C’est un fait bien connu que le client digital moderne est prêt à payer un supplément pour des marques offrant une expérience client personnalisée. En fait, selon un rapport Walker, d’ici la fin de l’année, CX dépassera le prix et le produit comme principal différenciateur de la marque. Il n’est donc pas étonnant que les entreprises se fassent de plus en plus concurrence sur le CX pour gagner des clients fidèles et améliorer leurs résultats.
Toutefois, pour offrir des expériences positives et personnalisées, les responsables marketing doivent mieux comprendre leurs clients. En d’autres termes, pour personnaliser chaque interaction, ils doivent mesurer le comportement du client à chaque point de contact et créer des profils de clients très précis.
Ces dernières années, le traitement du langage naturel (NLP) intégré au machine learning (ML) s’est révélé très prometteur pour aider les spécialistes du marketing à analyser les données des clients à un niveau micro. Cette branche de l’IA permet aux spécialistes du marketing de réaliser des interactions numériques ciblées avec les clients, leur offrant ainsi un meilleur rapport qualité-prix.
Alors, qu’est-ce que le NLP et comment peut-il aider les spécialistes du marketing numérique ? C’est précisément ce que nous allons aborder dans cet article. Améliorer votre expérience client grâce au NLP en lisant cet article !
Qu’est ce que le NLP ?
Le NLP est une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs de donner un sens au langage humain (langage naturel).
Le NLP est à l’intersection de l’IA et de la linguistique, en le sens qu’il :
- Utilise une approche basée sur des règles pour rechercher des termes linguistiques tels que « amour », « haine », « aimer » et « ne pas aimer ». La présence de ces termes est utilisée pour en déduire une interprétation positive ou négative de la phrase.
- Utilise des techniques statistiques basées sur le ML pour entraîner les algorithmes à comprendre ou à prédire les sentiments.
Les entreprises se sont toujours appuyées sur des données structurées (bases de données) pour obtenir des informations. Cependant, 80 % des données dont nous disposons ne sont pas structurées (sous forme de documents, d’images, de courriels et de médias). Le NLP vise à analyser intelligemment et à convertir ces données non structurées en données structurées, permettant ainsi aux entreprises de rester agiles et compétitives. Ainsi, le NLP peut vous aider à extraire de précieuses informations des données non structurées et à les utiliser pour obtenir des résultats commerciaux.
En intégrant l’IA et le NLP, les entreprises peuvent découvrir un tout nouveau monde de possibilités pour améliorer leurs efforts de CX. Par exemple, l’analyse des sentiments, une branche du NLP, peut être utilisée pour décoder les émotions des clients par le biais du ton d’un commentaire. Cela peut aider les spécialistes du marketing à comprendre leurs clients cibles, à identifier les tendances et à améliorer les différentes facettes du parcours du client.
Pourquoi les humains (marketeurs) utilisent-ils des machines et des algorithmes (NLP) pour comprendre les humains (clients) ?
Aussi absurde que cela puisse paraître, les machines et les algorithmes sont plus précis pour comprendre le comportement humain que les humains eux-mêmes. Le NLP et l’IA peuvent analyser les questions ou les commentaires des clients, les décomposer en éléments individuels et comprendre l’intention et le sentiment en jeu. L’algorithme d’IA utilise ensuite les informations issues de l’interaction, les données existantes des clients et les modèles de réponse pour offrir des suggestions pertinentes. Tout cela se traduit par une expérience numérique personnalisée et transparente pour les clients, même si elle est « moins humaine ».
1-800-Flowers.com a probablement été l’un des premiers à adopter l’IA et le NLP. Il proposait à ses clients un service de conciergerie virtuelle de cadeaux géré par l’IA et appelé GWYN (Gifts When You Need, officieusement connu sous le nom de Gwyn). Gywn est conçu pour imiter le langage naturel, faire des recommandations, répondre aux questions et aider les clients à trouver le cadeau le plus approprié pour leurs proches. Ainsi, grâce à l’IA et à le NLP, l’entreprise de produits floraux et gastronomiques a été en mesure de susciter des interactions ciblées entre sa marque et le client.
En résumé, le NLP aide les entreprises à offrir une meilleure expérience client grâce à la personnalisation cognitive. Ainsi, la technologie NLP est un puissant outil de marketing qui peut aider les spécialistes du marketing à analyser le contenu du client, à en extraire des informations qualitatives et à fournir un excellent CX.
Maintenant, passons aux choses sérieuses ! Comment les spécialistes du marketing numérique peuvent-ils utiliser le NLP à leur avantage ?
L’analyse des sentiments
A l’heure actuelle, l’analyse des sentiments est l’une des applications NLP les plus populaires utilisées par les spécialistes du marketing. L’analyse des sentiments est une branche du NLP qui décode l’émotion et le ton d’un texte afin de le relier à une émotion, une opinion ou une attitude. Elle aide les spécialistes du marketing à cartographier les émotions des clients à l’aide d’algorithmes complexes, leur permettant ainsi d’offrir un soutien émotionnellement intelligent aux clients.
Consultez cette étude de cas réalisée par 8allocate, une équipe de développement d’IA. L’équipe a exploité la puissance du NLP et du text mining pour aider son client de e-commerce à optimiser et à mettre à jour sa stratégie CX.
MonkeyLearn est une autre plateforme de traitement du langage naturel qui aide les entreprises à créer de la valeur à partir de données non structurées, leur permettant ainsi d’économiser du temps et des efforts dans le traitement manuel des données. Elle utilise son modèle d’analyse de texte pour baliser le texte automatiquement, ajoutant ainsi du sens aux données non structurées.
Voici quelques moyens de mettre en pratique l’analyse des sentiments pour améliorer votre CX.
Surveiller les mentions sociales
Grâce à l’analyse des sentiments, vous pouvez suivre la façon dont votre public se réfère à votre marque sur les réseaux sociaux. Vous pouvez identifier et classer les émotions des clients les plus importants grâce aux données recueillies à partir des mentions de la marque, des commentaires en ligne et des enquêtes.
En outre, ces signaux sociaux peuvent également aider à la segmentation sociale et à la création de campagnes de marketing ciblées. Par exemple, les outils du NLP sont capables d’extraire l’identifiant social des prospects qui ont exprimé leur intérêt pour une marque particulière.
Traiter en priorité les sentiments négatifs
L’analyse des sentiments peut être appliquée aux examens de produits pour déterminer la satisfaction globale des clients. Cela permet à l’équipe du service clientèle de classer par ordre de priorité les clients insatisfaits et de gérer efficacement la situation. D’autre part, les évaluations avec des notes positives mettent en évidence les facteurs déclenchant des émotions positives chez les clients.
Suivre la concurrence
L’analyse des sentiments aide les spécialistes du marketing à garder un œil sur la concurrence. Les informations ainsi obtenues peuvent alimenter votre stratégie de marketing. Si un concurrent spécifique est mentionné par les clients pour une caractéristique du produit ou un service à la clientèle exceptionnel, vous pourriez élaborer une stratégie pour mettre en valeur les caractéristiques de votre marque ou lancer un produit avec une meilleure caractéristique.
Automatiser le processus d’assistance clientèle
Grâce à l’analyse des sentiments, vous pouvez automatiser le processus de réponse aux commentaires ou aux demandes des clients. Une fois que les commentaires des clients sont classés en fonction de leurs émotions, vous pouvez les diriger automatiquement vers l’équipe ou le processus correspondant.
Ainsi, si un client mentionne votre marque pour un service insatisfaisant, il peut être dirigé vers l’équipe de support client pour résoudre son problème et améliorer le CX.
L’expérience client, c’est une question d’émotions ! Utilisez le pouvoir de l’analyse des sentiments pour mieux comprendre votre public et humaniser les interactions à chaque point de contact avec le client.
Utiliser la recherche intelligente basée sur le NLP pour améliorer l’expérience d’achat en ligne
Le NLP aide les responsables du marketing e-commerce à améliorer l’expérience d’achat en ligne grâce à la recherche intelligente. Cette technologie ajoute des mots-clés et des synonymes contextuellement pertinents au catalogue de produits dans le format des métadonnées, offrant aux acheteurs une expérience de recherche personnalisée en magasin. Ainsi, le NLP peut s’avérer être un facteur de différenciation énorme pour les entreprises e-commerce.
Les plateformes de recherche et de navigation on-site comme Klevu sont basées sur le traitement du langage naturel et la recherche par auto-apprentissage. La plateforme permet aux acheteurs de trouver facilement et rapidement les produits qu’ils souhaitent, garantissant ainsi une expérience d’achat sans faille aux clients.
Utiliser le NLP pour optimiser votre SEO et votre expérience utilisateur
La plus grande mise à jour de l’algorithme de Google en 2019, le modèle BERT Natural Processing Language, permet au géant des moteurs de recherche d’utiliser ses capacités d’IA linguistique pour comprendre l’intention des utilisateurs. Il est donc naturellement impératif pour les spécialistes du marketing de donner la priorité à un contenu de haute qualité, au contexte, à l’intention de recherche et au NLP.
En utilisant le NLP et les annotations sémantiques, vous pouvez aider les moteurs de recherche à mieux comprendre votre contenu, améliorant ainsi le SEO et l’engagement des utilisateurs.
Automatisation du balisage des données structurées
Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour classer le contenu et publier des données structurées qui décrivent clairement votre contenu aux robots des moteurs de recherche. WordLift est l’un de ces outils qui applique le SEO à l’aide de l’IA pour attirer plus d’attention sur une page.
Cet outil sémantique basé sur l’IA ajoute une couche de métadonnées au contenu en ligne, permettant aux moteurs de recherche d’indexer et de comprendre correctement les pages. De plus, le contenu sémantiquement connecté a un effet significatif sur les mesures d’engagement des clients.
Voici une présentation intéressante de PoolParty Semantic Suite qui donne des indications sur la création de recommandations de contenu qui combinent les enrichissements sémantiques produits par du NLP et les réseaux neuronaux.
Recommandation sur le contenu
Une recommandation de contenu pertinente et de qualité est essentielle pour que les utilisateurs restent en contact avec le contenu. Une bonne recommandation de contenu peut améliorer considérablement le temps d’attente (le temps qu’une personne passe sur une page web après avoir cliqué sur un lien de résultat et avant de retourner au SERP.)
L’utilisation de métadonnées riches sur le plan sémantique peut contribuer à améliorer la qualité de la recommandation de contenu, permettant ainsi à l’utilisateur de rester plus longtemps sur la page.
Création de liens internes pour la découverte de contenu
Le fait de relier votre contenu en interne aide les moteurs de recherche à trouver votre contenu et à améliorer la découverte, ce qui améliore l’expérience de l’utilisateur. En utilisant le NLP et en formant des algorithmes d’extraction d’entités basés sur le NLP, vous pouvez créer des liens internes pertinents qui fournissent rapidement des informations au lecteur sans qu’il ait à aller ailleurs.
La voie à suivre : commencer lentement et à petite échelle
Les possibilités offertes par le NLP dans le domaine du marketing numérique sont infinies. Par conséquent, les entreprises essayer de nombreuses applications NLP en même temps ou lancer un projet CX qui manque de résultat tangible.
Avant d’investir dans le NLP, les entreprises doivent considérer de manière critique plusieurs facteurs, tels que leurs objectifs commerciaux, l’évolutivité et la flexibilité de l’intégration. Elles doivent également définir des indicateurs de performance clés (KPI) clairs pour mesurer le succès du projet CX basé sur l’IA.
Nous évoluons rapidement dans un environnement où les données non structurées influencent fortement la plupart des décisions des entreprises. En utilisant le NLP à leur avantage, les entreprises seront mieux à même d’utiliser ces données pour améliorer le CX de leurs clients actuels.. et futurs.
