Un zoom sur l’analyse prédictive
L’analyse prédictive a démontré son efficacité. En effet son alliée principale est la data. Tout le monde aujourd’hui n’a plus que ce mot à la bouche. Il est donc important de survoler ce nouveau thème à la mode et comprendre son fonctionnement. Lorsqu’on parle d’analyse prédictive le but est d’obtenir les données suffisantes afin de pouvoir imaginer le besoin d’un utilisateur par exemple par la suite. Mais cette prédiction n’est pas certaines, c’est dans ce sens-là qu’elle améliore l’expérience utilisateur. L’analyse prédictive utilise certains indices afin de pouvoir utiliser cet art de la prédiction.
Cette intelligence artificielle permet donc de générer l’expérience digitale optimale en fonction du client ou du prospect. L’intelligence artificielle récolte les données afin de trouver de meilleures offres à proposer à chacun des clients en les adaptant à eux et à leur besoin. En vente par exemple, l’analyse prédictive permettra d’augmenter le nombre de conversions.
Son lien avec l’expérience utilisateur
Comme nous avons pu le voir précédemment, l’analyse prédictive améliore l’expérience utilisateur.
En effet, le comportement et les données que chaque utilisateur rentrera va permettre aux algorithmes de machine Learning de segmenter ces derniers. Afin de pouvoir dresser ces profils, ils se basent sur la session de navigation sur le serveur, sur leur provenance sur le web, et donc leur localisation par rapport à leur adresse IP. N’avez-vous jamais remarqué qu’en vous déplaçant durant vos vacances par exemple, vous aurez des offres par rapport à votre lieu de vacances ? C’est grâce à l’analyse prédictive.
Sachez que cette segmentation prend également compte du terminal, en fonction de l’écran d’affichage. Par conséquent, chaque interface web et ses différents composants seront personnalisés en fonction de chaque segment élaboré. Par exemple, pour certains utilisateurs, il y en a qui verront s’afficher plusieurs produits et d’autres moins, ou bien des campagnes promotionnelles. C’est en fonction de l’intention d’achat et du degré d’hésitation : ce comportement sera détecté.
On comprend les deux fonctions principales de la machine Learning en matière d’UX, c’est de savoir à quel moment finalement il faut pousser un message en fonction de l’état d’esprit de l’utilisateur à l’instant T et le contenu de ce dernier.