4 façons d'utiliser l'IA pour l'adoption de produits

4 façons d'utiliser l'IA pour l'adoption produit

1. Améliorer l'expérience utilisateur grâce à la personnalisation par l'IA

La clé de l'adoption d'un produit réside dans l'offre d'une expérience personnalisée. L'IA peut vous aider à atteindre cet objectif :

Créer des expériences in-app hyper-personnalisées

Vous pouvez utiliser l'IA pour segmenter les utilisateurs en fonction de facteurs tels que l'historique des achats, les données démographiques et le comportement dans l'application. Par exemple, vous pouvez classer les utilisateurs dans les catégories « nouveaux utilisateurs », « utilisateurs chevronnés » ou « utilisateurs à risque de churn ».

Cela vous aidera à identifier facilement les principaux points de douleur et à comprendre les besoins des clients. Vous pouvez ensuite utiliser l'IA pour mettre à jour en permanence les profils des utilisateurs au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles, afin de garantir l'exactitude et la pertinence des données.

De même, la segmentation alimentée par l'IA peut vous aider à créer des interfaces d'applications qui s'adaptent aux différentes préférences des utilisateurs, aux tailles d'écran et aux capacités des appareils.

Vous pouvez également permettre aux utilisateurs de personnaliser l'apparence de l'application avec des thèmes, des couleurs et des polices de caractères en fonction de leur catégorisation et de leurs préférences.

Le contenu est un autre moyen d'exploiter l'IA. Vous pouvez proposer un contenu et des conseils adaptés à chaque segment. Essayez de proposer une visite guidée des produits mettant en avant les fonctionnalités clés pour les nouveaux utilisateurs tout en fournissant des conseils avancés pour les utilisateurs chevronnés.

Ajustez dynamiquement le contenu en fonction des informations fournies par l'IA en temps réel afin de garantir un engagement optimal de l'utilisateur. Si un utilisateur a du mal à maîtriser une fonctionnalité particulière, vous pouvez lui proposer une infobulle ciblée expliquant le processus.

Vous pouvez également utiliser l'IA pour adapter les explications et les exemples au niveau de compréhension de l'utilisateur ou proposer des suggestions pour une exploration plus approfondie en fonction des progrès et des intérêts de l'utilisateur.

Conseil : Les infobulles et hotspots interactifs d'UserGuiding peuvent être ajustés en fonction des informations générées par l'IA.

Prévoir les besoins des utilisateurs

Analysez le comportement des utilisateurs pour anticiper leurs prochaines étapes et actions. Par exemple, des visites fréquentes sur la page Tarifs indiquent un intérêt élevé pour les fonctionnalités premium, mais une hésitation potentielle quant à la mise à niveau.

Vous pouvez utiliser le déclenchement alimenté par l'IA pour suivre la distance de défilement d'un utilisateur sur la page de tarifs. 

S'ils atteignent le bas de la page, cela peut signifier qu'ils ont exploré toutes les options et qu'ils sont prêts à obtenir davantage d'informations. Vous pouvez alors leur proposer une visite guidée des fonctionnalités premium.

De même, vous pouvez utiliser l'IA pour proposer des check-lists personnalisées. Si, par exemple, un utilisateur visite la page des tarifs plusieurs fois dans un délai spécifique mais ne démarre pas d'essai gratuit, vous pouvez déclencher une visite guidée des produits avec de simples instructions générées par l'IA.

Conseil : La check-list d'onboarding d'UserGuiding est idéale pour motiver les utilisateurs à accomplir des tâches complexes à l'aide d'une barre de progression.

Optimiser la diffusion du contenu

Affiner en permanence le contenu in-app sur la base des données d'engagement des utilisateurs analysées par l'IA. 

Par exemple, l'IA peut vous indiquer des infobulles particulières qui ont un taux de clics élevé, afin que vous puissiez envisager de les développer en un guide interactif plus détaillé.

Vous pouvez également utiliser l'IA, en particulier les modèles de traitement du langage naturel, pour identifier les mots-clés et les phrases fréquemment utilisés.

Elle vous aidera à détecter les messages, les tutoriels ou les étapes d'onboarding les plus efficaces. Par exemple, si une étape d'onboarding spécifique est fréquemment sautée parce qu'elle prend trop de temps, vous pouvez à nouveau utiliser l'IA pour générer des résumés concis afin d'améliorer la lisibilité et l'engagement.

2. Accélérer l'onboarding grâce à des conseils intelligents

Un processus d'onboarding fluide est crucial pour l'adoption d'un produit. L'IA peut optimiser cette phase en :

Construire des flux d'onboarding intelligents

Créez des parcours d'onboarding dynamiques qui s'adaptent au comportement et aux préférences des utilisateurs grâce à des insights axés sur l'IA. 

Vous pouvez utiliser des invites d'IA spécifiques pour mieux comprendre votre produit et vos utilisateurs lors de la création d'un flux d'onboarding. Par exemple, utilisez :

• « Décrivez mon produit en termes simples, en mettant l'accent sur les principaux avantages et le public cible. »
• « Créez des personas d'utilisateurs détaillés en fonction de notre public cible, y compris leurs objectifs, leurs points de douleur et leurs motivations. »

Vous pouvez également demander à l'IA de créer des invites de fonctionnalité spécifiques. Voici quelques exemples :

• « Rédigez un texte d'onboarding engageant pour une fonctionnalité appelée [nom de la fonctionnalité]. »
• « Créez un tutoriel étape par étape pour [nom de la fonctionnalité] avec des visuels clairs. »
• « Concevez une séquence d'onboarding qui met en évidence la valeur de [nom de la fonctionnalité] pour les nouveaux utilisateurs. »

N'oubliez pas que vous devez fournir des informations détaillées dans votre message pour obtenir des résultats personnalisés de la part de l'IA.

Identifier les goulets d'étranglement de l'onboarding

Identifiez les domaines dans lesquels les utilisateurs rencontrent des difficultés en analysant les interactions avec l'IA. Si de nombreux utilisateurs abandonnent le processus d'inscription à une étape spécifique, cherchez-en la raison et fournissez des conseils supplémentaires.

Fournissez une assistance ciblée à l'aide d'éléments interactifs pour aider les utilisateurs à surmonter les difficultés. Par exemple, afficher une infobulle expliquant un champ confus dans un formulaire d'inscription.

Parfois, il peut être difficile de faire jaillir la créativité pour concevoir des enquêtes d'onboarding. L'IA peut vous aider dans la phase d'idéation.

Tout d'abord, vous pouvez demander à l'IA d'analyser votre produit ou service, en identifiant les fonctionnalités clés, les rôles des utilisateurs et les points de douleur potentiels du point de vue de l'utilisateur.

Sur la base de ces informations, l'IA peut générer des questions d'enquête potentielles. Par exemple, si votre produit est un outil de gestion de projet, l'IA peut suggérer des questions telles que :

• « La création d'un nouveau projet a-t-elle été facile ? »
• « Dans quelle mesure les fonctionnalités de gestion des tâches ont-elles été utiles ? »

Conseil : Une fois que vous avez une liste de questions, essayez UserGuiding pour créer une enquête in-app interactive. UserGuiding prend en charge les demandes de fonctionnalités, la satisfaction de l'onboarding, les enquêtes NPS, et bien plus encore !

Personnalisation des messages de bienvenue

Accueillez les utilisateurs avec un message de bienvenue personnalisé en fonction de leurs informations ou de leur comportement grâce à l'IA. Par exemple, vous pouvez accueillir les utilisateurs qui reviennent avec un message personnalisé mettant en avant les nouvelles fonctionnalités.

3. Améliorer l'efficacité du support client grâce à l'IA

Un support client efficace peut avoir un impact significatif sur l'adoption d'un produit. L'IA peut rationaliser les processus de support en :

Automatiser les FAQ et les demandes d'assistance

Mettez en place des chatbots alimentés par l'IA pour traiter les demandes courantes, libérant ainsi votre équipe d'assistance pour des problèmes plus complexes. Vous pouvez créer un chatbot pour répondre aux questions fréquemment posées sur la facturation ou les problèmes techniques.

Créez des centres d'aide in-app avec des articles consultables pour offrir des options de libre-service aux utilisateurs.

Conseil : l'intégration de la base de connaissances d'UserGuiding permet aux utilisateurs de bénéficier d'une expérience plus complète.

Analyser le sentiment des clients

Jaugez la satisfaction client en analysant les commentaires. Utilisez l'IA pour identifier les tendances du sentiment des clients liées à des fonctionnalités ou des domaines de produits spécifiques. Par exemple, vous pouvez utiliser l'IA pour filtrer et extraire des données liées à des fonctionnalités ou des zones de produits spécifiques.

Vous pouvez également utiliser des algorithmes d'IA pour analyser le sentiment exprimé dans les commentaires des clients. Ce sentiment peut être positif, négatif ou neutre.

La priorisation des tickets d'assistance

Utilisez l'IA pour classer les tickets d'assistance en fonction de l'urgence et de l'impact. Par exemple, escaladez automatiquement les tickets liés à des problèmes critiques ou à des clients de grande valeur.

Priorisez les efforts d'assistance en conséquence afin de vous assurer que les problèmes critiques sont traités rapidement. Par exemple, confiez les tickets prioritaires à des agents d'assistance expérimentés.

4. Susciter un engagement plus profond grâce à des informations axées sur l'IA

Il est essentiel de maintenir l'engagement des utilisateurs pour assurer l'adoption à long terme des produits. L'IA peut vous aider à atteindre cet objectif :

Optimiser la messagerie in-app

Déterminez le moment optimal et le contenu des messages in-app sur la base du comportement de l'utilisateur et des connaissances de l'IA. Par exemple, envoyer des recommandations de produits personnalisées en fonction de l'historique de navigation de l'utilisateur.

Proposer des communications très ciblées. Vous pouvez envoyer une offre limitée dans le temps aux utilisateurs qui ont manifesté de l'intérêt pour une catégorie de produits particulière.

Mesurer efficacement l'engagement des utilisateurs

Suivez les indicateurs clés et identifiez les points à améliorer. Vous pouvez mesurer les taux de clics sur différents types de contenu afin d'identifier ce qui trouve un écho auprès des utilisateurs.

Analysez le comportement des utilisateurs pour découvrir des modèles cachés et des possibilités d'engagement. Par exemple, identifiez les utilisateurs qui utilisent fréquemment une fonctionnalité particulière et offrez-leur un contenu exclusif ou un accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités.

Prévoir le churn des utilisateurs

Grâce à l'analyse prédictive alimentée par l'IA, identifiez les utilisateurs qui risquent de quitter l'application. Identifiez les utilisateurs qui ont diminué leur utilisation ou qui se sont désintéressés des mises à jour récentes.

Mettez en œuvre des stratégies de rétention ciblées pour réengager ces utilisateurs et réduire le churn. Par exemple, proposez des réductions personnalisées ou un contenu exclusif aux utilisateurs à risque.

Prévision de l'adoption des produits

Prédisez les taux d'adoption futurs en vous basant sur les données historiques et les tendances actuelles à l'aide de l'IA. Vous pouvez prévoir l'impact du lancement d'une nouvelle fonctionnalité sur l'acquisition et la rétention des utilisateurs.

Anticiper les défis et les opportunités afin d'optimiser la stratégie produit et l'allocation des ressources. Identifier les goulets d'étranglement potentiels dans le parcours de l'utilisateur et allouer des ressources pour y remédier de manière proactive.

Les 3 grandes tendances de l'IA dans l'adoption des produits

Certaines tendances en IA, comme l'apprentissage automatique, sont déjà devenues incontournables. Voyons ce qu'il y a de nouveau pour la transformation digitale et l'adoption de produits :

1. Sécurité accrue des données

Détection et réponse aux menaces basées sur l'IA

• Détection des anomalies : Les algorithmes d'IA analysent les modèles de données et le comportement des utilisateurs pour détecter les activités inhabituelles qui peuvent indiquer une menace pour la sécurité, comme un accès non autorisé ou une violation de données.
• Analyse comportementale : L'IA surveille les interactions des utilisateurs et signale les écarts par rapport au comportement normal, ce qui peut indiquer des comptes compromis ou des menaces internes.some text
  • Le rapport « Cost of a Data Breach » de 2024 d'IBM indique que l'utilisation de l'IA dans les flux de travail de prévention permet de réduire de 2,2 millions de dollars les coûts liés à la violation par rapport aux organisations qui ne déploient pas d'IA dans leurs flux de travail.

2. Apprentissage et formation adaptatifs

Formation interactive et contextuelle

• Systèmes de tutorat intelligents : Les systèmes alimentés par l'IA fournissent un retour d'information, des conseils et des explications en temps réel pendant les sessions de formation, en s'adaptant aux réponses et aux progrès de l'apprenant.
• Assistance contextuelle : L'IA offre une aide contextuelle et des ressources basées sur la tâche ou le défi actuel de l'apprenant, ce qui rend l'expérience de formation plus pertinente et plus pratique. Ceci est particulièrement utile pour les produits SaaS.

Analyse des performances et perspectives

• Suivi des progrès : L'IA surveille et analyse les progrès et les indicateurs de performance des apprenants, fournissant des indications sur les points forts, les faiblesses et les domaines à améliorer.
• Analyse prédictive : L'IA prédit les besoins d'apprentissage futurs et les défis potentiels, ce qui permet d'ajuster de manière proactive les stratégies et le contenu de la formation.

3. Modèles de tarification dynamique

Optimisation des tarifs en temps réel

• Tarifs compétitifs : L'IA surveille les stratégies tarifaires des concurrents et ajuste les prix en conséquence pour rester compétitif et maximiser la part de marché, en mettant votre produit devant les clients avec moins d'efforts.

Stratégies de tarifs personnalisées

• Segmentation de la clientèle : L'IA segmente les clients en fonction de leur comportement, de leurs préférences et de leur historique d'achat, ce qui permet de mettre en place des modèles de tarification personnalisés offrant des réductions ou des promotions adaptées.
• Tarifs comportementaux : L'IA utilise les données sur les interactions avec les clients et les habitudes d'achat pour proposer des tarifs ciblés ou des offres spéciales qui encouragent les conversions et augmentent la satisfaction des clients.

4 outils d'adoption produit axés sur l'IA

1. UserGuiding

UserGuiding est une plateforme d'onboarding et de guidage in-app des utilisateurs qui aide les entreprises à augmenter l'adoption de leurs produits et à réduire le churn.

UserGuiding offre une gamme d'éléments interactifs tels que des infobulles, des hotspots, des check-lists et des visites guidées des produits.

Bien qu'il ne soit pas lui-même alimenté par l'IA, vous pouvez intégrer UserGuiding à d'autres outils alimentés par l'IA comme Intercom, Mixpanel, HubSpot et Google Analytics pour maximiser la personnalisation et l'analyse des données.

Par exemple, l'intégration de Mixpanel et de Google Analytics vous aidera à segmenter les utilisateurs en fonction de leur comportement, de leurs données démographiques et d'autres attributs. Vous pouvez donc plonger en profondeur dans la compréhension de votre utilisateur avec UserGuiding.

Vous pouvez également fusionner des données provenant d'Intercom, de Mixpanel et de HubSpot pour obtenir une vue d'ensemble de vos clients.

2. Pendo

Une autre plateforme robuste d'adoption digitale est Pendo, qui se concentre sur l'amélioration de l'expérience utilisateur.

Avec des fonctionnalités telles que le guidage in-app, l'analyse des utilisateurs et le retour d'information sur les produits, Pendo fournit des informations approfondies sur le comportement des utilisateurs. Les fonctionnalités d'IA de Pendo permettent des flux de travail automatisés et des analyses prédictives.

3. Zendesk

Zendesk est une plateforme de service client complète qui permet de gérer les interactions avec les clients.

Les fonctionnalités de Zendesk alimentées par l'IA comprennent les chatbots, l'acheminement automatisé des tickets et l'analyse des sentiments pour améliorer les temps de réponse, augmenter la satisfaction client et identifier les tendances en matière d'assistance.

4. Amplitude

Amplitude est une plateforme d'analyse de produits qui fournit des informations sur le comportement et l'engagement des utilisateurs.

Amplitude propose des fonctionnalités de suivi des actions, des événements et des propriétés des utilisateurs. Ses capacités d'IA incluent l'analyse prédictive, la segmentation des utilisateurs et la prédiction du churn pour optimiser la stratégie produit et l'expérience utilisateur.

Conclusion

En s'appuyant sur des plateformes et des outils alimentés par l'IA, les entreprises peuvent optimiser l'onboarding des utilisateurs, proposer des expériences personnalisées et améliorer le support client.

De la prédiction du comportement des utilisateurs à l'automatisation des tâches de routine, l'IA permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'accroître la satisfaction des clients et de favoriser la réussite des produits.