Comment gagner plus de clients et développer votre entreprise ? C'est une question brûlante pour de nombreux propriétaires d'entreprise, surtout en temps de crise. Chaque entreprise commence à chercher de nouvelles façons d'améliorer l'expérience utilisateur pour attirer les clients, augmenter les ventes et fidéliser la clientèle.

De nombreuses entreprises utilisent déjà la modélisation de l'apprentissage automatique pour atteindre leurs objectifs commerciaux. Si vous ne voulez pas rester derrière vos concurrents, vous devez également mettre en œuvre cette technologie. Dans cet article, nous allons vous expliquer comment le ML peut vous aider à améliorer l'expérience utilisateur.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Avant de commencer à parler de la façon dont l'apprentissage automatique est utilisé pour influencer l'expérience utilisateur, vous devez comprendre cette technologie.

L'apprentissage automatique est une branche de la science de l'intelligence artificielle. L'idée principale du ML est d'étudier les méthodes de création de programmes permettant aux ordinateurs d'apprendre. Les “machines intelligentes” peuvent analyser des informations, effectuer des opérations de haute précision et faire des prédictions sans interférence humaine.

Toutes les méthodes ML peuvent être utilisées pour améliorer votre expérience utilisateur. Si vous souhaitez en savoir plus sur différents algorithmes d'apprentissage automatiquelisez le blog des ingénieurs logiciels ML.

Les 5 meilleures façons d'appliquer la modélisation ML pour améliorer l'expérience utilisateur

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La modélisation de l'apprentissage automatique peut et doit être appliquée pour rendre vos clients heureux. Cette technologie demande en effet un investissement : vous devrez faire appel à un professionnel ou acheter l'une des solutions du commerce comme celles d'Amazon ou d'IBM. Néanmoins, cet investissement sera payant. Par exemple, le recherche faite par McKinsey prévoit que ML aidera les entreprises manufacturières à réduire les délais de livraison des matériaux de 30 % et à réaliser des économies de carburant de 12 % en optimisant leurs processus.

1) Des systèmes de recommandation d'utilisateurs pour proposer des contenus pertinents

Il est impossible d'imaginer un site e-commerce ou un portail d'actualités sans un flux de contenus recommandés.

Un système de recommandation est un logiciel alimenté par ML qui apprend à prédire si l'utilisateur appréciera un film, un livre ou un article de vente en fonction de ses intérêts et des intérêts d'autres personnes du même groupe cible. Les systèmes de recommandation peuvent être utilisés n'importe où : sur les portails de divertissement, les réseaux sociaux, les boutiques en ligne, les sites de rencontres, etc.

Certains entrepreneurs estiment que ce logiciel est trop cher et complexe à mettre en place ; seules les plus grandes marques mondiales comme Instagram et Netflix. Netflix peut se le permettre.

Le logiciel Netflix est en effet l'un des meilleurs systèmes de recommandation pour aujourd'hui. Il divise les utilisateurs en plus d'un millier de groupes différents en fonction de leurs données démographiques, de leurs intérêts, de leurs goûts et de leurs aversions. Les fondateurs de la société ne divulguent pas entièrement le fonctionnement de l'algorithme et continuent de l'améliorer chaque jour. L'importance du moteur de recommandation Netflix est difficile à surestimer. Au cours des cinq dernières années, ils sont passés d'une petite chaîne de magasins de location de vidéos à l'artiste vidéo le plus massif au monde (après Youtube).

Cependant, n'importe quel e-business peut y gagner en mettant en place un système de recommandation.

Les personnes qui visitent votre application ou votre site Web souhaitent tirer le meilleur parti de leur expérience. Quoi qu'il en soit, il peut être difficile pour eux de naviguer dans une variété d'éléments. En fonction de l'expérience des utilisateurs ayant des intérêts similaires, vous pouvez les aider à trouver ce qu'ils recherchent.

2) Découvrir de nouveaux segments d'audience

Vous pouvez améliorer considérablement l'expérience utilisateur si vous parvenez à segmenter plus précisément l'audience et à proposer un contenu pertinent à chacun de ces groupes.

Avant Internet et ML, la recherche sur le public cible était effectuée manuellement par des spécialistes du marketing humains. Cependant, aujourd'hui, alors qu'il peut y avoir quotidiennement des centaines de milliers d'utilisateurs sur le site Web et des millions de transactions, même tout un département d'analystes commerciaux ne peut pas gérer cette quantité de données sans logiciel spécialisé.

Un logiciel spécialisé peut vous aider à trier les groupes dont vous ignoriez l'existence. En les connaissant, vous pouvez leur proposer du contenu pour les rendre heureux.

3) Recherchez des informations cachées dans les données des utilisateurs

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Que se passera-t-il si vous donnez toutes les informations des utilisateurs à un algorithme intelligent et que vous le laissez les traiter ? Très probablement, vous découvrirez quelque chose d'intéressant.

La machine observe tous les événements dans vos données, comme tous les achats d'un client. Lorsqu'ils achètent quelque chose, le programme suit la fréquence, les articles du dernier achat et compare la liste aux actifs similaires d'autres clients. De cette façon, l'ordinateur apprend à découvrir certains modèles qui manqueraient à un humain, mais qui peuvent améliorer l'expérience utilisateur.

Il y a quelques années, le monde a été frappé par le système d'IA de Target. Leur logiciel a réussi à prédire la grossesse d'une cliente avant qu'elle et sa famille ne le sachent sur la base de ses achats. Aujourd'hui, toutes les autres entreprises bénéficient de la modélisation de l'apprentissage automatique, améliorant ainsi leur expérience utilisateur.

4) Découvrir et prévenir les problèmes potentiels

Les réseaux de neurones et d'autres algorithmes d'apprentissage non supervisé permettent de rechercher des modèles dans les données non étiquetées en temps réel. Cette capacité du ML est activement utilisée dans les banques et les soins de santé pour rechercher des anomalies étranges pouvant contenir des informations importantes. Par exemple, cela aide à découvrir les transactions frauduleuses. De tels systèmes sont mis en œuvre dans de nombreuses grandes banques, par exemple Bank of America. Si le système découvre une activité suspecte, il bloquera la carte et la signalera à l'employé humain. Cette mesure leur permet de renforcer la sécurité de leurs systèmes. Une solution similaire peut être appliquée dans tout autre créneau où la sécurité des transactions est essentielle.

5) Formez une expérience utilisateur personnalisée

En utilisant l'apprentissage automatique, vous pouvez éviter les tests A/B à l'ancienne en faveur de quelque chose de plus intéressant. Imaginez un algorithme qui propose à chaque utilisateur une interface plus susceptible de l'intéresser. La vérité frappante est qu'il est possible de le faire encore aujourd'hui.

Former une expérience personnalisée vous permettra de mieux satisfaire les besoins de votre public.

Par où commencer à apprendre le ML ?

Supposons que vous souhaitiez apprendre les technologies d'apprentissage automatique. Dans ce cas, pour approfondir le sujet, vous devez comprendre l'analyse mathématique, l'algèbre linéaire et les méthodes d'optimisation. Aussi, il est souhaitable de connaître les bases de l'informatique et certains langages de programmation. L'apprentissage automatique utilise généralement R, Python ou Matlab.

Pour commencer, choisissez le parcours classique Andrew Ng sur Coursera. Sa principale caractéristique est son orientation pratique exceptionnelle. Des connaissances mathématiques approfondies ne sont pas nécessaires.

Si vous regardez toutes les conférences et résolvez toutes les tâches, il est garanti que vous mettrez toutes ces choses en pratique. En particulier, vous maîtriserez les algorithmes de régression linéaire, la régression logistique, la machine à vecteurs de support, les réseaux de neurones (pour la classification), les K-means (pour le clustering), l'ACP (pour la réduction de la dimensionnalité), la détection des anomalies et apprendrez à construire un système de recommandation. . Au cours de la dernière semaine du cours, vous apprendrez également à construire un système qui trouvera et déchiffrera des lettres sur des images ou identifiera des personnes.

Une autre excellente ressource est un cours basé à Harvard enseigné par David Malan appelé CS50 Introduction à l'intelligence artificielle. Au cours de ce cours divertissant, vous apprendrez tous les concepts de base derrière les solutions d'apprentissage automatique et résoudrez de nombreux problèmes pratiques.

Conclusion

L'apprentissage automatique est un outil puissant qui peut améliorer considérablement votre expérience utilisateur. Quelle que soit la taille de votre entreprise, vous pouvez gagner en intégrant un système de recommandation ou un outil d'analyse de données en temps réel. Apprenez vous-même l'apprentissage automatique ou engagez un expert qui se chargera de l'intégration ML pour vous.

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