Comment utiliser l’IA pour accélérer sa stratégie d’expérimentation ?
Dès 2015, Kameleoon proposait d’enrichir sa stratégie d’expérimentation par l’IA, avec un algorithme de Predictive Targeting. En 2024, une nouvelle suite de fonctionnalités, AI Copilot, à vu le jour, permettant à nos utilisateurs de gagner du temps et de la précision dans la pratique de l’expérimentation, de l’idéation à l’analyse.
Fred de Todaro, notre CPO, a assisté et participé à la montée en puissance de l’IA dans l’expérimentation. Il a accepté de répondre à nos questions pour nous partager l’évolution de sa vision et de sa conception de l’Intelligence Artificielle.
Quel serait ton premier conseil aux équipes qui veulent intégrer l’IA à leur pratique de l’expérimentation ?
Coordonnez-vous ! La coordination est essentielle pour créer des environnements d'expérimentation collaboratifs pour toutes les équipes. Tout le monde doit être sur la même longueur d'onde. Cette règle s’applique aussi à l’IA qui devient presque un membre à part entière de votre équipe. Elle doit pouvoir construire ses raisonnements sur une source de données unifiée.
Un autre point de vigilance : la qualité de la data. Assurez-vous que votre IA dispose de suffisamment de données accessibles pour comprendre le contexte de ce que chaque équipe cherche à réaliser, mais veillez aussi à la qualité de celle-ci. La donnée qui nourrit votre algorithme déterminera sa précision. Plus la qualité de la data est élevée, meilleure sera la précision.
Quelle est l’utilité concrète de l’IA en expérimentation ?
L’IA n’est pas un simple outil d'expérimentation, il s’apparente davantage à un membre de votre équipe. AI Copilot est d’ailleurs conçu pour vous accompagner dans toutes les étapes de votre stratégie d’expérimentation.
AI Assist sera prochainement disponible dans notre suite AI Copilot. Cette interface conversationnelle se base sur les données pour répondre à vos questions et vous guider de la mise en place de vos tests à l’analyse de leurs résultats. AI Assist facilite la collaboration en rendant les données et l'analyse accessibles à tous, aidant ainsi les équipes à atteindre leurs objectifs communs.
L’IA peut aussi vous accompagner dans les domaines suivants :
- Participer à l’idéation en proposant des hypothèses de test pertinentes, des variations de contenu ou des suggestions de tests.
- Accélérer les capacités de ciblage des segments avec une modélisation avancée de l’intention de conversion des visiteurs en temps réel.
- Collecter des données en temps réel pour nourrir vos stratégies d’'engagement.
- Analyser les résultats de vos tests pour vous permettre d’en tirer les enseignements les plus pertinents.
- Optimiser l'attribution à travers tous les points de contact avant conversion.
- Nourrir vos bases de données de data qualitative en temps réel. Simplifier ou contextualiser vos rapports analytics.
Comment savoir par où commencer ?
Avec AI copilot, vous trouverez facilement de nombreuses idées d'expériences et un nombre exponentiel de variantes. Mais par où commencer ? Comment votre équipe hiérarchise-t-elle son flot d'idées ? En s'appuyant sur un contexte spécifique, l'IA peut vous aider à prioriser les bonnes expériences. Ce contexte doit être basé sur des données historiques en temps réel, ainsi que sur les objectifs actuels de l'entreprise. Cela vous permet d’optimiser vos workflows pour prioriser les tests à forte valeur ajoutée.
Quelle est la marge de progression de l’IA en expérimentation ?
Il nous reste encore beaucoup à apprendre. L’avantage de l’IA, c’est que nous pouvons les apprendre encore plus vite. Lorsqu’on place une IA dans un environnement dynamique comme un site internet, une app ou tout autre produit digital, il faut vraiment s’assurer de garder un bon équilibre. Il faut toujours veiller à ce que les suggestions de l'IA répondent réellement aux objectifs de l’équipe. L'IA peut vous proposer des tas de tests et de variantes, mais il est très important de les déployer en douceur pour qu'ils n'interfèrent pas avec les changements constants que subissent ces environnements.
Actuellement, nous travaillons à rendre l’IA encore plus puissante pour qu’elle nous permette de déterminer immédiatement ce que nous devons faire, et non simplement ce que nous pouvons faire. C’est un véritable travail d’entraînement de l’IA. Il faut lui apprendre à catégoriser et trier des données anciennes et nouvelles pour qu’elle puisse nous donner un ordre de marche et mieux prioriser.
Imaginez, par exemple, qu’une de vos fonctionnalités impacte négativement votre chiffre d'affaires. Voulez-vous que l'IA travaille en priorité à une solution ou souhaitez-vous qu’elle l’ajoute à la liste des tâches à effectuer ?
Quel sera le futur de l’expérimentation IA ?
Utiliser l’IA pour nourrir sa stratégie de testing nécessite une intégration complète de celle-ci à sa pratique, et donc à sa plateforme d’expérimentation. Pour fonctionner efficacement, celle-ci doit reposer sur une automatisation efficace et un certain degré de confiance. Elle doit pleinement devenir un nouveau membre de votre équipe : un assistant IA.
L’IA doit encore évoluer pour fonctionner de manière toujours plus autonome, en aidant à hiérarchiser les tâches, à suivre la progression des tests, à effectuer des ajustements et à fournir des suggestions perspicaces sans qu'on le lui demande. L'assistance de l'IA devrait permettre au reste de votre équipe de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
Chez Kameleoon, nous avons déjà une bonne longueur d'avance sur ce sujet. AI Copilot facilite la collaboration tout en s’intégrant parfaitement à votre plateforme. Que vous travailliez sur des problématiques web ou feature experimentation, l’IA révolutionne votre pratique pour vous permettre de faire évoluer vos programmes d'expérimentation vers des niveaux plus avancés, comme l’ont déjà fait nos clients Vertbaudet ou Toyota, par exemple. Prêt à vous lancer dans l’expérimentation IA ? Rapprochez-vous de votre CSM ou demandez une démo pour découvrir cette fonctionnalité et la plateforme Kameleoon.
