Depuis plus de deux décennies, Google et d’autres moteurs de recherche ont tenté de déchiffrer le code d’intention du consommateur. Le point d’entrée d’une campagne de marketing de recherche est la liste de mots clés. Pourtant, les mots-clés, qu’ils soient prononcés ou tapés, représentent la pointe de l’iceberg lorsqu’il s’agit de comprendre ce qu’un utilisateur souhaite. Il n’y a aucun moyen de mesurer (ou d’identifier) ​​clairement l’intention de l’utilisateur, mais Google parvient de mieux en mieux à déterminer ce qu’un utilisateur veut avec des technologies comme Google Hummingbird, une mise à jour d’algorithme qu’ils ont déployée en 2013. Google a introduit Hummingbird en réponse à la nature de plus en plus conversationnelle des requêtes de recherche.

Par un article de 2013 dans Filaire, « Google examine maintenant la requête de l’internaute dans son ensemble et en traite la signification. » En janvier 2020, Statista a rapporté environ 40 pour cent des requêtes de recherche aux États-Unis contenaient au moins quatre termes.

Poser une question à un moteur de recherche ou à un assistant virtuel est le début d’un voyage conversationnel qui transporte le chercheur à travers les canaux jusqu’à ce qu’il trouve finalement ce qu’il veut (ou non). Les mots clés tirent le rideau de l’intention, mais ils ne fournissent qu’un aperçu du parcours client, étiquetant les pensées de l’internaute sans révéler le «pourquoi» de ce qu’il recherche.

Une fois qu’un utilisateur clique sur un résultat de recherche, la conversation – du point de vue du moteur de recherche – est terminée.

Mais grâce aux progrès du traitement du langage naturel (PNL), de l’apprentissage automatique (ML) et de l’intelligence artificielle (IA), les entreprises ont accès à une compréhension beaucoup plus approfondie de ce que veulent les consommateurs tout au long du parcours d’achat.

Chatbots alimentés par l’IA qui «parlent» aux consommateurs peuvent collecter des données sur les intentions des clients et amener la conversation au-delà d’une requête de mot clé initiale. Ils permettent aux entreprises d’exploiter instantanément ces données d’intention client pour mettre à l’échelle la personnalisation individuelle dans le chat direct.

Ci-dessous, nous discutons de la manière dont les plates-formes de marketing conversationnel utilisent la PNL et l’IA dans les chatbots pour guider les clients à travers l’entonnoir d’achat, en utilisant l’analyse conversationnelle pour comprendre l’intention du client qui va bien au-delà des mots-clés.

Contenu créé en partenariat avec Spectrm.

La conversation client est en ligne

Selon Hootsuite Numérique en 2020 rapport, 60 pour cent de la population mondiale est en ligne. Le rapport a révélé que, dans le monde, les utilisateurs passent en moyenne 6 heures et 43 minutes en ligne chaque jour – 40% de leur vie éveillée en utilisant Internet. Une grande partie de ce temps, plus de deux heures, est consacrée à l’utilisation des médias sociaux.

Les consommateurs utilisaient la messagerie mobile et le chat en moyenne 20 minutes par jour en 2020, Business Insider prévoyant que la moyenne passer à 24 minutes d’ici 2021. L’interaction avec les chatbots est une extension naturelle du confort des consommateurs avec la messagerie dans les applications de médias sociaux comme Facebook et Instagram.

De plus en plus, la messagerie est la façon dont nous nous connectons les uns aux autres. Facebook et Instagram sont au centre de cette tendance. Les entreprises ont le potentiel d’atteindre et de s’engager avec plus de deux milliards de personnes sur Facebook et Instagram en utilisant leurs messagers respectifs. Ce niveau d’engagement va à la racine de l’intention du consommateur, plongeant sous les mots-clés de surface aux données conversationnelles qui peuvent aider les entreprises à comprendre ce qui motive le consommateur à effectuer sa recherche en premier lieu.

Tirer parti des conversations pour générer des résultats

Les plates-formes de marketing conversationnel utilisent des applications de messagerie pour interagir avec les consommateurs et déterminer l’intention. Il s’agit d’une technologie de chatbot de niveau supérieur qui utilise l’IA pour créer un échange bidirectionnel avec chaque client, en leur posant des questions tout au long du processus d’achat et capable de fonctionner sur plusieurs canaux de messagerie.

Spectre est un exemple de plateforme de marketing conversationnel qui va au-delà des approches simples et génériques de l’IA conversationnelle en utilisant PNL spécifique au domaine pour guider les consommateurs tout au long du parcours client. L’IA conversationnelle générique utilise la PNL générale qui peut être utilisée pour des tâches simples telles que les suggestions automatiques et la correspondance de mots clés de base. La PNL spécifique au domaine est formée pour l’entreprise individuelle. L’approche de Spectrm pour IA conversationnelle combine la PNL spécifique au domaine avec l’utilisation de réseaux antagonistes génératifs, un type d’apprentissage automatique qui permet aux entreprises avec peu ou pas de données d’intention client de générer rapidement leurs propres ensembles de données pour entraîner l’algorithme.

«Les chatbots marketing qui utilisent la PNL spécifique au domaine apprennent comment vos clients individuels parlent. Les données d’intention client spécifiques à votre entreprise, vos clients et vos objectifs sont utilisées pour améliorer en permanence votre chatbot. Il s’agit de comprendre comment vos clients interagissent naturellement avec votre marque et de former votre robot à y répondre afin d’obtenir des résultats utiles pour votre entreprise. Même si vous ne disposez pas de beaucoup de données de conversation pour entraîner votre bot.  » – Écrit Spectrm

Les chatbots ne sont qu’une partie de ce qui fait fonctionner les plateformes de marketing conversationnel. Des plates-formes comme Spectrm fonctionnent sur plusieurs canaux de messagerie où les consommateurs passent tout leur temps, y compris Facebook Messenger, Instagram Messaging, Google Business Messages, et même au niveau de l’affichage via des publicités d’affichage conversationnelles utilisant AdLingo et Google DV360.

Les consommateurs aiment discuter avec les entreprises. Ils sont déjà en train de parcourir le cycle d’achat à l’aide de conversations individuelles qui fournissent des données d’intention beaucoup plus détaillées qu’une simple recherche par mot-clé. Considérez les statistiques suivantes:

• 75% des consommateurs préfèrent interagir avec les marques dans les canaux de messagerie privés par rapport aux canaux traditionnels
• 65% des gens sont plus susceptibles de faire des achats avec une entreprise qu’ils peuvent atteindre via le chat

Données conversationnelles = campagnes plus ciblées

Les données conversationnelles peuvent être utilisées pour créer des campagnes marketing plus ciblées que les campagnes de recherche et d’affichage traditionnelles. Ils permettent aux entreprises de concevoir des messages ciblés autour du parcours client, en apprenant ce que les clients veulent / ont besoin dans le contexte de la façon dont ils interagissent avec le chatbot.

Les données conversationnelles permettent également aux entreprises de créer des profils clients en utilisant les réponses que les gens fournissent dans le chat. La personnalisation et la segmentation deviennent plus faciles en fonction de la granularité et de la spécificité des données conversationnelles. Ces informations peuvent être utilisées pour personnaliser les messages marketing à un niveau individuel directement dans le chat.

Rien de tout cela n’est possible sans la bonne plateforme. Certains facteurs à prendre en compte lors de l’évaluation d’une plate-forme de marketing conversationnel au niveau de l’entreprise sont les suivants:

• Une configuration facile à mettre en œuvre et sans codage
• Personnalisations pour votre entreprise et les besoins spécifiques de vos clients
• Intégrations faciles avec votre pile technologique
• Application des normes de confidentialité les plus élevées (GDPR, CCPA et autres)
• Connexion à votre flux de produits (pour les sites Web de commerce électronique) et capacité à servir des recommandations / contenus de produits en temps réel en fonction des entrées de l’utilisateur
• Gestion flexible des rôles avec la possibilité de définir les rôles d’accès des utilisateurs

Des outils comme Spectrm sont au cœur de l’automatisation du marketing, permettant aux entreprises d’acquérir de nouveaux clients à grande échelle. Une plate-forme de marketing conversationnel robuste permet aux entreprises de créer des chatbots qui engagent et convertissent les clients sur les sites Web, les applications et les plates-formes sociales où les gens passent leur temps – aucune ressource technique n’est nécessaire.

Tout comme les moteurs de recherche, les outils d’intelligence conversationnelle utilisent efficacement le langage pour aller au cœur de l’intention du consommateur. Ils vont au-delà des mots-clés pour rendre chaque point de données exploitable, en utilisant l’analyse de chatbot pour optimiser les entonnoirs et segmenter les clients.

Pour reprendre les mots de Spectrm, «Atteindre le bon public devient de plus en plus difficile chaque jour. Les consommateurs sont plus curieux, exigeants et impatients que jamais. Ils s’attendent à ce que leurs expériences numériques soient personnalisées, instantanées et sans effort. Les chatbots permettent aux marques de se connecter personnellement avec leur public et d’offrir des expériences client fluides dès le départ. »

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