Comprendre les besoins clients grâce à l’analyse infusée par l'IA

Il y a quelques années, la coopérative Cera a lancé un plan stratégique pour 2025. Afin de concrétiser cette stratégie, Cera a fait appel à Cegeka pour consolider les données dispersées dans diverses bases de données en une plateforme de données unique et uniforme. Cegeka a ensuite enrichi ces données à l'aide d'outils d'intelligence artificielle (IA) et a développé, en collaboration avec les différentes divisions de Cera, des tableaux de bord flexibles sur la plateforme de données. Ces analyses infusées par l'IA fournissent à Cera des informations cruciales sur le comportement et les besoins de ses membres. 

L'analyse infusée par l'IA permet à Cera de mieux connaître ses membres.    

Avec plus de 400.000 membres, Cera est l'une des plus grandes coopératives en Belgique. Elle est principalement connue pour être le principal actionnaire du groupe KBC, mais la coopérative offre également à ses membres des avantages sous forme de réductions sur de nombreux produits, services et événements. En outre, elle soutient plus de 700 projets sociaux par an et fournit des conseils sur l'entreprise coopérative.  

En 2019, Cera a lancé un nouveau plan stratégique visant à renforcer son engagement auprès des membres et à mieux comprendre leurs besoins. Les données concernant ses membres étaient disponibles, mais dispersées dans différentes bases de données. Cegeka a commencé à les intégrer dans une plateforme de données unique et unifiée. “Cela nous a déjà permis d'avoir une image de nos membres basée sur des données”, explique Valérie Bracke, responsable du Marketing. "Cela nous a permis d'obtenir des informations globales utiles, telles que le nombre d'avantages utilisés par nos membres. Cependant, nous voulions approfondir les données, par exemple pour savoir si les intérêts de nos membres correspondaient à nos offres."  

“Nous voulions savoir si les intérêts de nos membres correspondaient à notre offre.” 

 

Valérie Bracke, Marketing Manager, Cera 

Jan Bergmans ajoute que Cegeka connaissait très bien leurs données parce qu'ils avaient déjà construit la plateforme de données. "Ainsi, lorsque nous avons exprimé notre intérêt à en faire plus avec nos données, ils nous ont rapidement proposé une vision solide des options possibles. Après avoir discuté des possibilités, il en est ressorti quelques 'use cases' que nous souhaitions mettre en œuvre. Lors de la réunion suivante, Cegeka nous a déjà proposé une feuille de route pour cette mise en œuvre.  

L’analyse infusée par l’IA 

La première phase consistait à enrichir la base de données existante des membres de Cera. "Cegeka a rassemblé les descriptions de toutes nos offres sur notre site web", explique Jan Bergmans. “Il s'agissait de données non structurées, et Cegeka a donc utilisé un modèle de langage très élaboré pour en extraire des données structurées. Nous avons fourni une liste de cinquante domaines d'intérêt et Cegeka a demandé au grand modèle linguistique d'évaluer la description de chaque offre en fonction de ces domaines d'intérêt. Ces scores ont ensuite été ajoutés à la base de données, ce qui a permis d'effectuer des recherches pour savoir si une offre spécifique relevait d'un domaine d'intérêt particulier."  

La base de données a ensuite été enrichie avec toutes les interactions que les membres ont eues avec chacune de ces offres sur le site web, comme les pages qu'ils ont visitées et les offres qu'ils ont achetées. "Grâce à cette analyse infusée par l'IA, nous disposons désormais de données riches concernant l'offre et la demande pour ces cinquante domaines d'intérêt", explique Valérie Bracke. “Cegeka a ensuite développé un dashboard qui permet de visualiser cette offre et cette demande. Du côté de l'offre, nous pouvons voir les principaux domaines d'intérêt couverts par nos offres, tandis que du côté de la demande, nous pouvons voir les domaines d'intérêt les plus populaires auprès de nos membres. Nous pouvons également filtrer sur différents paramètres pour comprendre les intérêts de groupes cibles spécifiques." 

Grâce à ce dashboard en Power BI, Cera peut désormais identifier les domaines dans lesquels l'offre et la demande ne sont pas harmonisées. Par exemple, si les membres sont très intéressés par un domaine spécifique que les offres de Cera ne couvrent pas de manière adéquate, la coopérative pourrait envisager d'étendre ses offres dans ce domaine. 

Le fait qu'il y ait déjà une plateforme de données s'est avéré être un avantage considérable, comme le fait remarquer Jan Bergmans: “Lefacteur de succès le pus important de tout projet d'IA est la qualité des données. Grâce à notre plateforme de données, nous savions qu'une grande partie du nettoyage des données avait déjà été effectuée, ce qui nous a permis de prendre une longueur d'avance sur ce projet."  

Personalisation and prédiction  

Sur base de ces informations, Cera vise maintenant à personnaliser la communication avec ses membres en fonction de leurs intérêts, explique Valérie Bracke: "Maintenant que nos données ont été enrichies avec ces domaines d'intérêt, nous pouvons nous assurer que nous n'envoyons pas une offre liée au sport à un membre dont on sait qu'il n'est pas intéressé par le sport." 

Ensuite, Cera cherche à prédire quels sont les membres les plus susceptibles de partir. "C'est essentiel pour notre plan stratégique", souligne Valérie Bracke. Nous sommes intéressés à trouver des comportements parmi les membres qui se retirent, afin de pouvoir prédire les retraits des membres sur la base de leurs interactions avec nos offres. Lorsque nous prévoyons qu'un membre est sur le point de partir, nous pouvons agir immédiatement." 

Dès le départ, le partenariat entre Cera et Cegeka a été pragmatique, en étroite collaboration et flexible, explique Jan Bergmans. "Nous avons collaboré presque chaque semaine et nous avons été très satisfaits des progrès réalisés. Cegeka a présenté une feuille de route claire et l'a mise en œuvre étape par étape. Cependant, ils étaient ouverts aux demandes de changement et ont facilement adapté leur approche lorsque de nouvelles idées apparaissaient. " 

“Cegeka a mis en œuvre une feuille de route claire, mais a facilement ajusté son approche lorsque de nouvelles idées sont apparues.” 

 

Jan Bergmans, Cera