Booster l'adoption de la Business Intelligence et de l'analytique avec des chatbots intelligents

Les chatbots offrent un excellent moyen pour les organisations d'améliorer leur business intelligence et leur analytique de données.

Une merchandiseuse de maillots de bain pour un détaillant populaire de la rue principale se rend à sa réunion de planification des ventes et opérations du lundi. Juste avant son arrêt, Slack lui notifie que le showroom de la marque Oxford Circus risque une rupture de stock sur sa ligne de maillots de bain la plus populaire en juillet — juste avant les vacances d'été. Elle envoie un e-mail urgent à son fournisseur en Indonésie pour vérifier la disponibilité avant sa réunion.

Qui a envoyé ce message Slack à la merchandiseuse ? Ce n'était pas un « qui » mais un « quoi ». Son alerte d'inventaire a été délivrée par un chatbot — un « agent » IA maintenant courant sur les sites web consommateurs comme moyen d'automatiser des aspects des ventes et du service client. Les chatbots entrent maintenant dans les lieux de travail modernes pour rendre le « dernier kilomètre de l'analytique » plus rapide, plus facile et plus précieux pour les utilisateurs métier quotidiens. Ils font cela en partie en améliorant la fluidité des données des gens, leur permettant d'exprimer des idées sur les données en utilisant un langage partagé. Les travailleurs fluides en données peuvent transformer des données brutes en informations exploitables car ils comprennent comment les interpréter, connaissent les données qui sont et ne sont pas disponibles, ainsi que comment les utiliser de manière appropriée.

Pourquoi le « dernier kilomètre de l'analytique » importe-t-il ? C'est le domaine des utilisateurs métier, et où l'adoption tombe généralement. Malgré la visualisation de données dans les logiciels de business intelligence (BI) et d'analytique s'étant largement améliorée dans la dernière décennie, l'adoption est encore trop faible — seulement 32 % selon la dernière note d'enquête de Gartner. Si les entreprises sont sérieuses sur le fait de devenir data-driven, elles ont besoin de bien plus que du eye candy. Les gens d'affaires ont besoin d'insights de données opportuns, pertinents et exploitables pour réussir dans leurs rôles. Les chatbots aident à livrer sur tous ces points — voici comment :

1. Notifications push et découverte

Nous en sommes juste au stade où les systèmes pilotés par l'IA peuvent détecter des changements, anomalies et valeurs aberrantes dans les jeux de données, puis utiliser les chatbots pour pousser des informations pertinentes vers les utilisateurs basés sur leurs rôles, intérêts et préférences. À l'avenir, cela deviendra plus sophistiqué, non seulement en poussant des informations sur les données changées, mais aussi en ajoutant des insights à ces données. Dans les systèmes plus anciens, les utilisateurs ont besoin de l'IT pour configurer des règles manuellement s'ils veulent être alertés sur les changements critiques de données. Non seulement c'est un processus lent et rigide, mais vous devez aussi savoir ce que vous cherchez. Cela exclut la majorité des scénarios de données que les utilisateurs ne peuvent pas prévoir à l'avance.

2. Intégration de messagerie

Chaque jour, plus de travailleurs sont connectés via des plateformes de messagerie comme Slack et Microsoft Teams. Selon une recherche récente de Spiceworks, 21 % des entreprises utilisent Microsoft Teams et 15 % utilisent Slack. Quand l'IPO imminente de Slack aura lieu, nous pouvons nous attendre à voir une adoption d'entreprise plus pervasive.

Pourquoi cela importe-t-il ? Comme dans mon exemple d'ouverture, les logiciels d'analytique peuvent utiliser les chatbots pour délivrer l'information de données via des plateformes de messagerie vers les appareils de bureau et mobiles. Nos propres gens des ventes et du marketing reçoivent des alertes de chatbots sur les changements de données dans Salesforce via leurs canaux Slack. Les conversations sur les données se passent beaucoup plus aujourd'hui dans ces environnements qu'elles ne le faisaient jamais dans des communautés d'utilisateurs analystes relativement plus petites.

3. Analytique conversationnelle

C'est là que les choses commencent à devenir vraiment excitantes. Avec l'analytique conversationnelle, les utilisateurs interagissent par messagerie ou voix avec les chatbots. Essentiellement, il s'agit de pouvoir avoir une conversation avec vos données, n'importe quand, n'importe où. Disons que notre planificatrice de merchandise veut en savoir plus sur pourquoi cette ligne particulière de maillots de bain est à court d'inventaire. Elle peut demander au chatbot pourquoi cela se passe et quels sont les moteurs derrière la tendance. Cette capacité de pouvoir parler librement à un bot en utilisant le langage naturel est vraiment l'avenir de l'analytique sur le lieu de travail.

Les chatbots font des messagers de données idéaux

Je serai le premier à admettre que les chatbots n'étaient pas universellement populaires au début. Par exemple, Facebook a dû réduire ses chatbots après que 70 % de ses interactions ont échoué en raison de difficultés de communication. Certains consommateurs sont un peu dégoûtés quand ils vont sur un site web et qu'un chatbot de vente surgit. Dans les scénarios de support client, cependant, les chatbots deviennent beaucoup plus populaires. C'est particulièrement vrai quand quelqu'un a juste besoin d'une réponse simple et spécifique à une question comme « quel est le code Wi-Fi pour mon routeur ? »

De même, les chatbots font les messagers idéaux pour l'information de données dans les organisations qui essaient d'augmenter la littératie des données de leurs utilisateurs métier. Les questions de données sont 100 % déterministes — il n'y a qu'une seule bonne réponse. Cela signifie qu'il n'y a pas d'attente pour qu'un chatbot possède le niveau d'ambiguïté du langage humain et la syntaxe parfaite, qui pourrait être attendu dans une conversation de vente plus personnelle. Une fois que les gens surmontent l'étrangeté initiale de converser avec une machine, ils commencent à se sentir à l'aise pour poser des questions sur les données en toute sécurité, sachant qu'ils ne sont pas jugés ou pressés par un expert en données impatient.

Enfin, les chatbots sont populaires auprès des milléniaux, pour qui la messagerie est une seconde nature. Une recherche du marketeur mobile 3C Interactive a révélé que 40 % des milléniaux disaient interagir avec un bot quotidiennement, et ce chiffre continue de tendre à la hausse. Les chatbots fournissent cette gratification instantanée que les milléniaux sont conditionnés à attendre en grandissant avec les moteurs de recherche. C'est important car avec les milléniaux bientôt le plus grand groupe démographique d'âge dans la main-d'œuvre mondiale, plus de stratégies IT d'entreprise incluent la recherche de technologies conçues pour attirer et retenir les jeunes talents.

Si vous êtes sérieux sur le fait de devenir une organisation data-driven, les chatbots offrent un grand potentiel pour améliorer la BI et l'analytique. Non seulement les chatbots peuvent aider à augmenter les taux d'adoption, mais ils peuvent aider tous vos gens à devenir plus littérés en données et à prendre des décisions métier plus intelligentes.