Sous-ensemble de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique est dédié à la création d’algorithmes. Ces algorithmes seront ensuite capables d’apprendre certaines données et de s’en servir pour faire des prédictions. Dans le secteur commercial, ces outils numériques trouvent plusieurs utilités chez les entreprises.
Quelle utilisation peut-on alors faire de l’apprentissage automatique pour améliorer une activité commerciale ? Faites le point dans cet article.
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Plan de l'article
- L’apprentissage automatique pour l’amélioration du service client
- L’apprentissage automatique pour la dynamisation de la tarification
- L’apprentissage automatique pour la prise de décision
- L’apprentissage automatique l’optimisation de la sécurité
- L’apprentissage automatique pour l’étude des signes d’attrition
- L’apprentissage automatique pour l’automatisation de plusieurs tâches
L’apprentissage automatique pour l’amélioration du service client
L’apprentissage automatique encore appelé Machine Learning est un outil dont l’utilité s’étend à une amélioration du service client. En effet, il peut être utilisé pour analyser les interactions entre votre entreprise et votre clientèle. Ainsi, il vous donne une vision claire des différents domaines à améliorer. Vous saurez alors quelles sont les mesures nécessaires à prendre afin d’éviter une éventuelle perte de clients.
L’apprentissage automatique pour la dynamisation de la tarification
L’apprentissage automatique est utile pour les entreprises qui souhaitent adopter une stratégie de tarification qui soit proportionnelle aux modèles de comportement des clients. L’entreprise pourra donc ajuster de façon automatique ses tarifs en fonction de la demande, dans le but de maximiser ses revenus. Les algorithmes de cet outil digital se basent sur certaines données dynamiques pour l’adoption de ces tarifications : l’heure de la journée, météo, saison, démographie ou encore le cours des devises.
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L’apprentissage automatique pour la prise de décision
La prise décision en entreprise est l’un des aspects que l’apprentissage automatique peut prendre en charge. Cet outil se charge de manipuler et de traduire les données de votre entreprise en informations exploitables à valeur ajoutée.
Utilisé pour l’amélioration de la précision des prévisions, le machine learning exploite les données historiques et les autres jeux de données pertinents. Ces informations sont analysées et évaluées selon différents scénarios, à une échelle et à une vitesse impensables. Cela permettra aux dirigeants de trouver les meilleures pistes à suivre.
L’apprentissage automatique l’optimisation de la sécurité
L’insécurité des données aussi bien de l’entreprise que de ses clients est un risque auquel toutes les entreprises peuvent faire face. C’est en cela que le machine learning aide à détecter les anomalies et à identifier d’éventuelles menaces potentielles. L’outil signale automatiquement toute activité suspecte. Il vous permet de savoir s’il y a une tentative de connexion ou d’utilisation inhabituelle.
L’apprentissage automatique pour l’étude des signes d’attrition
L’attrition a un impact indéniable sur les activités commerciales au sein des entreprises. Nombreuses sont alors les entreprises qui mettent à profit les fonctionnalités de l’apprentissage automatique afin d’étudier les signes annonciateurs d’un risque d’attrition. Cela leur permet de prendre en temps réel les mesures nécessaires. Les algorithmes de cet outil numérique se servent de plusieurs données concrètes pour :
- L’analyse des comportements des clients existants ;
- L’identification des clients à risque ;
- La compréhension des raisons justifiant le départ des clients ;
- La détermination de mesures de prévention à prendre pour retenir les clients.
L’apprentissage automatique pour l’automatisation de plusieurs tâches
Outre les diverses utilités de l’apprentissage automatique susmentionnées, cet outil favorise également l’automatisation de plusieurs tâches indispensables à votre activité commerciale. Il s’agit notamment de la segmentation de la clientèle, du marketing personnalisé et de la détection de fraude. Cela favorise un gain de temps considérable au niveau des employés qui peuvent se concentrer sur d’autres tâches à valeur ajoutée.