L'intelligence artificielle a de multiples applications dans les stratégies de marketing. C'est logique si l'on pense à sa capacité à automatiser les processus et à recueillir des informations. Mais, d'un point de vue pratique, comment l'appliquer au marketing aujourd'hui ? Nous vous en parlons.
L'intelligence artificielle est un allié parfait pour déployer et accélérer la stratégie marketing dans tous ses aspects : nous parlons du niveau créatif, procédural et analytique. Jetons un coup d'œil aux cinq contributions majeures de l'IA à l'intelligence économique.
1. collecte des données et comportement des consommateurs
Grâce aux technologies intégrées à l'écosystème de l'IA, comme le Big Data et le Machine Learning, il est possible d'obtenir une multitude de données sur les utilisateurs. Les entreprises peuvent ainsi personnaliser leurs offres et leur service client, anticiper les besoins des clients avec des messages personnalisés et augmenter le retour sur investissement.
Examinons la situation du point de vue de la gestion de la relation client et de l'analyse prédictive.
1.1 CRM - Gestion de la relation client (CRM)
Un CRM (Customer Relationship Management) est une solution de gestion centralisée de la relation client. En général, il le fait sous trois angles : les ventes, le marketing et le service à la clientèle.
Les CRM permettent de mettre en commun et de partager la connaissance des clients entre les différents secteurs de l'entreprise. Ils peuvent également diriger et automatiser des campagnes de marketing segmentées pour chaque type de client. Des techniques telles que la segmentation et la micro-segmentation des clients et le lead scoring sont utilisées à cet effet.
Les fonctionnalités du CRM continuent de croître avec l'intelligence artificielle et nous verrons bientôt un développement encore plus important, notamment dans le domaine de l'analyse prédictive. Nous y reviendrons dans le prochain bloc.
1.2. l'analyse prédictive
Le site techniques d'analyse prédictive se concentrent sur l'anticipation des besoins des clients. Le processus d'analyse commence toujours par la collecte, la classification et l'adaptation des données, en vue d'une analyse ultérieure visant à détecter des modèles et des tendances. Dès lors, un algorithme sera développé qui sera chargé de traiter les données et de proposer des prédictions.
Un exemple d'analyse prédictive très courante est le texte prédictif fourni par les outils de la suite Google. Avez-vous remarqué qu'il est de plus en plus précis avec les mots que vous voulez taper ? C'est le résultat d'années d'entraînement de l'algorithmeavec des millions d'utilisateurs dans différentes langues.
Imaginez que cela soit appliqué à la compréhension de tout autre domaine de comportement des utilisateurs.
2. Chatbots
Les chatbots sont de plus en plus présents sur les sites web, les apps et les réseaux sociaux. L'un des systèmes les plus utilisés est ChatGPT.
Même si, dans les années à venir, nous assisterons à une amélioration qualitative de la communication des intelligences artificielles avec les humains par le biais des chatbots, il est essentiel de comprendre qu'en de nombreuses occasions, l'assistance de véritables employés sera absolument nécessaire. La rapidité du processus est également nécessaire.
Si vous souhaitez approfondir le sujet, nous avons parlé en détail de ce type de technologie dans cet article.
3. génération de contenu avec l'IA
Il s'agit peut-être de l'une des technologies les plus controversées de ces derniers temps. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), ces types d'intelligences sont capables de générer du contenu d'une manière très similaire à celle d'un humain.
Le modèle de langage GPT-3 d'Open AI est le plus populaire à l'heure actuelle. Il est alimenté par des millions de fichiers sur le Web qui regroupent (ou aspirent à) toutes les connaissances humaines et créent des connexions à partir des entrées de l'utilisateur dans le système.
4. Reconnaissance des objets par l'IA
L'application de l'intelligence pour la reconnaissance d'objets ou la reconnaissance faciale n'est pas nouvelle. Tout utilisateur de Google Lens trouve très utile de pouvoir identifier des objets dans une image (lieux, produits, pages web, etc.).
Elle a commencé par identifier des visages, mais l'IA est désormais capable d'attribuer à ces visages leurs identités respectives. Elle est également capable de déduire une multitude de données à partir de caractéristiques et de gestes. Facebook sait depuis longtemps qui sont nos amis, ce qui lui permet de les marquer sur les photos.
Du point de vue de la stratégie marketing, l'exploitation de cette technologie peut à nouveau être liée à la personnalisation des messages ou des offres par la synchronisation des expériences en ligne et hors ligne.
5. La publicité programmatique avec l'IA
La publicité programmatique est l'achat et la vente automatisés d'espaces publicitaires sur le web. Des millions de sites web proposent leurs pages à la vente pour y insérer de la publicité et c'est par le biais de plateformes de publicité programmatique (ou publicité en temps réel) que ces espaces peuvent être achetés.
Ces achats d'inventaire sont effectués par le biais d'enchères en temps réel(Real Time Bidding) gérées par des algorithmes chargés d'ajuster les enchères et de faire correspondre les achats au public cible afin de le segmenter de la manière la plus optimale.
Cela se traduit par des gains de temps et une optimisation des livraisons inégalés. Une façon beaucoup plus efficace d'utiliser votre budget marketing et d'augmenter votre retour sur investissement.
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