La gestion de contenu continue d’apporter de la complexité en entreprise, ce qui peut potentiellement menacer la croissance nécessaire et la fonctionnalité accrue du système de gestion de contenu. L’IA peut aider à réduire cette menace.
De nombreuses utilisations de l’intelligence artificielle par les entreprises sont importantes, audacieuses et évidentes, mais ses avantages en matière de gestion de contenu sont plus modestes, mais cumulativement efficaces. Voici trois façons dont l’IA dans la gestion de contenu peut avoir un impact profond.
1. Sélectionner le contenu de la page Web avec l’IA
Une pierre angulaire de la gestion de la relation client (CRM) est la page d’accueil, c’est-à-dire la destination d’un lien transmis par texte ou par courriel à un client potentiel. Ces pages sont généralement spécifiques à un message et conçues pour faire avancer le client vers une vente, une fois que le client clique sur le lien.
Cependant, le CRM se dirige vers les parcours personnels des clients, de sorte que les pages d’accueil des clients peuvent avoir besoin d’être quelque peu personnalisées. Construire différentes pages d’atterrissage pour différents segments et sous-segments d’audience peut être une approche à ce problème, mais cela demande beaucoup de travail et n’est pas encore vraiment personnalisé.
L’IA peut résoudre ce problème en fournissant un lien personnalisé à un client potentiel par SMS ou par e-mail. Ce lien contient un identifiant client, permettant à l’IA de gestion de contenu de rassembler dynamiquement du contenu personnalisé pour la construction en temps réel de la page d’accueil, en fonction des données du profil client CRM.
2. Systèmes de contenu conversationnel
C’est une énorme facette de la CMS qui ne fait que commencer à gronder. C’est peut-être le plus gros problème de conception d’interface dans les systèmes de contenu multicanaux, nécessitant peut-être même une gestion indépendante. Les interfaces conversationnelles sont différentes en nature des autres interfaces ; les options de script et les métadonnées plus conditionnelles peuvent souvent nécessiter une supervision dédiée pour continuer à fonctionner comme les clients l’attendent.
La conversation, bien sûr, est du ressort du chatbot — de plus en plus utilisé dans de nombreuses applications d’entreprise. Dans ce contexte, le contenu n’est pas seulement ce qui est fourni à l’utilisateur — il englobe également la substance de la conversation entre le client et le chatbot.
Dans une telle application conversationnelle, le CMS doit être conscient des robots en interface avec elle, de qui ces robots assurent l’entretien et de leur succès à différents moments de leur cycle de service. Le taux de satisfaction que les clients donnent à la fin d’un échange détermine les domaines dans lesquels les robots ont besoin d’une formation supplémentaire.
3. Affiner la recherche ECM
Certains CMS sont gargantuesques, remplis d’océans de contenu difficiles à naviguer. Cependant, plus le contenu est varié, plus il est difficile de faire face au volume. La plupart des plates-formes offrent une utilité limitée pour faire face à ce conflit.
L’apprentissage automatique peut digérer les recherches CMS et évaluer leur efficacité, en réécrivant les termes de recherche pour améliorer le ciblage du contenu. Cette même disposition permet également d’étiqueter le contenu plus efficacement.
