>\n

Les diff\u00e9rentes applications<\/h3>\n

Les fournisseurs de services sp\u00e9cifiques via un chatbot sont soit\u00a0B2B\u00a0(service client ou support interne) ou\u00a0B2C\u00a0(conciergeries en ligne, etc).<\/p>\n

Pour le volet B2B, les startups proposant un chatbot viennent par exemple all\u00e9ger les demandes clients d\u2019un SAV<\/strong>, prenant le relais du standard t\u00e9l\u00e9phonique pour les questions clients classiques et pouvant si besoin rebasculer vers le call center.<\/p>\n

Il s\u2019agit aussi de chatbots de\u00a0knowledge management<\/em>\u00a0allant puiser dans les ressources en ligne de l\u2019entreprise et capables de s\u00e9lectionner rapidement la bonne information<\/strong> pour les demandes des employ\u00e9s.<\/p>\n

Il peut enfin \u00eatre question d\u2019outils pratiques automatisant les t\u00e2ches r\u00e9currentes en entreprise (assistant virtuel \u00e0 la prise de rendez-vous et gestion d\u2019agenda gr\u00e2ce \u00e0 Julie Desk, redirection des messages slack en e-mail gr\u00e2ce \u00e0 MailClark, ou encore \u00e9valuation des comp\u00e9tences en langue \u00e9trang\u00e8res gr\u00e2ce \u00e0 Pipplet).<\/p>\n

Pour le B2C, on retrouve des chatbots de conciergerie en ligne<\/strong>, le plus souvent accessibles depuis Facebook Messenger, qui nous conseillent sur les bons plans<\/strong> et les sorties en ville<\/strong> (concerts, expositions, restaurants \u00e0 proximit\u00e9, etc.).<\/p>\n

\"r\u00e9partition
r\u00e9partition des startups du chatbot par cat\u00e9gories<\/figcaption><\/figure>\n

Les grands comptes, premiers clients des startups<\/h3>\n

Quel que soit le secteur, les startups fran\u00e7aises du chatbot ont, pour nombre d\u2019entre elles, travaill\u00e9 sur un projet avec des grands groupes du CAC 40<\/strong>.<\/p>\n

Les agences de conception de chatbot collaborent aussi bien avec des m\u00e9dias<\/strong> que des banques<\/strong> ou des groupes de retail<\/strong> :<\/p>\n