L’expérience client sur mesure du futur s’écrit dès maintenant avec le machine learning

Le machine learning, ou apprentissage automatique est un terme tendance. Il est utilisé pour désigner les nouvelles technologies apprenantes. Ces dernières ouvrent le champ des possibles en termes de relation client mais également de prévention, pour servir une expérience client toujours plus innovante et personnalisée.

Les bases du machine learning

Le machine learning est une composante de l’intelligence artificielle, porté par la puissance de calcul du big data. Il désigne des techniques douées d’intelligence pour classifier et prédire, au moyen d’algorithmes capables d’apprendre et de restituer des connaissances empiriques. Prenons un exemple simple. Dans le cadre d’une demande de crédit pour l’achat d’une maison pour un client x, le machine learning est utilisé pour évaluer sa capacité d’emprunt, de remboursement ou d’épargne, analyser ses dépenses quotidiennes ou encore la tenue et la gestion de ses comptes. Il aide ainsi le conseiller bancaire à déterminer le risque client face à son projet et à lui fournir ou non un crédit adapté à son profil.

Au service de l’expérience client

La force du machine learning réside dans sa capacité à anticiper et à proposer des biens ou services associés, pour un client défini. C’est ce que propose la plateforme Foodle de SEB, un portail web qui fonctionne comme un assistant culinaire, capable de suggérer des recettes en fonction des aliments dont dispose l’utilisateur, de ses goûts, de ses habitudes de consommation et des ustensiles qu’il possède. Cet assistant guide aussi les apprentis cuisiniers dans l’exécution de leur recette.

Comment cela fonctionne ? La plateforme Foodle s’appuie sur le moteur de recommandations développé par Coheris, qui a pour but de proposer des recommandations pertinentes en collectant les données des utilisateurs afin d’identifier leurs goûts et leurs préférences, mais aussi pour connaître leurs comportements d’usage.

Foodle peut également offrir une expérience encore plus personnalisée à ses utilisateurs car le moteur de recommandations de Coheris se perfectionne au fil des utilisations grâce au Machine Learning. Pour ce faire, l’analyse prédictive s’appuie sur des comportements du passé pour pousser au moment opportun un produit ou service adéquat, grâce à des schémas récurrents. L’enjeu est de construire l’expérience client en se basant sur la collecte de données objectives et subjectives, liées à des instants de vie, pour développer des relations hyper personnalisées.

C’est donc grâce à l’apprentissage automatique des algorithmes qu’il est désormais possible d’aller plus loin dans la personnalisation de l’expérience client. Il consiste en un véritable atout pour les entreprises qui peuvent maintenant être en mesure de mieux comprendre leurs clients et les opportunités de revenus.

Coheris dispose d’une solution d’IA, Coheris Analytics SPAD, dotée d’algorithmes composés par des méthodes descriptives pour analyser et enrichir les données ainsi que par des algorithmes prédictifs et de machine Learning qui permettent de fournir des prédictions efficaces au service de l’expérience client.

Répondant aux problématiques de Big Data et de digitalisation de la relation client, les offres d’Intelligence Artificielle et Analytiques de Coheris s’adaptent aux besoins spécifiques de chaque métier, quels que soient les secteurs et domaines d’activité (banque, assurance, retail, industrie, marketing, service client, ventes, etc.).

Par ses solutions, Coheris, place donc la donnée au cœur de la stratégie des entreprises et les accompagne dans les domaines de la Data Intelligence, de la Gestion de la Relation Client et de la Gouvernance des Données.

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