L’Intelligence Artificielle pour aller au-delà de l’analyse du parcours client

De nos jours, le consommateur prend l’ascendant sur la consommation des communications publicitaires. Le Marketing s’est fait prendre au propre piège de son imagination débordante. L’Intelligence Artificielle pourrait apporter des solutions et permettre d’aller au-delà de l’analyse du parcours client.

En multipliant les canaux de communication, en rivalisant d’imagination pour développer les nouveaux axes de communication afin d’optimiser l’incitation à consommer, les professionnels du marketing se retrouvent face à un paradoxe : comment estimer la contribution réelle de chaque canal à la réussite d’une action marketing ? Comment évaluer les interactions croisées auxquelles fait face le consommateur ?

Du CRM (Customer Relationship Management) au VRM (Vendor Relationship Management)

Le consommateur est ainsi devenu un grand zappeur puisqu’il commence sa journée par un Thé-tablette-tartine, qu’il la poursuit par un métro-affiches publicitaires-mobile, qu’il sombre ensuite dans un PC-réunion-mobile puis dans un déjeuner-journaux-mobile et à nouveau un PC-réunion-mobile, pour finir par s’affaler devant un Tablette TV, PC, mobile.

Devant cette avalanche d’informations, la question se pose de savoir comment bien se positionner et identifier sa requête le matin, le re-cibler à midi, se rappeler à son bon souvenir dans l’après-midi via ses réseaux sociaux et essayer de transformer l’essai le soir en lui faisant une offre qui ne se refuse pas tout en évitant de le saturer.

De la connaissance clients au marketing relationnel © DR

Aussi, nombre de sociétés se disent « Customer centric », c’est-à-dire qu’elles mettent le client au cœur de l’entreprise, en réalisant cette analyse globale, tout en oubliant simplement, que c’est le client qui se met lui-même au centre de l’entreprise (cf. le projet VRM de Harvard et les impacts du règlement européen GDPR).

Les limites actuelles des analyses du parcours client

Quelle importance, allez-vous me dire, si c’est l’entreprise qui met le client au centre de son organisation ou s’il s’y met lui-même ? L’important, c’est qu’il y soit, au centre ! En fait, non. Et c’est là tout le changement de paradigme qui est en train de s’opérer.

Jusqu’à présent, le client était pour le marketing un objet d’étude que je qualifierai de « réactif », au sens où les interactions réelles de ce client avec l’environnement qui le caractérise sont analysées au coup par coup avec une projection timide au seul coup d’après. En effet, il est soumis à différentes analyses statistiques par exemple pour le classer dans une typologie dans laquelle il va rester quelques mois, voire quelques années, ou encore pour tenter de prédire le futur achat d’un nouveau produit bancaire ou même pour analyser ses surfs sur internet.

L’analyse du parcours client © DR

Le client se positionne au centre de l’entreprise

Pour tenter de capitaliser sur ces informations et donner une vision systémique de ce client, s’est développée depuis quelques années la notion de parcours client. C’est une analyse au travers de laquelle nous sommes capables d’évaluer l’impact d’une grande partie des événements qui ponctuent la vie de ce client (réception d’un mailing promotionnel, appel du client sur le call center, achat d’un nouveau produit, pression commerciale concurrente, etc.) sur le prochain événement qui pourrait déclencher chez lui un acte d’achat.

Cette analyse est une première prise de conscience que c’est bien le client qui se positionne au centre de l’entreprise en l’analysant de manière individuelle et non plus globalisée. Ainsi la comparaison de deux parcours clients proches, celui de Messieurs Dupont et Durand permettra de proposer à Monsieur Dupont le ou les produits détenus par Monsieur Durand qu’il n’a pas encore acquis. (« next best  offer » / « next best action »). Cependant l’évaluation de la recommandation du produit se fera en situation réelle et ce n’est qu’après avoir fait « la proposition qui ne se refuse pas » à Monsieur Dupont que l’on saura s’il achète ou pas ce produit. Nous sommes toujours dans un mode réactif.

Vers un modèle de simulation Marketing Pro actif

Quel serait donc ce mode pro actif permettant de tester un nouveau produit en chambre tout en tenant compte de la complexité des interactions du consommateur avec son environnement ? Est-il possible d’évaluer l’appétence de ce produit auprès de différents groupes de clients ou prospects, et ce, sans recourir à l’expérimentation en réel ? Dans son excellent article de 2006 : « Mesure de la performance et optimisation d’opération de marketing viral on line par les réseaux de Pétri ».

Christine Ballague évoque les limites des approches statistiques traditionnelles dans le cadre du Marketing Viral et propose une approche basée sur les Réseaux de Pétri pour intégrer la complexité des interactions liées au phénomène du bouche à oreille au sein des réseaux sociaux pour la promotion d’une marque ou d’un produit.

Sa conclusion est la suivante : « Les réseaux de Pétri permettent de modéliser des systèmes complexes en les simplifiant grâce à la décomposition du phénomène en différents états et transitions. Ils permettent de mieux comprendre ces systèmes complexes et surtout ils peuvent être utilisés pour optimiser des actions marketing ». Les réseaux de Pétri ouvrent ainsi la voie de l’Intelligence Artificielle et des Systèmes Multi Agents (SMA).

La voie de l’Intelligence Artificielle est ouverte

© DR

Ceux-ci mettent en œuvre un ensemble de techniques, de concepts autorisant des logiciels hétérogènes, des parties de logiciels, nommés « agents » de coopérer suivant des modes complexes d’interaction. Les systèmes multi-agents induisent une nouvelle vision de l’informatique qui se positionne comme un prolongement et une extension de la notion d’objet.

En mettant en avant l’interaction et la satisfaction individuelle, ils s’interdisent « de penser le global centralisé » comme l’évoque Jacques Ferber dans son aperçu général du domaine des SMA. « Dans un SMA, tout est distribué, réparti : la connaissance, le contrôle, les compétences, l’activité, la planification, etc. De ce fait, les SMA s’adaptent bien aux systèmes complexes et ouverts où il est difficile de tout décrire à l’avance ».

Ainsi de futurs axes de recherche devraient-ils permettre au Marketing d’enrichir leur approche de la connaissance client (CRM). Un système complexe de simulation de leur base client permettrait de simuler l’appétence des segments clients pour de nouveaux produits.

Ces segments seraient matérialisés par des agents informatiques, capables de choisir le produit qui maximiserait leur satisfaction, et donc le potentiel d’achat. Et ce avant toute confrontation des produits avec des clients réels.