Qu'est-ce que la RAG et pourquoi les spécialistes du marketing devraient-ils s'y intéresser ?

« Qu'est-ce que la RAG et pourquoi devrais-je m'y intéresser ? Il y a tellement d'acronymes, je n'arrive plus à suivre. » J'entends déjà ces remarques.

Essayons de représenter ce concept de la manière la plus simple possible : la génération augmentée de récupération (RAG pour Retrieval-Augmented Generation) est un principe fondamental qui détermine notre manière d'obtenir des informations au quotidien, souvent sans même nous en rendre compte. La RAG transforme la manière dont les clients font des recherches et comment les marques interagissent avec eux à chaque étape, de la découverte à la conversion.

Pour faire simple, la RAG combine deux éléments clés pour rendre l'IA plus intelligente.

1. Extraction : elle extrait des informations pertinentes et précises à partir de sources fiables telles que des graphiques de connaissances, des sites web ou des avis.

2. Génération augmentée : à partir de ces données, l'IA élabore des réponses qui imitent le ton d'une conversation et s'appuient sur des faits.

Voyez la RAG comme un assistant capable d'améliorer les réponses en récupérant des informations réelles et pertinentes avant de générer une réponse. Au lieu de deviner ou d'inventer des choses, elle base ses réponses sur des données faisant autorité pour garantir exactitude et pertinence. Par exemple, si un client demande au chatbot d'assistance d'un restaurant « Avez-vous des plats sans gluten ? », la RAG extrait des informations du menu, des FAQ et des avis client pour générer une réponse du type « Oui ! Nous avons plusieurs options sans gluten au menu, dont des salades et des sandwichs avec du pain sans gluten. »

Conseil de pro : la qualité du stockage et de l'organisation des données joue un rôle essentiel dans ce processus. C'est là qu'intervient le graphe de connaissances. En centralisant les données structurées (comme les heures d'ouverture) et les données non structurées (comme les avis client), le graphe de connaissances permet aux outils d'IA d'accéder aux informations dont ils ont besoin pour fournir des réponses précises et pertinentes en fonction du contexte. Sans un socle de données solide, la RAG ne peut pas atteindre son plein potentiel.

La RAG joue un rôle de plus en plus important à chaque point de contact. Elle peut sans aucun doute être considérée comme l'une des plus grandes évolutions pour le parcours client depuis des années, du moins depuis l'automatisation du marketing omnicanal, et elle apparaît partout :

• La découverte : les résultats d'IA générative résument rapidement les informations pertinentes, aidant les clients à découvrir des marques et des produits qu'ils n'auraient pas découverts. Par exemple, les outils d'IA générative peuvent mettre en avant des options moins connues en soulignant les caractéristiques ou les avantages du produit en rapport avec la requête de l'utilisateur.

• La comparaison : la RAG améliore l'exploration de produits en proposant des descriptions détaillées, des avis et des comparaisons, inspirant aux clients la confiance nécessaire pour évaluer les choix qui s'offrent à eux. En effet, au lieu d'une liste de liens, les clients reçoivent des informations sélectionnées, ce qui leur facilite la tâche.

• La prise de décision : en consultant la disponibilité, les prix ou les informations d'un établissement en temps réel, la RAG simplifie le processus de prise de décision. Les clients peuvent ainsi aller dans un magasin ou effectuer un achat en ligne plus rapidement.

• Le service après-vente : les outils d'IA alimentés par la RAG fournissent des réponses rapides et précises aux questions de service client, par exemple les conditions de retour ou le dépannage. Cela renforce la confiance et la fidélité, transformant les acheteurs ponctuels en clients réguliers.

Conseil de pro : à chaque étape, la qualité des données extraites par la RAG est essentielle. Les outils comme les graphes de connaissances fournissent la structure et les connexions nécessaires pour s'assurer que l'IA extrait des informations précises et fiables, améliorant ainsi l'expérience client à tous les niveaux.

1. Comprenez l'importance de l'organisation des données : découvrez comment des outils tels que les graphes de connaissances peuvent centraliser et optimiser les informations de votre marque afin d'améliorer les résultats de recherche fournis par l'IA et l'engagement des clients.

2. Adoptez les outils d'intelligence artificielle : tournez-vous vers des solutions qui proposent des fonctionnalités de RAG, telles que des plateformes avancées de recherche intégrée, pour améliorer votre expérience client.

3. Repensez le référencement : modifiez votre stratégie pour donner la priorité à la pertinence et au niveau de détail. Créez du contenu qui correspond aux requêtes conversationnelles et aux besoins d'informations en temps réel.

Il ne s'agit pas d'une mode. La RAG favorise la transition vers la recherche conversationnelle qui rend le parcours client plus fluide et plus intuitif. En fournissant des réponses plus intelligentes, plus rapides et plus précises, elle établit une nouvelle norme d'expérience client.

Les spécialistes du marketing qui s'approprient la technique RAG dès aujourd'hui seront prêts à répondre aux exigences des outils de recherche de demain. Et avec des techniques comme les graphes de connaissances qui alimentent cette évolution, les marques qui privilégient des données propres et organisées seront en tête.

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