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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. Le marché mondial de l'intelligence artificielle conversationnelle, qui représente déjà plusieurs milliards de dollars, devrait passer de 10,7 milliards de dollars en 2023 à 29,8 milliards de dollars 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 l'environnement commercial hautement compétitif d'aujourd'hui, les entreprises doivent offrir aux consommateurs des expériences soigneusement conçues. 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 data de première partie qui fournissent une vue complète à 360 degrés de chaque consommateur. Cette vue comprend tout, des informations sur les membres aux transactions passées, en passant par le comportement sur le site web et les interactions avec les applications.
Pour donner un sens à cette vaste quantité de data et obtenir des informations précieuses, les entreprises se sont tournées vers les plates-formes consumer data (CDP). Les CDP centralisent, stockent, traitent, enrichissent et activent data de manière à ce qu'ils puissent être intégrés dans plusieurs points de contact avec le consommateur afin de créer une expérience client transparente.
Mais il manque un élément important à cette vision à 360 degrés : la conversation data. Malgré son riche potentiel, le site data 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 conversation data, mais elle révolutionne également la façon dont nous l'analysons et l'utilisons. L'une des raisons pour lesquelles la conversation data a été mise de côté est sa complexité inhérente. Comme il s'agit essentiellement de texte data, il nécessite des techniques spécifiques de traitement du langage naturel. Les modèles antérieurs avaient du mal 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. Prenons l'exemple suivant : 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 le site conversationnel 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 adéquat. Ce parcours comporte deux éléments essentiels :
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 de 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 du site conversationnel data disparaissent rapidement. Il est temps pour les organisations de saisir le potentiel de la conversation data et de l'intégrer dans leurs stratégies, afin de s'assurer qu'elles restent à la pointe de l'engagement des consommateurs à l'ère numérique.
