Les 7 étapes clés pour préparer vos
données à son intégration
À l'ère du numérique,
il est tentant de croire que des technologies telles que l'intelligence
artificielle (IA) ou la réalité virtuelle sont des solutions prêtes à l'emploi.
Si l'intelligence artificielle est effectivement puissante, elle n'est pas
miraculeuse, et ne réglera pas tous les problèmes de votre entreprise du jour
au lendemain. Pour bénéficier d’une optimisation efficace de vos processus
grâce à l’IA, il faut tout d’abord penser nettoyage et organisation des données. Akeneo, le leader mondial de la gestion de l’information produit (PIM) et de
l'expérience produit (PX), publie les 7 étapes à suivre pour y parvenir.
Travailler sur la
taxonomie
Tout d’abord, il est
important d’établir une structure et une hiérarchie à utiliser pour catégoriser
de vastes quantités de données produits. Sans une taxonomie bien définie, les
produits sont difficiles à trouver, non seulement pour les équipes internes,
mais aussi pour les clients et les systèmes d'IA. Les données liées deviennent
alors compliquées à analyser pour de la prise de décision. En effet, lorsque
l'IA dispose d'une taxonomie claire à laquelle se référer, elle peut comprendre
l’ensemble des produits, les préférences des clients et les tendances du marché
de manière plus efficace afin de générer des recommandations de produits et des
contenus hyperpersonnalisés.
Centraliser les données
collectées
Toutes les IA ont
besoin de données pour fonctionner. Il faut donc évaluer celles à disposition
au sein de son écosystème pour ensuite les centraliser. En effet, l’IA se
nourrit de données structurées et cohérentes. En centralisant les données,
cette technologie dispose d'un canevas propre sur lequel elle peut exercer ses
capacités. Les solutions d'IA peuvent alors comprendre, apprendre et prendre
des décisions, se traduisant ensuite par des recommandations de produits, une
génération de contenu et des expériences client plus précises.
Nettoyer les données
Dans le contexte de
l'IA, le nettoyage des données consiste à examiner à la loupe les données
relatives aux produits pour en identifier les inexactitudes et les rectifier.
Pour réaliser ce tri, il est donc nécessaire de travailler avec l’ensemble de
l’entreprise pour créer et utiliser une combinaison de techniques de
validation, de normalisation et de transformation afin de garantir
l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité des données, tout en mettant en
œuvre des pratiques de contrôle et de gouvernance continues pour maintenir la
qualité des données au fil du temps.
Enrichir les données
Une fois le catalogue
produits complété, organisé et à jour, il faut transformer le contenu pour le
rendre accessible et compréhensible aux clients. Cet enrichissement est par
ailleurs utile également pour les moteurs de recherche, où la mise en œuvre de
techniques de référencement permet aux descriptions de produits d'être mieux
classées dans les résultats de recherche, ce qui accroît la visibilité, génère
du trafic sur le site et in fine davantage de ventes.
Localiser l'information
pour chaque marché
L’internationalisation
rend la localisation de l'information indispensable pour vendre sur divers
marchés en adaptant le contenu produit. Pour établir un lien avec les clients,
celui-ci doit être rédigé dans leur langue locale et utiliser des mesures adaptées
à leur situation géographique (exemples : outils de mesure de taille, poids, ou
devises). Il est également important de se rappeler que les réglementations
diffèrent d'un marché à l'autre. De la loi Natasha au RGPD, l'Union Européenne
par exemple n'a cessé d'adopter de plus en plus de textes réglementaires. La
localisation des informations produits est donc également un enjeu important
pour assurer la conformité de son offre..
Diffuser l'information
Cette étape consiste en
une mise en commun entre les différentes parties impliquées dans le parcours
d’achat afin d’assurer qu’elles ont accès aux mêmes informations actualisées,
car les silos peuvent entraîner des inefficacités, des incohérences et des expériences
clients décousues. Quel que soit l'endroit où un client interagit avec une
marque tout au long de son parcours d'achat, qu'il s'agisse d'une recherche
Google, sur Instagram, le site internet ou d'une consultation de l’application
mobile, il doit être en mesure d'accéder aux mêmes informations afin de prendre
sa décision.
Optimiser l'information
pour chaque canal
Les informations
produits doivent être adaptées en fonction du canal cible. Les longs titres SEO
d’Amazon ne paraîtront pas aussi bien que pour un post sur les réseaux sociaux.
Une optimisation pour chaque canal garantit une meilleure pertinence et l’efficacité
des communications. Tout en personnalisant le contenu pour les différents
canaux, il est essentiel de maintenir la cohérence des messages pour renforcer
l’empreinte de la marque et la confiance des consommateurs.
Ainsi, avant de plonger dans l'univers alléchant des expériences produits pilotées par l'IA, il est impératif de prendre du recul, d’évaluer ses données et de créer une stratégie d’expérience produit qui garantit que les informations sont optimisées. Une base de données consolidée est garante d’expériences produits efficaces et plus que jamais hyper personnalisées.