Le secteur des études de marché est en constante évolution et doit également faire face à la montée en puissance des outils d'intelligence artificielle (IA). Il est écrit dans les étoiles que ces outils pourraient à terme prendre en charge de nombreuses tâches actuellement effectuées par les chercheurs.
Dans le domaine de la recherche sur l'expérience client, nous pensons en particulier aux tâches évidentes suivantes : traiter plus rapidement les données qualitatives (par exemple, traiter les réponses aux questions ouvertes) et découvrir des corrélations complexes dans les résultats de la recherche.
Ce qui est moins évident, c'est que l'IA aidera également les entreprises à effectuer une analyse des sentiments sur les messages des médias sociaux, les avis des clients et d'autres formes de retour d'information.
Et si nous utilisions l'IA pour prédire le comportement des clients de manière personnalisée ? Quel est le rôle du chercheur humain dans cette histoire ? Comment pouvons-nous continuer à garantir le respect de la vie privée et la transparence ? Tout cela est-il vraiment une bonne idée ?
Avant de décider dans quelle mesure il est judicieux d'utiliser l'IA pour la recherche sur la CX, expliquons quelques termes :
L'IA est le nom général d'un système informatique ou d'une machine particulière qui possède certaines des propriétés du cerveau humain, telles que la capacité d'interpréter et de produire un langage d'apparence humaine, de reconnaître ou de créer des images, de résoudre des problèmes et d'apprendre à partir de données qui lui sont fournies.
Cela inclut également la capacité de comprendre le langage humain tel qu'il est parlé ou écrit. L'exemple le plus connu est le ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer).
ChatGPT est en fait à l'origine un chatbot doté d'un modèle linguistique avancé qui utilise des techniques d'apprentissage en profondeur pour comprendre et générer du langage naturel.
Pour illustrer la puissance de ChatGPT, j'ai moi-même soumis Chat GPT à la question suivante
'L'utilisation de l'IA dans la recherche sur l'expérience client est-elle vraiment intelligente ?'
Vous pouvez lire ci-dessous la réponse de ChatGPT. De plus, l'introduction ci-dessus a été en partie rédigée avec l'aide de ChatGPT.
Besoin urgent d'innovation dans la recherche traditionnelle
L'IA et l'apprentissage automatique offrent un vaste éventail de possibilités d'automatisation, d'amélioration de la qualité des données et de découverte de résultats plus profonds dans les études d'enquêtes.
Aujourd'hui, nous constatons que les méthodes traditionnelles d'étude de marché sont soumises à des pressions pour permettre l'innovation de toute façon. Les raisons sont économiques - temps, budget - mais aussi pratiques : la complexité croissante de la collecte de données à travers de multiples sources, la prolifération des données, le traitement des données et, enfin, l'énorme défi de décrire des corrélations scientifiquement fondées pour finalement arriver à de nouvelles idées.
L'IA peut éliminer certains de ces obstacles majeurs dans le domaine des enquêtes.
Le traitement des données qualitatives est un jeu d'enfant pour l'IA
L'analyse des réponses aux questions ouvertes est l'un des aspects du traitement des questionnaires qui prend le plus de temps. En l'absence de toute forme d'automatisation, l'organisation et le décryptage des réponses aux questions ouvertes nécessitent un travail manuel important. Pourtant, ces réponses sont importantes car elles fournissent des informations riches et reflètent le pourquoi des données quantitatives.
Lors de la relecture, les chercheurs doivent filtrer et classer les mots du texte libre en thèmes significatifs. Les gens sont plutôt doués pour cela... mais à petite échelle. Lorsqu'une enquête compte des milliers de répondants, nous avons besoin de quelque chose de plus cohérent et de plus efficace.
Les outils d'IA, y compris les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), peuvent traiter et classer automatiquement de grandes quantités de données linguistiques non structurées.
L'utilisation du NLP est de plus en plus répandue dans des secteurs tels que les soins de santé, la finance, la fabrication, la publicité et bien d'autres encore.
C'est un exemple parfait de la raison pour laquelle nous avons besoin de l'IA dans les études de marché. Vous n'êtes pas encore convaincu ?
5 advantages de l'IA pour la recherche
Les avantages de l'utilisation de l'IA dans les études sur l'expérience client et les études de marché en général sont inégalés. Voici 5 des principaux avantages, tant pour le chercheur que pour le client de l'étude :
1. Moins de temps
Le plus grand avantage de la technologie de l'IA est le temps qu'elle permet de gagner. L'automatisation dans ce domaine peut réduire la durée d'un projet d'étude de marché de plusieurs mois à quelques semaines.
Logiquement, cela a une incidence positive sur le budget du projet.
Cela signifie également que le chercheur peut consacrer plus de temps à
- l'évaluation des informations
- comprendre l'histoire qui se cache derrière les données plutôt qu'à compiler des chiffres
- essayer de comprendre les verbatims (technique consistant à commencer à convertir l'enregistrement d'un entretien oral en texte, y compris les soupirs, les bégaiements, etc.)
Temps réel
Si vous souhaitez obtenir des résultats utilisables en temps réel, l'IA sera le moyen le plus efficace et le plus approprié pour y parvenir.
2. Meilleure qualité des données
Un autre avantage est l'amélioration de la qualité des données, qui répond à une préoccupation majeure de nombreux chercheurs. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent améliorer considérablement la qualité des données en les filtrant en interne, et ce sans le biais humain qui peut fausser notre interprétation des données qualitatives.
En d'autres termes, les données deviennent plus précises.
L'IA est conçue pour détecter et corriger les erreurs dans les données collectées afin que les informations recueillies soient exactes et fiables. Il s'agit là d'une autre façon pour l'IA de faire gagner du temps au processus de recherche.
Remarque : cela ne signifie pas nécessairement que l'IA va améliorer la qualité des données. Plus précisément : les réponses incomplètes restent incomplètes, idem pour les ambiguïtés dans les réponses libres.
Indépendamment de l'IA, sans les bonnes informations, il est impossible de prendre une quelconque décision - et encore moins des décisions qui contribuent à la croissance de votre entreprise. Des données erronées peuvent s'avérer désastreuses et avoir les conséquences suivantes
- Une mauvaise formation de la stratégie
- un mauvais ciblage
- des messages erronés.
Plus vos données sont précises, plus vous serez en mesure d'obtenir des informations correctes. C'est là que le chercheur joue un rôle crucial.
3. Approfondissement des connaissances
Une meilleure qualité des données peut à elle seule améliorer la qualité de vos résultats, mais la technologie de l'IA peut également améliorer la profondeur des informations d'autres façons. Les outils d'IA facilitant l'analyse des données qualitatives, les chercheurs peuvent en collecter davantage. Souvent, les réponses aux questions ouvertes contiennent les informations les plus riches sur les consommateurs.
En outre, la technologie de l'IA peut identifier des thèmes, des corrélations et des nuances subtiles entre les réponses ouvertes que nous pourrions autrement négliger, ce qui nous permet de tirer un meilleur parti de nos données qualitatives.
4. Une meilleure segmentation et un meilleur ciblage des clients
En matière de segmentation et de ciblage de la clientèle, l'utilisation de l'IA dans la recherche est l'un des moyens les plus efficaces de mieux comprendre l'expérience de vos clients.
Grâce à l'IA, vous pouvez détecter des caractéristiques communes à vos clients ou identifier des modèles de comportement récurrents. Cela rendra l'optimisation de votre expérience/client plus efficace.
5. Un meilleur service à la clientèle
Dans le rapport zendesk CX-TRENDS 2023, nous avons pu lire que des progrès significatifs ont été réalisés dans la qualité de l'intelligence artificielle au sein du service client, les applications de l'IA se sentant de plus en plus naturelles et humaines.
Exemples d'applications réussies de l'IA
Il existe plusieurs cas réussis d'applications de l'IA dans le domaine de l'expérience client. Voici quelques exemples bien connus :
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Amazon: Amazon fait un usage intensif de l'IA pour améliorer l'expérience de ses clients. Elle utilise des systèmes de recommandation alimentés par l'IA pour fournir aux clients des recommandations de produits personnalisées basées sur leurs achats précédents et leur historique de navigation. Cela lui permet de montrer aux clients des produits pertinents qui correspondent à leurs centres d'intérêt, ce qui améliore l'expérience d'achat.
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Netflix: Netflix est connu pour son système de recommandation avancé alimenté par l'IA. À l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, Netflix analyse l'historique de visionnage des utilisateurs et le compare aux modèles et tendances d'autres téléspectateurs. Cela permet à Netflix de faire des recommandations de visionnage personnalisées, permettant aux clients de découvrir des contenus correspondant à leurs intérêts et à leurs préférences.
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Starbucks: Starbucks utilise l'analyse prédictive alimentée par l'IA pour optimiser l'expérience client. Ils analysent des données telles que les conditions météorologiques, les données historiques sur les ventes et les informations des médias sociaux pour prédire la demande pour différents produits en fonction du lieu et de l'heure de la journée. Cela permet à Starbucks de mieux gérer les niveaux de stocks et de réduire les temps d'attente, ce qui se traduit par une amélioration de la satisfaction des clients.
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Delta Airlines: Delta Airlines utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience client. Elle a développé une plateforme d'IA appelée "Parallel Reality", qui permet aux passagers individuels de recevoir différentes informations sur les vols en fonction de leurs besoins et préférences spécifiques. Delta Airlines peut ainsi fournir des informations personnalisées et pertinentes à chaque passager, rendant l'expérience unique pour chaque client.
Ces cas illustrent la manière dont des entreprises de premier plan ont mis en œuvre avec succès l'IA pour améliorer l'expérience client. En utilisant des technologies alimentées par l'IA, les entreprises peuvent mieux répondre aux besoins et aux préférences des clients, ce qui se traduit par une satisfaction et une fidélisation accrues de ces derniers.
L'AGI arrive, mais pas (encore) avant demain
Nous sommes encore loin d'un éventuel changement de paradigme dans la collecte de données à l'aide de l'IA générative (intelligence artificielle générale), des enquêtes par chat et des métavers/mondes virtuels.
Nos clients eux-mêmes sont encore à la recherche de toute l'histoire de l'IA. En tant que chercheurs, il ne serait pas judicieux d'abandonner dès maintenant toutes les "méthodes de recherche traditionnelles".
Outre le rythme de changement retenu dans l'industrie, il existe également des obstacles techniques à l'adoption de l'IA.
Pour que l'IA fonctionne bien, les algorithmes doivent être formés pour s'adapter au contexte et à l'objectif qu'ils servent. Dans les études de marché, la technologie de l'IA doit organiser efficacement les données non structurées sans perdre les informations spécifiques et exploitables que les chercheurs recherchent.
Et bien sûr, il est important d'appliquer l'IA dans la recherche CX d'une manière éthique et responsable.
La confidentialité et la transparence doivent être assurées et nous considérons qu'il s'agit d'une question particulièrement importante. C'est pourquoi nous n'utilisons pas d'applications d'IA pour traiter les données personnelles des clients. On en sait encore trop peu sur les risques possibles dans ce domaine.
Conclusion
Oui, il est judicieux d'utiliser l'IA pour la recherche et plus particulièrement pour la recherche CX et EX.
Les outils d'IA offrent de nombreuses possibilités d'accélérer et de transformer les processus de recherche traditionnels. Il existe également des perspectives prometteuses en termes de méthodologie d'enquête. Les questionnaires deviennent de plus en plus centrés sur l'utilisateur, ou dans ce cas sur le répondant, et l'IA nous offre des moyens puissants pour atteindre cet objectif.
À l'avenir, nous pouvons nous attendre à des enquêtes beaucoup plus courtes et plus conversationnelles, où la conversation est un outil qui nous permet de poser des questions de suivi approfondies en temps réel. Cela nous permettra d'avoir une compréhension plus dynamique et authentique de nos publics et marchés cibles.
L'enquête est déjà un élément fondamental de la recherche sur l'expérience client, mais l'intégration d'outils d'IA en fait une source d'informations encore plus efficace, plus fiable et plus approfondie.
