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L’évolution des technologies permet de recueillir de nombreuses données utiles. Grâce à l’intelligence artificielle, une entreprise peut tirer parti d’une analyse ciblée et pertinente de cette information.
La donnée d’entreprise contient des réponses à des problématiques d’affaires concrètes et complexes. Des solutions analytiques à ces problématiques permettent d’optimiser le plan financier ou la productivité.
Amélioration de la productivité
Avec l’inclusion d’algorithmes dans les processus décisionnels, il est possible d’augmenter la productivité des ressources en place. Par exemple, dans le milieu manufacturier, les algorithmes sont en mesure de détecter à l’avance les défaillances de la chaîne de production ou de faire le tri des produits conformes de façon automatisée.
Ces solutions reposent sur la disponibilité des données des capteurs industriels en place ou sur l’ajout d’appareils à coût moindre, tels que des caméras ou des capteurs spécifiques. D’autres applications, comme la maintenance prédictive, peuvent permettre l’utilisation plus efficace des ressources matérielles et financières dans le milieu manufacturier.
Dans le milieu financier et dans le domaine des services professionnels, des clients utilisent aussi des algorithmes pour automatiser des étapes de processus à faible valeur ajoutée. Par exemple, la reconnaissance de caractères permet d’automatiser l’entrée de données dans des systèmes d’entreprise.
L’analyse algorithmique des cours des marchés financiers, des nouvelles et des rapports annuels permet de prioriser les efforts de recherche des équipes en gestion de portefeuille. Dans le secteur de la logistique et de la distribution, l’analyse des changements dans les inventaires et de la demande client permet aussi aux organisations d’optimiser leur utilisation des espaces d’entreposage afin de minimiser les ruptures de stock et l’insatisfaction du client.
Croissance des revenus
La donnée peut permettre le développement de solutions qui guident et assistent les secteurs d’activité dans les décisions stratégiques et tactiques, lesquelles favorisent la génération de nouveaux revenus. Par exemple, une meilleure connaissance du client et de son comportement permettra de mieux capter son attention et ainsi de répondre à ses besoins.
À titre d’exemple, notre expertise permet à des entreprises manufacturières de mieux connaître leur clientèle et de détecter les occasions d’affaires en analysant les activités passées et l’historique des interactions avec leurs clients. Ceci permet entre autres de relever les étapes du parcours client qui génèrent des irritants, de façon analytique, ou de déceler des occasions d’affaires en ventes croisées ou en services additionnels.
De plus, grâce à l’historique des transactions et au croisement de données externes, il est possible de cibler le client de façon individuelle dans son cycle de vie. Des modèles prédictifs peuvent alors être utilisés afin d’augmenter le taux de conversion pour l’acquisition et la vente croisée, d’augmenter l’engagement du client et de diminuer le taux d’attrition de celui-ci.
En effet, dépendamment de la donnée disponible, ces modèles présenteront les clients auxquels il faudra porter une attention particulière. Si on connaît les clients qui risquent fortement de se détourner de l’organisation dans les semaines à venir, quoi de mieux que de préparer une offre de rétention et d’agir avant qu’ils ne prennent leur décision finale?
Cette initiative de protection des revenus est ainsi soutenue par le volet analytique et permet de concentrer les efforts de rétention aux endroits les plus stratégiques. Selon le même principe, il est possible de créer des modèles prédictifs pour la vente croisée de produits et services afin de cibler les clients les plus susceptibles d’opter pour des produits et services additionnels et ainsi d’augmenter les revenus.
Meilleure expérience client
L’intelligence artificielle peut aussi aider à améliorer l’expérience client. En effet, avec la numérisation de la relation client, les attentes des clients en matière de temps, de qualité et d’accessibilité ont grandement changé au cours des dernières années. Les clients désirent obtenir leurs produits et services plus rapidement, obtenir de la qualité à un coût moindre et qu’on soit à l’écoute de leurs besoins en tout temps.
Dans le milieu manufacturier, une ligne de production optimisée peut réduire le délai de production en évitant les problèmes d’équipement ou de ressources, réduire les délais d’attente du client en anticipant la demande et en optimisant l’approvisionnement, et augmenter la qualité en automatisant des parties du processus d’assurance qualité et en contrôlant les facteurs de production. Il va de soi que des méthodes similaires peuvent être applicables dans d’autres industries.
L’intelligence artificielle permet à une entreprise d’exploiter la quantité de données qu’elle génère afin de répondre à des besoins d’affaires précis. Même si elle peut être utilisée dans plusieurs scénarios, il demeure important de s’en servir avant tout pour soutenir la mission de l’entreprise et ses finances, c’est-à-dire pour augmenter les revenus, réduire les coûts et améliorer l’expérience client. L’entrepreneur averti devra donc l’intégrer à sa stratégie d’entreprise avec vigilance.
Nos experts en intelligence artificielle peuvent vous aider!
Le saviez-vous?
Des crédits d’impôt peuvent s’appliquer aux investissements dans la recherche scientifique et le développement expérimental. Malgré les différentes mesures qui en ont réduit la portée dans les derniers budgets, ces programmes constituent encore l’aide financière la plus généreuse au pays. Dans certains cas, la combinaison des crédits (Canada et Québec) peut atteindre environ 70 % des dépenses.