novembre 3

IA et Machine Learning: Uses Cases pour L’Entreprise

Les possibilités d’application de l’intelligence artificielle et notamment du machine learning dans les processus de l’entreprise sont immenses. Voici quelques exemples qui peuvent être envisagés et vous aider à identifier des opportunités pour votre entreprise.

 

1 – Proposer une expérience client unique

L’expérience client est au cœur des préoccupations des dirigeants. La digitalisation et l’approche cross-canal ouvrent un champ d’opportunités fantastique pour développer et fiabiliser les revenus d’une organisation.

Toutefois, réussir dans cette tâche signifie que l’entreprise doit se plonger au cœur des comportements d’achat de ses clients et comprendre leur logique. Appréhender les volumes gigantesques de données disponibles et la complexité de ces comportements (encore en pleine formation) est pour un être humain impossible.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle dispose de cette capacité d’assimilation et permet aux entreprises de mettre en place les fondements d’un véritable avantage concurrentiel.

 

1.1 – Segmentation marché : connaître vos clients


pie-chart4L’analyse de vos données commerciales par le machine learning donne un vrai visage à vos clients et identifie les caractéristiques communes parmi différents groupes. Cela permet par la suite d’aligner précisément vos tactiques marketing avec les besoins de chaque profil.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • a la connaissance de ce que ses clients veulent et comment les produits et services doivent être proposés,
  • peut sélectionner les prospects qui réagiront le plus positivement à une campagne de communication et deviendront des clients,
  • augmente ses taux de conversion en réduisant ses coûts de promotion.

 

 

1.2 – Renforcer la relation client : proposer le bon produit au bon moment


men14Une solide relation client est clé pour toute entreprise souhaitant générer un flux de revenus stables. Susciter l’intérêt pour de nouveaux produits ou services en recommandant le mix adéquat au bon moment contribue à renforcer cette relation. De plus, avec ce type de machine learning, on peut intégrer un degré de sensibilité au niveau de profit généré.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • augmente la satisfaction de ses clients,
  • développe ses ventes en ayant l’opportunité d’améliorer ses marges,
  • commercialise de nouveaux packs d’offres souhaités par ses clients.

 

1.3 – Fidéliser vos clients : accompagner vos clients à exploiter pleinement vos services


business112Prédire lorsqu’un client est en passe de sortir d’un contrat de service est une application possible du machine learning. Réagissez dès les premiers signes d’insatisfaction de vos clients et offrez-leur une chance de mieux exploiter la valeur de votre offre pour en faire des clients fidèles.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • peut augmenter ses revenus en réduisant le taux d’attrition de ses clients,
  • fait évoluer son offre en fonction des retours clients clés recueillis,
  • optimise l’allocation des ressources du service après-vente,
  • a la possibilité de réduire l’effort de support en automatisant la détection d’insatisfaction et l’envoi de recommandations pour mieux exploiter ses services.

 

2 – Développer la performance et l’autonomie de vos équipes opérationnelles

Durant ces dernières années, l’entreprise a intégré des niveaux de contrôle supplémentaires (« middle management », « structure groupes », « structure matricielle ») dans son organisation pour piloter efficacement son développement et structurer ses actions.

S’il existe des avantages certains à cette approche, cette transformation a également apporté son lot de conséquences négatives :

  • perte d’autonomie des collaborateurs et désengagement progressif dans les objectifs de développement de l’entreprise,
  • ralentissement des prises de décision avec des luttes de pouvoir pour justifier l’existence de telles structures,
  • affaiblissement de leur capacité de transformation et d’innovation.

Souvent, dans ces cas, des approches radicalement opposées en termes de philosophie managériale sont proposées : ainsi, des concepts comme « l’entreprise libérée » apparaissent dans les médias.

Le machine learning constitue aujourd’hui une alternative crédible pour atténuer les effets néfastes de l’hypercontrôle tout en évitant de laisser les collaborateurs décider de tout.

En intégrant de l’intelligence dans ses processus renforçant les règles et politiques de développement de l’entreprise, l’organisation pourra ainsi découvrir de nouveaux avantages :

  • les collaborateurs sont plus à même de décider par eux-mêmes du bien-fondé de leurs actions,
  • le rôle du middle management et des autres structures d’encadrement se transforme radicalement, qui interviennent alors principalement comme soutien aux équipes opérationnelles pour dynamiser l’organisation et augmenter l’efficacité du travail,
  • le pouvoir de décision mute en pouvoir d’action qui engage davantage l’ensemble des collaborateurs dans la vision de l’entreprise,
  • la qualité de la gestion des risques et des opportunités est omniprésente et favorise l’innovation, l’agilité et ainsi l’acceptation des transformations nécessaires.

L’intelligence artificielle et le machine learning ouvrent la porte à de nouvelles organisations du travail, plus fluides, plus responsables et plus efficaces.

 

2.1 – Augmenter vos taux de conversion : mieux qualifier vos prospects et appels d’offres


seo15La qualification d’affaires est essentielle pour développer profitablement son business. Si des filtres standards peuvent être mis en place assez simplement, il reste que de nombreuses affaires qui paraissaient prometteuses continuent à être peu rentables ou problématiques. Il existe des applications de machine learning qui construisent une véritable expertise sur l’historique commercial de l’entreprise, le contexte marché et le profil du prospect pour qualifier avec une extraordinaire précision le potentiel d’une affaire ou d’un client.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • arbitre intelligemment l’allocation de ses équipes commerciales pour la rédaction d’appels d’offres,
  • augmente sa profitabilité en évitant les affaires et prospects à faible marge ou à risque,
  • améliore ses taux de conversion en filtrant les demandes n’ayant qu’un objectif de réduction tarifaire des répondants, ou en réponse au cadre des procédures d’achats groupe.

 

 

2.2 – Anticiper les risques : évaluer les chances de succès d’un projet


businessman272Que ce soit des projets clients ou internes, l’échec de ces derniers peut mettre à mal la santé financière de l’entreprise. Identifier ceux qui peuvent représenter un potentiel risque permet d’anticiper les situations et de renforcer les niveaux de contrôle à des étapes clés des projets. Le machine learning est aujourd’hui capable de qualifier des projets basés sur des informations extrêmement variées et complexes, et peut livrer des diagnostics fiables aussi bien en amont de la planification qu’au fil de l’eau avec un taux d’erreur relativement faible.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • peut anticiper les problèmes futurs de ces projets avant qu’ils n’interviennent,
  • peut ajuster l’allocation de ses ressources à temps et sa communication à la maîtrise d’ouvrage,
  • peut améliorer la satisfaction de ses clients et renforcer sa relation de partenaire,
  • est capable de limiter les écarts de budgets et retards de livraison,
  • se met à l’abri de potentielles pénalités financières et sécurise ses marges.

Pour en savoir plus, consultez notre étude: « L’IA: la nouvelle arme des directions projet« 

 

2.3 – Assurance qualité : identifier les problèmes qualité avant qu’ils ne se produisent


five19Vos clients ont de fortes attentes vis-à-vis de la qualité des produits et des services qu’ils acquièrent. Ne pas répondre à leurs attentes généra de l’insatisfaction et une baisse de leur loyauté vis-à-vis de votre marque. De plus, les problèmes qualité peuvent créer un surcoût de support et un accroissement des coûts de garantie. Le machine learning peut aujourd’hui détecter les problèmes qualité avant qu’ils ne se produisent et prédire leur sévérité. L’entreprise peut alors agir en révisant ses plannings de production, arbitrer le support client et finalement garder ses coûts sous contrôle.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • s’assure que les collaborateurs, équipements et machines, et processus produisent des produits et services avec la qualité attendue,
  • peut ajuster son processus de garantie pour substantiellement réduire ses coûts de garantie,
  • développe la loyauté de ses clients vis-à-vis de sa marque en anticipant les problèmes qualité.

 

 

2.4 – Embaucher vos futurs talents : intégrer automatiquement la culture de votre entreprise dans le processus de présélection des candidats


magnifyingL’embauche d’un salarié qui évoluera de façon appropriée dans l’organisation est critique pour de nombreuses entreprises. Cependant, le processus de sélection est long et complexe, et le résultat souvent incertain. Le machine learning peut analyser l’ensemble des données de développement des employés actuels et passés dans le SI RH, et guider l’organisation dans la présélection de profils qui vont s’intégrer au mieux dans la culture de l’entreprise et développer pleinement leur valeur.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • présélectionne plus rapidement les nombreux CV reçus,
  • diminue ses coûts : en limitant l’appel à des cabinets de recrutement, en évitant les dépenses liées à une mauvaise sélection,
  • intègre des talents qui sont en adéquation avec la culture de l’organisation.

 

 

2.5 – Modéliser les risques : prédire et comprendre les risques potentiels de certaines actions et événements


bomb10Toute entreprise est exposée à des risques qui peuvent varier en fréquence et en probabilité. Le machine learning peut aujourd’hui vous aider à identifier et atténuer l’impact de ces risques. Ses applications sont capables de fournir des prédictions (avec une faible marge d’erreur) sur leur occurrence et sévérité, et quantifier les développements négatifs possibles. L’entreprise est alors capable de décider et d’agir pour protéger son organisation des menaces potentielles.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • peut prédire les fluctuations de prix et autres variations économiques qui peuvent affecter son business et affaiblir sa position sur le marché,
  • peut identifier les comportements de fraude et agir pour prévenir des pertes financières,
  • intègre plus de substance dans ses décisions pour établir des évaluations quantitatives (« scoring ») de risque sur ses clients ou fournisseurs.

 

 

2.6 – Allocation des ressources: Assigner les bons experts aux problèmes


human95Toute entreprise disposant d’un support client (interne ou externe) intègre un processus amont de routage pour déterminer l’expert le mieux à même à répondre à une demande. Cette tache peut aujourd’hui être complétement automatisée par l’utilisation du machine learning qui saura qualifier en temps réel les attributs de la demande basée sur les informations du profil client, historiques de support et autres données de contexte.

 

Ainsi l’Entreprise :

  • peut accélérer la prise en charge de la demande augmentant la satisfaction client,
  • a la capacité de répondre automatiquement à certaines demandes standards ou à automatiser leur résolution
  • peut améliorer ainsi la productivité de ses équipes supports

 

 

 

3 – Améliorer la performance de votre chaîne de valeur

Devant les importantes mutations des marchés, les entreprises ont des difficultés croissantes à conserver leurs niveaux de marge et à planifier de façon pertinente leurs opérations face aux aléas constants et à la complexité de la demande.

En s’appuyant sur des données extrêmement variées (internes et externes à l’organisation), le machine learning permet aujourd’hui de reprendre le contrôle de leurs opérations, de comprendre les facteurs clés de la variabilité et de sécuriser leurs investissements et leur développement.

 

3.1 – Prévoir la demande : ne subissez plus, comprenez ses facteurs déterminants et optimisez vos planifications


cloudy49La volatilité des marchés et la complexité des facteurs influençant la demande rendent la modélisation des causes de sa variabilité extrêmement difficile. En effet, la demande peut être impactée par le lancement de promotions commerciales, l’introduction d’un grand nombre de nouvelles références produits, la distribution de produits de type « long tail », la complexité des modes de distribution et de l’utilisation de marques multiples et le volume exponentiel de données disparates à traiter.

Il existe aujourd’hui des applications de machine learning conçues pour gérer cette complexité. Plutôt que de s’appuyer sur des programmes statistiques standards, le machine learning réduit la variabilité de la demande en capturant et en modélisant les attributs pertinents qui structurent la demande en même temps qu’il filtre le bruit et les composants imprévisibles des fluctuations.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • est capable de réduire son exposition aux ruptures de stock et d’abaisser ses stocks de réserve,
  • diminue la pression et le stress des équipes de planification,
  • dispose ainsi d’un processus de « Sales & Operating Planning » efficace et consistant pour une meilleure allocation des ressources et de la productivité.

 

 

3.2 – Sentiment analysis : comprendre comment votre marque, vos produits et services sont perçus sur le marché


user201Une masse d’informations au sujet de votre entreprise reste inexploitée. Les réactions de vos clients sont pourtant bien présentes sur les réseaux sociaux, forums, commentaires, et cumulent une somme d’informations à haute valeur ajoutée pour améliorer vos services ou produits. Le machine learning peut structurer cette information et donner un sens à ces données, pour qu’elles puissent être exploitées par l’entreprise.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • peut identifier de nouvelles opportunités de croissance,
  • peut découvrir des tendances et opinions exploitables par votre département marketing,
  • est capable de collecter et d’analyser les réactions clients au sujet de vos nouveaux produits et services.

 

 

3.3 – Business model innovation : évaluer la profitabilité d’un nouveau business model et identifier ses hypothèses clés avant tout test marché


businessman237Le design de nouveaux business models innovants est devenu ces dernières années un sujet important dans les comités de direction. De nombreux concepts, comme le « Canvas » d’A. Osterwalder, ont facilité la génération de nombreuses propositions de modèles. Cependant, afin d’exploiter pleinement les résultats de tels ateliers, il est nécessaire que l’entreprise sache évaluer rapidement la crédibilité et la rentabilité de ces derniers sans les expérimenter tous. Des modèles mathématiques permettent aujourd’hui d’identifier les hypothèses clés des différents modèles élaborés ainsi que leur rentabilité en amont de tout test marché.

 

Ainsi, l’entreprise :

  • est capable d’allouer ses ressources sur des opportunités crédibles,
  • peut accélérer le test des modèles sur le marché,
  • améliore son retour sur investissement en qualifiant mieux ses opportunités de développement.

 

Vous êtes intéressé par l’un des modèles présentés ou avez identifié d’autres applications spécifiques à votre organisation ? Contactez-nous pour échanger ensemble sur l’application de ces « Use Cases ».

 

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Tags

IA, Machine Learning, Use Case


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