5 entreprises utilisant le Big Data et l'IA pour améliorer leurs performances

Starbucks, Burberry et plus encore : Nathan Sykes énumère les façons innovantes dont les entreprises utilisent le big data et l'IA pour améliorer leurs performances et stimuler leurs ventes. 

Le monde progresse à un rythme effréné sur de nombreux fronts, notamment en ce qui concerne la technologie, l'innovation et l'expérience moderne. Nous sommes passés d'expériences consommateurs largement hors ligne, en tête-à-tête, via des plateformes de bureau, à des expériences mobiles et adaptatives hautement personnalisées et contextuellement pertinentes. Pour suivre le rythme, les entreprises et les organisations se tournent vers des plates-formes de support plus avancées, dans la veine du big data et de l'analytique. Plusieurs entreprises utilisent le big data et intelligence artificielle pour améliorer leurs processus et leurs performances.

But deploying big data and AI — or apprentissage machine — collectively is about more than just making sense of data: il s'agit de le mettre à profit. Les entreprises peuvent exploiter les renseignements exploitables qu'elles obtiennent grâce aux mesures avancées pour élaborer de meilleures campagnes, prendre des décisions plus éclairées et même prédire le comportement des clients. Dans le domaine de la publicité et du marketing, par exemple, le big data et l'IA peuvent contribuer à rendre le texte publicitaire plus rentable. En alignant le contenu sur les cinq composantes d'une copie réussie et en automatisant sa diffusion, vous pouvez vous assurer qu'il a un impact généralisé et optimal. Grâce à la gig economy, les entreprises sont également en mesure de... hire data scientistsde l'autre côté des frontières.

Juste pour vous montrer un peu la puissance qui se cache derrière ces technologies, nous allons examiner de plus près certaines entreprises et marques qui utilisent ces plateformes pour améliorer leurs performances et leur efficacité et offrir de meilleures expériences aux clients. Voici 5 exemples concrets d'entreprises qui utilisent le big data et l'IA pour booster leurs ventes, proposer des expériences personnalisées et améliorer leurs produits.

1. Starbucks

Les exemples évidents - et souvent exagérés - sont Amazon, Walmart et d'autres grands détaillants. Mais ces cas d'utilisation sont des fruits à portée de main. En réalité, de nombreuses marques auxquelles vous ne vous attendez peut-être pas utilisent l'IA et le big data - comme Starbucks, par exemple.

La personnalisation est très importante pour les consommateurs d'aujourd'hui, car elle permet d'offrir un service plus rapide, des options plus pertinentes et une meilleure expérience globale. Le big data et les mesures de la clientèle, y compris les informations en temps réel, ont permis de proposer des options de service plus ciblées. Starbucks est à l'avant-garde de ce mouvement.L'application mobile et les vastes bases de données de l'entreprise permettent d'afficher les commandes préférées des baristas avant même que les clients ne se présentent au comptoir. Elle améliore aussi considérablement les performances, en accélérant les temps de commande et de service, notamment aux heures les plus chargées.

Comment cela fonctionne-t-il ? Les membres du programme de récompenses et de l'application mobile de Starbucks l'utilisent souvent pour commander des boissons, appeler des commandes futures et profiter d'avantages exclusifs. Dans le même temps, l'entreprise utilise ce service pour recueillir de nombreuses informations sur les habitudes et les préférences d'achat de ses clients. C'est précisément de cette manière qu'ils peuvent fournir des informations sur les commandes préférées aux baristas.

Mais l'entreprise utilise également ces informations pour élaborer des campagnes de marketing et des promotions plus pertinentes, décider des emplacements de nouveaux magasins ou d'activités potentielles et même décider des futures mises à jour des menus.

2. Burberry

Burberry, une marque de mode britannique de premier plan, est en utilisant également le big data et l'IA pour stimuler les performances, les ventes et la satisfaction des clients.

Naturellement, leurs clients ont recours à des programmes de fidélité et de récompenses via une application mobile. Pour ceux qui utilisent activement ces services, Burberry leur demande de partager des données et utilise les informations recueillies pour fournir des recommandations pertinentes pour les produits en ligne et en magasin.

Le plus intéressant est de savoir comment cela se traduit dans les magasins Burberry traditionnels. Les vendeurs et les représentants de la société ont accès à des tablettes appartenant à la société qui fournissent des suggestions d'achat et des informations supplémentaires sur certains clients. Les employés peuvent voir l'historique des achats d'un client, ses préférences et même son activité sur les médias sociaux. Ils peuvent utiliser ces données pour offrir une expérience plus personnalisée, ce qui peut contribuer à stimuler les ventes.

Par exemple, disons que vous achetez un chemisier en ligne. Lorsque vous vous rendez au magasin, un employé peut voir cet achat et vous recommander des sacs à main ou des accessoires assortis. Il peut même suggérer des articles que d'autres consommateurs ont achetés en même temps que le même chemisier.

En poussant ce concept de connaissance et d'information numérique dans une autre direction, tous les produits dans les magasins Burberry ont des étiquettes RFID uniques. Lorsque les acheteurs se rendent dans un magasin, une application mobile communique directement avec eux au sujet de divers articles. Ils peuvent voir d'où viennent les produits, ou même obtenir des conseils sur la façon de les coiffer. Il s'agit d'une incroyable fusion de l'engagement numérique et physique qui améliore le service et la réponse aux besoins des clients.

3. McDonald's

Le fast-food mondialement connu McDonald's adopte la technologie moderne de nombreuses façons, notamment en utilisant le big data et l'IA.

Leur application mobile actualisée permet aux clients de commander et de payer presque entièrement via leurs appareils mobiles. Pour rendre l'expérience encore plus agréable, ils ont également accès à des offres exclusives. En échange de cette commodité, McDonald's recueille des informations essentielles sur son public. Ils peuvent voir quels aliments et services les clients commandent, à quelle fréquence et même s'ils se rendent au drive-in ou à l'intérieur. Toutes ces données permettent de mieux cibler les promotions et les offres. En fait, les clients japonais qui utilisent l'application mobile de l'entreprise dépensent en moyenne 35 % de plus grâce à des recommandations précises juste avant qu'ils ne soient prêts à commander de la nourriture.

4. Spotify

Spotify n'est pas différent de Netflix dans sa façon d'utiliser l'IA et le big data pour proposer de meilleures listes de lecture et des recommandations de contenu en streaming à ses utilisateurs. Le dossier Discover Weekly est un excellent exemple de ce principe en action. Chaque semaine, Spotify propose à chaque utilisateur une liste de lecture personnalisée avec des recommandations musicales basées sur son historique d'écoute et de navigation. Il s'agit en quelque sorte d'une mixtape de la plateforme, qui propose de nouveaux titres et artistes, vous montre de nouveaux genres que vous pourriez apprécier ou même vous met à jour sur votre musique préférée.

Cette fonctionnalité est possible grâce à l'immense quantité d'informations et de données qu'ils collectent auprès de leur base d'utilisateurs. Lorsque des millions de personnes écoutent de la musique chaque jour, vous obtenez des informations très détaillées sur les habitudes et les préférences des utilisateurs.

La société a également lancé une application "Spotify pour les artistes" qui permet aux groupes et aux artistes musicaux de consulter les statistiques relatives à leur contenu.

5. The North Face

If you’re not familiar with The North Face, they are a prominent clothing vendor that offers both outdoor-friendly and active fashions. They’ve tapped into intelligence artificielle and machine learning — thanks to IBM’s Watson — to deliver a highly personalized customer experience, all délivré via une application mobile.

Après le téléchargement, les clients peuvent parler directement à leur téléphone pour entrer en contact avec Watson. Le système fonctionne alors comme un vendeur humain, en ce sens qu'il les guide à travers diverses questions et expériences d'achat, puis leur fournit des recommandations personnalisées. Les réponses que vous fournissez au cours de la phase initiale et la façon dont vous réagissez contribuent à façonner les futures interactions du système avec vous.

Par exemple, une question pourrait être : "Quelles caractéristiques voulez-vous dans votre veste ?" Votre réponse déterminera les produits et les marchandises que Watson vous recommande.

Les plateformes d'apprentissage automatique et d'IA contribuent à façonner l'expérience moderne.

À bien des égards, ces technologies amélioreront les performances et l'efficacité des entreprises tout en modernisant les expériences des consommateurs en dehors de ces entreprises qui utilisent le big data. Il suffit de penser aux innombrables façons dont vous pouvez désormais recevoir du contenu ou des recommandations hautement personnalisés et contextuellement pertinents, sur la base de quelque chose d'aussi simple que votre historique d'achat récent.

Ces informations peuvent également améliorer une pléthore de stratégies centrées sur l'entreprise, comme le marketing et la publicité, les relations avec les partenaires et les décisions futures. C'est difficile à croire, mais l'avenir que nous avons vu dans les films de science-fiction - où les robots et la technologie font partie intégrante de notre vie quotidienne - est là.

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