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Arthur du Passage

Partenaire chez Artefact Singapore

À l'ère du numérique, la façon dont les entreprises interagissent avec les consommateurs évolue rapidement. Avec l'avènement de l'IA générative et d'outils tels que les chatbots, le volume des conversations data est sur le point de monter en flèche. Représentant déjà une activité de plusieurs milliards de dollars, le marché mondial du artificial intelligence conversationnel devrait monter en flèche, passant de $10,7 milliards en 2023 à $29,8 milliards en 2028. Cette évolution va au-delà de la technologie ; il s'agit d'améliorer l'expérience du consommateur en la rendant plus personnalisée et plus significative.

L'essor de la conversation data

Pour réussir dans le monde hautement compétitif d'aujourd'hui l'environnement des entreprises, Les entreprises doivent offrir aux consommateurs des expériences soigneusement élaborées. Les échanges transactionnels ne suffisent plus ; au contraire, les entreprises veulent mieux comprendre leurs clients et s'engager avec eux d'une manière qui les touche personnellement. Cet engagement a conduit à la création d'actifs first-party data qui fournissent une vue complète à 360 degrés de chaque consommateur. Cette vue inclut tout, des informations sur l'adhésion aux transactions passées, en passant par le comportement sur le site web et les interactions avec les applications.

Afin d'exploiter cette vaste quantité de data et d'obtenir des informations précieuses, les entreprises se sont tournées vers les consommateurs data platforms (CDP). Les CDP centralisent, stockent, traitent, enrichissent et activent data de manière à ce qu'elle puisse être intégrée dans de multiples points de contact avec le consommateur afin de créer une expérience client transparente.

Mais il manque une pièce importante à cette vision à 360 degrés : la data conversationnelle. Malgré son riche potentiel, le data provenant des centres d'appels, des assistants virtuels, des chatbots et des plateformes telles que WhatsApp Business Accounts a souvent été négligé.

L'IA générative : ce qui change la donne

L'IA générative va changer cela. Non seulement elle stimule la croissance de la data conversationnelle, mais elle révolutionne également la manière dont nous l'analysons et l'utilisons. L'une des raisons pour lesquelles la data conversationnelle a été mise de côté est sa complexité inhérente. Parce qu'il s'agit principalement de data textuelle, elle nécessite des techniques spécifiques de traitement du langage naturel. Les modèles antérieurs peinaient à extraire des informations significatives des conversations.

Mais le paysage a évolué. Avec l'émergence des grands modèles linguistiques (LLM), la capacité à comprendre le contexte du message s'est considérablement améliorée. Ces modèles peuvent désormais extraire des informations pertinentes avec un niveau de précision qui était auparavant inaccessible. Considérez ceci : les marques ont consacré des ressources considérables au développement de moteurs de recommandation de produits. Ces moteurs s'appuient sur les profils des consommateurs, leurs transactions passées et leur historique de navigation pour formuler leurs suggestions. Imaginez maintenant la profondeur de compréhension que l'on peut obtenir en intégrant la conversation data dans ces modèles. Les informations obtenues pourraient donner lieu à des recommandations encore plus précises et personnalisées.

Concevoir le bon parcours conversationnel

L'exploitation de la puissance de la conversation data commence par la conception d'un parcours conversationnel adapté. Ce parcours comporte deux éléments essentiels :

  • Centrage sur le consommateur : Au fond, le parcours doit être conçu pour comprendre les besoins du consommateur et y répondre. Il doit fournir les informations ou les services qu'il s'attend à recevoir au cours de la conversation. En outre, à une époque où la protection de la vie privée est primordiale, le parcours doit également être conforme aux réglementations en matière de collecte de data.

  • Intégration technique : Sur le plan technique, l'essentiel est d'intégrer les bons outils pour faciliter le parcours conversationnel. Cela inclut les messages types, les interactions génératives de l'IA et les communications des conseillers de vente. L'objectif est de collecter data de manière transparente et de l'intégrer aux informations plus générales sur le consommateur.

Reconnaître le potentiel de la conversation data

En fin de compte, alors que les entreprises s'efforcent d'offrir des expériences plus personnalisées, l'intégration du data conversationnel dans leurs cas d'utilisation centrés sur le consommateur n'est pas seulement bénéfique, elle est essentielle. Grâce aux progrès de l'IA générative et des LLM, les obstacles qui rendaient autrefois difficile l'exploitation de la data conversationnelle disparaissent rapidement. Il est temps pour les organisations de saisir le potentiel de la data conversationnelle et de l'intégrer dans leurs stratégies, afin de rester à la pointe de l'engagement des consommateurs à l'ère numérique.