Selon de récentes études, un travailleur du savoir moyen consacre environ 20 % de sa semaine de travail à rechercher des informations internes ou à gérer des problématiques liées aux données. Il lui faut une meilleure plateforme de recherche, capable de l’aider à s’orienter efficacement dans la masse d’informations au sein de son organisation. Au final, cela se traduira par un gain de productivité.
Qu’est-ce que la recherche intelligente ?
La recherche intelligente, portée par des technologies d’IA de pointe, transforme l’expérience de recherche traditionnelle en analysant l’intention de l’utilisateur et en générant des résultats qui vont au-delà de la simple correspondance de mots-clés. Elle combine des éléments de recherche sémantique et de machine learning afin de construire une compréhension globale de l’objectif de l’utilisateur lorsqu’il lance une recherche sur une plateforme.
Par exemple, imaginez un employé d’une grande organisation qui recherche « directives de gestion de projet ». Dans un contexte d’entreprise, la recherche intelligente ne se contenterait pas de fournir les documents spécifiques liés à la gestion de projet : elle anticiperait aussi des besoins complémentaires en suggérant des supports de formation pertinents, des études de cas ou des projets connexes, selon le rôle de l’utilisateur et son historique d’interactions avec le système. Cette compréhension fine de l’intention de l’utilisateur améliore l’expérience de recherche, rendant l’accès à l’information plus efficace et mieux adapté aux besoins individuels.
Avantages pour l’utilisateur de la recherche intelligente
Gain de temps : La recherche intelligente accélère l’expérience utilisateur en proposant rapidement des résultats précis, ce qui permet d’économiser un temps précieux autrement consacré à trier des informations non pertinentes.
Précision : L’utilisation d’algorithmes avancés garantit des résultats étroitement alignés sur l’intention de l’utilisateur, améliorant fortement la précision du processus de recherche.
Expérience personnalisée : En apprenant des interactions passées, la recherche intelligente adapte ses suggestions, créant une expérience de personnalisation plus engageante et plus intuitive.
Découvrabilité améliorée : Les utilisateurs accèdent à un éventail plus large de contenus ou de produits pertinents, enrichissant leur interaction avec la plateforme et les exposant à des informations qu’ils n’auraient peut-être pas trouvées autrement.
Comment fonctionne la recherche intelligente ?
La recherche intelligente s’appuie sur le traitement du langage naturel (NLP), le machine learning et la recherche sémantique pour mieux comprendre les objectifs des utilisateurs. Le NLP et le machine learning permettent de prédire et d’adapter les résultats à chaque utilisateur. La recherche sémantique, en tirant des enseignements des comportements de recherche d’informations des employés, organise les documents et les requêtes au sein d’un espace vectoriel commun. Cette approche est comparable à l’organisation méthodique des ressources par départements et catégories au sein de l’intranet numérique d’une entreprise. ;
Voici quelques scénarios illustrant les bénéfices business de la recherche intelligente :
Engagement accru : En fournissant des résultats et des suggestions plus pertinents, la recherche intelligente renforce l’interaction des utilisateurs, ce qui augmente les taux d’engagement sur la plateforme.
Taux de conversion plus élevés : En alignant étroitement les résultats de recherche sur l’intention des utilisateurs, on augmente la probabilité qu’ils réalisent les actions souhaitées (achat, inscription, etc.), ce qui se traduit par des taux de conversion plus élevés.
Réduction de la charge du support client : En donnant aux utilisateurs les moyens de trouver l’information facilement, on diminue le volume de demandes adressées au support client, permettant aux équipes support de se concentrer sur des sujets plus complexes.
Insights data : Les données issues des interactions des utilisateurs fournissent des enseignements précieux sur leurs comportements et préférences, facilitant une meilleure prise de décision et l’élaboration de la stratégie.
Avantage concurrentiel : Dans un paysage numérique où la satisfaction utilisateur différencie les entreprises, la mise en place d’un système de recherche intelligente sur l’intranet offre un avantage concurrentiel substantiel.
Quelques exemples business de recherche intelligente
1. Système de gestion des connaissances
Une grande entreprise utilise un système de recherche intelligente pour sa base de connaissances interne. Les employés à la recherche d’informations sur un projet spécifique peuvent saisir des requêtes en langage naturel, et le système, porté par le machine learning et la recherche sémantique, ne se contente pas de récupérer les documents pertinents : il recommande également des contenus connexes, favorisant un partage de connaissances efficace au sein de l’organisation.
2. Système de gestion des tickets de support client
Le service support client de l’organisation intègre la recherche intelligente à son système de tickets. Lorsque les clients soumettent des demandes, le système utilise le traitement du langage naturel pour comprendre les problèmes et propose des résolutions pertinentes à partir d’une base de connaissances. Cela réduit non seulement le temps de réponse, mais permet aussi aux agents support de se concentrer sur des sujets plus complexes, améliorant ainsi la satisfaction client globale.
3. Base de connaissances RH
Le service des ressources humaines d’une entreprise utilise la recherche intelligente pour sa base de connaissances. Les employés qui recherchent des politiques RH ou des informations peuvent saisir des requêtes, et le système, porté par le machine learning, comprend l’intention et fournit les documents pertinents, ainsi que des ressources supplémentaires (supports de formation, FAQ, etc.), favorisant un environnement RH en libre-service.
4. Plateforme e-commerce
Une plateforme e-commerce utilise la recherche intelligente pour comprendre les préférences et comportements des clients. Lorsqu’un utilisateur recherche « chaussures de running », le système ne se contente pas de fournir une liste de produits : il suggère aussi des articles associés en fonction des achats précédents de l’utilisateur, améliorant l’expérience d’achat globale et augmentant la probabilité de ventes additionnelles.
Conclusion
La recherche intelligente sur l’intranet est essentielle pour créer des expériences numériques plus pertinentes. Avec la multitude de ressources en ligne, les clients comme les collaborateurs en interne rencontrent des difficultés pour trouver ce qu’ils recherchent. De plus, ils doivent composer avec un afflux d’informations, ce qui rend l’accès rapide indispensable. Les solutions de recherche intelligente améliorent considérablement la capacité des clients et des agents de support à s’orienter dans l’information en ajoutant des niveaux de compréhension et d’intention.
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