AI Marketing: Qu’est-ce que le marketing de l’intelligence artificielle?

De nombreuses entreprises et les équipes de marketing qui les soutiennent adoptent rapidement des solutions technologiques intelligentes pour encourager l’efficacité opérationnelle tout en améliorant l’expérience client. Grâce à ces plateformes, les professionnels du marketing sont en mesure d’acquérir une compréhension plus nuancée et plus complète de leur public cible. Les informations recueillies dans le le processus peuvent ensuite être utilisées pour guider les conversions tout en allégeant la charge de travail des équipes marketing.

Qu’est-ce que le marketing de l’intelligence artificielle (IA)?

Le marketing ai utilise des technologies d’intelligence artificielle pour prendre des décisions automatisées basées sur la collecte de données, l’analyse des données et d’autres observations du public ou les tendances économiques qui peuvent affecter les efforts de marketing. L’intelligence artificielle est souvent utilisée dans les efforts de marketing où la vitesse est essentielle. Les outils d’intelligence artificielle utilisent les données et les profils des clients pour apprendre à mieux communiquer avec les clients, de sorte qu’ils ont besoin de messages personnalisés au bon moment sans l’intervention des membres de l’équipe marketing, assurant ainsi une efficacité maximale. Pour de nombreux professionnels du marketing d’aujourd’hui, l’intelligence artificielle est utilisée pour augmenter les équipes de marketing ou pour effectuer des tâches plus tactiques qui nécessitent moins de nuances humaines.

Les cas d’utilisation du marketing AI comprennent:

  • analyse des données
  • traitement du langage naturel
  • achat de médias
  • prise de décision automatisée
  • génération de contenu
  • personnalisation en temps réel


Composantes de l’IA dans le marketing

Il est clair que l’intelligence artificielle a un rôle essentiel à jouer pour aider les professionnels du marketing à communiquer avec les consommateurs. Les composantes suivantes du marketing AI constituent les principales solutions d’aujourd’hui qui contribuent à combler l’écart entre les énormes quantités de données client collectées et les étapes ultérieures réalisables qui peuvent être appliquées aux campagnes futures :

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est piloté par l’intelligence artificielle et implique des algorithmes informatiques qui peuvent analyser l’information et s’améliorer automatiquement grâce à l’expérience. Les appareils qui exploitent l’apprentissage automatique analysent de nouvelles informations dans le contexte de données historiques pertinentes qui peuvent éclairer les décisions en fonction de ce qui a fonctionné ou non dans le passé.

Big Data et analyse

L’émergence des médias numériques a conduit à un afflux de Big Data, qui a fourni aux opérateurs de marketing l’occasion de comprendre leurs efforts et d’attribuer avec précision la valeur par les canaux. Cela a également conduit à une saturation excessive des données, car de nombreux spécialistes du marketing ont du mal à déterminer quels ensembles de données valent la peine d’être recueillis.

Solutions AI Platform

Des solutions efficaces basées sur l’intelligence artificielle fournissent aux opérateurs de marketing une plate-forme centrale pour gérer les énormes quantités de données collectées. Ces plateformes ont la capacité d’extraire des informations marketing approfondies au sein de votre public cible afin que vous puissiez prendre des décisions axées sur les données sur la meilleure façon de les atteindre. Par exemple, des cadres tels que Bayesian Learning and Forgetting peuvent aider les professionnels du marketing à mieux comprendre à quel point un client est réceptif à un effort de marketing spécifique.

Défis de marketing AI

Le marketing moderne repose sur une compréhension approfondie des besoins et des préférences des clients et donc sur la capacité d’agir rapidement et efficacement sur ces connaissances. La capacité de prendre des décisions en temps réel axées sur les données a placé l’IA au premier plan pour les parties prenantes du marketing. Cependant, les équipes de marketing doivent être exigeantes lorsqu’elles décident de la meilleure façon d’intégrer l’IA dans leurs campagnes et leurs opérations. Le développement et l’utilisation des outils d’intelligence artificielle en sont encore aux premiers stades. Par conséquent, il ya quelques défis à être conscient de lors de la mise en œuvre de l’IA dans le marketing.

Temps de formation et qualité des données

Les outils d’intelligence artificielle ne savent pas automatiquement quelles mesures prendre pour atteindre les objectifs de marketing. Ils ont besoin de temps et de formation pour apprendre les objectifs organisationnels, les préférences des clients, les tendances historiques, comprendre le contexte général et établir des compétences. Non seulement cela prend du temps, mais il exige également des garanties sur la qualité des données . Si les outils d’intelligence artificielle ne sont pas formés avec des données de haute qualité précises, opportunes et représentatives, l’outil prendra des décisions sous-optimales qui ne reflètent pas les souhaits des consommateurs, réduisant ainsi la valeur de l’outil.

intimité

Les consommateurs et les organismes de réglementation répriment également la façon dont les organisations utilisent leurs données. Les équipes de marketing doivent s’assurer qu’elles utilisent les données des consommateurs d’une manière éthique et conforme à des normes telles que le GDPR, sinon elles risquent de lourdes sanctions et des dommages à la réputation. C’est un défi en ce qui concerne l’IA. À moins que les instruments ne soient spécifiquement programmés pour respecter des directives légales spécifiques, ils peuvent dépasser ce qui est considéré comme acceptable en termes d’utilisation des données des consommateurs à des fins de personnalisation.

Obtenez l’adhésion

Il peut être difficile pour les équipes de marketing de démontrer la valeur des investissements dans l’intelligence artificielle aux parties prenantes corporatives. Bien que les KPI tels que le retour sur investissement et l’efficacité soient facilement quantifiables, il est moins évident de montrer comment l’IA a amélioré l’expérience client ou la réputation de la marque. Dans cet esprit, les équipes de marketing doivent s’assurer qu’elles ont les capacités de mesure nécessaires pour attribuer ces gains qualitatifs aux investissements dans l’IA.

Meilleures pratiques de distribution

Comme l’intelligence artificielle est un outil plus récent dans le marketing, aucune pratique exemplaire définitive n’a été établie pour guider les déploiements initiaux des équipes de marketing.

S’adapter à l’évolution du paysage marketing

Avec l’émergence de l’IA vient une perturbation dans les opérations de marketing quotidiennes. Les professionnels du marketing doivent évaluer quels emplois seront remplacés et lesquels seront créés. Selon une étude, près de 6 emplois actuels de spécialiste du marketing et d’analyste seront remplacés par la technologie marketing.

Comment utiliser l’IA dans le marketing

Il est important de commencer par un plan complet lorsque vous utilisez l’intelligence artificielle dans les campagnes et les opérations de marketing. Cela permettra aux équipes de marketing de minimiser les défis coûteux et de tirer le meilleur parti de leur investissement dans l’IA dans les plus brefs délais.

Avant de mettre en œuvre un outil d’IA pour les campagnes de marketing, il y a quelques facteurs clés à considérer :

Fixer des objectifs

Comme pour tout programme de marketing, il est important de fixer des objectifs clairs et des analyses marketing dès le départ. Commencez par identifier les domaines des campagnes ou des opérations que l’IA pourrait améliorer, comme la segmentation. Établissez donc des indicateurs clés clairs qui aideront à clarifier le succès de la campagne accrue d’intelligence artificielle: ceci est particulièrement important pour des objectifs qualitatifs tels que « améliorer l’expérience client ».

Norme de confidentialité des données

Au début de votre programme d’intelligence artificielle, assurez-vous que votre plate-forme d’intelligence artificielle ne dépasse pas la ligne d’utilisation acceptable des données au nom de la personnalisation. Assurez-vous que les normes de confidentialité sont établies et programmées sur les plateformes au besoin afin de maintenir la conformité et la confiance des consommateurs.

Quantité de données et sources

Pour commencer par le marketing AI, les professionnels du marketing doivent disposer d’une grande quantité de données. C’est ce qui formera l’outil d’intelligence artificielle sur les préférences des clients, les tendances externes et d’autres facteurs qui influenceront le succès des campagnes d’IA. Ces données peuvent être extraites du CRM, des campagnes marketing et des données du site Web de votre organisation. En outre, les professionnels du marketing peuvent intégrer cela avec des données de deuxième et de tiers. Cela peut inclure des données de localisation, des données météorologiques et d’autres facteurs externes qui peuvent contribuer à une décision d’achat.

Acquérir du talent pour la science des données

De nombreuses équipes de marketing n’ont pas d’employés ayant les compétences nécessaires en sciences des données et en intelligence artificielle, ce qui rend difficile le travail avec de grandes quantités de données et la fourniture de perspicacité. Pour lancer les programmes, les organisations devraient collaborer avec des organisations tierces qui peuvent fournir une assistance dans la collecte et l’analyse des données pour former les programmes d’intelligence artificielle et faciliter la maintenance continue.


Maintenir la qualité des données

Au fur et à mesure que les programmes d’apprentissage automatique consommeront plus de données, le programme apprendra à prendre des décisions précises et efficaces. Toutefois, si les données ne sont pas normalisées et exemptes d’erreurs, l’information ne sera pas utile et peut effectivement inciter les programmes d’IA à prendre des décisions qui entravent les programmes de marketing. Avant de déployer le marketing AI, les équipes marketing doivent coordonner avec les équipes de gestion des données et d’autres secteurs d’activité pour établir des processus de nettoyage et de maintenance des données. Lorsque vous faites cela, considérez les sept dimensions essentielles des données :

    • Temps opportun
    • Exhaustivité
    • Texture
    • Pertinence
    • Transparence
    • Précision
    • Représentativité

Sélection d’une plate-forme AI

La sélection de la ou des bonnes plates-formes est une étape cruciale pour lancer un programme de marketing AI. Les professionnels du marketing devraient être exigeants pour identifier les lacunes que la plate-forme tente de combler et choisir des solutions en fonction de leurs capacités. Cela s’articulera autour de l’objectif que les professionnels du marketing tentent d’atteindre: par exemple, les objectifs de vitesse et de productivité exigeront des fonctionnalités différentes des outils utilisés pour améliorer la satisfaction globale des clients à l’égard de l’IA. Une chose à garder à l’esprit lors de la sélection d’un outil est le niveau de visibilité dont vous aurez besoin quant à la raison pour laquelle une plate-forme d’intelligence artificielle a pris une certaine décision. Selon l’algorithme utilisé, les équipes de marketing peuvent obtenir un rapport clair sur les raisons pour lesquelles une décision donnée a été prise et quelles données ont influencé la décision,

Avantages de l’exploitation de l’intelligence artificielle dans le marketing

Il existe une myriade de cas d’utilisation pour l’intelligence artificielle dans les efforts de marketing et chacun de ces cas d’utilisation produit plusieurs avantages tels que la réduction des risques, une vitesse accrue, une plus grande satisfaction de la clientèle, une augmentation des revenus et plus encore. Les avantages peuvent être quantifiables (nombre de ventes) ou non quantifiables (satisfaction de l’utilisateur). Il existe certains avantages généraux qui peuvent s’appliquer à tous les cas d’utilisation de l’IA:

 

Augmentation du retour sur investissement de la campagne

S’ils sont exploités correctement, les professionnels du marketing peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour transformer l’ensemble de leur programme de marketing en extrayant les informations les plus précieuses de leurs ensembles de données et en agissant sur eux en temps réel. Les plates-formes d’IA peuvent prendre des décisions rapides sur la meilleure façon d’allouer des fonds entre les canaux médiatiques ou d’analyser les placements publicitaires les plus efficaces pour engager les clients de manière plus cohérente, en tirant le meilleur parti des campagnes.  

Amélioration des relations avec la clientèle et personnalisation en temps réel

L’intelligence artificielle peut vous aider à fournir des messages personnalisés aux clients aux points appropriés du cycle de vie du consommateur. L’intelligence artificielle peut également aider les professionnels du marketing à identifier les clients à risque et à les cibler avec des informations qui les inciteront à réengager la marque.

Mesure avancée du marketing

De nombreuses organisations ont du mal à suivre toutes les données produites par les campagnes numériques, ce qui rend difficile la reconnectation du succès à des campagnes spécifiques. Les tableaux de bord qui tirent parti de l’intelligence artificielle permettent une vue plus complète de ce qui fonctionne afin qu’il puisse être reproduit sur tous les canaux et les budgets alloués en conséquence. 

Prenez les décisions plus rapidement

L’intelligence artificielle est capable de mener des analyses tactiques de données plus rapidement que ses homologues humains et d’utiliser l’apprentissage automatique pour arriver à des conclusions rapides en fonction de la campagne et du contexte du client. Cela donne aux membres de l’équipe le temps de se concentrer sur des initiatives stratégiques qui peuvent ensuite éclairer les campagnes activées par l’intelligence artificielle. Avec l’intelligence artificielle, les professionnels du marketing n’ont plus à attendre la fin d’une campagne pour prendre des décisions, mais peuvent utiliser l’analyse en temps réel pour faire de meilleurs choix multimédias. 

7 exemples d’intelligence artificielle dans le marketing

L’intelligence artificielle est utilisée dans des initiatives de marketing dans une multitude de cas d’utilisation, dans un large éventail de domaines, y compris lesservices financiers , le gouvernement, le divertissement, lessoins de santé, la vente au détail et plus encore. Chaque cas d’utilisation offre des résultats différents, allant de l’amélioration des performances de la campagne à une meilleure expérience client ou à une plus grande efficacité dans les opérations de marketing. 

Il existe de nombreuses façons pour les entreprises de tirer parti de l’apprentissage automatique pour créer un plan de marketing plus complet. Considérez ce qui suit :

1. Offres d’achat de publicité programmatique

Un problème que rencontrent souvent les équipes marketing est de décider où placer des annonces et des messages. Les équipes de marketing peuvent créer des plans éclairés en fonction des préférences des utilisateurs, mais ces équipes ne sont pas suffisamment flexibles ou agiles pour modifier le plan en temps réel en fonction des dernières informations sur les consommateurs. L’intelligence artificielle est utilisée par les professionnels du marketing pour atténuer ce défi grâce à la publicité programmatique. Les plateformes programmatiques utilisent l’apprentissage automatique pour enchérir sur des espaces publicitaires pertinents pour les publics ciblesen temps réel. L’offre est éclairée par des données telles que les intérêts, l’emplacement, l’historique des achats, l’intention de l’acheteur et plus encore. Cela permet aux équipes de marketing de cibler les bons canaux au bon moment, à un prix compétitif. L’achat programmatique illustre comment l’apprentissage automatique peut accroître la flexibilité du marketing pour satisfaire les clients à mesure que leurs besoins et leurs intérêts évoluent.  

2. Sélectionnez le message correct

Par les canaux, différents consommateurs répondent à des messages différents : certains peuvent résonner avec un charme émotionnel, d’autres de l’humour, d’autres de la logique. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent suivre les utilisateurs de messagerie auxquels ils ont répondu et créer un profil utilisateur plus complet. De là, les équipes de marketing peuvent fournir des messages plus personnalisés aux utilisateurs en fonction de leurs préférences. Par exemple, Netflix utilise l’apprentissage automatique pour comprendre les sexes qui intéressent un utilisateur particulier. Il personnalise ensuite l’œuvre d’art que l’utilisateur voit pour correspondre à ces intérêts. Sur le Netflix Tech Blog , ils expliquent comment ils utilisent les algorithmes pour déterminer quelle œuvre d’art attirera le plus un spectateur à regarder un titre particulier, en disant:« Nous envisageons la possibilité de personnaliser l’image que nous utilisons pour représenter le film Good Will Hunting.

Ici, nous pourrions personnaliser cette décision en fonction de la façon dont un membre préfère différents genres et thèmes. Quelqu’un qui a vu de nombreux films romantiques pourrait être intéressé par Good Will Hunting si nous montrons l’œuvre d’art contenant Matt Damon et Minnie Driver, tandis qu’un membre qui a vu de nombreuses comédies pourrait être attiré par le film si nous utilisons l’œuvre d’art contenant Robin Williams, un comédien bien connu. « IA dans le marketing Crédit: Netflix Tech Blog Lorsque l’IA et l’apprentissage automatique sont utilisés, ces plates-formes peuvent recueillir des données précieuses sur les clients qui permettent aux équipes de marketing d’augmenter les taux de conversion et d’améliorer l’expérience client.

 

Les équipes de marketing peuvent ensuite analyser toutes ces données pour créer une vision plus nuancée du client, même en tenant compte de facteurs supplémentaires tels que si un utilisateur avait regardé un titre indépendamment de l’image et comment cela joue dans la messagerie future.  

3. Personnalisation granulaire

Les consommateurs d’aujourd’hui s’attendent à un niveau de personnalisation très granulaire. Les messages marketing doivent être informés par les intérêts d’un utilisateur, l’historique des achats, l’emplacement, les interactions passées avec la marque et une myriade d’autres points de données. L’intelligence artificielle aide les équipes de marketing à aller au-delà de la démographie standard pour en apprendre davantage sur les préférences des consommateurs au niveau individuel et granulaire. Cela aide les marques à créer des expériences soignées basées sur les goûts uniques d’un client. Par exemple, Spotify utilise l’intelligence artificielle pour créer des listes de lecture personnalisées en fonction de ce qu’un client a entendu dans le passé, des succès actuels de tous les genres et de la musique dont on parle. Utilisez ces jeux de données pour créer des listes de lecture personnalisées pour les utilisateurs et créer des listes de lecture de genre basées sur les artistes qui apparaissent dans les conversations, les articles, etc. Personnalisation granulaire Une autre tendance basée sur la personnalisation activée par l’intelligence artificielle est le contenu atomique.

 

Ici, l’intelligence artificielle apprend les préférences des clients et extrait des morceaux d’une bibliothèque de contenu pour créer un e-mail personnalisé ou une offre pour un client avec des images, des vidéos ou des articles pertinents. 

4. Chatbots et expériences de conversation

Avec le développement du traitement du langage naturel via l’intelligence artificielle, les chatbots sont maintenant utilisés pour augmenter les agents du service à la clientèle. Les clients ayant des questions plus élémentaires peuvent se référer à des chatbots qui donneront des réponses immédiates et précises. Ils seront en mesure d’exploiter les questions passées et les données historiques pour fournir des résultats personnalisés. Cela donne aux agents du service à la clientèle le temps de travailler sur des demandes compliquées qui nécessitent plus de nuances humaines.  

5. Analyse marketing prédictive

Avec tant de données à venir, les équipes de marketing ont du mal à en tirer des idées. L’intelligence artificielle permet aux équipes de marketing de tirer le meilleur parti de ces données en utilisant l’analyse prédictive , qui utilise un assortiment d’apprentissage automatique, d’algorithmes, de modèles et d’ensembles de données pour prédire le comportement futur. Cela peut aider les équipes de marketing à comprendre les types de produits qu’un consommateur recherchera et quand, ce qui leur permet de positionner les campagnes avec plus de précision.

Par exemple. Amazon utilise l’analyse prédictive pour suggérer des produits aux consommateurs en fonction des achats et des comportements passés, ce qui augmente les conversions et la satisfaction de la clientèle. L’intelligence artificielle peut également être utilisée pour aider les équipes de marketing à suivre plus attentivement l’attribution , ce qui permet aux équipes de voir quelles campagnes ont le plus contribué au retour sur investissement. 

 

Analyse marketing prédictive

Crédit: Woo Commerce

6. Opérations marketing

Un autre cas d’utilisation clé pour l’intelligence artificielle dans le marketing est d’accroître l’efficacité dans divers processus. L’intelligence artificielle peut aider à automatiser les processus tactiques tels que le tri des données marketing, répondre aux questions courantes des clients et effectuer des habilitations de sécurité. Cela donne aux équipes de marketing plus de temps pour travailler sur le travail stratégique et analytique.    

7. Prix dynamiques

L’intelligence artificielle peut aider à rendre les marques plus compétitives en permettant la tarification dynamique. Les plates-formes d’IA peuvent suggérer des prix optimaux pour les produits en temps réel en évaluant d’énormes quantités de données historiques et compétitives. Cette stratégie a été particulièrement efficace dans le commerce de détail. Il permet aux marques d’ajuster les prix pour tenir compte de la demande pour certains produits, augmenter les ventes et surpasser la concurrence. 

Prévisions et tendances pour le marketing AI

Bien que l’intelligence artificielle soit encore largement nouvelle dans l’espace marketing, elle ne fait que croître en popularité. Il y a quelques tendances d’IA que les spécialistes du marketing verront dans les années à venir et devraient commencer à s’adapter à :

L’intelligence artificielle est en croissance:

  • Gartner a prédit que d’ici 2022, l’IA remplacera environ 33 pour cent des analystes de données dans le marketing.
    • Les géants de la technologie réalisent les avantages et le potentiel de l’intelligence artificielle. En 2016, ils dépensaient déjà en moyenne entre 20 et 30 milliards de dollars. 90 % de ce budget était axé sur la distribution et la recherche.
    • En outre, en 2020, Gartner a prédit que plus de 40 % des activités de science des données seront automatisées

Les équipes passeront par l’IA

Les équipes de marketing subiront davantage de pressions pour démontrer la valeur du marketing et le retour sur investissement aux parties prenantes exécutives. Les équipes tireront parti des solutions d’intelligence artificielle pour orienter ces objectifs et mieux allouer des fonds pour des campagnes réussies et fournir les mesures de marketing qui démontrent la valeur des campagnes.

Les leaders du marketing qui n’exploitent pas l’intelligence artificielle seront remplacés par ceux qui le font

Selon Gartner , les responsables des idées marketing ne seront plus aussi compétitifs dans ce paysage marketing en évolution. La plupart des personnes interrogées par Gartner utilisent des solutions d’IA dans leur stratégie de marketing ou ont l’intention de le faire. Seulement 13 % d’entre elles n’en voient pas l’utilisation au cours des trois prochaines années.