Copilote avec l'analyse client basée sur l'IA [Résumé du webinaire]

Ryan Ota, notre chef de produit, a animé ce webinaire sur les derniers développements en matière d'analyse et sur la manière dont l'IA contribue à transformer le secteur de l'analyse.

L'analyse réinventée : l'avenir de l'IA de l'analyse client

Tout d’abord, je souhaite partager rapidement quelques statistiques sur l’adoption et la demande de l’IA. Selon les enquêtes de Mackenzie de 2022 et 2023, l'adoption et l'utilisation de l'IA ont plus que doublé depuis 2017.

L'enquête souligne également que les trois domaines les plus demandés en matière d'IA tournent autour de notre sujet d'aujourd'hui, à savoir la connaissance et l'analyse des clients.

Les cas d'utilisation de l'IA les plus populaires montrent que 24 % des utilisateurs interrogés étaient intéressés par l'utilisation de l'IA pour la réussite et le service client, suivis par 20 % pour le développement et l'amélioration de produits, et 19 % pour le marketing, la segmentation et les prospects.

Alors que l’utilisation de l’IA continue de croître, la plupart des entreprises sont aux prises avec la complexité croissante des données.

Beaucoup se retrouvent confrontés au défi de sélectionner les meilleurs outils et stratégies pour adopter la tendance émergente des informations sur l’IA. En fait, une enquête d’IDC a montré que seulement 30 % des entreprises se sentaient techniquement prêtes à surfer sur la nouvelle vague de l’IA générative.

Nous examinerons ensuite les tendances futures en matière d'analyse client chez Woopra. À notre avis, les tendances de l’IA entraîneront une croissance accélérée et des délais d’obtention d’informations plus rapides.

Nous analysons en permanence les tendances en matière de fonctionnalités d'IA et les besoins analytiques des clients pour nous aider à construire notre vision du produit. Nous pensons que la nouvelle génération d’analyse client doit être construite autour de trois domaines pour la réussite des clients.

Le premier est la capacité de rassembler des données disparates ; avoir une seule source de vérité. Et aussi la possibilité d’analyser ces données en temps réel.

Aujourd’hui, la plupart des entreprises disposent de données à plusieurs endroits différents, par exemple dans des applications en ligne, hors ligne et même dans des applications tierces. Ainsi, être capable de rassembler toutes ces données aide vraiment à comprendre le parcours client complet.

La seconde consiste à apporter des informations intégrées pour permettre à chaque équipe, comme les équipes chargées de la réussite des clients, des ventes, du marketing et des produits, d'optimiser la croissance.

Enfin, utiliser les informations générées par l’IA pour la croissance et l’optimisation à grande échelle.

Au cours de la dernière décennie, j'ai eu le plaisir de résoudre un large éventail de problèmes avec des clients allant des équipes de produits au marketing, en passant par la réussite des clients et les ventes.

En conséquence, ils se tournent souvent vers nous pour collaborer et nous travaillons ensemble pour résoudre des questions uniques mais interconnectées.

Ce partenariat nous permet de favoriser la croissance grâce à des informations clients basées sur les données.

Comme une équipe produit, ils peuvent demander quelles fonctionnalités du produit les clients à forte valeur utilisent ou commercialisent, ou en d'autres termes, quels canaux marketing génèrent le plus de conversions pour les équipes commerciales.

Chaque équipe se concentrant sur différents domaines, il est important de trouver l'outil capable de répondre à un large éventail de questions pour comprendre le parcours client complet de bout en bout.

Dans un avenir prévisible, l’IA va augmenter la productivité dans plusieurs domaines en matière d’analyse de données.

Les décisions relatives au parcours client deviendront en temps réel et vous permettront de prendre la meilleure action en quelques millisecondes. Ce dans quoi vous investissez maintenant aura un impact significatif sur les décisions commerciales futures.

Et tout commence par faire les bons choix en matière d’infrastructure et d’outils dans les trois domaines suivants. Nous vous aiderons à exploiter la puissance de l'IA en matière d'analyse client.

Tout d’abord, examinons les différentes tendances en matière d’IA. Examinez ensuite les données en temps réel provenant de diverses sources. Avec l’aide du suivi de l’IA, c’est plus facile que jamais.

Par exemple, avec le marquage automatique intelligent de l’IA, le suivi personnalisé des événements, dont la mise en œuvre pourrait prendre plusieurs semaines à un développeur, peut prendre quelques secondes avec l’IA.

Deuxièmement, l’analyse intelligente et l’analyse des données avec l’IA pour le libre-service. La fonctionnalité d’informations clients basées sur l’IA peut aider tous les membres de votre équipe. Il peut même aider les utilisateurs techniques et non techniques à obtenir des informations précieuses sur vos données.

Pour comparer, dans le passé, vous auriez peut-être eu besoin de toute une équipe pour vous aider à répondre aux questions. Désormais, nous pouvons simplement demander à l’IA de produire une réponse en quelques secondes.

Et enfin, le troisième point est l’optimisation client à grande échelle et la capacité d’agir sur les données avec l’IA. Avec cette personnalisation du produit et cette croissance, l’optimisation est actuellement difficile à réaliser à grande échelle et peut souvent prendre du temps et des efforts.

Ainsi, grâce au développement de l’IA prédictive et générative, les décisions et les optimisations en matière de croissance des clients sont rationalisées et même automatisées pour maximiser le retour sur investissement.

Se préparer au succès : naviguer dans les outils d'analyse à l'ère de l'IA

Tout d’abord, nous avons mentionné la connexion de données en temps réel et exploitables. Tout commence par la collecte de données.

Selon nos clients et les commentaires des utilisateurs qui utilisent des plateformes traditionnelles, telles que Google Analytics, ils ont constaté que ces outils étaient lents à prendre des décisions en raison de connexions de données incomplètes, de réseaux limités et d'un manque d'événements ou d'événements difficiles à trouver. ou des publics.

L’IA doit être personnalisable en temps réel et pouvoir s’intégrer aux points de données tout au long du parcours client. Grâce au temps réel, les données, les équipes commerciales, d'assistance et marketing peuvent toutes agir plus rapidement pour éviter les opportunités manquées.

Nous avons tous entendu le dicton : « Moins c'est plus ». Mais dans le domaine des données, j’ai tendance à pencher davantage vers plus, c’est plus. Les entreprises ne savent souvent pas ce qu'elles ne savent pas, et vous constaterez que le suivi d'un plus grand nombre de données permet souvent de trouver et de vous donner plus d'informations auxquelles vous n'aviez même pas pensé.

Par exemple, l’équipe marketing peut être intéressée uniquement par le suivi des événements en haut de l’entonnoir.

Mais si vous suivez davantage de données une fois qu'une personne est devenue client, vous pouvez commencer à segmenter ces utilisateurs en clients à forte valeur ou à faible valeur. Cela peut vous donner un aperçu des campagnes marketing qui attirent les clients les plus rentables.

Ces informations pourraient être extrêmement précieuses pour les équipes de négociation, ce que vous pourriez manquer si vous suivez uniquement l'analyse du haut de l'entonnoir.

Le cœur de la puissance totale de l’analyse client de l’IA réside dans le suivi de l’ensemble du parcours client, ce qui nécessite une surveillance et une optimisation en temps réel.

La possibilité de suivre des événements personnalisés avec une segmentation d'audience et la capacité de se connecter à des intégrations tierces et à des sources de données externes constituent une analyse intelligente et en libre-service.

Avec la tendance croissante au libre-service, vous souhaitez trouver une plate-forme qui permette à tous les membres de votre équipe d'obtenir des réponses. L'analyse client traditionnelle ne peut afficher des rapports que sur une petite partie de votre parcours client et ralentit l'obtention d'informations.

Souvent, si vous souhaitez approfondir ces données, vous devez toujours exporter ces données vers une base de données, puis exécuter des requêtes de suite complexes pour obtenir tout type d'informations.

Ainsi, avec l'analyse basée sur l'IA, ce serait formidable de disposer de fonctionnalités d'IA fournissant des informations prédictives qui peuvent vous permettre d'analyser l'intégralité du parcours client sans aucune expertise technique en posant simplement des questions en langage naturel sur vos données.

Recherchez également une interface conviviale qui permet aux équipes interservices d’obtenir des réponses immédiates et de résoudre les problèmes de votre entreprise.

La troisième question concerne la façon dont vous pouvez agir sur vos données grâce à l'optimisation et à la personnalisation à grande échelle.

L'analyse client traditionnelle ne fournit que des canaux limités, qui offrent des options limitées d'optimisation du parcours client avec votre produit et ont souvent des options de segmentation limitées et une visibilité de profil moindre.

Avec les analyses basées sur l'IA, il est important de trouver un outil capable d'automatiser les actions d'optimisation des canaux de marketing croisé avec la possibilité de personnaliser la segmentation granulaire de l'audience pour la personnalisation des produits ou du marketing.

Cela se résume à trouver le bon outil capable d'agir immédiatement, de saisir les opportunités avec la capacité de définir des publics spécifiques et de cibler les prospects via plusieurs canaux.

Pour résumer, choisir un outil capable de connecter, d’analyser et d’agir sur vos données sera essentiel pour tirer le meilleur parti des analyses basées sur l’IA.

Grâce à une connexion axée sur les données en temps réel avec des données tierces dans les intégrations et le suivi et la segmentation personnalisés, les clients peuvent analyser les prédictions de l'IA et copiloter efficacement pour une analyse client tout-en-un et des données visualisées conviviales.

Présentation de Woopra : études de cas et démo

Woopra est une plate-forme d'analyse client basée sur l'IA qui permet aux entreprises de comprendre le parcours utilisateur complet des clients. Avec Woopra, nous pouvons prédire les clients de premier plan et prendre les décisions les plus éclairées, basées sur les données.

Woopra peut répondre à un large éventail de questions pour aider à maximiser le retour sur investissement. Voici quatre questions typiques que les entreprises peuvent se poser.

Quels canaux et pages convertissent les clients les plus rentables en temps réel ?

Comment puis-je segmenter mes clients à forte et à faible valeur en fonction de leurs comportements et de leurs intérêts ?

Comment automatiser et adapter ma sensibilisation aux utilisateurs à forte valeur ajoutée et aux abandons de panier ?

Et quels produits phares attribuent le plus aux ventes de nouveaux clients ?

Alors que certains autres outils peuvent se concentrer uniquement sur le suivi, Woopra étend ce qui est possible avec les données de suivi en vous permettant de répondre à des questions complexes et d'agir sur ces données de suivi.

Alors approfondissons un peu et voyons comment Woopra peut être appliqué à ces différentes questions.

En temps réel, les informations sur les parcours clients optimaux peuvent analyser l'ensemble du parcours utilisateur, depuis la manière dont ils accèdent à votre site jusqu'aux canaux qui fonctionnent le mieux, en passant par la manière dont ils interagissent avec votre produit.

Et enfin, examiner ce qui génère ces conversions et l'utilisation continue du produit dès qu'un utilisateur fait quelque chose sur votre site. Avec le profil Woopra, il est mis à jour instantanément. Cela permet aux équipes de votre organisation d’agir instantanément.

L'un de nos clients dispose d'un modèle d'abonnement pour le secteur des matières premières, et Woopra responsabilise ses équipes commerciales en leur donnant un accès instantané aux informations sur ces clients potentiels.

Ils peuvent ensuite suivre des éléments tels que les canaux marketing qui attirent le plus de visiteurs, les articles les plus consultés et la durée pendant laquelle ils restent sur chaque page.

Ils peuvent même envisager d’automatiser la diffusion d’e-mails auprès de clients potentiels en fonction de segments de clientèle axés sur des prospects potentiels à forte valeur ajoutée.

Les e-mails sont également personnalisés pour inclure les articles qui intéressent leurs prospects, en fonction de toutes les données qu'ils suivent dans Woopra après l'envoi des e-mails automatisés.

Ils peuvent même suivre ces e-mails et voir qui revient. À leur retour, ils disposent d'une autre automatisation dans Woopra qui met à jour le canal Slack pour que leurs équipes commerciales soient instantanément averties du retour du prospect à forte valeur ajoutée.

Ce type de suivi et d'automatisation holistiques a considérablement augmenté leurs taux de conversion en permettant à leur équipe commerciale d'agir rapidement et de se concentrer plus de temps sur les prospects à forte valeur ajoutée et moins de temps sur l'envoi d'e-mails aveugles.

Comment puis-je segmenter mes clients à forte et à faible valeur en fonction de leurs comportements et de leurs intérêts ?

Grâce à notre fonction de segmentation, nous pouvons utiliser des formules et des filtres extrêmement granulaires pour définir un nombre illimité de segments ou d'audiences personnalisés en fonction de l'activité des utilisateurs.

Ces segments ne nécessitent aucun code et peuvent être facilement créés par des membres non techniques en quelques minutes.

Ces segments permettent d’obtenir un large éventail d’informations exploitables.

J'ai aidé l'un de nos clients, qui propose des cours et des certifications aux spécialistes du marketing numérique, à créer un modèle de notation complet pour ses utilisateurs.

À l'aide de formules, nous avons pu attribuer des points en fonction d'un large éventail d'activités que leurs clients pouvaient réaliser sur leur site. Comme cinq points pour avoir terminé une leçon ou 10 points pour obtenir une certification.

Ensuite, nous avons créé des métriques personnalisées qui mettaient à jour les totaux de chaque utilisateur en temps réel. Ensuite, sur la base de ces scores, nous avons pu répartir ces utilisateurs en différents segments, tels que les clients à valeur élevée, moyenne et faible.

Les clients ont ensuite pu suivre les leçons ou les activités qui généraient le plus d'engagement et automatiser le contenu et la sensibilisation en fonction des activités des utilisateurs.

Ils peuvent désormais personnaliser les segments, ce qui leur permet de mieux comprendre les comportements de leurs utilisateurs et d'aider leurs équipes produit à se concentrer sur les leçons et le contenu qui suscitent le plus d'engagements.

Voyons ensuite comment automatiser et adapter ma sensibilisation aux utilisateurs à forte valeur ajoutée par rapport aux abandons de panier.

J'ai déjà évoqué certains de ces cas d'utilisateurs. Mais je vais développer les fonctionnalités d'automatisation de Woopra. Nous pouvons créer un flux de travail complet basé sur les comportements des utilisateurs.

Un utilisateur peut entrer dans un flux de travail automatisé en ajoutant un article à un panier, puis nous pouvons sélectionner le délai d'attente s'il ne finalise pas l'achat. Nous pouvons ensuite utiliser notre intégration pour envoyer un e-mail automatisé à cet utilisateur.

L'un de nos clients qui utilise beaucoup cette fonctionnalité est une compagnie aérienne avec laquelle nous travaillons. Ils utilisent nos flux de travail automatisés pour envoyer des e-mails personnalisés aux utilisateurs qui effectuent un paiement, et ils disposent également de flux de travail pour les utilisateurs qui abandonnent leur panier.

Ces flux de travail extraient les données issues des sélections des utilisateurs, telles que les préférences de siège ou le nombre de voyageurs à destination et en provenance des destinations et les heures de départ estimées.

Toutes ces données sont suivies dans leur instance Woopra. Et ils utilisent ces données pour injecter ces informations dans des e-mails personnalisés qu'ils envoient avec notre intégration de grille d'envoi.

Pour leur flux de travail d'abandon actuel, si un utilisateur saisit tous les détails de son offre de vol mais ne vérifie finalement pas, il peut en fait personnaliser une diffusion par e-mail qui injecte tous les détails du vol dans l'e-mail automatisé pour essayer de récupérer des conversions potentielles.

Avec Woopra, ils peuvent effectuer un test AV aléatoire avec notre automatisation qui essaie différents formats d'e-mail lors de l'envoi de ces e-mails d'abandon actuels, puis suit également leurs performances.

Le suivi des données n’est qu’un côté du problème. L’autre côté est de pouvoir agir sur ces données de suivi.

Il existe un large éventail de possibilités pour contribuer à augmenter l'engagement et les revenus avec la dernière fonctionnalité et le développement de Woopra : notre co-pilote AI Woopra.

Nous pouvons poser des questions en langage naturel et copiloter, puis sélectionner et configurer automatiquement le rapport pour vous fournir les réponses dont vous avez besoin.

Cette fonctionnalité vise à obtenir les réponses les plus rapides possibles sans avoir besoin de créer manuellement un rapport. Cela permettrait à n’importe quel membre de votre équipe d’obtenir des informations et des secondes précieuses sans avoir à faire appel à un expert en données interne.

Demandez une démo de Woopra Copilot : rapports et informations Gen-AI.