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Golden Whale Productions : le pouvoir du renforcement positif

Claudia Heiling, cofondatrice et directrice de l'exploitation de Golden Whale Productions, explique comment la combinaison de systèmes basés sur le renforcement et d'une technologie d'apprentissage automatique permet aux équipes CRM d'obtenir des informations sur leurs clients en une fraction du temps nécessaire pour effectuer des tests A/B manuels.

Quel impact les systèmes basés sur le renforcement peuvent-ils avoir sur l'activité CRM ? Comment ces modèles utilisent-ils les données des utilisateurs pour tester des hypothèses et les affiner au fil du temps ?

Pour répondre à cette question de manière générale, nous pouvons dire que les modèles d'apprentissage automatique trouvent toujours des applications utiles lorsque les problèmes sont multidimensionnels, car ce sont le plus souvent les domaines dans lesquels les humains ont du mal à comprendre les corrélations.

Les tests A/B fastidieux peuvent être remplacés par des exécutions expérimentales de nos systèmes LOOPS, les résultats optimisés étant obtenus beaucoup plus rapidement et avec moins de frictions au sein de l'organisation.

Pour le travail dans le CRM, cela signifie que les organisations utilisant nos méthodes peuvent lancer plus de campagnes, ajouter plus de nouvelles fonctionnalités et faire plus d'expériences à chaque fois tout en créant de meilleurs résultats grâce au délai d'exécution considérablement amélioré pour un événement unique.

Ces systèmes n'inventent pas d'actions par eux-mêmes, mais fournissent plutôt un aperçu précis du comportement actuel des utilisateurs auquel les équipes CRM peuvent réagir avec leurs propres idées. Pouvez-vous donner un exemple de scénario spécifique qu'un responsable CRM pourrait vouloir tester en fonction des résultats de son système de renforcement ?

Nous avons déjà établi un exemple très direct qui a un impact immédiat sur les résultats d'une entreprise avec notre Bonus Analytics, qui est la question de savoir quand accorder à qui quel bonus/fonctionnalité au niveau de la plateforme et dans les limites de la réglementation.

Il s'agit d'un problème d'optimisation incroyablement délicat à résoudre par un opérateur humain par lui-même, mais en l'exécutant via LOOPS, nous avons réussi à créer des augmentations de monétisation allant jusqu'à 30 % que les équipes CRM ont pu immédiatement utiliser.

En outre, la capacité d'identifier les modèles et les tendances les plus complexes du comportement des utilisateurs grâce à LOOPS a permis à certains opérateurs de réduire jusqu'à 20 pour cent leurs coûts de bonus simplement en leur permettant de trier les objectifs de bonus improductifs de ceux qui sont susceptible de produire un rendement à plus long terme.

Bien entendu, la vitesse d'exécution optimisée du traitement de ces questions via LOOPS a également accéléré les cycles d'apprentissage de plusieurs semaines dans chaque cas, ce qui a permis aux équipes CRM de déployer les stratégies suggérées et d'en récolter les bénéfices plus rapidement que jamais.

Comment voyez-vous évoluer le rôle d’un responsable CRM à mesure que cette technologie se banalise ? Les équipes CRM auront-elles désormais la responsabilité encore plus grande de posséder de solides compétences en analyse de données et une capacité créative de résolution de problèmes ?

C'est le changement le plus intéressant pour moi. D'après moi, le scénario avec cette technologie en place voit l'équipe CRM perdre une partie du fardeau lié à l'exécution de longs cycles de test, ce qui lui permet de se concentrer davantage sur l'idéation sur ce que devraient être les éléments exploitables que le que le système offre à l'utilisateur. Le système de renforcement effectue ensuite les tests et trouve le point idéal pour le scénario même qu'il a créé.

À partir de là, c'est à l'équipe CRM de continuer à innover et de maintenir l'intérêt des joueurs en trouvant des approches d'engagement plus créatives. Je vois cela comme une approche beaucoup plus satisfaisante du processus et une courbe d’apprentissage bien plus intéressante pour toutes les personnes impliquées !

Un autre avantage des systèmes basés sur le renforcement est qu'ils peuvent être combinés avec la technologie d'apprentissage automatique pour créer une boucle itérative dans laquelle les modifications auto-infligées sont automatiquement apportées aux données. Pouvez-vous expliquer plus en détail le fonctionnement de ce processus ?

Chez Golden Whale, nous avons rendu ce processus très simple. Dès que vous publiez un nouveau modèle dans notre système LOOPS, les résultats de ses actions commencent à changer l'expérience et le comportement des utilisateurs sur votre plateforme. Cela crée par conséquent un flux de données modifié qui retourne dans la partie orchestration du modèle de notre système.

Ici, les changements sont analysés et le modèle peut être adapté, recalibré ou ré-entraîné en fonction de l'impact effectué auparavant, ce qui à son tour crée des changements dans les données résultantes au cours du cycle suivant et ainsi de suite. Il s'agit d'un processus très intéressant, et nous améliorons encore la façon dont nous automatisons et accélérons les progrès réalisés à travers ces itérations logiques.

Les équipes pourront désormais être beaucoup plus proactives dans leurs efforts pour interagir avec les clients et essayer de nouvelles choses plutôt que de simplement y réagir après qu'elles se soient produites. Comment voyez-vous cela bénéficier à l’avenir à l’expérience client ?

C'est certainement un point très important. Grâce à la partie prédictive de notre système, nous obtenons une estimation éclairée du comportement futur au niveau des utilisateurs individuels. Cela signifie qu'à long terme, nous pouvons même nous retrouver dans une position où nous pouvons travailler avec les besoins d'un client avant qu'il n'ait pris une décision consciente sur quelque chose !

Avoir une telle longueur d'avance permettra de produire une nouvelle génération de produits qui répondront à la demande des clients d'une manière jamais vue auparavant, ce qui aboutira finalement à une expérience utilisateur incroyablement personnalisée qui peut potentiellement être complètement différente d'un client à l'autre.

Bien entendu, cela ne peut qu’être extrêmement bénéfique du point de vue de l’engagement et devrait ouvrir de nombreuses voies nouvelles et intéressantes pour les équipes CRM.