Optimiser les Parcours Client avec l’IA : Une exploration approfondie Tutoriels
Découvrez comment l’intelligence artificielle façonne l'avenir du commerce en offrant des expériences client sur mesure. Dans cette vidéo, nous explorons d'abord les bases de l'IA et son rôle dans le commerce. À travers une approche étape par étape, nous détaillons comment l'IA collecte et analyse les données des clients pour prendre des décisions automatisées. Deux cas pratiques illustreront ensuite l’application réelle de l’IA pour proposer des recommandations et interactions pertinentes. Puis, nous aborderons les défis éthiques et les implications de l'utilisation de l'IA, pour conclure sur l'impact positif et les avantages d’une expérience client hautement personnalisée. Rejoignez-nous pour cette immersion informative et découvrez comment créer des parcours client révolutionnaires avec l'IA.
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La forme et l'exemple pour un résultat optimal
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Initier une étude de marché avec ChatGPT
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Générer un compte rendu de réunion avec ChatGPT
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi
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Copilot Agents dans Sharepoint
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Académie Microsoft Copilot
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Copilot Agents : Le Coach Prompt
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Générer un email automatiquement
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Décrire un agent Copilot
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Qu’est-ce qu’un prompt dans l’IA conversationnelle
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Configurer un agent Copilot
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Utiliser Copilot avec le clic droit
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Modifier et partager un agent Copilot
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Répartir les tâches au sein d'une équipe avec ChatGPT
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Utiliser un agent Copilot
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget
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Traduire une présentation
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Créer une grille d'insights
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Analyser une video
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Rédiger une note de service avec Copilot
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Créer une nouvelle page avec Copilot
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Initier un tableau de suivi avec ChatGPT
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Modifier avec Pages
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Rédiger une note de service avec ChatGPT
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Générer une video
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Générer et manipuler une image
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La base du prompting dans l’IA conversationnelle
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Utiliser le volet Copilot
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Partager des requêtes avec son équipe
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Installer et accéder à Copilot Studio dans teams
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail
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Accéder à Copilot Studio
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Réécrire avec Copilot
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail avec ChatGPT
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Planifier avec Copilot
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Analyse de l'agent Copilot Studio
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Publier l'agent et le rendre accessible
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La personnalité et le ton pour un rendu vraisemblable
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Interroger une réunion attachée
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Introduction à Copilot Studio
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La précision de la tâche dans le prompting
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La forme et l’exemple pour un résultat optimal
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Ajouter des notes de présentateur
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Créer un agent pour une équipe
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Les autres Coachs et Agents
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Ajouter des nouvelles actions
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Exploiter du texte
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Paramètres de l'agent Copilot Studio
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Gérer les rubriques
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L’importance du contexte dans vos demandes
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Créer une premiere action
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Gérer les sources de connaissances
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Créer des pages Sharepoint avec Copilot
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Extraire le texte d'une image
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Générer vos images et visuels avec Mistral AI
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Améliorer un questionnaire avec Copilot
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Répondre à un email avec Copilot
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Ouvrir le champ des possibles avec le Canvas Mistral
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Découvrir Mistral, l'IA à la Française
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Paramétrer son espace de travail Mistral
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Analyser et comparer vos documents grâce à Mistral
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Explorer les options génératives de Mistral AI
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Mistral au service du codage
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Classer et se projeter grâce à Copilot dans Excel avec Python
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Echanger et gérer ses discussions avec Mistral AI
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Utiliser Mistral IA pour synthétiser des informations en ligne
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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
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Je dois contacter le 17Cyber si je suis victime d’un piratage ?
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Un hacker est forcément un cybercriminel ?
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Je saurai quoi faire en cas de piratage ?
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Initiation aux Formules Nommées
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Premiers pas avec les variables
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Pourquoi utiliser Microsoft Lists ?
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Composants réutilisables
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Objectifs :
L'objectif de cette formation est de comprendre comment l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour personnaliser les parcours clients dans le commerce, en améliorant l'expérience utilisateur et en appliquant des principes pratiques de l'IA.
Chapitres :
-
Introduction à l'Intelligence Artificielle
Bienvenue dans cette formation sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour personnaliser les parcours client dans le commerce. Nous allons explorer le rôle crucial de l'IA dans la personnalisation des expériences client et comment appliquer ces principes pour créer des parcours uniques. -
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
L'intelligence artificielle (IA) désigne l'utilisation de machines pour exécuter des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Cela inclut la résolution de problèmes, la reconnaissance de motifs et l'apprentissage. Dans le commerce, l'IA est capable d'analyser d'énormes volumes de données pour tirer des prédictions et des recommandations, individualisant ainsi l'interaction avec chaque client. -
Applications Pratiques de l'IA dans le Parcours Client
Prenons l'exemple de Lisa, une cliente régulière d'un site e-commerce. L'IA analyse son historique d'achat et son comportement de navigation pour lui proposer des recommandations personnalisées. De même, Tom, un client cherchant des informations sur la livraison, peut interagir avec un chatbot alimenté par l'IA, qui répond à ses questions et l'oriente vers des produits ou offres spéciales. -
Mise en Pratique des Principes de l'IA
La mise en place d'une solution d'IA pour améliorer les parcours client est un processus étape par étape : 1. **Collecte des données** : Rassembler toutes les informations pertinentes du client, y compris les données démographiques et les historiques d'achat. 2. **Analyse des données** : L'IA explore les schémas et identifie les tendances pour comprendre les comportements et préférences des clients. 3. **Prise de décision automatisée** : Basée sur l'analyse, l'IA fait des choix en temps réel concernant les meilleures actions à entreprendre. 4. **Interaction et personnalisation** : Les décisions automatisées alimentent des expériences utilisateur hautement personnalisées. -
Cas Pratique : Exemple de Carla
Imaginons Carla, qui a acheté des chaussures de sport il y a un mois. L'IA analyse ses interactions précédentes et son historique d'achat pour créer un profil utilisateur. En identifiant un intérêt croissant pour le yoga, l'IA décide d'envoyer un e-mail à Carla avec une offre spéciale sur un ensemble de yoga, créant ainsi une expérience pertinente. -
Réflexion et Défis Éthiques
Implémenter l'IA comporte des défis, notamment en matière de sécurité des données, de vie privée et de consentement des utilisateurs. Il est essentiel de naviguer prudemment pour assurer une expérience client transparente et éthique. Bien que la mise en œuvre de l'IA puisse être complexe, les bénéfices en termes de satisfaction et de fidélité des clients sont immenses. -
Conclusion
L'intelligence artificielle est un outil puissant pour enrichir les parcours client en fournissant des expériences personnalisées, ciblées et engageantes. En comprenant et en appliquant ces principes, les entreprises peuvent améliorer significativement l'expérience client.
FAQ :
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans le commerce?
L'intelligence artificielle dans le commerce fait référence à l'utilisation de technologies pour analyser des données clients et personnaliser les interactions, améliorant ainsi l'expérience d'achat.
Comment l'IA peut-elle améliorer l'expérience client?
L'IA peut améliorer l'expérience client en analysant les données d'achat et de navigation pour fournir des recommandations personnalisées et automatiser les interactions via des chatbots.
Quels sont les défis de l'implémentation de l'IA?
Les défis incluent la sécurité des données, la vie privée des utilisateurs et le consentement, nécessitant une approche éthique lors de l'utilisation de l'IA.
Comment fonctionne le machine learning?
Le machine learning utilise des algorithmes pour analyser des données, identifier des tendances et permettre aux systèmes d'apprendre de nouvelles informations sans être explicitement programmés.
Quels outils peuvent être utilisés pour mettre en œuvre l'IA?
Des outils comme des plateformes de machine learning, des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et des logiciels d'analyse de données peuvent être utilisés pour mettre en œuvre l'IA.
Quelques cas d'usages :
Recommandations personnalisées sur un site e-commerce
Lorsqu'un client, comme Lisa, navigue sur un site e-commerce, l'IA analyse son historique d'achat et son comportement pour proposer des produits qui correspondent à ses préférences, augmentant ainsi les chances d'achat.
Service client automatisé avec un chatbot
Un client, comme Tom, cherchant des informations sur la livraison peut interagir avec un chatbot alimenté par l'IA, qui répond à ses questions et l'oriente vers des produits ou offres spéciales, créant une expérience fluide.
Campagnes de marketing ciblées
L'IA peut analyser les interactions d'un client, comme Carla, pour lui envoyer des offres spéciales sur des produits pertinents, comme des articles de yoga, en fonction de ses intérêts récents.
Optimisation des parcours client
En collectant et en analysant des données démographiques et comportementales, les entreprises peuvent utiliser l'IA pour automatiser des décisions en temps réel, comme l'envoi d'e-mails personnalisés ou de remises sur des articles pertinents.
Amélioration de la fidélité client
En fournissant des expériences personnalisées et engageantes grâce à l'IA, les entreprises peuvent améliorer la satisfaction et la fidélité des clients, ce qui peut conduire à une augmentation des ventes et de la rétention.
Glossaire :
Intelligence Artificielle (IA)
L'IA désigne l'utilisation de machines pour exécuter des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine, telles que la résolution de problèmes, la reconnaissance de motifs et l'apprentissage.
Machine Learning
Une sous-catégorie de l'IA qui utilise des algorithmes avancés pour permettre aux machines d'apprendre et de s'adapter continuellement à partir des données.
Chatbot
Un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains, souvent utilisé pour fournir un service client automatisé.
Analyse des données
Le processus d'exploration des données pour identifier des schémas et des tendances, permettant de comprendre les comportements et les préférences des clients.
Personnalisation
L'adaptation des interactions et des recommandations en fonction des préférences et des comportements individuels des clients.
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