Comment l’IA Se Met Au Service De L’expérience Utilisateur
Grâce au machine learning, il est désormais possible de personnaliser les contenus Internet et l’ensemble du parcours client. De plus, l’expérience utilisateur digitale varie en fonction du profil de l’abonné ou de l’utilisateur. Une autre tendance est la conversion rapide des prospects grâce à l’Intelligence Artificielle.
En effet, de telles possibilités font de cette machine intelligente l’atout favori des marketeurs et des commerciaux. D’ailleurs, les entreprises dans le secteur de l’A/B Testing et des analytiques prédictives explorent les possibilités. Parmi elles se trouvent les sociétés telles qu’AB Tasty, ContentSquare et Kameleoon, entre autres. Dans la foulée, les développeurs de logiciels de suggestion pensent à innover à l’aide de l’IA.
La catégorisation des profils pour l’optimisation de l’expérience utilisateur
Jean Boidron, président de Kameleoon, explique que selon les méthodes de calculs permettent de déterminer les profils des utilisateurs et des abonnés. A l’aide des comportements de navigation, la machine permet d’identifier l’intérêt des utilisateurs pour tel ou tel contenu.
En effet, la mise au point des profils utilisateurs se fait grâce aux données recueillies lors de la navigation. De plus, il est possible de déterminer l’itinéraire que l’internaute a pris avant d’arriver sur le site en question. Grâce à l’adresse IP de l’utilisateur, il est plus facile de déterminer sa position géographique.
Selon les besoins, les data management plateforms (DMP) fournissent eux aussi, des informations utiles pour dresser les profils des utilisateurs. C’est, d’ailleurs, dans cette intention que la firme AB Tasty a entamé une collaboration avec la DMP Sirdata.
La segmentation de la clientèle facilite la personnalisation des offres
Enfin, les interfaces des sites Web seront aussi personnalisables. Par conséquent, les utilisateurs auront une expérience de navigation propre à leur catégorie. Concrètement, les firmes utilisent les outils de recommandation pour présenter des offres personnalisées à chacune des catégories.
Par exemple, la firme Swarovski y a recours pour déterminer 3 gammes de produits parmi 15 à mettre en avant sur son site Web. Toyota s’en sert pour identifier les prospects à fort taux de conversion. Une fois identifiés, la firme leur propose ensuite de passer à l’agence pour un essayage gratuit d’un véhicule.
La personnalisation détermine l’Expérience Utilisateur
Dans la même optique, la firme Capgemini a mis au point un logiciel de suggestion pour optimiser l’expérience utilisateur à plusieurs niveaux du parcours client. Ce logiciel, baptisé SaCha, est construit sous la forme d’un Chatbot. Sa mission consiste à traiter les requêtes des clients et leur proposer des offres taillées sur mesure.
Par ailleurs, d’autres logiciels de suggestion (Oracle Real-Time Decisions) actuellement sur le marché sont équipés du machine learning. A la différence de SaCha, ils ne sont pas équipés d’une interface de dialogue pour le traitement des demandes des utilisateurs.
Les lacunes des moteurs de recommandation
Simon Luschini, responsable chez Capgemini, explique qu’il est toutefois difficile de saisir avec précision l’intention de l’internaute. Il est impératif de faire preuve de naturel sinon les utilisateurs pourraient ignorer les suggestions. Par exemple, lorsqu’un utilisateur surf sur le Web, il se peut qu’il ait effectué des recherches aléatoirement. Dans ce cas, l’algorithme devrait prendre en considération la pertinence des recherches pour effectuer des suggestions.
Autre tactique pour recommander des offres personnalisées est d’identifier le moyen de communication utilisé. Selon Hubert Wassner, scientifique de la data chez AB Tasty, l’affichage du site Web sera adaptée aux spécificités de chaque support numérique. Par exemple, l’affichage ainsi que la navigation sur l’écran d’un ordinateur et celui d’un smartphone seront différents.
L’affinement de la catégorisation possible grâce aux logiciels d’analyse
Grâce au clustering des données, la catégorisation des profils utilisateurs change à mesure que les offres évoluent. Il ne s’agit pas d’une tactique de personnalisation mais plutôt d’affiner le système de catégorisation des utilisateurs. Par conséquent, les utilisateurs recevront des annonces propres à leur catégorie. Cependant, selon Jean-René Boidron, il est impératif de définir sa politique de marque afin de déterminer quels messages seront diffusés.
Pour tirer profit des informations de navigation, AB Tasty a mis au point un logiciel d’analyse équipé du NLP (Natural Language Processing). Cet outil est conçu pour l’analyse des articles consultés à l’aide des mots-clés. De ce fait, il est plus facile d’identifier les sujets d’articles que l’utilisateur a recherché. De plus, il est possible d’identifier précisément les contenus que l’utilisateur a consulté. Ce logiciel sera d’ailleurs d’une aide précieuse aux sites de vente en ligne. Ainsi, ils pourront déterminer les fiches produits les plus consultées. Au final, ces analyses plus poussées permettront de mieux catégoriser la clientèle pour proposer des offres personnalisées.
La reconnaissance visuelle de l’IA au service des designers
Dans la même optique, les acteurs de l’A/B Testing envisagent la mise à niveau des moteurs de suggestion pour la recommandation d’images. La firme AB Tasty en est encore à l’étape de l’exploration.
D’ailleurs, Microsoft utilise Office 365, logiciel très reconnu, pour la conception des fichiers de bureau. Pour cela, le machine learning procède d’abord au décryptage d’un ordre prédéfini. Grâce aux informations obtenues lors du déchiffrage, les illustrations seront ensuite suggérées par le robot. A noter que les illustrations seront recueillies d’une banque d’images référencée au préalable. Sans quoi, l’algorithme ne pourra pas associer les images au contenu des recherches.
C’est une alternative qui apportera sa touche d’optimisation à de nombreuses entreprises. Prenons le cas des agences de voyages. Si un utilisateur envisage de visiter les îles Maldives et qu’il s’avère être un amateur de plongée, l’algorithme pourra lui proposer des images des fonds des mers. Cette précision dans la recommandation d’images rehausse l’expérience de l’utilisateur.
De nouvelles possibilités grâce à la machine learning
Enfin, le machine learning vient optimiser l’expérience utilisateur sur deux axes. Désormais, les entreprises pourront diffuser des annonces publicitaires plus pertinentes grâce aux données des sessions de navigation. De plus, il est plus facile de définir le type d’annonces à diffuser.
Par exemple, sur les sites de musique diffusés en ligne, les morceaux proposés seront définis à l’aide des profils utilisateurs. Dans l’éventualité que la suggestion ne plaise pas, les utilisateurs devraient pouvoir revenir en arrière.
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Article Source – https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1422881-comment-l-ia-se-met-au-service-de-l-experience-utilisateur/