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De plusieurs façons, cette année restera dans les mémoires comme celle où l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) ont finalement percé le battage médiatique, offrant des produits axés sur le consommateur qui ont étonné des millions de personnes. L’IA générative, y compris DALL·E et ChatGPT, a manifesté ce que beaucoup de gens savaient déjà : l’IA et le ML transformeront la façon dont nous nous connectons et communiquons, en particulier en ligne.
Cela a de profondes répercussions, en particulier pour les startups qui cherchent à trouver rapidement comment optimiser et améliorer l’engagement client à la suite d’une pandémie mondiale qui a changé la façon dont les consommateurs achètent des produits.
Alors que les startups traversent une saison particulièrement perturbatrice qui comprend également des pressions inflationnistes, une incertitude économique changeante et d’autres facteurs, elles devront innover pour rester compétitives. L’IA et le ML pourraient enfin être capables d’en faire une réalité.
L’hyper-personnalisation est au premier plan de ces efforts. Une analyse de McKinsey & Company a révélé que 71 % des consommateurs s’attendent à ce que les marques offrent des expériences personnalisées, et les trois quarts sont frustrés lorsqu’ils ne le font pas. Actuellement, par exemple, seulement environ la moitié des détaillants déclarent disposer des outils numériques nécessaires pour offrir une expérience client attrayante.
À mesure que l’industrie progresse, les innovateurs en contact avec les consommateurs peuvent mieux mettre l’accent sur les expériences et les connexions personnalisées en intégrant des outils d’IA et de ML pour engager leurs clients à grande échelle.
À bien des égards, cette année restera dans les mémoires comme celle où l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) ont finalement percé le battage médiatique.
Les données les plus importantes
L’hyper-personnalisation repose sur les données client, une ressource omniprésente dans l’environnement numérique d’aujourd’hui. Alors que des données client excessives ou inutiles peuvent obstruer les pipelines de contenu, les bonnes informations peuvent favoriser l’hyper-personnalisation à grande échelle. Cela comprend la fourniture d’informations essentielles sur :
- Comportement d’achat. Lorsque les marques comprennent les comportements d’achat des acheteurs, elles peuvent fournir un contenu itératif qui s’appuie sur les interactions précédentes pour stimuler les ventes.
- Intention de l’acheteur. Alors que l’intention de l’acheteur n’est que faiblement corrélée aux habitudes d’achat, cette mesure peut fournir un contexte aux tendances et aux attentes des clients.
