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Comment l’IA peut-elle optimiser l’analyse des données non exploitées ?

Comment l’IA peut-elle optimiser l’analyse des données non exploitées ?

L’optimisation de l’expérience client est assujettie à une bonne connaissance client. Avec l’essor permanent des solutions et médias de communication, un grand nombre de points de contact et d’interaction entre le prospect/client et les marques sont aujourd’hui possibles. Certains soulignent ce qu’ils appellent de l’infobésité ; d’autres, à juste titre, y voient l’opportunité d’accéder à un nombre incroyable d’informations exploitables pour une réelle optimisation de l’expérience client.

Un prospect/client émet au fil des années, dans le cadre de sa communication avec la marque, nombre d’informations non ou mal exploitées (communication par courriel, plaintes, commentaires sur les médias sociaux, etc…) : ce sont des données non structurées. En effet, selon MongoDB, environ 90% des données produites et collectées par les entreprises ne seraient pas structurées. Les données non structurées sont des données non formatées. 

Le challenge pour les organisations, est d’exploiter et de valoriser ces données non exploitées, avec pour objectifs de les rendre utiles et actionnables.

Elles sont dans la majorité des cas stockées dans des data lakes, tandis que les données structurées le sont dans des data warehouses. Le challenge pour les organisations, est d’exploiter et de valoriser ces données non exploitées, avec pour objectifs de les rendre utiles et actionnables. Utiliser l’intelligence artificielle, notamment pour analyser les documents, va générer ce surplus de productivité.

Le souci majeur identifié par les entreprises est bien la gestion et l’exploitation des données informatives, qu’elles proviennent de l’organisation comme de l’extérieur. Leur défi réside dans leur capacité de traitement de ces informations, parfois inconnues (dark data). Ainsi, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle offre la possibilité opérationnelle, au travers de l’analyse des documents, d’extraire et d’analyser chaque mot dans chaque conversation.

L’objectif, pour l’organisation, est de nourrir ses prises de décisions à partir des données (démarche data driven), de faire bénéficier d’une économie le temps de traitement de l’information à ses collaborateurs et de la rendre exploitable.

En effet, si en 2021 la prolifération des médias de communication et des interactions entre les prospects/clients et les marques produisent un immense flot de données, les organisations ne peuvent plus ignorer ce sujet.

Analyser des données non structurées permet également de respecter les politiques de conformité. L’Intelligence Artificielle va ainsi pouvoir identifier des contenus inappropriés dans des tchats, messages instantanés ou des échanges suspects dans des courriels, … mais aussi permettre la mise en conformité de l’organisation au RGPD. Le secteur des banques ne s’y est pas trompé. Un challenge important pour ce domaine d’activités qui gère un très grand nombre d’informations sur ses contacts, présentes au sein de différents départements et systèmes d’informations. Et qui, pour promouvoir ses produits d’investissement (actions, obligations, fonds de placement…), doit délivrer à leurs clients une information précise sur les risques encourus. Dans ce contexte, l’Intelligence Artificielle permet de vérifier que les communications téléphoniques entre conseillers et clients sont bien respectueuses des standards de qualité. 

La problématique de la gouvernance des données et de leur exploitation est absolument centrale pour les organisations qui sont en cours de transformation, surtout quand celles-ci ne se sont pas encore dotées d’un CDO pour gérer le sujet. En effet, si en 2021 la prolifération des médias de communication et des interactions entre les prospects/clients et les marques produisent un immense flot de données, les organisations ne peuvent plus ignorer ce sujet. En d’autres termes, administrer des données coûte cher, leur non-exploitation coûte encore plus cher…