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Qu’est-ce que le Machine Learning ?
La plus grande avancée dans l’histoire de l’Intelligence Artificielle (IA) est l’apprentissage automatique, intelligent et continu des machines. Le Machine Learning utilise les données et algorithmes pour créer des modèles de comportements, et les actualise à chaque nouvelle entrée de donnée. Ce processus, parce qu’il repousse les limites, les frontières de l’innovation, permet de créer des projets innovants, prédéfinis et 100% personnalisés avec lesquels il est possible de déterminer quelle stratégie d’IA adopter.
Les deux modèles du processus
Les deux modèles prédominants liés au processus de Machine Learning sont :
- Les modèles de propension à l’achat : ils fixent un objectif et exploitent la totalité des informations disponibles pour prévoir l’intention d’achat grâce à certains modèles établis. Ces prédictions utilisent des algorithmes qui, en définitive, prédisent la probabilité d’achat du client potentiel d’une manière unique et personnalisée.
- Les modèles de fidélisation du client : conçus pour identifier les comportements du client et éviter qu’ils cessent d’utiliser vos services ou produits, ils vous permettent d’analyser les raisons d’abandon du client grâce à leur vision à 360°. Par ailleurs, ces modèles identifient, à l’aide d’algorithmes, les points d’insatisfaction qui permettent à votre entreprise de prendre des décisions concrètes.
Les 6 étapes à suivre
Pour appliquer les avantages d’un Machine Learning personnalisé et, ainsi, étendre et garantir la valeur dont vos clients disposent avec ces modèles, voici les six phases à suivre :
- Collecte des données : A partir du référentiel de Microsoft Dynamics 365 Customer Insights ou de n’importe quelle autre plateforme de données clients. Ces référentiels gèrent et analysent les informations reçues des canaux digitaux, des plateformes d’e-commerce, du CRM, du service client, etc. En outre, grâce à l’IA, Customer Insights inclut des sources offline telles que les estimations et achats en boutique physique.
- Analyse des données : Elle se poursuit avec la phase de préparation des données qui analyse statistiquement les données collectées pour en évaluer la qualité.
- Traitement des données : Vous pourrez découvrir des modèles et de relations potentielles. De cette manière, les données traitées pour les modèles génèrent des variables discrètes et dérivées dans les modèles de données.
- Modélisation : La phase de data science caractérise, entraîne, et évalue les modèles en vue d’améliorer ses résultats.
- Visualisation : C’est la phrase d’exploitation des données. Les informations de ces modèles sont visualisées de manière interactive et attractive. Les outils de Business Intelligence, tels que Power BI, seront chargés non seulement de visualiser les données mais également de les enrichir avec d’autres données issues de l’IA.
- Go Live : C’est le début de la mise en œuvre de l’algorithme où les données seront automatisées et industrialisées en fonction des résultats. C’est la phase opérationnelle qui permet aux entreprises de prendre une décision sur la base des informations analysées. Cela favorisera notamment la gestion du retour sur investissement (ROI) et l’analyse des opportunités de vente de vos produits ou services.
Azure Machine Learning et Customer Insights
Ces besoins technologiques dans le domaine du Machine Learning nécessitent des solutions d’Intelligence Artificielle innovantes, capables de mener à bien les différentes phases et de répondre aux objectifs spécifiques de chaque entreprise.
Azure Machine Learning en est le parfait exemple. Cette solution permet de relever un défi de taille : la prédiction de fuites des clients, à travers le modèle de fidélisation client et en suivant les phases indiquées. Pour cela, il utilisera un algorithme spécifique au lieu des algorithmes standards et, in fine, les informations recueillies pourront être exploitées avec la solution Customer Insights comme point prédictif du résultat de l’IA à utiliser dans les segmentations marketing.
