Aujourd’hui, la satisfaction client reste l’un des indicateurs clés pour évaluer le comportement du consommateur. Elle est couramment utilisée pour prédire la fidélité ou la propension à recommander une marque. Pourtant, cette approche montre ses limites : elle ne suffit plus à comprendre en profondeur les attentes et comportements des clients.

De nombreuses entreprises continuent de s’appuyer sur des questionnaires standardisés, souvent peu adaptés à la diversité culturelle ou aux spécificités locales. Cette méthode repose sur la capacité de l’entreprise à identifier a priori les bons attributs à mesurer, ce qui introduit des biais et limite la richesse de l’analyse.

Cette conférence propose un changement de paradigme :

Dans un premier temps, nous verrons pourquoi il est essentiel de dépasser la simple notion de satisfaction, pour adopter une vision holistique de l’expérience client, en intégrant l’ensemble des interactions tout au long du parcours et du cycle de vie du client.

Dans un second temps, nous explorerons les données et outils permettant de transformer des données qualitatives en insights quantitatifs, grâce notamment à l’analyse de verbatims et aux techniques de machine learning.

Enfin, nous montrerons comment croiser ces données qualitatives avec des données comportementales (clics, géolocalisation, navigation…), en s’appuyant sur le concept d’Internet of Behavior, pour affiner la connaissance client et construire des modèles prédictifs plus robustes.

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Enseignant et chercheur en intelligence artificielle appliquée au marketing, je suis actuellement doctorant en thèse CIFRE au sein de la DSI de Norauto, en partenariat avec l’Université de Bretagne Sud. Mes travaux portent sur la modélisation de l’expérience client à travers l’IA et les jumeaux numériques, avec pour objectif de mieux comprendre les parcours clients et d’anticiper leurs comportements. Parallèlement à mes recherches, j’enseigne l’introduction à l’IA et au machine learning à l’IESEG, ainsi que l’IA appliquée au game design et au game art à Rubika. L’idée : explorer comment le machine learning et l’IA peuvent accélérer la création de jeux vidéo, affiner la compréhension des audiences, ou encore optimiser les processus créatifs. Passionné par les sujets liés à la connaissance client, à l’expérience utilisateur et à la data, j’ai également animé plusieurs conférences internes sur l’IA. Je suis convaincu que les données, bien exploitées, représentent un levier puissant pour enrichir la relation client et transformer les pratiques marketing.