Nous connaissons tous l’histoire du cordonnier de quartier qui développe au fil du temps des relations personnalisées et privilégiées avec ses clients. Comment transposer cette notion de proximité propre aux marchands locaux à une échelle nationale? Regardons ainsi de plus près l’approche orientée sur les données que Quebecor et Vidéotron ont réalisé avec plus de 2 millions de clients; une mesure qui s’avère utile à intégrer dans votre stratégie d’affaires.
Trop souvent les entreprises d’ici qui s’adressent aux consommateurs de la province se privent d’un avantage concurrentiel crucial face à leurs concurrents étrangers, à savoir : la connaissance fine de leur marché d’un point de vue analytique basée sur les données.
Reprenons l’exemple du cordonnier ou du marchand local : Il est enraciné dans son milieu et son entourage l’apprécie pour cette raison. Dès que le marchand prend de l’expansion, cette connaissance doit être transportée à plus grande échelle. Le commerçant doit alors s’adapter aux besoins et aux spécificités des différentes régions qu’il désire desservir. C’est là que les choses se gâtent.
Grâce à une approche orientée sur les données, développer une relation privilégiée avec ses clients aux quatre coins du Québec est réalisable. La continuité de cette approche se traduit maintenant dans le développement de son intelligence artificielle (IA) dont la réflexion associée à celle-ci peut également servir à plusieurs entreprises québécoises. En ce sens, une approche en trois temps est nécessaire pour développer une IA pleinement au service des organisations québécoises.
1. Valoriser des données québécoises
Trop souvent au Québec nous avons tendance à vouloir répliquer les « recettes analytiques » de nos voisins du sud. Bien sûr, à plusieurs égards, ils ont pris de l’avance sur le plan numérique, prenons seulement en exemple Amazon ou Google. Cependant, on oublie souvent que les algorithmes de ces plateformes ont été développés en utilisant des banques de données massives (Axiom ou Datalogix, par exemple) qui sont pratiquement anémiques dans notre marché. D’importants sites internet américains, tels que « Les recettes Kraft » ou les magazines de la compagnie Meredith n’ont vraiment pas la même portée au Québec. Même au niveau de la segmentation des ventes au détail, nous avons tendance à nous référer à des plateformes pancanadiennes statiques (par code postal) dans lesquelles moins d’une dizaine de segments sont pertinents au Québec sur la centaine offerte.
Les données sont comme les clients : ils sont en mouvance continue tant au niveau de leurs déplacements qu’au niveau de leurs champs d'intérêt. Lorsque l’on veut compléter la vue interne de ses clients par des données de marché pertinentes, il faut donc aller plus loin que la description large et souvent incorrecte des audiences offerte par les grands revendeurs de données. Même anonymisée sur le plan numérique, il nous faut une donnée apte à décrire le comportement précis et dynamique des Québécois. Développer un produit numérique qui met à profit l’analyse des intérêts et comportements des Québécois s’impose alors. C’est pourquoi des initiatives comme Québecor Id permettent d’améliorer la qualité de l’expérience et de l’engagement de vos clients.
2. Entraîner les algorithmes selon des caractéristiques québécoises
Encore là, nous avons souvent le réflexe de transposer les façons de faire américaines à notre marché. Oui, appliquons l’intelligence artificielle pour modéliser la fixation des prix, pour prévoir l’attrition de la clientèle, ou encore pour mieux comprendre les choix cartésiens des consommateurs. Identifier et comprendre avec autant d’ardeur les perceptions et émotions des consommateurs d’aujourd’hui s’impose.
Dans ce domaine, comme dans tout ce qui touche aux données personnelles, les grandes entreprises et les PME doivent avant tout faire leurs devoirs en matière éthique. Comment tirer des enseignements sur le traitement des données, sans en brimer la vie privée, tout en générant davantage de valeur à ses clients? C’est possible à travers une saine gouvernance des données. Par expérience, plusieurs informations peuvent être extraites de bases de données clients complètement anonymes et le milieu des affaires québécois d’aujourd’hui n’a pas le luxe de s’en priver.
3. Adopter des méthodes concrètes en transformation numérique et en IA pour propulser ses affaires
L’apprentissage automatique se développe en expérimentant diverses tactiques. Pour une expérience client qui se démarque année après année, l’approche omnicanal s’opère en récoltant la rétroaction en continu de ses clients.
Comment les algorithmes peuvent-ils nous aider à susciter la confiance de nos clients et à les surprendre de manière positive? Dans le monde résolument numérique de demain, les entreprises doivent apprendre à générer automatiquement des émotions positives sur le web. C’est un grand défi. Néanmoins, l’hyperpersonnalisation de la relation client pourra un jour aider les entrepreneurs à augmenter leur désirabilité sur le web et à minimiser les frictions potentielles liées l’expérience client. En langage quantitatif ceci peut se traduire à la base en maximisation le taux de recommandation net (Net Promoter Score (NPS)) et en minimisation l’effort client (Customer Effort Score (CES)).
Bien que ce type de progrès vertigineux soient concrétisés en gestion de données utilisant des algorithmes intelligents, l’IA mobilise le milieu des affaires et encourage la création de supergrappe. Il n’est pas toujours facile de fédérer ces principaux acteurs autour d’objectifs communs afin de pérenniser l’écosystème montréalais. Au détour de diverses initiatives locales et internationales, c’est l’occasion pour un bon nombre d’entreprises de renforcer leur positionnement ici à Montréal, sur la plaque tournante de l’IA.
Le Forum stratégique sur l'intelligence artificielle organisé par la Chambre de commerce du Montréal métropolitain en est un bon exemple. Les participants à ce Forum ont non seulement pu faciliter l'intégration accélérée de l'IA au sein de leur propre organisation, mais ils ont également pu s’inspirer des pistes de solutions et des innovations technologiques pour bâtir une intelligence artificielle porteuse d’avenir.
Révolution numérique : un outil au service de votre modèle d’affaires
Quel rôle prend alors votre outil de gestion de données optimisé par l’intelligence artificielle? Si cet outil numérique interagit avec vos données en plus d’être utilisé comme un complice de la vie connectée des Québécois, il constitue une vision privilégiée sur le développement des algorithmes proactifs et avant-gardistes. Les communautés d’affaires québécoises ont tout avantage à échanger et à s’arrimer pour trouver la bonne approche d’exploitation des données au bénéfice de leur clientèle. Ces acteurs économiques n’échappent pas à la grande tendance de fond internationale au niveau des services. Ils s’attendent en effet à plus de pertinence, de personnalisation et d’exclusivité.
Pour optimiser ses pratiques d’affaires ici et à l’international, opter pour une transition numérique intelligente nécessite de travailler en synergie pour trouver son propre modèle « algorithmo-culturel »!
À propos de l’auteur
Mario Lessard est Directeur général, Stratégie Mégadonnées et Intelligence d'affaires chez Vidéotron.
Les opinions exprimées dans ce billet sont celles de l’auteure et ne reflètent pas nécessairement celles de la Chambre de commerce du Montréal métropolitain. Par conséquent, la Chambre ne peut être tenue responsable du contenu publié.