Anticipez le comportement des clients avec l’IA pour mieux y répondre
SOMMAIRE
- Présentation du machine learning ou apprentissage automatique
- Anticipez, grâce à l’intelligence artificielle, les transformations de votre environnement
- Prévoyez le comportement client avec l’IA et ses algorithmes
- Prenez les bonnes décisions et mettez en place les solutions adaptées
- Améliorez toutes les activités de l’entreprise avec l’IA pour satisfaire vos clients
- Faites vous accompagner par les data scientists et les informaticiens du Groupe HLi
Anticiper l’évolution du comportement client avec l'IA et disposer d’une vue client à 360° permettent aux entreprises :
- de comprendre les attentes des clients et de leur proposer les offres personnalisées et rentables qu’ils attendent.
- d’augmenter la satisfaction et la fidélité clients.
L’intelligence artificielle bien utilisée permet de relever ces défis et de faire des économies en :
- analysant un grand nombre d’informations, big data, que le cerveau humain ne peut appréhender,
- vous aidant à prendre les bonnes décisions pour répondre aux attentes changeantes des clients et optimiser successivement toutes les activités de votre entreprise.
Appréhender les principes de l’intelligence artificielle : Présentation du machine learning ou apprentissage automatique
L’intelligence artificielle ou IA, terme générique, est un ensemble d’algorithmes et de règles, utilisé pour résoudre un problème de façon autonome. Elle est constituée, entre autres, par le machine learning, le deep learning, les algorithmes d’optimisation sous-contraintes et/ou des règles métier.
Le machine learning, apprentissage automatique ou apprentissage machine, désigne un ensemble d’algorithmes permettant de résoudre un problème ou de probabiliser la survenue d’un évènement, en apprenant à partir de données historiques et sans programmation explicite.
Le deep learning ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de machine learning. Son fonctionnement s'apparente à celui du réseau de neurones d’un cerveau. Plus le nombre de neurones programmés est élevé plus le réseau est dit complexe ou profond.
L’analyse d’images, de sons et de la voix constitue actuellement l’essentiel des applications du deep learning.
D’autres algorithmes, comme l’optimisation sous-contraintes, permettent de trouver très rapidement des solutions optimales que l’être humain ne saurait trouver par lui-même.
Ces algorithmes permettent de piloter sa stratégie et de prendre des décisions opérationnelles.
Les trois grands types d’algorithmes du machine learning
| Types d’apprentissage |
Modalités d’utilisation des algorithmes d’apprentissage |
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Apprentissage supervisé |
Utilisé, entre autres, pour l’analyse prédictive Ces algorithmes permettent, à partir de jeux de données étiquetées, de prévoir. Exemple : la prévision de l’attrition ou d’incident |
Apprentissage non-supervisé |
Sert à établir des segmentations ou des classifications dites homogènes Les algorithmes s’appuient sur des jeux de données non étiquetées. L’algorithme extrait des classes ou groupes d’individus présentant des caractéristiques communes. |
Apprentissage par renforcement |
Utilisé pour la création de robots ou de jeux L’algorithme fonctionne comme un agent autonome, qui observe son environnement et apprend, au fur et à mesure, des interactions avec celui-ci. |
Dans le cas de la connaissance client, ils permettent de :
- classifier, segmenter ou mieux cibler vos clients /prospects,
- anticiper les comportements de clients / prospects : attrition, appétence, fraude, …,
- prescrire les offres les plus adaptées aux clients.
Anticiper le comportement client avec l’IA et ses algorithmes requiert une synergie de compétences et de technologies
L’utilisation des algorithmes de machine learning pour comprendre et anticiper le comportement des clients nécessite :
- une collaboration étroite entre les experts métier, les data scientists et l’IT (technologies de l’information) pour valoriser les données et en tirer des enseignements pratiques.
- la centralisation et le partage des données disponibles dans l’entreprise en cassant les éventuels silos métier et en utilisant des API, interface de programmation d’application, pour faciliter le partage des flux.
Les données concernées sont :- internes et générées par les interactions multiples de l’entreprise dans son écosystème : clients, prospects, fournisseurs, comportements ;
- externes, réseaux sociaux et open data. Ces dernières peuvent enrichir d’ailleurs les bases de données d’entreprise qui ont un faible volume de données.
- des outils d’aide à la décision sur la connaissance client réalisés grâce à la data science et au savoir-faire des experts métier. Ces outils vont permettre d’anticiper les attentes et le comportement de votre cible et de piloter vos décisions métier.
Anticipez, grâce à l’intelligence artificielle, les transformations de votre environnement
Face à l’évolution rapide des comportements clients, de la technologie et de la réglementation, l’intelligence artificielle et le machine learning apportent de véritables outils pour s’adapter au monde qui change.
Tendances/évolutions de l’écosystème |
Apport du machine learning, IA
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Pouvoir prédire l’avenir !
Prévoyez le comportement client avec l’IA et ses algorithmes
Le machine learning |
Connaître ses clients et anticiper l’évolution de leur comportement |
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Analyser les tendances du marché |
Analyser les tendances de vos ventes en les comparant à celles de vos concurrents ainsi que les goûts des consommateurs grâce aux données « aspirées » sur le web. |
Étudier la réputation de votre entreprise |
Les consommateurs internautes consultent les avis avant d’acheter. L’analyse des avis - bons, moyens ou mauvais - laissés sur internet et les réseaux sociaux sur votre marque est essentielle pour réagir et améliorer cette réputation. |
Identifier les sentiments de votre cible |
Grâce au text mining (extraction de connaissances dans les textes), identifiez ce que ressent le client face à un produit ou une marque spécifique en particulier les « bad buzz » pour réagir au plus vite. |
Segmenter vos clients selon leur profil |
Les techniques de segmentation permettent de travailler par sous-populations plus homogènes et de définir des profils type clients. |
Analyser le comportement des clients |
L’analyse prédictive du comportement client par sous-populations à l’aide d’une approche de machine learning supervisée vous permet de prédire le comportement de chacun de vos clients individuellement. Les analyses, ci-dessus, vous permettent d’adapter vos offres et services pour maximiser votre CA et accroître la satisfaction client. |
Anticiper l’appétence des clients |
La segmentation des clients, l’analyse des ventes passées, des comportements, de la saisonnalité et de la météo et l’écoute des tendances (analyse automatique de la concurrence) permettent d’anticiper l’appétence des clients et de faire des offres personnalisées par le canal adéquat. Les résultats sont adressés aux commerciaux sous un format facilement exploitable d’offres personnalisées et pertinentes pour chaque client. |
Maîtriser le churn et fidéliser vos clients |
La mise en place d’un ciblage optimisé grâce aux classifications et aux analyses prédictives du churn permet d’obtenir de très bons résultats lors des campagnes marketing de fidélisation des clients. |
Prévoir la fraude |
Identifier les signes de comportement à risque (fraudeurs et mauvais payeurs) permet de mettre en place une politique adéquate. |
Déterminer le profil client le plus adapté à votre offre |
L’analyse des informations laissées par les consommateurs permet aussi de détecter les prospects les plus pertinents pour l’entreprise. L’entreprise peut ainsi décider de focaliser sa stratégie marketing sur l’un des profils consommateurs plutôt que sur un autre qui semblera moins enclin à passer à l’acte d’achat. |
Améliorer le service client via des chatbots |
La classification automatique de mails par les techniques de text mining et les chatbots permet de :
Attention aux cas complexes qui ne peuvent être automatisés. Le client doit pouvoir avoir accès sans difficulté aux experts qui, seuls, peuvent apporter des solutions. |
Anticiper niveau des stocks, logistique et finances |
Le traitement de l’approvisionnement et des stocks peut être optimisé grâce à la remontée d’informations en temps réel et aux analyses prédictives sur les tendances, le comportement, la météo. Cet approvisionnement va influer sur la trésorerie de l’entreprise. |
Détecter les problèmes avant qu’ils ne surviennent |
Les modèles prédictifs peuvent aussi permettre d’anticiper :
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Prenez les bonnes décisions et mettez en place les solutions adaptées
Les résultats de ces analyses permettent de prendre les bonnes décisions à tous les niveaux et d’adapter :
- une offre personnalisée à chaque client, au moment opportun, par le canal approprié tout en assurant la qualité de service,
- la distribution multicanal ou omnicanal,
- la fabrication pour limiter les stocks et les invendus,
- vos processus métier et les méthodes de travail de vos salariés,
- etc.
Améliorez toutes les activités de l’entreprise avec l’IA pour satisfaire vos clients
L’utilisation, à bon escient, des algorithmes du machine learning sur vos données vous permet :
- d’anticiper bon nombre de menaces et d'opportunités,
- d’améliorer successivement l’ensemble de vos processus métier,
- d’anticiper et de maîtriser vos risques,
- de diminuer vos coûts opérationnels,
- d’accroître vos bénéfices en combinant plusieurs modèles (connaissance client, risque, tarification).
Ainsi l'IA va révolutionner votre relation client pour la confronter.
Faites vous accompagner par les data scientists et les informaticiens du Groupe HLi
Pour la réussite de votre projet, du Groupe HLi met à votre disposition une équipe pluridisciplinaire, informaticiens et data scientists, expérimentée et engagée avec vous sur la durée. Depuis nos locaux ou au plus près de vos équipes, nous pouvons vous accompagner sur tout le cycle de gestion d’un projet d’intelligence artificielle, de développement ou d’intégration de solution.
L’expertise des data-scientists du Groupe HLi
- La récupération et structuration de données internes et externes (réseaux sociaux, open data, open map)
- L’analyse complexe de données, Web (web mining), textuelles (text mining), géographiques et cartographiques.
- La modélisation mathématique, l’analyse prédictive, les algorithmes complexes :
- Algorithme de distance,
- Recherche opérationnelle,
- Machine learning / deep learning : modèles économétriques, classification, arbres, réseaux neuronaux et bayésiens etc.,
- Modèles imbriqués, modèles de décision temps réel.
- La dataviz : visualisation de résultats sur interface dynamique (zoom, curseur temps) - carte, tableau de bord,
- Le développement et l’industrialisation de solutions et d’outils d’aide à la décision,
- L’expertise technologique : R, Shiny, Python, SAS, ElasticSeach, Java...
La compétence du centre de services du Groupe HLi
- Le développement de solutions personnalisées sur :
- Les langages Microsoft dans le contexte .Net,
- Le contexte Microsoft Azure, ou Amazon Web services, SharePoint,
- Les applications de types Workflows K2 Software,
- Les terminaux mobiles Android ou IOS,
- Java/open source, R/Python.
- Les applications de Business Intelligence,
- L’alimentation, le cas échéant, d’outils de monitoring et de supervision,
- L’intégration de solutions CRM et ERP pour vos projets de finance ou de logistique.
A propos de l'auteur
Adeline LOISON est Directrice Générale Déléguée à l’analytique du Groupe HLi.
Elle est diplômée du DESS en Techniques de la Décision dans l’Entreprise à La Sorbonne après avoir obtenu une maitrise en mathématiques. Elle a commencé comme consultante sur des problématiques data science à Paris et à Madrid.
En 2007, Adeline LOISON a créé le pôle analytique du Groupe HLi et HLi Lab spécialisé dans le traitement des données et l’intelligence artificielle appliqués à différents métiers (connaissance client, risque bancaire, maintenance prédictive, ... ).
