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Catégorie : Big Data

  • Comment le Digital Market Act va rebattre les cartes du Search ? 

    Digital Market Act comment se préparer ? 

    Par Jimmy Barens, Senior Vice President Global Sales Engineering chez Yext

    Maintenant que les premières exigences du Digital Market Act sont entrées en vigueur, quelles entreprises sont concernées, quels sont les changements, comment se préparer ? Un état des lieux s’impose pour y voir plus clair.

    En quoi consiste le Digital Market Act ?

    Entré en vigueur le 6 mars 2024, le Digital Market Act (loi des marchés numériques) de l’Union européenne vise à réguler le pouvoir des grandes entreprises technologiques identifiées comme « gatekeepers » dont l’influence au sein de l’Union est considérable en raison de leur grand nombre d’utilisateurs et de leur puissance financière. Le but étant de prévenir les abus de pouvoir et d’offrir aux consommateurs plus de liberté de choix ainsi qu’une meilleure protection de leurs données.

    Les principales exigences du DMA consistent à interdire aux « gatekeepers » des pratiques visant à favoriser leurs propres produit et services, imposer l’interopérabilité avec les services concurrents, contraindre à des restrictions dans la collecte et l’utilisation des données personnelles et réguler les classements de recherche en évitant le favoritisme des « gatekeepers » pour leurs propres services. Ainsi, les utilisateurs d’Android peuvent plus facilement changer de moteur de recherche par défaut, Apple autorise d’autres magasins d’applications sur ses appareils, et Google affiche des pages de résultats de recherche avec des informations supplémentaires issues de sites tiers.

    Comprendre et anticiper les potentielles évolutions

    Face à ces nouveaux changements de paradigme, voici quatre conseils simples pour optimiser sa présence digitale.

    1- Enrichir et détailler les informations disponibles

    Pour améliorer la visibilité et favoriser l’interaction, l’enrichissement des fiches Google My Business est incontournable. En ajoutant des descriptifs, en répondant aux avis, en fournissant des détails sur les produits et en complétant la liste de services ; toutes ces informations structurées contribuent à un meilleur référencement local.

    2- Dépasser les mots-clés génériques

    Identifier de nouveaux mots-clés en observant les questions et les commentaires des internautes sur les réseaux sociaux ou sur Google, ainsi que tout autre contenu produit par les utilisateurs. En s’inspirant de ces retours terrain, cela permet de créer des contenus personnalisés et plus engageants.

    3- Une expérience client plus cohérente

    Conformément au DMA, les marques doivent offrir le libre choix et un accès à une pluralité de sources. Pour garantir l’exactitude des informations partout sur le Web, y compris sur les réseaux sociaux, les marques doivent effectuer une analyse régulière et maintenir à jour leurs données afin de délivrer une expérience cohérente et conforme. Une telle expérience renforcera la confiance des consommateurs.

    4- Un pilotage des analytics

    Surveiller l’évolution des pages de résultats de recherche et les performances Analytics des sites Web permet de prendre les bonnes décisions grâce aux données. Réunir sur un même tableau de bord toutes les données Web et des réseaux sociaux, ou tout autre plateforme digitale, offre une vue d’ensemble pour mieux comprendre les changements et leurs mécanismes.

    Considérés comme « gatekeepers », Google, Facebook, Instagram et LinkedIn peuvent induire des changements dans la façon dont une fiche d’entreprise apparaît. Pour garantir la visibilité d’une marque, les données doivent être fiable sur tous les sites car avec les règles du DMA, les « gatekeepers » doivent afficher plus de sources dans leurs résultats de recherche. Ces évolutions réglementaires se traduisent donc par plus ou moins d’impressions.

    Qu’est-ce que cela change pour Google ?

    Pour se conformer au DMA, Google a procédé à des mises à jour donnant lieu à des changements dans l’affichage d’autres sources et limiter l’autoréférencement. Avec des carrousels enrichis d’ »unités d’agrégation » et des « chips de filtre », Google teste des pages de résultats de recherche permettant aux internautes de voir et de comparer plus facilement les résultats d’agrégation liés à d’autres sites.
    Ces unités appelées « sites de lieux » affichent par exemple les résultats d’autres « listings » avec leurs propres informations telles que leurs images, leurs avis, leurs notes et d’autres attributs. Il sera intéressant d’observer les évolutions de comportements, une fois que cette mise à jour sera entrée dans les habitudes.

    Il est possible que des marques ne remarquent aucune différence en termes de classement, de clics et d’engagement. Mais dans le cas de changements notables, cela signifierait que Google a une influence et que les entreprises devraient prendre en compte d’autres critères que ce même classement. C
    ertes, il est peu probable qu’un grand nombre d’internautes quittent Google en raison des changements imposés par le DMA mais avec le temps, différents sites et leurs fonctionnalités pourraient être plus appréciés. Il sera donc stratégique pour une marque d’être bien classée sur ces nouveaux espaces incontournables. Quoi qu’il en soit, ce n’est que le début et la légalisation européenne continuera à évoluer en fonction de l’application du DMA et des nouveaux usages.

  • De quelles compétences et outils les marketeurs ont-ils besoin pour se démarquer en 2024 ?

    Brandwatch a interrogé plus de 300 experts en marketing pour le savoir 

    Une concurrence accrue et un contexte économique difficile

    Pour les marketeurs, les enjeux ont été plus élevés du fait d’une concurrence accrue. Résultat, ils sont 58 % à citer la saturation et la qualité du contenu comme difficultés principales et 56 % la mesure du ROI et de l’attribution.

    A cela s’ajoute la situation économique qui inquiète plus de la moitié des marketeurs (51 %) les incitant à des restrictions budgétaires ou à des réductions d’effectif. Ils ont dû faire plus avec moins de ressources. Un autre défi est de s’adapter aux nouvelles technologies comme ChatGPT et autres outils d’IA (42 %).

    Priorité à la data, le contenu et les études sur les clients

    Les marketeurs ont estimé qu’en 2023, les technologies marketing les plus importantes concernaient les données, le contenu et les études sur les clients. D’ailleurs, 72 % d’entre eux ont déclaré que les outils d’analytique sont parmi les plus importants. Il est donc logique que 31 % des marketeurs désignent la mesure et l’optimisation du ROI sont des compétences essentielles.
    Investir dans les outils de gestion des réseaux sociaux Les données ne sont pas la seule priorité des marketeurs : 56 % des participants ont estimé que les outils de gestion des réseaux sociaux ont été l’un des investissements technologiques les plus critiques, suivis de près par les outils de création et de gestion du contenu (54 %).

    Les réseaux sociaux pour générer des leads

     Les plateformes de réseaux sociaux occupent les trois premières places pour ce qui est des canaux générant des prospects de qualité avec Linkedin en tête (39 % des marketeurs), suivi d’Instagram (36 %) et de Facebook (35 %).

    Viennent ensuite le SEM (Search Engine Marketing, marketing pour les moteurs de recherche) et le SEO (Search Engine Optimization, optimisation pour les moteurs de recherche).

    Les investissements des équipes marketing en 2024 viseront à permettre la création de contenu pour les réseaux sociaux et le Web, mais également à rationaliser les rapports sur le ROI de ces campagne 

    Les priorités 2024 : de l’importance de comprendre le client et s’aider de l’IA

     44 % des marketeurs estiment que les études sur les consommateurs et les outils de social listening sont essentiels à leurs efforts marketing et 40 % déclarent que la création d’expériences personnalisées est une difficulté majeure.

    En 2024, les équipes marketing vont se focaliser sur le parcours client et sur la façon dont les consommateurs progressent dans le funnel de vente.

    Une mauvaise communication en interne : premier obstacle en matière de connaissance et de compréhension client

    Cette mauvaise communication entre services internes est dénoncée par 28 % des marketeurs. Elle est talonnée par l’évolution constante des comportements clients (27 %) et la fragmentation des données (24 %).

    Les technologies phares de 2024 : celles permettant la capture et l’analyse des données ainsi que l’automatisation des contenus

    Avec l’émergence d’outil d’IA tel que ChatGPT, le travail le plus important reste une tâche tout à fait humaine : comprendre les nuances et donner une perspective.Cependant, 51 % des marketeurs passent entre 20 % et 50 % de leur temps à nettoyer les données plutôt qu’à en extraire des insights. Il n’est donc pas étonnant que presque toutes les technologies recherchées concernent la capture et l’analyse de données ainsi que l’automatisation des contenus.

    Les marketeurs perçoivent les technologies suivantes comme cruciales :

    – Outils d’étude de marché et d’étude des consommateurs (34 %)

    – Outils d’analyse des données (32 %)

    – Outils de benchmarking des concurrents (32 %)

    – Outils de marketing de contenu (29 %)

    – Outils d’écoute des réseaux sociaux (26 %)En 2024, le contenu est plus que jamais roi et les données sont indispensables.

    Il reste néanmoins difficile de suivre tous les points de contact menant à l’achat d’un produit ou service.

    L’IA : la meilleure alliée du marketeur

    « Les marketeurs vont devoir comprendre en quoi ces avancées technologiques viennent désormais améliorer le processus marketing et non remplacer un bon marketing. Des technologies telles que l’IA et ChatGPT sont de nouveaux outils à notre disposition, que nous pouvons utiliser pour équilibrer nos charges de travail créatives afin de créer des communautés plus attractives. » Gathan Borden, Senior Vice President of Marketing & Communications chez Destinations International.

    Pour télécharger le guide complet c’est ici 

  • Cybersécurité, cloud, IA, …Etat des lieux de la transformation digitale au sein des PME

    TVH Consulting réédite sa 2e édition du baromètre de la transformation digitale

    Deux ans après la publication de la première édition, TVH Consulting dévoile aujourd’hui une nouvelle édition de son baromètre de la transformation digitale.
    Cette étude dresse un état des lieux précis de l’évolution des pratiques digitales au sein des entreprises françaises, en s’appuyant sur une enquête menée auprès de 268 dirigeants de PME et ETI françaises.

    L’étude montre que la transformation digitale reste une priorité pour les décideurs interrogés, notamment pour favoriser la prise de décision (85%) et renforcer la cybersécurité (84%).

    Plus de la moitié d’entre eux prévoient une augmentation des investissements en matière de transformation digitale dans les 12 prochains mois, notamment dans le secteur de la distribution (66%).

    Top 3 des actions que les entreprises ont prévu de mettre en place pour 2024 :
    En tête de liste, avec une majorité de 51%, se trouve la dématérialisation.
    En deuxième position, à 41%, figure le renouvellement des infrastructures.
    Enfin, avec 38% des intentions, le déploiement d‘outils de type ERP (Enterprise Resource Planning) se profile aussi comme une priorité.

    En résumé : 

    1. La cybersécurité suscite des inquiétudes croissantes parmi les décideurs.
    55% des répondants craignent que leurs projets de transformation digitale ne soient compromis par une cyberattaque.
    Pour y remédier, les entreprises se concentrent sur l’amélioration des sauvegardes de
    données (84%), le renforcement de la gestion des identités et des accès (83%), ainsi que sur la sensibilisation des utilisateurs en interne (83%).

    2. Des préoccupations concernant l’utilisation du cloud.
    39% des répondants expriment des inquiétudes quant à la sécurité des données dans leur utilisation du Cloud, malgré sa popularité croissante.

    3. L’investissement dans la Data s’affirme comme un enjeu prioritaire. L’exploitation des données figure parmi les priorités des entreprises, avec 35% des décideurs considérant la mise en place d’outils Data comme l’une des trois actions clés pour générer de la valeur.

    4. Une certaine maturité des entreprises françaises en matière de transformation digitale.
    Sur l’ensemble des répondant, 60% se considèrent avancés en matière de transformation digitale. Pourtant,
    plus de la moitié des répondants prévoit d’accroître leurs investissements en transformation digitale au
    cours des 12 prochains mois.

    5. Parallèlement à la dématérialisation et à la modernisation de leur infrastructure informatique, 2024 verra une augmentation des investissements des entreprises dans les logiciels métier.
    Pour 69% des décideurs, la transformation digitale implique principalement l’intégration de nouvelles technologies digitales dans les différents métiers. Pour ce faire, les PME et ETI françaises s’appuient sur le déploiement d’outils métier, tels que les ERP ou CRM, ainsi que sur la dématérialisation de leurs activités.

    6. L’innovation, le travail collaboratif et la flexibilité des solutions apparaissent comme des facteurs clés de succès pour réussir la transformation digitale des entreprises.
    En effet, les répondants misent sur une culture axée sur l’innovation, l’acceptation du changement et le travail collaboratif, avec 52 % les classant parmi les trois principaux facteurs déterminants de ce changement.

    En matière de ROI, l’amélioration de la rentabilité est l’objectif le plus attendu des entreprises vis-à-vis de leur transformation digitale, suivie par la satisfaction client : 

    La place de l’IA dans la transformation digitale des entreprises :

    • 49% des entreprises associent la transformation digitale à l’utilisation d’outils d’automatisation (IoT, RPA…).
    • 36% classent les outils de Business Intelligence au moins en 3ème position des actions prioritaires.
    • 20% en moyenne des investissements IT seront consacrés aux outils Data et BI.
    • 32% affirment que l’utilisation de l’IA pour l’analyse des données représente un défi en matière de gestion et d’exploitation des données.

    L’étude souligne également :

    • Un contexte en pleine mutation : l’année 2023 a été marquée par une accélération sans précédent de la transformation digitale des entreprises. La crise sanitaire de 2021 a agi comme un catalyseur, forçant les
    organisations à repenser leurs modèles économiques et à adopter de nouveaux outils numériques.
    • Un besoin d’accompagnement : Les entreprises ont besoin d’aide pour évaluer leur maturité digitale, identifier les meilleures pratiques et définir leur stratégie digitale.

     

  • Pourquoi les entreprises ne sont pas prêtes à réussir le déploiement de l’IA générative ?

    IA : un difficile équilibre entre confiance et réalité

    Une étude réalisée par Alteryx

    Une étude réalisée par Coleman et Parks pour Alteryx révèle que la qualité des données en silo reste encore un défi (surmontable) pour les équipes informatiques à travers le monde alors qu’elles préparent leurs piles de données pour l’IA générative.

    Un manque de confiance envers les piles de données

    L’étude souligne un décalage important entre la confiance que les responsables informatiques mondiaux accordent à leurs données et la réalité de leurs piles de données.

    En France, alors que 43% des répondants qualifient la maturité de leurs données comme étant « bonne » ou « avancée » et que 68% ont confiance dans leurs données, un cinquième a tout de même évoqué les défis qu’il restait à relever, notamment les biais de données (26%) et la qualité des données (19%).

    Ces problèmes sous-jacents suggèrent que les bases des piles de données actuelles ne sont pas à la hauteur pour réussir un déploiement de l’IA générative.

    En effet, seuls 10% déclarent disposer d’une pile de données « moderne ».
    Cela pourrait être lié aux trois facteurs cités qui déterminent la structure de la pile de données, à savoir l’architecture informatique, les sources de données et l’expertise technique.

    Des stratégies technologiques rigides

    Cela ne signifie pas pour autant que les entreprises ne cherchent pas à s’améliorer.

    Au niveau mondial, près de la moitié des entreprises (47%) déclarent travailler activement à moderniser leurs systèmes pour améliorer les résultats en matière de gestion des données.

    Il est encourageant de constater qu’au niveau mondial, 23% des répondants souhaitent investir pour obtenir une meilleure qualité des données pour relever les défis technologiques qui bloquent l’adoption de l’IA.

    Toutefois, même si les responsables informatiques du monde entier reconnaissent l’importance d’investir dans de nouvelles technologies, le manque de flexibilité pourrait freiner l’innovation.

    Même si les équipes informatiques sont responsables de leur budget, 56% des répondants en France affirment que si d’autres projets prioritaires se présentent après la répartition du budget, ce dernier ne pourra pas être modifié.
    Ce manque d’agilité est un frein pour répondre à une innovation qui doit être constante, alors même que l’IA évolue rapidement.

    La culture des données n’est pas encore assez intégrée au sein de l’entreprise

    L’étude souligne également que la gestion et l’organisation des équipes chargées des données constituent un obstacle à l’innovation.

    Près de la moitié (46%) des responsables informatiques français indiquent qu’ils ne disposent pas d’une fonction centralisée de gestion et d’analyse des données qui gère les données comme une ressource partagée pour l’entreprise ; Ainsi, plus de la moitié des répondants français (59%) mentionnent des silos de données conservés au sein du service qui les génère.

    Ce constat n’est pas surprenant car l’étude a aussi montré un manque de consensus quant à savoir qui est responsable des données au sein d’une organisation.

    En France, les répondants mentionnent plusieurs fonctions différentes, en tête, le Chief Data Officer (24%), suivi du conseil d’administration (8%) et enfin des cadres supérieurs (4%). Cela suscite des inquiétudes étant donné que l’accès et la gestion des données sont des éléments clés pour une mise en œuvre réussie de l’IA générative.

    « Avec l’IA générative désormais à son apogée en termes de popularité, les dirigeants d’entreprise et les équipes informatiques français doivent garder en tête que les données sont devenues un élément incontournable et décisif pour le succès d’une entreprise, souligne Raphaël Savy, Vice-President Southern Europe chez Alteryx

    Pour réussir dans cette ère d’intelligence automatisée axée sur les données, il est impératif de réunir des piles de données modernes et une main-d’œuvre qualifiée dans ce domaine, afin d’exploiter pleinement les ressources d’automatisation.

    Les piles de données modernes doivent accélérer le traitement des données tout en permettant à tous et pas seulement aux responsables informatiques, de relever les défis de l’entreprise et de prendre des décisions pertinentes. Le véritable indicateur de succès réside dans le nombre d’équipes habilitée à prendre des décisions basées sur les données de manière plus rapide et plus efficace, leur permettant de rester compétitif.

    Pour en savoir plus sur le rapport “Data Stack Evolution: Legacy Challenges and AI Opportunities”,
    téléchargez le rapport complet.

  • Rédiger un prompt… tout un art à maitriser

    Rédaction de prompts : quatre étapes à respecter

    Selon Arnaud Marquant, Directeur des opérations KB Crawl SAS

    Et si le fait de savoir poser des questions relevait d’une compétence, voire dans certains cas d’une technique ?

    Le sujet s’est autrefois posé lorsque sont apparus les premiers moteurs de recherche sur Internet.

    Il se repose aujourd’hui avec tout autant d’acuité au contact de l’intelligence artificielle générative qui se trouve embarquée dans les outils de veille. Car savoir poser les bonnes questions à Chat GPT, Midjourney ou Google Bard ne s’improvise pas et relève d’un processus dans lequel chaque étape a son importance.

    Étape n°1 : formuler la question principale avec rigueur

    La rédaction de prompts, c’est-à-dire d’instructions données aux IA génératives passe d’abord et avant tout par la définition d’un objectif.

    Que demande-t-on exactement à l’intelligence artificielle ? Il s’agit ici d’être le plus clair possible, ceci afin d’assigner à l’IA un rôle applicable avec la meilleure efficacité qui soit. Pour cela, il convient d’être assez directif sur la fonction attribuée, par exemple, à Chat GPT. Ainsi, des précisions telles que « tu es un veilleur basé en France et tu travailles dans le secteur des assurances » permettra à l’IA de s’exprimer avec un certain niveau de langage.
    À l’inverse, une précision du type « tu travailles pour une banque » sera trop flou…

    Étape n°2 :  le contexte

    La seconde étape à bien respecter consiste à effectuer une mise en contexte de la commande qui, là encore, sera la plus claire possible. Cette action a ceci de particulier qu’elle permet à l’IA de mieux structurer sa réponse.
    Ici, il s’agit de détailler ce qui est attendu de l’intelligence artificielle générative : une synthèse d’articles, un résumé… Il convient d’apporter des précisions sur le niveau de langage, le ton du texte, la cible, les objectifs précis. Il est ainsi envisageable de demander à l’IA d’effectuer sa proposition rédactionnelle sous un format accessible, ou au contraire technique. Pour la rédaction d’un document texte, par exemple, il est également important de mentionner qui seront les lecteurs (l’équipe marketing, l’équipe de direction…).

    Étape n°3 :  le format et le ton

    Des Intelligences Artificielles telles que Chat GPT appliquent strictement ce qu’on leur demande. Ainsi, il est important de leur préciser la nature et le périmètre du livrable souhaité : une synthèse, une structure en paragraphes, un raisonnement, une analyse…

    Il est également possible de lui demander de s’exprimer sous la forme d’une liste à puces, d’un tableau ou… d’un visuel pour certains cas particuliers. Exemple d’ordre à passer : « tu vas rédiger une synthèse en commençant par trois phrases d’accroche, poursuivre par la liste des thématiques abordées dans ces articles sous forme de tirets et rédiger une conclusion ». À signaler que le ton peut faire l’objet de précisions. Il peut être tour à tour formel, éducatif, technique…

    Étape n°4 :  délimiter des frontières et inviter l’IA à effectuer des révisions 

    Il est important que les IA génératives soient informées des limites dans lesquelles elles inscrivent leur action. Une formulation du type « rédige un article de synthèse plutôt long » est beaucoup trop vague. On lui préférera une formulation telle que « rédige un article de moins de 2 500 caractères, espaces compris », ou encore « ne rédige pas des phrases de plus de 20 mots ». Il convient par ailleurs de remettre le métier sur son ouvrage. Les premières demandes formulées à l’IA générative doivent impérativement faire l’objet de nouvelles questions, lesquelles vont permettre d’ajuster, de préciser la demande initiale. Le fait de continuer ainsi la conversation avec l’intelligence artificielle permet soit d’ajouter de nouveau éléments, soit d’en retrancher d’autres. Il s’agit donc bien d’une démarche itérative.

    Nous en sommes aujourd’hui aux balbutiements d’une relation : d’ici quelques mois sans doute, les êtres humains que nous sommes auront acquis les réflexes méthodologiques nécessaires qui leur permettront d’utiliser l’intelligence artificielle générative avec un maximum d’efficacité.

    Nous aurons notamment appris à nous méfier de l’emploi des adjectifs, qui entraînent l’IA vers la pente de émotions et qui donnent des résultats peu satisfaisants. Nous saurons aussi adopter une approche neutre, directive et précise, à l’image d’un professeur de lycée faisant passer une épreuve orale du baccalauréat à son élève. Le maître et l’élève sauront-ils rester chacun à sa place, sans que l’élève Chat GPT ne prenne la place du maître ? Très certainement.

    L’exercice du prompt est là pour nous montrer combien la machine ne fait finalement que se plier aux exigences de l’intelligence humaine.

  • #MARKETING- Les évènements incontournables en mars 2024 : Relation Client et IA générative : trouver le juste équilibre – Les Top Annonceurs de l’année 2023…

    Mardi 19 mars

    SEO Square – By Semji

    Mercredi 20 Mars 

    Hackathon de l’Influence – By Reech

    Jeudi 21 mars

    Réseaux sociaux et influenceurs : les clés d’une collaboration réussie – By Les Foliweb

    Relation Client et IA générative : trouver le juste équilibre – By Kantar

    Les Top Annonceurs de l’année 2023 – By Kantar Média et Stratégies

    Lundi 25 Mars

    Les Sommets – By Les Sommets

    Mardi 26 mars

    Adobe Summit Online 2024 – By Adobe 

    All4Customer Paris – By Weyou Group

    Retail For Good – By Diamart Connect

    Mercredi 27 mars

    La journée Connexions – By Union des Marques

    Comment redonner sa juste place à la RSE dans un contexte économique difficile ? – By Stratégies

     Grand Prix Stratégies de la Communication d’engagement 2024 – By Stratégies

    Jeudi 28 mars 

    Impact Paris ’24 – By Traackr

     

  • Le management de la data : un enjeu normatif et économique pour les entreprises industrielles

    Quand rassembler une data éparpillée et hétérogène devient une obligation 

    Selon Lionnel Delaunay, Consultant Industrie / Excellence opérationnelle Enera Conseil Magic Software France

    Imposé par la directive européenne CSRD, le management des données environnementales est l’un des grands défis auquel les industries vont être confrontées.
    Une réelle opportunité pour elles de réaliser d’importantes économies.     

    La question énergétique constitue l’un des grands défis globaux que les entreprises industrielles vont devoir relever dans les mois et les années à venir. De l’industrie au retail, sans oublier la logistique, c’est l’ensemble des processus des organisations qui est actuellement mis en demeure de muter, en lien avec les nouvelles normes et obligations de reporting ESG (environnementale, sociale et de gouvernance) initiées par la dynamique de décarbonation de la COP26 (CSRD, Corporate Sustainability Reporting Directive).
    Celles-ci obligent les organisations à s’engager dans le Data Management, c’est-à-dire à se réinventer fortement. 

    Directive CSRD : 50 000 entreprises impactées 

    Afin de bien comprendre le virage qui doit actuellement être pris par les entreprises, il convient de rappeler ce que sont ces normes issues de la CSRD.
    Technique, cette dernière émane de la Commission européenne et a été publiée le 16 décembre 2022 au Journal Officiel de l’UE. Soutenant le « Pacte vert », la CSRD se caractérise par une ambition de durabilité forte : la réduction d’au moins 55% des émissions nettes de gaz à effet de serre (GES) d’ici à 2030, par rapport à 1990.
    Décidée lors de la COP26 de 2021, la démarche pose ainsi des objectifs de décarbonation et de pilotage énergétique qui touche 50 000 entreprises à l’échelle continentale. Cette obligation légale doit être adoptée par les organisations dès l’année 2024, et ce jusqu’à 2030. Elle comprend 12 reportings obligatoires, dont les plus importants concernent l’environnement et la partie sociale.

    Évaluer les actions « vertes » : la data comme indicateur

    Ces reportings sont loin d’être neutres pour les entreprises. Ils obligent ces dernières à engager une démarche profonde de Data Management.
    Au-delà du Big Data, l’enjeu consiste ici à être en capacité d’établir des rapports complets au sein desquels les données jouent un rôle central d’indicateurs et de preuves. Il s’agit par exemple d’identifier en les chiffrant les leviers de décarbonation de l’entreprise. Il convient également d’établir la liste exhaustive des actions clés engagées en faveur de cette transition.
    Il s’agit encore d’évaluer qualitativement et quantitativement les émissions générées lors des déplacements professionnels des collaborateurs, de comptabiliser les montants investis, de communiquer sur la dimension sociale de cette transition « verte » … Le défi est de taille, notamment parce qu’il oblige à rassembler des données issues de deux grandes catégories de technologies, l’IT (Information technology) et l’OT (Operational Technology).

    Être en capacité d’éliminer les silos de données de l’entreprise

    Dans un tel contexte, la capacité de l’entreprise à rassembler une data nécessairement éparpillée et hétérogène est une clé majeure, tout comme, celle qui consiste à la synthétiser. L’efficacité énergétique oblige désormais les acteurs économiques à « dé-siloter » leur vision ainsi que leurs pratiques effectives. Confrontées à des univers pluriels où les applications comme les logiciels sont très divers, les entreprises sont mises en demeure de rassembler au sein d’une même matrice des applications qui servent par exemple à évaluer les horaires des salariés, à les rémunérer (logiciels de paie), à calculer leurs frais kilométriques, à jauger de l’efficacité de la production, à établir les ordres de celle-ci, etc. Elles doivent être en capacité de dire : voici ce que je produis en globalité, voici ce que les collaborateurs génèrent en C02, voici quelle est ma production, qui sont mes sous-traitants et en quoi ceux-ci s’inscrivent également dans le Pacte Vert de la CSRD.

    Elles doivent encore actionner et réduire toutes les consommations qui entourent l’intégralité du processus de fabrication. Nous sommes bel et bien face à un défi majeur, celui d’une empreinte carbone globale et mesurée.

    Face à de tels enjeux, les industriels ne sont pas seuls. Des solutions technologiques existent afin de collecter l’intégralité des données de l’entreprise en les rassemblant par exemple dans un Data Lake, c’est-à-dire un « lac de données » qui contient des données de manière non structurée, sans hiérarchie. Cette technologie poussée permet de créer des workflows qui concilient toutes les données nécessaires (données RH, Production, data énergétique, taux de rendement global, taux de rendement économique, factures énergétiques…), et finalement rapprochent les univers de l’IT et de l’OT.

    Grâce à ce type technologie, la data est plus facilement collectée, agrégée, analysée et désormais filtrée, ce qui permet à l’organisation de satisfaire non seulement à la directive européenne, mais également d’orienter plus efficacement ses consommations et ainsi de pouvoir lutter contre les fluctuations actuelles des coûts de l’énergie.

    Et au-delà des obligations CSRD de l’Union Européenne, la bataille pour la synthétisation des données permet déjà à certaines entreprises de réaliser des économies d’énergie de l’ordre de 20 à 30% dans certains secteurs industriels.

    Un argument pragmatique, de plus en plus connu par les équipes de direction, et qui les pousse de plus en plus à réinventer le management de leurs données.

  • Santé, Banque, Finance, Assurance … l’IA est utile mais ne se substituera jamais à l’Humain

    e-Réputation & Avis client : l’IA est utile mais ne se substituera jamais à l’Humain

    Par Anne-Laure Blondeau, Senior Director Customer Solutions Southern Europe chez Yext

     

    En pratique, tout avis mériterait une réponse personnalisée, adaptée et bienveillante mais en réalité, le paysage digital étant si vaste, les clients peuvent s’exprimer à peu près partout : sites, moteurs de recherche, réseaux sociaux… pour ne citer qu’eux.

    Les marques ne peuvent tout simplement pas répondre à chaque avis posté sur la toile. Certaines marques espèrent que les grands modèles linguistiques (LLMs) les aideront à répondre à cette lourde tâche. Mais alors l’IA pourrait-elle vraiment les épauler dans cette démarche qui demande de l’écoute et de la compréhension ?

    Les LLMs ne se suffisent pas à eux-mêmes
    Les LLMs tels que GPT-3 ne peuvent se substituer à l’humain car ils n’ont pas accès à toutes les informations relatives aux produits, aux services ou aux historiques des clients. Faute d’informations actualisées pour mieux comprendre le contexte lié à un avis, les réponses automatisées peuvent vite être génériques ou inexactes.
    Par ailleurs, des secteurs pointus tels que la santé et la banque / finance/ assurance requièrent un sens de la nuance et un vrai souci de précision.
    En règle générale, les LLMs vont pouvoir comprendre l’idée globale de l’avis client, mais peuvent être induits en erreur par des subtilités de langages (ironie ou sarcasme par exemple), et par conséquent, ne faire preuve d’aucune empathie. Cela représente une situation risquée car les internautes peuvent se sentir offensés s’ils ont l’impression que leur avis n’est pas pris au sérieux à travers une réponse inappropriée. Pour sonner justes, les réponses aux avis doivent être personnalisées avec un ton approprié et inclure des informations précises tout en reflétant l’esprit de la marque.
    Alors comment intégrer habilement l’IA dans la gestion des avis ?
    Les êtres humains ne peuvent pas répondre à tous les avis et les capacités d’apprentissage illimitées des LLMs peuvent vite déraper. Si une erreur survient dans les échanges avec les internautes, il est délicat d’implanter des LLMs à large échelle pour améliorer la gestion des avis.
    Pourquoi ne pas utiliser l’IA générative comme un brouillon ? Qu’il s’agisse d’une situation usuelle ou délicate, l’être humain peut alors intervenir sur toutes les réponses apportées. Pour les avis sensibles ou ceux nécessitant une contextualisation, le contenu proposé par l’IA est une base de travail utile.
    Au lieu de partir de zéro, l’être humain dispose d’une base sur laquelle il peut apporter des modifications et ainsi enrichir l’apprentissage du LLM tout en gagnant du temps.
    Quels sont les points d’attention pour répondre aux avis avec l’aide de l’IA ?

    En passant à la vitesse supérieure grâce à l’IA, il est important de mettre en œuvre les meilleures pratiques et de s’assurer que l’approche fluidifie aussi bien les flux de contenus proposés par l’IA que ceux conçus manuellement.

    Quatre points doivent être évalués :

    1. Être en mesure de donner aux LLMs des instructions sur le ton ou le langage à adopter
    Grâce à leurs longues expériences avec leurs clients, les marques doivent pouvoir paramétrer finement les LLMs en leur donnant des instructions sur la manière de générer des réponses aux avis, selon un niveau de langage, un ton approprié ou encore selon un nombre de phrases. Pour les cas particuliers, il est nécessaire de les détecter et d’intégrer dans les instructions pré-paramétrées, des informations spécifiques comme par exemple, l’inclusion d’un point de contact dédié lorsqu’un avis nécessite d’être orienté vers une aide supplémentaire.
    2. Former les LMMs au ton de la marque, à son style de réponse et aux meilleures pratiques
    Pour gagner en efficacité, l’outil de gestion des avis doit s’inspirer des réponses précédentes. Cela permet à l’outil de générer des réponses pertinentes et conformes à la marque tout en offrant aux services client et au community management un gain temps précieux dans l’apport de réponses fiables.
    3. Intégrer les informations commerciales utiles dans les réponses générées par l’IA
    Toute information utile, dont le consommateur aurait besoin, est toujours bonne à (ap)prendre. Un emplacement, les horaires d’ouverture, les produits et les services, et même, les coordonnées du service client, sont des informations importantes à inclure dans les réponses. Cependant, cela suppose que les LLMs disposent d’un grand nombre d’informations sur la marque. Pour intégrer ces données, l’outil de réponse aux avis doit être compatible avec les logiciels tiers dans l’optique de tirer parti des bases de données de la marque, comme par exemple celles issues d’un CMS.
    4. Contrôler les réponses pour préserver l’image de la marque
    Pour tout outil d’IA générative, et en particulier ceux qui s’intègrent à d’autres plateformes, plusieurs types d’utilisateurs devraient être déterminés pour mieux anticiper les biais d’erreur. En effet, certains utilisateurs doivent uniquement être en mesure d’approuver ou de refuser les réponses générées par l’IA, tandis que d’autres peuvent être autorisés à modifier les réponses proposées. La nécessité d’avoir des garde-fous est cruciale, non seulement pour la publication d’une réponse mais aussi pour l’ensemble du processus d’apprentissage de l’IA.
    La génération de contenu basée sur l’IA est un outil très puissant.
    La génération de réponses aux avis peut être avantageuse et profitable aussi bien aux marques qu’aux clients si toutefois, la bienveillance et l’esprit de la marque sont réunis. Impliquer le service clients et le community management dans cette approche hybride, homme-machine, peut offrir des économies de temps et de ressources mais il faut des moyens de contrôle appropriés pour conserver la nature humaine des relations garantissant à la fois la satisfaction des consommateurs et la réputation de la marque.

  • Parcours clients et IA : la perception des Français

    L’Intelligence Artificielle au service du parcours client  :
    le nouveau rapport de Twilio 

    Cette enquête, réalisée auprès d’un panel de 1 018 particuliers en France en Juillet 2023, permet d’établir les attentes des consommateurs français vis-à-vis de l’IA dans la relation client, et les points de réticences encore présents.

    Etat des lieux
    Dans un premier temps, il semblerait que la majorité des personnes interrogées comprennent ce qu’est la personnalisation dans le parcours client via l’IA.

    et pourtant les chiffres sont éloquents et sans appel :

    Bref, une mauvaise compréhension de l’utilisation de l’IA dans le parcours client.

    Alors que faut il retenir ?

    Les Français attendent que l’IA apporte de la valeur ajoutée dans leurs relations avec les marques

    Dans le rapport sur l’État de l’Engagement Client 2023,  beaucoup d’entreprises surestiment leur capacité à répondre aux attentes des consommateurs en matière de relation client.
    Qu’il s’agisse de préférences de communication, de personnalisation, de protection de la confidentialité des données ou de transparence dans l’utilisation des données, il existe un écart entre la réalité et ce qui est attendu par les consommateurs.
    D’ailleurs, 64 % des consommateurs français déclarent avoir été frustrés par leurs interactions avec une marque au cours de l’année écoulée.

    L’intelligence artificielle peut servir d’outil aux entreprises pour répondre à ces attentes. D’autant plus que, lorsqu’il s’agit de l’intervention de l’IA dans le parcours client, 50 % des consommateurs français souhaitent que l’IA puisse accélérer l’obtention d’une réponse à une requête et 48 % qu’elle permette d’offrir une réponse détaillée face à une demande.

    Cependant, 19 % des Français ne pensent pas que l’IA puisse être source de valeur ajoutée dans le service client. Or, l’utilisation de l’IA dans ce domaine présente de nombreux avantages méconnus des consommateurs, en particulier :

    • Un niveau d’assistance et de résolution de problèmes inimaginable auparavant. Qu’il s’agisse de répondre à des requêtes commerciales ou de résoudre des problèmes liés à l’achat d’un bien ou d’un service, les agents peuvent rapidement fournir des réponses précises, efficaces et personnalisées à l’aide de canaux de communication augmentés par l’IA.
    • L’IA peut non seulement contribuer à combler le fossé entre la perception de la marque et celle du consommateur, mais aussi décupler le potentiel des canaux de communication.
    • L’IA peut réduire les coûts tout en favorisant la personnalisation des échanges.

    Rassurer et optimiser: deux actions cruciales pour les entreprises qui souhaitent créer de l’engagement client via l’IA

    Les attentes des consommateurs sont donc existantes autour de l’IA dans leurs échanges avec les marques. Pour autant, aujourd’hui, seules 3 personnes sur 10 déclarent faire confiance à un service client qui serait entièrement géré par une IA. Un chiffre bas, qui s’explique notamment par des craintes associées aux actualités en lien aux failles de sécurité pour 1/4 des répondants, mais aussi une méfiance des Français vis-à-vis de la capacité des entreprises à gérer l’IA correctement (22 %).

    L’étude démontre par ailleurs que la crainte principale partagée par les Français revient à la sécurité de leurs données. Ainsi, 4 personnes sur 10 seraient rassurées si les entreprises pouvaient garantir la sécurité de données personnelles, et les répondants citent également la communication régulière sur les améliorations apportées par l’IA comme une action prioritaire selon eux.

    Les entreprises ont donc tout intérêt à tenir compte de ces éléments pour pouvoir déployer une stratégie basée sur l’IA qui soit efficace et atteindre un meilleur niveau d’engagement client.
    Pour rassurer les consommateurs, les entreprises peuvent donc s’appuyer sur des partenaires qui s’alignent avec leurs propres règles en matière de confidentialité et sécurité des données. Des initiatives telles que le “AI Nutrition Facts Labels” proposé par Twilio permet ainsi d’apporter un meilleur niveau de transparence aux consommateurs et aux entreprises sur l’utilisation de l’IA afin de savoir comment leurs données sont utilisées. Un véritable plus pour faire adopter l’IA.

    Mais ceci n’est qu’une étape et l’adoption de l’IA par les consommateurs se fera plus facilement en proposant des expériences sans couture et personnalisées qui améliorent leur quotidien. En misant sur des solutions adaptées de type CDP (Customer Data Platform) augmentée par l’IA,  qui captent, centralisent, analysent et prédisent les comportements des clients, les entreprises vont donc pouvoir s’assurer de bout en bout un parcours fluide pour les consommateurs, ce qui ne fera qu’accroître leur fidélité dans le temps.

    Déployer les trois piliers pour accéder à une relation client augmentée par l’IA

    En implémentant intelligemment de l’IA dans la relation client, les entreprises peuvent répondre aux besoins et attentes des consommateurs, que ce soit au niveau :
    👉de la fluidité des échanges,
    👉de la précision et de la rapidité des réponses
    👉ou encore de la personnalisation de leurs expériences.

    En effet, les entreprises pourront utiliser l’IA pour :

    • fournir des recommandations de produits personnalisées afin de s’assurer que les clients reçoivent un contenu optimisé,
    • identifier des modèles d’interaction avec les utilisateurs et aider à créer des campagnes d’e-mailing basées sur les comportements d’achats,
    • créer un site web dynamique grâce à des outils qui regroupent les habitudes des clients et qui produisent un contenu personnalisé en temps réel,
    • cibler les utilisateurs les plus enclins à réaliser un achat en utilisant un outil de segmentation prédictive.

    A l’aide de solutions telles que Customer AI de Twilio, les entreprises peuvent gagner en visibilité sur les interactions clients et assimiler les diverses informations de manière à déterminer très précisément ce qu’ils veulent grâce aux données obtenues à travers ces interactions.
    Par la suite, celle-ci peut aider les entreprises à tirer parti des données centralisées pour mieux comprendre les clients. En synthétisant les données pour trouver les éléments permettant de personnaliser l’expérience de chaque client, les entreprises pourront ainsi générer des campagnes au bon moment, via les bons canaux et ce, de manière hyper ciblée. Ainsi, les entreprises seront en mesure non seulement de mieux engager les clients, mais aussi de les fidéliser sur le long terme.

    A voir aussi l’article « Comment Twilio réinvente la relation client avec l’intelligence artificielle ? « 

     

  • L’impact de l’IA sur la relation client

    Comment Twilio réinvente la relation client avec l’intelligence artificielle ?

    Deliveroo, AirBnB, Arkea on Life… tous utilisent Twilio pour unifier les profils clients et personnaliser les messages.
    Avec plus de 300 000 clients et des centaines de millions d’interactions, Twilio est une plateforme d’engagement client qui permet aux plus grandes marques de créer des expériences personnalisées en temps réel à l’aide de nombreuses applications hébergées dans le cloud pour réaliser l’envoi de messages instantanés (WhatsApp) de SMS, d’emails etc.
    Les avantages sont palpables, que ce soit vis-à-vis des clients qui apprécient l’automatisation de leur parcours, ou des conseillers clients qui ont à disposition des données utiles.

    Avec l’arrivée de l’IA dans le spectre de la relation client, nous entrons dans une nouvelle ère, celle de la relation client augmentée ! Twilio a récemment annoncé le lancement de CustomerAI, un nouveau modèle relationnel s’appuyant sur l’IA pour répondre aux enjeux business et aux attentes des clients.
    L’enjeu est de taille et la relation client à distance n’a jamais été aussi prépondérante pour les marques.


    Décryptage avec Samantha Richardson, consultante en engagement client chez Twilio
    et Fabrice Frossard, expert en Technologies et innovations, membre de La Brigade Du Web.

     

    Fabrice Frossard : Avec l’inclusion de l’IA générative, quelles sont les évolutions que vous constatez en termes d’usage, sachant que l’IA n’est pas une nouveauté en soi ?

    Samantha Richardson : L’évolution est à plusieurs niveaux.
    Tout d’abord, l’ouverture de l’IA au grand public grâce à OpenAI permet à de nombreuses entreprises de combler le décalage technologique avec les early-adopters.
    À ce jour, 92 % des entreprises européennes utilisent l’IA, sous une forme ou une autre, pour personnaliser leur relation client et stimuler leur croissance selon le rapport 2023 sur l’Etat de la Personnalisation de Twilio.
    L’efficacité de l’IA GPT dépend de la qualité des informations au sein des bases.
    Il faut que les données soient exactes, complètes, fiables et à jour. L’objectif est que l’IA puisse réaliser une analyse efficace et rendre cette donnée activable. Ce qui est un défi pour de nombreuses entreprises.

    Seulement 5 % des entreprises utilisent la donnée « first party » et 97 % de la donnée collectée n’est pas utilisée de manière pertinente.
    Cela montre le chemin encore à parcourir pour que les entreprises soient matures sur le sujet. Enfin et surtout, nous assistons à un changement d’échelle dans le traitement de la donnée et des possibilités offertes par l’évolution de l’IA pour renforcer la relation client.

    « Utiliser l’IA revient à avoir un conseiller dédié par client » selon les dires de Joyce Kim, notre directrice marketing. Mais encore une fois, cela est possible à condition d’avoir les bonnes données clients pour analyser leur comportement d’achat afin de susciter l’engagement. C’est d’autant plus critique que selon un sondage que Twilio a réalisé récemment, 50 % des clients français souhaitent que l’utilisation de l’IA apporte une réponse plus rapide, et  48 % une réponse plus détaillée.
    La personnalisation arrivant en troisième position. Autrement dit, il faut absolument connaître et analyser la demande du client et lui répondre en fonction de son historique. Ici l’IA est une aide précieuse.

    FF : La connaissance client est le levier de la relation client, dans ce cadre quelle valeur apporte Twilio avec CustomerAI, Segment ou encore Flex ?

    Samantha Richardson :  Les professionnels de la relation client réfléchissent à ce sujet de la personnalisation depuis 25 ans. Personnaliser sur tous les points de contact en restant cohérent demeure l’enjeu principal.
    Mais, beaucoup d’entreprises échouent à personnaliser la relation client. Par exemple, lors d’un achat on me demande souvent ma date d’anniversaire. En contrepartie je m’attends à recevoir un message ce jour-là. Je n’en ai jamais eu. À l’identique, être renvoyé d’un téléconseiller à l’autre et redonner à chaque fois nos informations, est très frustrant.

    Désormais, avec l’IA nous apportons la connaissance nécessaire à la personnalisation des messages de manière pertinente. Comment ? Segment, notre plateforme de données clients de première partie fédère et consolide toutes les informations remontées par les différents canaux (contact, centre d’appel, chat, voix, magasins) et les restitue sur une seule plateforme. Cela permet à tous les membres d’une même entreprise d’accéder au même niveau d’information lors d’un contact avec le client. Par ailleurs, la nouvelle version de notre CDP permet aux entreprises de former des modèles d’IA avancés, mettre en place une segmentation précise et déployer des recommandations ainsi que des activations personnalisées de pointe sur l’ensemble de leurs canaux de communication.

    En puisant dans Customer AI, les messages, les produits, le scénario seront modifiés en fonction du profil du client s’il est connu ou du profil client à fort potentiel d’achat ou « golden profile ». L’IA sert ici à enrichir l’information, ce peut être des produits à montrer au client, des conseils ou autre. Toutes les données du client sont unifiées par notre ETL et stockées dans un datawarehouse pour à la fois garder l’historique et s’assurer de la qualité des informations qui seront partagées avec tous les systèmes en place soit actionnables.
    L’idée-force est la façon dont on utilise ces données pour apporter le meilleur service au client, ce n’est pas seulement de la technologie ou du marketing.

    FF : L’utilisation de vos plateformes augmente aussi les capacités et la qualité des interactions avec les clients

    Samantha Richardson : Absolument, nous pouvons réaliser des messages beaucoup plus personnalisés, créatifs et intelligents en nous appuyant sur les « golden profiles », à savoir : les profils de clients à haut potentiel de revenus, pour créer des audiences à la volée et élaborer automatiquement des campagnes.
    Pour les centres de contact, l’IA va diriger le client vers le bon interlocuteur. En effet, elle va fournir au conseiller  toutes les informations sur les clients.
    À titre d’exemple, 47 % des contacts d’Ikea sont gérés par l’IA. Le personnel est formé pour passer d’opérateur à consultant en design ou autre. Nous parlons de chatbot, de self-service depuis longtemps, mais aujourd’hui nous changeons d’échelle et avec l’IA GPT et prédictive, les parcours clients, les conversations, les messages, la personnalisation, l’identification des clients sont passées dans une nouvelle ère.