En ligne, "vous avez trois secondes pour saisir l'attention du client" mentionne au Telegraph Alex Baldock, le DG du britannique Shop Direct. “C'est ce que l'on appelle l'arrêt du pouce“. D'où le besoin impérieux de personnalisation de l'expérience client, surtout en situation de mobilité. Les chatbots, qui ne réagissent plus en fonction de mots-clés mais bien en détectant les intentions dans les phrases, ont un brillant avenir. Ces robots conversationnels sont aujourd’hui capables de mener de véritables discussions avec leurs clients. Il est d’ailleurs presque impossible de deviner que les réponses apportées sont l'œuvre d'une machine à qui l'on a appris à “comprendre“ les questions et à y répondre en piochant dans ses bases de données régulièrement enrichies.

Pourquoi vendre des produits ne suffit plus ? Dans une étude réalisée l’an dernier par Salesforce Research⁽²⁾ auprès de 7000 consommateurs et acheteurs professionnels, 61% des consommateurs et 76% des acheteurs professionnels indiquent se sentir plus influents qu’il y a 5 ans. Ces clients, désormais connectés, attendent de vraies innovations qui font la différence. Ce qu’ils attendent, vu que les marques sont censées être “à leur écoute“, c’est que leurs moindres attentes et désirs soient satisfaits. Conséquence immédiate : la fidélité à une marque ne dépend plus de la seule qualité des produits et des services proposés. Elle dépend aussi de la pertinence des contenus et de l’expérience client procurée.

Les consommateurs exigent aujourd'hui que les marques démontrent, grâce à l’usage de la technologie, qu’elles sont proactives et qu’elles les comprennent. C’est un vrai coup de semonce ! Car plus de la moitié des clients sont prêts à changer de marque si l’entreprise n’anticipe pas leurs besoins. Et ce terrible constat n’est pas réservé qu’aux seuls consommateurs particuliers. L’acheteur professionnel - lui aussi connecté - n’est pas moins exigeant.

Les consommateurs exigent désormais que les marques démontrent, grâce à l’usage de la technologie, qu’elles sont proactives et qu’elles les comprennent.

La réponse passe par l’usage de chatbots et d’autres technologies qu’il va falloir désormais maîtriser comme l’intelligence artificielle, dont le machine learning fait partie et plus généralement tout ce qui va permettre à vos ventes de devenir plus "smart". L’usage de l’apprentissage machine conjugué à l’intelligence artificielle permet d’apprendre jour après jour de ses clients afin de personnaliser la relation. Sur un site d’e-commerce cela se traduira par la capacité de savoir en temps réel si un client acheteur, par exemple, est plus sensible aux meilleures promotions du moment qu’aux nouveautés dans une catégorie de produits donnée. Si votre client aime sur un site de vente de whisky les bouteilles exceptionnelles et chères, pourquoi lui présenter lors de sa prochaine connexion des flacons bas de gamme ?

En faisant gagner un temps précieux à vos clients, en connaissant leurs préférences, vous leur évitez d’aller voir ailleurs. C’est ce que propose la startup Target2Sell aux e-commerçants pour trier les pages et proposer les produits à la vente selon des profils établis grâce à l’usage de l’intelligence artificielle et du machine learning, avant de les présenter à leurs clients⁽³⁾. François Ziserman, le CEO de Target2Sell, justifie sa démarche par l’observation et le bon sens : « C’est 7 ventes sur 10 qui proviendront de ces pages qu’on appelle ‘’pages listes‘’ car elles présentent souvent de grandes quantités de produits. Et quand on a une certaine profondeur de catalogue, la question cruciale arrive très vite pour savoir quels produits doivent être mis en avant sur ces différentes pages. Le point est clé car le taux de conversion des produits de la première page est 5 fois supérieur à ceux de la page 2. La première page, c’est 74% des ventes. »

Si votre client aime sur un site de vente de whisky les bouteilles exceptionnelles et chères, pourquoi aller lui présenter lors de sa prochaine connexion des flacons bas de gamme ?

D’où l’importance du prédictif qui peut être également utilisé pour classer, selon des critères d’importance désirés, des opportunités clients (taille de l’entreprise, dernières commandes effectués) ou pour prévoir, de manière anticipée, la répartition de vos stocks au sein de vos différents points de vente en fonction de variables telle que la géolocalisation des clients qui ont consulté votre site Internet. Nous le constatons : ce qui est attendu avec l’usage de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine n’est rien d’autre que d’apporter de la contribution à vos revenus ou des informations précieuses qui vont vous permettre d’améliorer la personnalisation de votre relation client. L’objectif est simple : vous ne pouvez plus vous permettre de louper un suspect/prospect. Quand un client regarde sur le site d’un concessionnaire automobile tous les aspects d’une voiture (équipements, finitions, financement, etc.), c’est qu’il a en tête d’en acquérir une. Mais pour lui faire des offres, le relancer et lui proposer des services additionnels, vous devez non seulement détecter cette information mais aussi l’exploiter la plus rapidement possible.

Vous ne pouvez plus vous permettre de louper un suspect/prospect.

Quand Salesforce a annoncé un accord avec IBM pour combiner Salesforce Einstein avec IBM Watson, c’etait pour proposer de nouvelles possibilités très poussées en matière d’intelligence artificielle comme par exemple dans le domaine météorologique. Coupler ses décisions commerciales à des prévisions météorologiques permet à des acteurs de la grande distribution de mieux piloter leurs prévisions de ventes ou à des assureurs d’alerter, en cas d'avis de tempête, leurs assurés en leur demandant de changer la localisation de leur voiture. Le site américain 1800-Flowers.com a créé avec Watson un chatbot nommé GWYN (pour Gifts When You Need), un concierge virtuel qui apprend au fur et à mesure vos préférences pour proposer des bouquets de fleurs selon votre profil à envoyer dans la foulée. Un algorithme chez Starbucks s’intéresse de près à ce que leurs clients achètent pour leur recommander des produits et des offres lors de leur prochaine visite sur l'application. L’objectif ? Faire gagner du temps aux clients.

De nombreux chercheurs travaillent actuellement sur la mesure des sentiments afin de modéliser l'empathie humaine. Ainsi, dans un call center, un client qui est en panique pourra, plutôt que d'être pris en charge par un système automatique piloté par un bot, être d’urgence basculé vers de vrais humains qui devront eux être formés et spécialisés pour répondre à l’urgence. Cette capacité pour Laurent Alexandre, un expert français des bouleversements que va connaitre l’humanité grâce aux biotechnologies, “permettra aux bots de reconnaître non seulement nos expressions mais également quand nous parlons argot ou avec un accent régional prononcé“. Toutefois, selon lui, il faudra encore quelques années “pour que ces dispositifs répondent avec empathie en toutes circonstances“.

De vrais humains que devront eux être formés et spécialisés pour répondre à l’urgence.

(1) Source : "Predicts 2017: Artificial Intelligence", Gartner.

(2) Source : "State of the Connected Customer" - Salesforce research.

(3) Source : "Mettez du Marketing temps réel dans votre e-commerce/commerce", livre blanc, Target2Sell

(4) Source : “Einstein helps everyone blaze new trails with artificial intelligence”, Salesforce.