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AI Marketing : comment mettre la technologie au profit des entreprises ?

AI Marketing

L'AI Marketing représente actuellement le moyen le plus sûr pour une entreprise de récolter les meilleurs résultats dans ses efforts de marketing. Il s'agit d'adopter la technologie intelligente dans les différentes étapes du processus afin de les rationaliser.

De base, le marketing consiste à comprendre les besoins des clients pour adapter les produits et les services en fonction de ces attentes. Il implique également de persuader les consommateurs à acheter. Dans toutes ces étapes, l' peut avoir un rôle à jouer. Qu'est-ce l'AI Marketing et qu'est-ce que cela apporte à une entreprise ? Voici la réponse à toutes vos questions.

AI Marketing : définition

L'AI Marketing, en termes simples, signifie mettre l'intelligence artificielle au service des efforts de marketing. Rappelons que le marketing consiste à prendre des décisions stratégiques en se basant sur le besoin des clients. Cela se fait par le biais d'analyse des données clients et d'autres facteurs externes telles que les tendances du marché.

De son côté, l'intelligence artificielle couvre un large domaine de la technologie et vise, en quelque sorte, à rendre les machines intelligentes. Autrement dit, les outils d'IA permettent d'automatiser ou de faciliter les tâches afin d'obtenir les mêmes résultats qu'un humain, et parfois même meilleurs.

La réactivité et la rapidité sont des critères essentiels en termes de marketing. L'objectif est d'atteindre le public cible en offrant des services adaptés dans les meilleurs délais. Les campagnes de marketing représentent sans doute l'élément le plus important pour une entreprise sur le plan concurrentiel. Pour rendre service aux équipes de marketing, l'IA offre une grande capacité d'analyse et de précision permettant d'optimiser les efforts.

Les technologies impliquées dans l'IA Marketing

Précisons avant tout que l'intelligence artificielle est un domaine très vaste dont les applications couvrent presque tous les secteurs d'activités et tous les aspects de notre vie quotidienne. Ainsi, même si nous parlons d'AI Marketing ou du marketing par l'intelligence artificielle, il s'agit plus exactement de quelques composants de l'IA.

L'analyse de données et le Big Data

Une des utilisations les plus importantes de l'intelligence artificielle, dans tous les domaines, est l'analyse des données. En réalité, toute technologie d'IA repose sur les données à partir desquelles les systèmes puisent les connaissances nécessaires pour résoudre un problème. C'est également le cas dans l'AI Marketing.

Maintenant, les outils d'analyse alimentés par l'IA permettent de prendre en charge de grandes quantités de données et d'effectuer des calculs complexes en peu de temps. Par ailleurs, le progrès technologique a entraîné une explosion de données ayant conduit à la naissance du Big Data. Ce concept fait référence au stockage, à la gestion et au traitement d'une quantité massive de données. Combiné à la puissance de l'IA, le Big Data offre une plus grande compréhension et une exploitation plus approfondie des données.

Le machine learning

Le machine learning ou l'apprentissage automatique est une sous-catégorie de l'IA qui permet aux machines d'apprendre par eux-mêmes à résoudre un problème donné. Il s'agit d'un élément essentiel à l'AI Marketing du fait qu'il tire parti des contextes de données historiques pour prédire la probabilité des événements à venir.

Les plateformes d'AI Marketing

Il existe des solutions spécifiques basées sur l'IA qui fournissent aux équipes de marketing les éléments nécessaires pour la gestion des données clients. Ces plateformes sont conçues pour extraire les informations significatives sur les consommateurs afin d'éclairer les prises de décisions.

Pourquoi adopter l'AI Marketing ?

L'objectif ultime de tout effort de marketing étant de satisfaire les clients et d'augmenter le nombre ventes, l'AI Marketing offre plusieurs avantages qui permettent d'y parvenir.

Pour améliorer les relations clients

Comme nous l'avons déjà mentionné, le marketing repose avant tout sur l'analyse des données clients. Cela permet de reconnaître leurs besoins, de comprendre leur comportement et de prendre des décisions en fonction de ces informations. Ainsi, les spécialistes peuvent identifier les clients à risques pour permettre aux spécialistes de les cibler avec des messages plus pertinents et engageants.

Un autre avantage de l'AI Marketing est la possibilité de personnaliser les campagnes d'emailing. L'IA peut, par exemple, aider à rédiger les lignes d'objets et les contenus des emails. En 2021, Gartner a rapporté que 84 % des leaders du marketing digital pensent que l'AI Marketing améliore la capacité d'offrir des expériences personnalisées en temps réel aux clients.

Pour accélérer les prises de décisions

En termes de rapidité et de réactivité, le marketing automation est la solution idéale pour les marketeurs. Il consiste tout simplement à automatiser tous les efforts de marketing allant de l'analyse des données au développement de nouvelles stratégies. Autrement dit, l'utilisation de l'IA et de l'automatisation permet d'accélérer le processus de prise de décisions basées sur le client.

L'intelligence artificielle permet à la fois de faire une analyse prédictive à partir des données historiques, et une analyse prescriptive grâce à l'analyse de données en temps réel.

Pour faire augmenter le ROI

Une meilleure prise de décisions peut d'abord se traduire par le développement d'une meilleure approche du client et des prospects. D'autre part, le succès des efforts de marketing se mesure aussi par un bon retour sur investissement. Les analyses significatives incluent des réflexions sur une façon d'allouer les fonds dans les campagnes de marketing. 

En outre, l'AI Marketing, c'est également le traitement d'un plus grand nombre de tâches dans délai plus court et avec une précision accrue. Par conséquent, les équipes de marketing peuvent booster leurs actions avec peu d'efforts.

Les défis de l'AI Marketing

Nous avons fait le tour des avantages du marketing croisé avec l'intelligence artificielle. Néanmoins, il est important de noter que la mise en œuvre de l'AI Marketing fait face à plusieurs défis qui doivent être pris en compte.

Avant d'acquérir les capacités d'analyse, les systèmes d'IA ont besoin de formation. D'une part, ils doivent apprendre les objectifs des campagnes et d'autre part, les préférences des clients, l'historique des tendances, etc. Cela demande avant tout du temps et de l'entraînement.

Mais outre ces deux éléments, l'IA se base également sur les données de formation. La quantité et surtout la qualité sont primordiales pour obtenir des informations significatives et précises. En gros, les données doivent être pertinentes, exhaustives, cohérentes, pertinentes, transparentes, exactes et représentatives.

Par ailleurs, l'utilisation des données est conditionnée par la confidentialité. En effet, les informations sur les clients sont sensibles et doivent être utilisées de manière éthique et conforme au RGPD.

En dépit de tous les avantages qu'elle présente, l'intelligence artificielle soulève des préoccupations sur la suppression de plusieurs emplois. Par conséquent, l'AI Marketing s'accompagne également d'une question sur l'éventuel remplacement des spécialistes par les outils d'IA.

La conception d'une stratégie d'AI Marketing

L'adoption de l'IA pour améliorer les efforts de marketing doit se faire sur la base d'un plan bien élaboré.

La planification

La première étape consiste à établir les objectifs dans l'utilisation de l'intelligence artificielle sur le plan marketing. Cela commence par l'identification des processus à améliorer (campagnes, opérations, segmentation, etc.). Ensuite, les équipes de marketing doivent définir les indicateurs clés de performance (KPI) qui serviront de référence pour mesurer le succès de la campagne. Enfin, il faudra sélectionner les outils ou les technologies d'IA adaptés aux objectifs à atteindre.

Collecte et gestion des données

Rappelons encore une fois que l'AI Marketing nécessite une vaste quantité de données pour dériver des informations essentielles sur les clients et autres. Les outils CRM des entreprises peuvent fournir ces données ainsi que les sites Web. Toutefois, d'autres sources externes peuvent être prises en compte si elles influencent les décisions d'achat (localisation, saison, etc.).

Ensuite, il est important de réfléchir dès le départ à une politique de confidentialité des données. La personnalisation, bien que essentielle, ne doit pas être une excuse pour franchir les limites dans l'utilisation des informations sur les clients. Les règles établies doivent être intégrées dans les plateformes d'IA déployées et communiquées aux consommateurs pour maintenir leur confiance.

L'équipe de marketing doit inclure des experts en data science, à savoir des data scientists, des data analysts et un data manager. Effectivement, la manipulation des données est une tâche difficile, même avec les outils d'IA. Ainsi, ces experts peuvent aider à collecter des données et à former les systèmes d'AI Marketing avant d'automatiser le processus. Ils doivent également veiller au bon fonctionnement et à la maintenance des systèmes.

Les bonnes pratiques d'AI Marketing

Après la planification et les réflexions sur les données, il est maintenant temps de passer à l'adoption proprement dite de l'AI Marketing. Il s'agit là de déployer une plateforme ou une application d'IA. 

Pour choisir l'application la mieux adaptée, vous devez savoir qu'il en existe principalement deux catégories. La première consiste en l'automatisation des tâches comme l'envoi automatique de mails ou les chatbots. Pour faire simple, elles sont programmées sur un ensemble de règles dans le but d'exécuter une séquence de tâches prédéterminée sur une entrée. Le deuxième type d'application se base sur le machine learning pour exécuter des tâches plus complexes. Ce sont les algorithmes utilisés pour les analyses prédictives et les prises de décision.

Certaines applications sont autonomes, c'est à dire distinctes des canaux utilisés par les clients et les employés, tandis que d'autres s'intègrent aux systèmes existants.

Par où commencer ?

Avec peu d'expérience en IA, le plus judicieux serait de mettre en œuvre une application d'automatisation basée sur les règles. Et au lieu d'orienter directement les applications vers les clients, l'entreprise peut commencer par en adopter une qui guide les agents humains des services clients.

Ensuite, avec un peu plus de compétences en matière d'intelligence artificielle et après avoir collecté assez de données sur les clients, l'équipe peut passer au niveau suivant. C'est le l'apprentissage automatique entre en jeu. Autrement dit, à cette phase de l'AI Marketing, les applications d'IA serviront à analyser les données pour éclairer les prises de décisions. Cela peut, par exemple, consister à concevoir des offres personnalisées en se basant sur les préférences des clients.

Plus les données affluent, plus les entreprises peuvent en tirer parti pour améliorer toute la stratégie de marketing. En d'autres termes, l'automatisation à l'aide du machine learning peut s'appliquer à la généralité du processus. Quant aux décideurs humains, ils restent essentiellement utiles pour déterminer la nécessité d'une campagne ou pour approuver l'allocation de fonds dans une publicité.

Pour conclure, l'AI Marketing est un bon moyen d'atteindre les objectifs en matière de marketing, que ce soit la satisfaction des clients ou de meilleures ventes. Néanmoins, les différents défis et le manque de confiance en la technologie empêchent encore plusieurs entreprises à adopter le concept.

Les exemples réussis d'IA Marketing

lance Personalize

Amazon a été un pionnier dans l'utilisation de la machine learning pour offrir des recommandations de produits personnalisées. Pourtant, il a été difficile pour la marque d'étendre ces capacités aux entreprises qui exécutent leurs sites sur Amazon Web Services.

En juin 2019, Amazon a annoncé la disponibilité de sa solution ai marketing nommée Amazon Personalize. Cette dernière peut fournir des recommandations jusqu'à 50 % meilleures sur une gamme de types de produits à évolution rapide, notamment les livres, les films, la musique et les articles d'actualité.

Starbucks utilise l'analyse prédictive pour des recommandations personnalisées

Selon le cabinet d'études Aberdeen, les entreprises qui identifient les besoins des clients grâce à l'analyse prédictive peuvent augmenter leurs revenus organiques de 21 % d'une année sur l'autre.

Starbucks est un exemple de marque utilisant sa carte de fidélité et son application mobile pour collecter et analyser les données des clients. Ils ont annoncé des plans de personnalisation en 2016.

Depuis lors, ils ont construit toute une expérience d'application. Elle enregistre les détails des achats, y compris où ils sont effectués et à quel moment de la journée. Starbucks utilise l'analyse prédictive pour traiter ces données et servir aux clients des messages marketing personnalisés. Ces messages comprennent des recommandations lorsqu'un utilisateur s'approche d'un magasin local et des offres spéciales pour augmenter la valeur moyenne de la commande du client.

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