L’hyperpersonnalisation dans le dialogue client : des expériences client personnalisées grâce aux données en temps réel et à l’IA

Pour rester compétitives, les entreprises doivent constamment s’adapter aux nouvelles exigences. La discipline suprême de cette optimisation est l’hyperpersonnalisation du dialogue avec les clients. Cela signifie que chaque interaction avec le client est adaptée individuellement à ses besoins respectifs. Grâce à cette approche, les prestataires de services financiers peuvent non seulement augmenter leurs ventes directes, mais aussi ravir leurs clients. Comment cela peut-il devenir une réalité ? Grâce aux données en temps réel et à l’intelligence artificielle.

Hyperpersonnalisation : quand la personnalisation classique atteint ses limites

Tout le monde connaît la personnalisation classique. Un bon exemple étant la newsletter, dans laquelle on s’adresse personnellement à nous par notre nom. Cependant, cela ne répond plus à l’attente des clients d’une approche individuelle. C’est pourquoi l’hyperpersonnalisation augmente le degré d’individualisation. L’hyperpersonnalisation se distingue de la personnalisation classique en ce qu’elle fournit et utilise des données en temps réel. Alors que la personnalisation normale se concentre sur les caractéristiques et les comportements généraux, l’hyperpersonnalisation va plus loin : elle repose sur une analyse approfondie des données en temps réel afin de comprendre les préférences et les comportements individuels des clients. L’hyperpersonnalisation du dialogue avec les clients permet aux prestataires de services financiers de faire des offres et des recommandations sur mesure en temps réel, qui répondent précisément aux besoins et aux intérêts de chaque client. L’objectif est d’offrir une expérience client hautement personnalisée qui augmente la satisfaction des clients.

Dans l’ensemble, cette hyperpersonnalisation permet d’établir des relations solides avec les clients et donc d’obtenir un succès commercial à long terme. En effet, les offres et les recommandations hyper-personnalisées font que les clients se sentent mieux compris et valorisés, ce qui entraîne une forte fidélisation de la clientèle, réduit la probabilité de désaffection des clients et augmente même la possibilité de récupération des clients. En outre, l’hyperpersonnalisation offre un avantage concurrentiel car elle augmente encore l’efficacité grâce à l’utilisation de données en temps réel et de processus automatisés.

Données, données, données : défis sur le chemin du dialogue client hyperpersonnalisé

Les prestataires de services financiers sont confrontés à des défis majeurs sur la voie de l’hyperpersonnalisation dans la gestion des clients – en particulier lorsqu’il s’agit de données. Pour créer un profil holistique d’un client, il faut intégrer et analyser des données clients provenant de diverses sources et de différents secteurs de l’entreprise.

L’un des défis, par exemple, est de garantir l’hétérogénéité des données, car les données formatées différemment et les informations supplémentaires telles que les préférences en matière de protection des données se rejoignent. En outre, l’interaction en temps réel avec les clients exige que l’infrastructure technique du prestataire de services soit excellente pour faire face au volume de données provenant d’une variété toujours plus grande de canaux. En outre, les processus relatifs à la protection des données, à la sécurité des données et à la vie privée doivent être aussi transparents que possible afin de ne pas perdre la confiance des clients.

Cependant, les données ne constituent ici que la base. Pour transformer les données en actions, il faut mettre en place une infrastructure technologique capable de segmenter les clients en fonction de leurs caractéristiques et de communiquer avec eux par le biais de messages et d’offres personnalisés sur différents canaux. Par ailleurs, l’introduction de l’IA au sein d’une entreprise n’est pas un succès assuré. Il y a beaucoup à faire en matière de gestion du changement pour préparer les employés à cette collaboration. Enfin, l’entreprise elle-même doit également penser en termes de données et placer le client au centre.

Le rôle central de l’intelligence artificielle dans le cadre d’une approche client hyperpersonnalisée

L’utilisation de l’intelligence artificielle permet d’analyser de grandes quantités de données, d’identifier des modèles pertinents et de tirer des conclusions qui conduisent à des prédictions sur le comportement individuel des utilisateurs Tirer les actions appropriées de ces conclusions et mettre ainsi en place des interactions hyperpersonnalisées telles que des offres ou des recommandations en temps réel est également une tâche qui n’est possible, dans cette mesure, que grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle. En fin de compte, c’est aussi l’interaction directe avec les clients par le biais d’assistants virtuels qui est aujourd’hui déjà prise en charge par l’IA dans certains domaines

De nombreux prestataires de services financiers ont déjà commencé à utiliser l’intelligence artificielle, notamment dans le domaine de la communication avec les clients, par exemple pour fournir des recommandations financières personnalisées. En outre, l’IA permet une évaluation plus précise de la solvabilité et la détection des fraudes.

Même si l’hyperpersonnalisation est possible sans l’IA, elle constitue un accélérateur décisif lorsqu’il s’agit de mettre ces processus à l’échelle et de les rendre plus efficaces. Avec l’IA, il est non seulement plus facile de traiter de grandes quantités d’informations et d’en tirer constamment de nouvelles connaissances, mais il devient également plus facile de traduire ces connaissances en interactions avec les clients générées automatiquement. C’est là que l’intelligence artificielle générative, actuellement très discutée, peut entrer en jeu. Elle est capable de générer différents types de contenus tels que du texte, des images, de l’audio ou des données synthétiques. Elle offre donc un large éventail d’options pour automatiser le dialogue individuel avec les clients.

Cependant, la puissance de l’automatisation soutenue par l’IA s’accompagne également de responsabilités. En effet, l’avantage de l’IA dans la réalisation automatique de tâches complexes peut aussi devenir un problème de confiance de la part des clients. Pour que cette externalisation n’ait pas d’impact négatif sur la relation client, ces processus automatisés doivent être conçus de manière à être aussi transparents et compréhensibles que possible. Cela permet aux clients de comprendre ce qui se passe avec leurs données.

Comme on l’a malheureusement déjà observé dans certains cas, les décisions purement basées sur des données peuvent conduire à des résultats discriminatoires. Et pour éviter les accusations de manipulation, la frontière ténue entre autonomie et influence doit toujours être consciemment équilibrée. L’expertise humaine est donc essentielle à ce stade afin de surveiller le mode de fonctionnement de l’algorithme et de garder un œil constant sur sa direction exacte.

Quelles sont les données nécessaires pour l’hyperpersonnalisation ?

Afin d’obtenir la compréhension la plus complète des besoins des clients, les données doivent être collectées à partir de diverses sources et traitées à l’aide de méthodes analytiques et d’algorithmes avancés. Voici des exemples de ces données, y compris des informations démographiques :

• l’âge et le genre (utilisés pour la segmentation)
• les données de transaction telles que l’historique des achats pour créer des recommandations de produits.
• les données comportementales telles que le comportement de clic, les intérêts et les préférences, (utilisées pour améliorer l’interaction avec les clients).
• les commentaires des clients qui contribuent à la compréhension globale de la relation client.

Il est important qu’il y ait un haut niveau de qualité des données, ce qui signifie que les données collectées sont suffisamment précises, complètes, cohérentes et pertinentes. Elles doivent être exemptes d’erreurs et d’inexactitudes, ne pas présenter de lacunes ou d’incohérences et rester à jour. La combinaison de ces différents types de données donne aux prestataires de services financiers une image complète de leurs clients et de leurs besoins, ce qui leur permet de gérer les interactions avec les clients de manière hyperpersonnalisée sur une base individuelle.

Comment l’hyperpersonnalisation et la protection des données s’influencent mutuellement

À mesure que l’hyperpersonnalisation arrive à maturité et que l’utilisation de l’intelligence artificielle augmente, la complexité et la valeur de cette activité augmentent, de même que les défis juridiques qu’elle pose. En principe, les mêmes règles s’appliquent en dehors de l’hyperpersonnalisation. Cependant, la différence réside dans le fait que, d’une part, une grande quantité de données personnelles est requise – plus précisément le type de données que nous considérons comme particulièrement sensibles et méritant d’être protégées. D’autre part, non seulement le traitement mais aussi l’utilisation des connaissances acquises à partir des données sont largement automatisés. Cela signifie qu’à mesure que l’IA devient de plus en plus autonome, une supervision appropriée sera également nécessaire pour garantir une sécurité adéquate des données.

In addition to legal consequences, non-compliance with data protection regulations can lead to customers becoming less willing to use certain systems. In the worst case, trust in the brand can be shaken and a negative downward spiral of customer ratings can be set in motion. Successful hyper-personalization that leads to a long-term customer relationship is therefore based on trust and transparency. This can best be achieved by making the customer’s consent to data collection, the transparency of data processing and the secure storage of data a non-negotiable priority.

Potentiel et possibilités futures de l’hyperpersonnalisation dans le dialogue avec les clients

L’avenir de l’hyperpersonnalisation du dialogue avec les clients dans le secteur des services financiers est prometteur. Aujourd’hui déjà, il est possible d’offrir à chaque client une expérience hyperpersonnalisée en s’adressant à lui individuellement. À l’avenir, les interactions en temps réel deviendront de plus en plus courantes. L’intelligence artificielle améliorera constamment la précision des prédictions et favorisera également l’assistance virtuelle dans l’expérience interactive des clients.

Par exemple, les prestataires de services financiers peuvent utiliser des appareils IoT tels que les smartwatches pour collecter des points de données supplémentaires sur leurs clients et leur comportement. La technologie blockchain augmentera encore la sécurité et la transparence des transactions et les interactions avec les clients pourront être rendues plus immersives grâce à la réalité augmentée ou virtuelle. L’hyperpersonnalisation deviendra un moyen de plus en plus précieux d’adapter les communications aux besoins des clients, surtout à l’avenir.