Le parcours client correspond à l'ensemble des expériences et des interactions que les personnes ont avec votre marque. Souvent, il désigne le chemin reliant la découverte de la marque à un premier achat. Mais les spécialistes du marketing reconnaissent que le parcours peut et doit se poursuivre au-delà d'un seul achat pour inclure de multiples expériences tout au long de la vie du client.
Les spécialistes du marketing élaborent des cartographies du parcours client pour suivre les points de contact digitaux et physiques où les marques interagissent avec les clients. Tout au long de leur parcours, les clients rencontrent différents types d'informations sur la marque, des informations de base (comme les données NAP) aux résultats de recherche pilotés par l'IA, qui s'appuient notamment sur l'analyse du sentiment dans les avis (directs et tiers).
Étape 1 – Attraction : un client découvre votre marque et s'y intéresse.
Étape 2 – Maturation : un client découvre des informations pertinentes sur votre marque.
Étape 3 – Conversion : un client commence à interagir de manière régulière avec votre marque.
Étape 4 – Engagement : un client développe un attachement à votre marque.
Étape 5 – Transaction : un client achète un produit ou un service proposé par votre marque.
Étape 6 – Adoption : un client utilise activement le produit ou le service acheté chez vous.
Étape 7 – Fidélité : un client achète vos produits ou services à plusieurs reprises, démontrant une vraie préférence pour votre marque.
Étape 8 – Recommandation : un client partage librement des informations positives sur votre marque, peut-être dans un avis en ligne ou par le bouche-à-oreille.
Étape 9 – Ambassadeur : un client devient un porte-parole rémunéré de la marque et contribue souvent à soutenir l'engagement d'autres clients dans leurs nouveaux parcours.
Comment la recherche par IA impacte-t-elle les marques et le parcours client ?
La recherche par IA a redéfini le parcours client en brouillant les frontières entre l'attraction et l'engagement. Comment ? Les clients commencent désormais leur parcours par des recherches sans marque qui ressemblent à des questions formulées naturellement. Elles ressemblent aussi beaucoup aux questions riches en contexte qu'on trouve généralement à la fin de l'entonnoir de conversion.
De plus, les clients ne se contentent pas de poser des questions : Des clients de toutes les générations dialoguent désormais avec des interfaces de chat alimentées par l'IA. Le rôle des réseaux sociaux s'étend et les internautes ont tendance à s'affranchir des moteurs de recherche classiques.
Aujourd'hui, seuls 64 % des clients recherchent d'abord des produits ou des services sur les moteurs de recherche classiques. Près de la moitié d'entre eux (45 %) sont susceptibles d'utiliser et de faire confiance à un outil d'IA pour trouver des informations sur une marque. Pendant ce temps, la transition vers des expériences de recherche pilotées par l'IA s'accélère.
Il devient soudainement beaucoup plus difficile de discerner à quelle étape du parcours se trouvent les clients Pour s'adapter, les marques doivent élaborer des stratégies marketing flexibles afin de répondre aux besoins des clients dont les intentions exploratoires et transactionnelles se ressemblent beaucoup.
Comment les marques peuvent-elles s'adapter à l'impact de l'IA sur les parcours et expériences client ?
Avec l'adoption grandissante de la recherche pilotée par l'IA dans le parcours client, les marques qui intègrent un graphe de connaissances à leur stratégie de données ont plus de chances d'attirer de nouveaux clients. Pourquoi ? Les données structurées et non structurées alimentent l'IA générative. Les premières, qui comprennent par exemple l'adresse et les horaires, garantissent une précision fondamentale. Les secondes, qui comprennent les avis gérés, les publications sur les réseaux sociaux et autres contenus optimisés, fournissent à l'IA générative le contexte dont elle a besoin pour composer des réponses pertinentes.
Ces deux types de données fonctionnent de concert pour attirer les clients. Une fois centralisées dans le Yext Knowledge Graph, vos fiches locales, vos photos, vos avis, vos éléments en vedette sur les réseaux sociaux, etc., sont structurés de manière à aider les modèles d'IA à "comprendre" les données et à les montrer aux clients. Ainsi, un graphe de connaissances devient la clé d'une stratégie SEO efficace dans la recherche générative, où que vos clients se trouvent dans leur parcours.
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