La façon dont les individus et les entreprises découvrent les marques et interagissent avec elles évolue constamment. Bien que la recherche traditionnelle, les sites web et les applications demeurent essentiels, les grands modèles de langage (Large language models, LLM) comme ChatGPT et Claude commencent à influencer la manière dont la clientèle explore les produits, pose des questions et prend des décisions. Ces outils optimisés par l’IA se font une place dans le parcours client, notamment dans les premières étapes de ce parcours, en partageant les informations sur les marques, en résumant le contenu et même en facilitant les conversations.
Cependant, pour de nombreuses organisations, ces interactions ne sont pas contrôlées. La découverte pilotée par l’IA et les conversations entre humains et machines échappent souvent à la portée de l'analytics traditionnel, créant des angles morts de mesure et d’optimisation. Par conséquent, les marques risquent de passer à côté d'indicateurs clés sur les interactions de leur clientèle et sur les opportunités d’amélioration.
Pour contribuer à combler cette lacune, Adobe Customer Journey Analytics propose désormais un ensemble de fonctionnalités conçues pour intégrer les expériences natives de l’IA dans les mesures. Celles-ci incluent des outils d'analyse des interactions de chat de marque, de suivi du référencement par les LLM du contenu de marque et de mesure de l’engagement au sein des applications intégrant l’IA. Ensemble, ces fonctionnalités aident les marques à lier les interactions pilotées par l’IA aux résultats métier réels, afin de leur permettre de mieux comprendre, d'optimiser et d'agir sur l’ensemble du parcours client.
Comprendre le rôle de l’IA dans le parcours client
L’IA ne se contente plus d’alimenter les outils internes, elle fait désormais partie intégrante de l’expérience client. Qu’il s’agisse d’un chatbot répondant aux questions sur les produits ou d’un LLM faisant apparaître votre marque dans un résultat de recherche générative, ces interactions façonnent la façon dont votre clientèle perçoit votre entreprise et interagit avec elle.
Cependant, contrairement aux clics ou aux pages vues, ces évènements assistés par l’IA ne sont souvent pas mesurés. Toutes ces conversations génèrent une quantité incroyable de données non structurées complexes à analyser pour obtenir des insights pertinents et opportuns.
Les marques sont-elles en mesure de comprendre la manière dont les chats impactent le processus d’achat ou si les agents du chat répondent de façon optimale pour l’entreprise ? C’est là tout le rôle des nouvelles fonctionnalités d’analytics : aider les marques à apporter de la visibilité à ces points de contact et à comprendre leur impact.
Mesurer les conversations génératrices de résultats
L’IA fait désormais partie intégrante des processus d’évaluation et d’achat. De nombreux parcours clients sont influencés aujourd’hui par une conversation, souvent avec un agent IA. Ces interactions conversationnelles peuvent influencer tous les aspects du parcours, de la découverte produit aux décisions d’achat en passant par la résolution de problèmes. Mais génèrent-elles vraiment les résultats escomptés ?
Grâce aux nouvelles fonctionnalités d’analyse conversationnelle de Customer Journey Analytics, les marques peuvent désormais :
- Relier les interactions conversationnelles aux comportements en aval comme la conversion ou l’attrition.
- Analyser les tendances de sentiment, d’intention et de sujets dans les conversations.
- Comprendre ce qui a déclenché une conversation et la suite des évènements.
- Optimiser les flux de chatbot et les performances des agents IA en fonction des résultats.
En transformant les dialogues en insights structurés, les marques peuvent traiter les conversations comme des éléments mesurables et optimisables du parcours client.
Gagner en visibilité sur la découverte pilotée par l’IA
Tandis que l'influence des LLM devient plus fréquente dans la recherche et la prise de décision, ils influencent aussi de plus en plus la façon dont les clientes et les clients découvrent et évaluent les marques. Le contenu du site web, les FAQ structurées, la documentation produit et les informations publiquement disponibles influencent la manière dont les LLM décrivent et recommandent une marque. Comment savoir si votre contenu est mis en avant, représenté fidèlement ou négligé ?
Grâce à l’intégration avec Adobe LLM Optimizer, Customer Journey Analytics peut désormais ingérer des indicateurs agrégés, hors PII, provenant de l’écosystème LLM. Cela permet aux marques de :
- Visualiser l’activité d’exploration des LLM en parallèle du trafic internet traditionnel.
- Déterminer les types de contenu les plus fréquemment consultés par les outils IA.
- Comparer l’engagement piloté par LLM avec les comportements humains et les conversions.
- Suivre l'évolution des tendances de découvertes assistées par l'IA
Cette visibilité permet aux marques de comprendre comment elles sont représentées dans les réponses générées par l’IA et l'influence de cette représentation sur les performances commerciales.
Capturer l’engagement dans les applications natives IA
Certaines marques commencent à rencontrer leur clientèle directement dans les interfaces IA via des plug-ins, des outils intégrés ou des applications de marque au sein de plateformes comme ChatGPT. Ces expériences ouvrent de nouvelles portes pour l’engagement, mais introduisent également de nouvelles données.
Grâce au SDK Web et aux API de collecte de données d’Adobe Experience Platform, les marques peuvent désormais capturer les interactions au sein d’applications exploitant des LLM et les intégrer dans Customer Journey Analytics. Cela offre plusieurs bénéfices :
- Connexion de l’engagement sur les applications IA aux profils clients
- Analyse unifiée sur les canaux web, mobiles, en magasin et natifs IA
- Mesure d'indicateurs de succès comme la conversion, la rétention et le ROI
Ces fonctionnalités garantissent que les expériences natives à l’IA ne restent plus en marge du framework analytics, mais s’intègrent dans une vision complète et connectée de la clientèle.
Pourquoi est-ce primordial ?
Tandis que l’IA poursuit son évolution, elle devient de plus en plus active dans le parcours client. Les marques capables de mesurer ce qui fonctionne et de comprendre ces interactions seront mieux armées pour offrir des expériences pertinentes et flexibles.
En intégrant la découverte, la conversation et l’engagement pilotés par l’IA dans l’univers analytics, Adobe aide les organisations à combler l’écart entre les technologies émergentes et la mesure de la confiance. Ces fonctionnalités permettent aux spécialistes marketing, analystes et responsables de l'expérience client de prendre des décisions plus pertinentes plus rapidement, en s’appuyant sur une vision plus complète du parcours client.
Dans un monde où l’IA façonne une part croissante de l’expérience, Adobe s’assure que vous puissiez la voir, la mesurer et agir en conséquence.
Sandor Jones occupe le poste de Principal product marketing manager chez Adobe, où il supervise la stratégie de diffusion et le positionnement commercial des solutions pour le portfolio Adobe Analytics. Il a notamment participé au lancement de LLM Insights, contribuant à définir la façon dont les marques mesurent et analysent le comportement client influencé par l’IA. Fort de son expérience chez LiveRamp, TUNE et d’autres entreprises spécialisées dans l’analytics, Sandor Jones apporte aujourd'hui son expertise en données, en analyse et en traduction de fonctionnalités complexes en valeur client claire.
Basé dans la région de la baie de San Francisco, Sandor Jones aime lire des ouvrages historiques, tester d'excellents restaurants en ville et voyager.
