Le rôle de l’IA dans l’engagement client : cap sur une optimisation intelligente avec Adobe Journey Optimizer

Alors que les innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle continuent à révolutionner la façon dont les entreprises interagissent avec leur clientèle, une nouvelle ère de systèmes intelligents accentue l’intérêt de cette transformation. Les technologies émergentes, telles que l’IA générative et les grands modèles de langage métamorphosent la dynamique des expériences orientées client. Des changements majeurs se profilent à l’horizon, 70 % des PDG estimant que les avancées de l’IA générative transformeront la façon de créer et d’apporter de valeur au cours des trois prochaines années.

Face aux exigences croissantes imposées par la gestion du cycle de vie client, les marques ont du mal à collecter des données à partir de chaque interaction client, à les analyser et les corréler pour dégager des insights contextuels, et à déployer leur processus décisionnel à grande échelle sans perdre en précision. D’après une récente étude d’Adobe, seule une marque sur quatre est en mesure d’adapter le calendrier et la cadence de diffusion de ses communications sur la base d’informations ou d’actions client en temps réel. Les investissements réalisés pour personnaliser l’engagement omnicanal à grande échelle et fournir un accès aux données cross-canal peuvent nécessiter un changement dans le mode de fonctionnement des entreprises. Toutefois, il existe un point d’inflexion au carrefour de l’IA et de l’objectif visant à renforcer les liens avec la clientèle. Les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel profitable à leur croissance en recourant à l’intelligence artificielle pour simplifier les interactions client tout en accélérant la création de valeur à travers le déploiement d’expériences d’exception.

Les interactions client intelligentes favorisent la croissance des entreprises.

À l’avant-garde de cette nouvelle ère de systèmes intelligents, Adobe Journey Optimizer donne aux marques les moyens d’affiner les parcours client en mettant trois principes de design essentiels au service d’une optimisation intelligente :

1. cerner les besoins de la clientèle et les difficultés qu’elle rencontre ;
2. faire et refaire en permanence des tests pour obtenir des insights ;
3. aborder les opérations d’adaptation et de mise à l’échelle de manière globale.

Passons en revue quelques-unes des dernières innovations de Journey Optimizer en matière d’optimisation intelligente.

Mettre au jour des données et des informations sur la clientèle grâce à l’IA

Les data supply chains sont les composantes fondamentales de la personnalisation. Dans l’orchestration du parcours, le regroupement des points de contact initiés par la marque et la clientèle décloisonne les données à l’échelle des pôles structurés par canal et intensifie le chargement de sources multiples en vue d’unifier les données client.

Toutefois, de nouvelles difficultés risquent de se poser à mesure que les marques rompent avec le raisonnement par canal pour adopter une approche de l’engagement personnalisé axée sur la clientèle. La gestion des profils client unifiés et centralisés a créé des goulets d’étranglement pour les équipes d’ingénierie des données. Les responsables marketing et produit, qui exploitent ces données pour la segmentation et la personnalisation, ont pour mission d’en garantir la qualité et la visibilité. Des contraintes de ressources aux cloisonnements organisationnels en passant par la fragmentation des données, Adobe s’attache à résoudre de nombreux problèmes en rapport avec l’engagement client.

Intégré à Journey Optimizer, le nouvel Assistant IA d’Adobe résout ces problématiques et simplifie les tâches les plus pointues, comme l’exploration des données, l’extraction d’insights ou encore la sécurité et la gouvernance des données adaptées aux exigences de l’entreprise.

Les nouvelles fonctionnalités de l’Assistant IA d’Adobe sont les suivantes :

• Modèles d’expérience générative. Ce sont des ensembles de modèles de base fondés sur les données Adobe et les grands modèles de langage (LLM) pour les prompts en langage naturel, associés à des modèles personnalisés (avec accord préalable) reposant sur les données spécifiques à la marque pour la production d’insights uniques.
• Assistance intégrée au produit. Elle contribue à accélérer l’onboarding et à améliorer la productivité par ses connaissances sur le produit, son dépannage des workflows et ses insights opérationnels qui aident à mieux comprendre les jeux de données, les audiences et les parcours.
• Analyse avancée. Elle comprend des visualisations de données et des tables de rapport générées par l’IA, des insights prédictifs sur la conversion ou la segmentation, ainsi que des actions recommandées pour explorer de nouveaux modes d’interaction.

La clientèle peut désormais obtenir des réponses en temps réel à des questions du type «  Comment créer un segment ?  » ou «  Est-il possible de savoir où ce champ est utilisé afin de lui donner un nom approprié ?  ». Il s’agit là d’un changement crucial dans la manière dont l’IA peut booster la productivité des équipes en les aidant à se faire une idée précise des comportements, des problématiques et des besoins de leur clientèle.

Découvrez plus en détail comment l’Assistant IA d’Adobe redéfinit les méthodes de travail dans Adobe Experience Cloud.

Encourager une culture de l’apprentissage grâce à l’expérimentation

L’innovation à plus grande échelle peut avoir un impact considérable. La mise en place d’une infrastructure et le développement d’une culture de l’expérimentation à grande échelle limitent les coûts induits par le lancement de produits et de services voués à l’échec ou par le fait d’ignorer ce qui trouve le plus d’écho auprès de la clientèle. En réalisant des tests continus et en suivant la manière dont la clientèle découvre leurs nouveaux produits ou leurs nouvelles incentives, les entreprises peuvent passer plus vite à l’échelle supérieure et identifier rapidement les facteurs qui renforcent la fidélité à la marque et la relation client. Les équipes en charge du développement des produits ou des services ont besoin d’une stratégie qui les guide sur les investissements à réaliser pour générer une croissance à la fois à court et à long terme. Avec un système spécialement conçu pour les interactions, les marques peuvent apprendre plus vite en multipliant les tests et les itérations : c’est là le deuxième principe de l’optimisation intelligente.

Avec ses nouvelles fonctionnalités, Adobe Journey Optimizer aide les marques à optimiser chacun des aspects de leurs parcours client, depuis le texte et les images jusqu’au moment et à la fréquence des interactions, en passant par le mix de canaux et d’audiences.

• Expérimentation de parcours. Testez le contenu pour évaluer son impact en termes de conversion sur les différents canaux (web, e-mail, notifications push ou messages in-app), par des essais déclenchés dans la zone de travail.
• Génération de variantes de contenu. Générez et testez facilement plusieurs variantes de contenu, notamment du texte, des images ou des blocs de campagne pour en accélérer l’itération et l’évolutivité.
• Optimisation de l’heure d’envoi. Déterminez le meilleur moment pour interagir avec la clientèle au moyen d’e-mails et de notifications push optimisés grâce à de nouveaux modèles d’inférence.

L’avenir de l’engagement client se nourrit d’expérimentations étroitement intégrées avec les contenus produits par l’IA générative. Les marques qui investissent dans l’IA en s’appuyant sur des méthodes et des processus matures peuvent très vite procéder à des itérations et tirer les leçons de chacune des interactions avec la clientèle, multipliant ainsi les chances de création de valeur.

Miser sur la stratégie décisionnelle pour déployer à grande échelle des expériences pilotées par l’IA

La dynamique évolutive de l’IA générative et de l’expérimentation repoussent les limites du possible. En appliquant le troisième principe de l’optimisation intelligente, les marques peuvent s’appuyer sur des fonctionnalités optimisées par l’IA pour commencer à faire passer la personnalisation à l’échelle supérieure.

Les marques préférées du grand public présentent des similitudes : elles communiquent avec la clientèle sur ses canaux de prédilection, en lui adressant des messages au bon moment et en lui proposant des offres ou des expériences personnalisées. C’est ce que la clientèle attend, et la création d’expériences d’exception exige de la souplesse et un contrôle précis de leur personnalisation et de leurs performances. Avec le nouveau canal d’expérience à base de code d’Adobe Journey Optimizer, les équipes de développement et produit peuvent activer tout type de surface entrante (web, appareils mobiles, TV connectée, bornes interactives, DAB, etc.), le contenu HTML ou JSON personnalisé étant intégré nativement à l’application ou via le point d’entrée de l’API.

Outre ces canaux étoffés, Adobe Journey Optimizer se dote d’un nouveau framework décisionnel qui associe une gestion à base de schémas, des politiques de décision actualisées et des workflows de stratégies de sélection pour déterminer l’expérience la mieux adaptée à chaque client et à chaque cliente.

Les nouvelles fonctionnalités décisionnelles de Journey Optimizer sont les suivantes :

• Expériences les mieux adaptées. L’enrichissement des catalogues de décisions permet aux équipes d’inclure les audiences, les canaux et les parcours.
• Stratégies décisionnelles réutilisables. Des workflows améliorés sont disponibles pour les politiques de décision, les configurations, les limitations de la fréquence, les règles d’éligibilité et les méthodes de classement.
• Test des méthodes de classement. Expérimenter et tester différentes formules de classement et divers modèles d’IA est source d’efficacité et d’engagement.

Ces fonctionnalités développeront les capacités décisionnelles et intégreront l’expérimentation dans les algorithmes décisionnels d’Adobe. L’utilisation des fonctionnalités d’optimisation intelligente d’Adobe Journey Optimizer pour mesurer les bénéfices que retirent les entreprises de l’IA générative représente un grand bond en avant pour l’efficacité des modèles d’IA et leur expérimentation. Dans le domaine décisionnel, les marques ont désormais les moyens de tester plusieurs stratégies de sélection, en comparant les performances des méthodes de classement à base de règles ou des modèles de personnalisation et d’auto-optimisation reposant sur l’IA.

Celles qui adhèrent à l’IA générative, à l’expérimentation et à la prise de décisions en temps réel ouvriront à leurs entreprises des perspectives inégalées en termes d’engagement client et de croissance. Les dernières innovations d’Adobe Journey Optimizer offrent la puissance nécessaire pour opérer une personnalisation à grande échelle, optimiser chaque point de contact avec la clientèle et créer des expériences porteuses de valeur ajoutée. L’avenir s’annonce radieux pour les entreprises qui s’appuient sur des systèmes intelligents pour repousser les frontières de l’engagement client et définir la nouvelle référence de l’excellence dans leur secteur.

Les nouvelles fonctionnalités décisionnelles d’Adobe sont actuellement activées sur le nouveau canal d’expérience à base de code et seront élargies à d’autres en 2025. Elles sont en outre accessibles à la clientèle des offres Privacy and Security Shield et Healthcare Shield.

En savoir plus sur Adobe Journey Optimizer

Senior Product Marketing Manager chez Adobe, Brent Kostak a pour mission de commercialiser des solutions d’optimisation intelligente qui donnent aux marques mondiales les moyens de tisser des liens plus étroits avec leur clientèle. Fort de plus de 10 ans d’expérience dans la gestion de l’expérience client et les outils de développement, il aide à présent les équipes produit, marketing et d’ingénierie à tirer parti de l’IA et du machine learning pour optimiser les parcours client et les stratégies décisionnelles à grande échelle avec Adobe Experience Platform.

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