Jake Burns :
Peut-être pourriez-vous commencer en nous en disant un peu plus sur la pile technologique que vous utilisez ? En effet, je discute avec de nombreux clients qui souhaitent se lancer dans l’IA et l’IA générative, et beaucoup d’entre eux ne savent pas par où commencer. Quels conseils leur donneriez-vous ?
Vijay Chittoor :
Je pense que le premier conseil, en particulier dans notre domaine, lorsque nous réfléchissons à la nature de l’IA, est de disposer d’une grande quantité de données. Dans notre cas, il s’agit de données de première main sur les consommateurs, qui sont organisées par marque. Ainsi, chacun de nos clients dispose d’un vaste référentiel de données, qu’il peut ou non avoir suivi historiquement. Cependant, avec Blueshift, nous leur facilitons la tâche pour commencer ce parcours d’unification des données, qui est souvent, je suis sûr que vous le constatez dans votre expérience, l’une des étapes clés de la progression vers l’IA. Je pense donc que la première étape consiste à bien organiser ces données, à pouvoir les saisir en temps réel et à les unifier. Mais ensuite, le conseil que nous donnons à tous ceux qui se lancent dans l’aventure de l’IA, c’est de penser d’abord au client final.
Dans notre cas, lorsque nous pensons au client, nous nous demandons comment utiliser l’IA pour offrir des interactions personnalisées au consommateur final. Pour nous, cela implique en grande partie de penser à l’IA client. Et quand on pense à l’IA client, il s’agit de prendre ces données clients, les données de première partie dont nous avons parlé, et de les traduire en termes de qui, quoi, quand et où, pour savoir comment s’engager avec le client. Ainsi, lorsque vous pensez au marketing traditionnel, qui est souvent très manuel, non piloté par l’IA, vous commencez à prendre des décisions parfois uniformes concernant les personnes à cibler pour une certaine campagne, les offres à leur présenter, le moment où il faut contacter le client et le canal ou l’endroit où il faut s’engager avec eux. Et si vous pensez aux applications dans un monde qui n’implique pas l’IA, lorsque vous prenez ces décisions manuellement, vous simplifiez beaucoup trop les choses et vous regroupez un grand nombre de clients en essayant de dire : « Ce segment entier, ciblons-le avec cette seule offre ».
En réalité, les gens, les consommateurs finaux, sont des individus uniques qui doivent y réagir différemment. Et l’IA est très performante quand il s’agit de prendre cette décision au niveau d’un client individuel, tout comme des millions de décisions au total, même lorsque le marché humain est endormi. Je pense que c’est le type de moteur décisionnel, le type de pouvoir décisionnel, le pouvoir de personnalisation que l’IA vous donne. Ainsi, lorsque nous conseillons les gens sur la manière de se lancer dans cette transition vers l’IA, il faut commencer par organiser les données. Ensuite, le client doit être prioritaire, il faut penser aux cas d’utilisation, puis être capable de tirer parti de l’IA, qui peut prendre des décisions à grande échelle, personnaliser en fonction de l’individu et transformer l’expérience du client final en gardant ces éléments à l’esprit.
Jake Burns :
Tout à fait. Exactement. Il s’agit vraiment de personnaliser l’expérience. Il serait tout simplement trop laborieux pour un être humain de le faire manuellement, même s’il travaillait 24 heures sur 24, n’est-ce pas ?
Vijay Chittoor :
Tout à fait. Oui.
Jake Burns :
Mais avec l’IA, on peut supposer qu’elle obtient plus souvent des résultats corrects parce qu’elle utilise plus de données provenant d’un plus grand nombre de points de données différents.
Vijay Chittoor :
Tout à fait. Et je pense que vous avez mis le doigt sur quelque chose d’important. Vous pensez au parcours du client final. Si vous y réfléchissez bien, de nombreuses personnes ont parlé de la complexité croissante des parcours des clients dans le monde numérique d’aujourd’hui, où tant de points de contact différents sont apparus. Et dans cette complexité, il existe des millions de variantes du parcours du client. D’une certaine manière, je pense que le problème de l’engagement des clients aujourd’hui est de favoriser le parcours autonome de chaque client, car chaque client est automatiquement engagé dans un parcours avec la marque. Alors, comment reconnaître le parcours de chacun ? Comment pouvez-vous les aider à ce moment précis et comment pouvez-vous le faire à plus grande échelle ? C’est vraiment là que l’IA entre en jeu pour tous nous aider. Nous travaillons avec des spécialistes du marketing, qui sont selon moi très doués pour raconter des histoires. Mais aujourd’hui, le défi est de savoir comment saisir l’essentiel de l’histoire tout en l’individualisant à travers tous ces différents parcours autoprojetés. C’est là que les spécialistes du marketing peuvent selon moi vraiment bien travailler avec l’IA. Et ce partenariat a été très efficace.