L’IA pour des Expérience Produits Optimales

En résumé, l’ère de la vente de produits uniquement avec un code-barres, un prix et une image est révolue ; les consommateurs en demandent davantage.

Dans cet article, nous explorerons l’importance de l’intelligence artificielle (IA) dans la création d’expériences produits convaincantes pour les consommateurs sur tous les canaux. Nous montrerons comment l’IA devient un élément indispensable pour répondre aux exigences de cohérence de l’Expérience Produit, de productivité d’équipe et d’excellence en marketing.

I. Les Défis de l’Omnicanal

Les entreprises se tournent de plus en plus vers des stratégies omnicanales pour atteindre leurs clients. Cependant, derrière cette stratégie apparemment prometteuse se cachent de nombreux défis. Selon des recherches récentes, une statistique frappante a émergé : 87 % des clients n’effectuent plus d’achat dans un magasin où ils rencontrent des informations inexactes.

Explorons les défis de l’omnicanal auxquels de nombreuses entreprises à la recherche d’une expérience client réussie sont confrontées.

Cohérence Client

Un des premiers défis d’une stratégie omnicanale est de créer une expérience client cohérente sur tous ces canaux. Dans un monde interconnecté, les consommateurs s’attendent à une expérience fluide et unifiée lorsqu’ils interagissent avec une entreprise, quel que soit le canal qu’ils utilisent. Que ce soit en parcourant un site web, en utilisant une application mobile, en interagissant sur les réseaux sociaux ou en se rendant dans un magasin physique, les clients désirent un parcours harmonieux. Voici cinq aspects cruciaux qui soulignent l’importance de la cohérence client dans un environnement omnicanal :

Image de Marque Unifiée : Maintenir une identité de marque cohérente sur tous les canaux est crucial pour instaurer de la confiance.

Personnalisation sans Perturbation : Une personnalisation efficace devrait améliorer l’expérience client sans être intrusive ou perturbatrice. Trouver le bon équilibre est essentiel.

Gestion de l’Inventaire et de la Disponibilité des Stocks : Une gestion des stocks en temps réel est nécessaire pour répondre aux attentes des clients en matière de disponibilité des produits, que ce soit en ligne ou en magasin.

Support Client Omnicanal : Un support client fluide qui relie les canaux digitaux et physiques est essentiel. Les solutions basées sur l’IA peuvent contribuer à offrir une expérience de support cohérente.

Processus de Paiement et de Caisse Rationalisés : Un processus de paiement fluide, sécurisé et cohérent est essentiel pour la satisfaction du client, quel que soit le canal qu’il choisit.

Adapter les Descriptions à Chaque Canal

L’un des autres éléments clés qui méritent une attention particulière est l’art d’adapter les descriptions produits pour correspondre aux caractéristiques et nuances uniques de chaque canal.

Comme l’indique une étude récente, « 88 % des répondants ont déclaré que des données produit précises, complètes et pertinentes sont très importantes pour créer la meilleure expérience produit. »

Avec l’émergence de différents canaux, les clients recherchent de la cohérence dans l’ensemble de l’expérience offerte par le vendeur. La cohérence de l’expérience produit ne se limite pas à votre site web ou à votre magasin ; les clients s’attendent à la trouver partout. Il ne s’agit pas de créer une description produit universelle pour chaque canal, mais de créer la description parfaite adaptée aux caractéristiques uniques de chaque canal.

La pratique de la personnalisation des descriptions pour chaque canal souligne la compréhension que chaque aspect de votre stratégie omnicanale possède des nuances distinctes et des exigences spécifiques. L’adaptation des descriptions produits pour correspondre à ces variations élève non seulement l’expérience client, mais augmente également la probabilité de résonner avec votre public, de favoriser l’engagement et, finalement, de stimuler les ventes.

Présence Internationale

Lorsqu’une entreprise aspire à s’étendre à l’international tout en offrant une expérience produit cohérente, elle fait face à un défi de taille. Ce défi se manifeste principalement par la nécessité d’adapter son approche à chaque marché tout en surmontant les obstacles liés aux différences culturelles, linguistiques et aux habitudes d’achat.

Barrière de la Langue et Normalisation de l’Information Produit

Un des défis initiaux est la diversité linguistique. Chaque pays a sa propre langue, ce qui signifie que l’information produit doit être traduite avec précision pour atteindre le public cible. Cependant, la traduction ne se limite pas à une simple conversion de mots ; elle doit également prendre en compte les différences culturelles, les unités de mesure, les jeux de mots et les expressions locales pour éviter les malentendus et garantir que le message soit bien compris.

Adapter l’Expérience Produit à Chaque Marché

Chaque marché possède ses caractéristiques uniques en matière d’habitudes d’achat, de préférences et de comportement du consommateur. Par exemple, ce qui fonctionne sur un marché occidental peut ne pas être efficace en Asie. Il est essentiel d’adapter l’expérience produit à chaque marché pour répondre aux besoins et aux attentes locales.

La question demeure : quels outils et méthodes sont nécessaires pour réussir à relever les défis de l’omnicanal tout en maintenant une expérience client de qualité ?

II. La Technologie Suit la Tendance dans l’ombre

À mesure que les entreprises adoptent l’approche omnicanale, leur infrastructure technologique a subi une transformation rapide et substantielle. Une multitude de solutions technologiques, chacune répondant à des facettes spécifiques de l’expérience omnicanale, ont été intégrées dans l’écosystème. Cela inclut les solutions de gestion de l’information produit (PIM), les plateformes e-commerce, les ERPs, les moteurs de recherche, les plateformes de support, les systèmes de gestion du cycle de vie des produits (PLM) ou encore les marketplaces sur lesquelles les marques opèrent, pour n’en nommer que quelques-uns.

La conséquence de cette prolifération technologique est que le nombre de solutions en tant que service (SaaS) consommant des données pour les marques et les retailers a augmenté de manière exponentielle, parfois multiplié par des facteurs aussi élevés que 14.

Le travail nécessaire pour gérer cet environnement technologique devient souvent un défi redoutable. Les systèmes traditionnels, conçus pour centraliser l’information produit, ont parfois du mal à faire face à la complexité imposée par la multitude d’opérations requises.

Prenons un exemple, considérons simplement un aspect : l’enrichissement des attributs produits. Dans la phase de collecte, qui ne représente qu’une fraction du processus global, vous pourriez avoir à traiter 5 000 références par mois, chacune ayant 100 attributs par famille à travers 78 familles différentes. Le résultat est un nombre impressionnant de 39 millions d’opérations possibles, illustrant l’immense complexité de la gestion des données produits.

Dans cet environnement, l’efficacité de votre environnement technologique devient primordial. Naviguer dans cet environnement technologique nécessite une approche stratégique qui équilibre la spécialisation avec l’intégration, rationalise les flux de travail et exploite la puissance de l’IA et de l’automatisation pour gérer efficacement la complexité.

Dans la quête d’expériences produits sans couture, la technologie devient non seulement un soutien, mais également un acteur central dans le développement omnicanal.

III. Où l’IA Entre en Jeu pour Développer votr Maturité PX

L’intelligence artificielle, lorsqu’elle est rigoureusement formée et étroitement surveillée, peut se transformer en expert bien formé et spécialisé dans la gestion et l’amélioration des données produits. Ces systèmes d’IA, qu’ils soient basés sur des modèles de langage avancés comme les Large Language Models (LLM) ou d’autres technologies d’IA, deviennent essentiels pour garantir la cohérence entre les canaux, les plateformes, les langues, et bien plus encore.

Voici comment l’IA devient un élément clé pour améliorer l’expérience produit :

Collecte et Nettoyage des Données Produit

L’un des défis constants auxquels les entreprises sont confrontées est la collecte, la catégorisation, le nettoyage et la complétion des données produits de base. Sans données propres et précises en tant que base, il devient presque impossible d’exécuter une stratégie d’expérience produit. Ce processus est souvent chronophage et sujet aux erreurs lorsqu’il est géré manuellement. Les applications d’IA, alimentées par des algorithmes d’apprentissage, interviennent pour automatiser et rationaliser cette phase cruciale. Ces systèmes d’IA peuvent collecter efficacement des données à partir de différentes sources, catégoriser les produits avec précision, nettoyer et normaliser les données, et s’assurer qu’elles respectent les normes requises. Cela permet non seulement de gagner du temps et de réduire les erreurs, mais aussi de permettre aux entreprises de maintenir une base de données produits cohérente et à jour. Le rôle des données propres en tant que base d’une stratégie d’expérience produit réussie ne peut pas être surestimé, et l’IA joue un rôle central dans la réalisation de cette exigence fondamentale.

Enrichissement de l’Information Produit

Les entreprises qui utilisent un PIM moderne pour centraliser des données produits complètes, précises et correctement catégorisées sont bien placées pour tirer parti des applications de Gen AI qui les aident à générer des descriptions produits convaincantes et adaptées aux canaux. Ces systèmes d’IA peuvent générer des descriptions produits attrayantes et bien formatées en fonction des données disponibles. Ils peuvent également être affinés pour être axés sur le référencement, garantissant que les descriptions produits non seulement attirent l’attention de leur public cible, mais sont également optimisées pour les moteurs de recherche. Ce double avantage permet aux entreprises non seulement de capter l’attention de leur public cible, mais aussi d’améliorer leur visibilité en ligne et leur découvrabilité, renforçant ainsi l’efficacité de leur stratégie d’expérience produit.

Traduction du Contenu Produit

Une fois que les entreprises ont nettoyé et enrichi les données produits dans leur PIM, elles peuvent tirer parti des outils de traduction basés sur l’IA pour traduire et adapter efficacement leur contenu pour différents marchés et langues. Cela accélère non seulement le processus de localisation, mais garantit également que l’information produit reste cohérente et culturellement pertinente dans différentes régions.

En conclusion, l’IA émerge comme une force motrice pour développer sa maturité en Expérience Produit via l’automatisation et l’optimisation des aspects critiques de la gestion des données produits. De la collecte et du nettoyage des données à la génération de contenu et à la traduction, les technologies d’IA permettent aux entreprises de proposer une expérience produit cohérente, attrayante et localisée sur divers canaux et marchés. L’adoption de l’IA dans ces domaines améliore non seulement l’efficacité, mais contribue également au succès général et à la croissance d’une stratégie omnicanale.