IA et Machine Learning : quelles évolutions pour le marketing digital ? - Marketing Professionnel e-magazine

IA et Machine Learning : quelles évolutions pour le marketing digital ?

Voici ce que l'IA et le Machine Learning vont apporter au marketing digital. En 4 points et exemples.

La plupart des industries et grandes entreprises ont une utilisation mixte de l’IA et du Machine Learning. Ces entreprises misent énormément sur des systèmes d’analyses alimentés par l’IA pour accompagner, et notamment guider, leur stratégie de transformation et de développement numérique. A noter que ce type de constat est voué à se généraliser davantage face à l’arrivée de l’Internet des objets.

Au sein de cette utilisation de l’IA et du Machine Learning, on ne peut que féliciter les experts marketing qui les mettent à profit de façon incroyable. On peut notamment retenir quatre exemples montrant relativement concrètement que ces deux concepts technologiques peuvent développer une certaine polyvalence et puissance lorsqu’ils sont correctement mis à profit.

Exemple 1 : l’IA est une véritable assistance pour la création de contenu

L’un des avantages clés de l’IA et du Machine Learning est l’apport de perspicacité pour créer un contenu plus cohérent et performant. De nombreux créateurs de contenu (notamment des acteurs de la presse écrite) les utilisent déjà pour sélectionner des données existantes et ensuite les combiner avec des mots clés spécifiques afin de créer un contenu unique et original qui attire davantage les visiteurs sur un site web. Par exemple, des acteurs tels que la BBC, la Fox, et même le New York Times ont déjà recours à cette méthode depuis un certain temps. D’ailleurs, vous avez sûrement déjà lu un article du New York Times édité par cette technologie, et cela sans même vous en rendre compte.

Cependant, il est important de relever que nous n’avons pas encore atteint le stade où on peut confier à cette technologie la rédaction d’un article de 1000 mots à l’opinion nuancé et traitant un sujet complexe. Même si nous n’en sommes pas très loin. Pourtant, différentes structures ont recours à ces outils comme une façon de se décharger de certains tâches de créations de contenus basiques et chronophages.

Exemple 2 : la révolution de l’emailing

L’IA et le Machine Learning présentent également de nombreux avantages pour les entreprises en termes de maximisation de leurs efforts d’emailing. La plupart des marketeurs de tous domaines utilisent l’IA pour non seulement personnaliser les campagnes en fonction des préférences et des comportements antérieurs de leurs utilisateurs, mais également pour automatiser des expériences spécifiques comme le test A/B (test de deux versions différentes d’un même emailing afin de vérifier laquelle est la meilleure).

De plus, on peut même utiliser l’IA pour isoler le moment hebdomadaire le plus propice pour atteindre une cible précise. Par exemple, si vous êtes en charge d’un service par contournement (Hulu, Netflix, Cruncyroll, etc.), vous avez de fortes chances que vos utilisateurs aient des schémas de comportement et d’engagement très différents étant donné que ce sont les particularités et la diversité vantés par votre service qui les ont attirés à la base. De ce fait, vous êtes en mesure de traiter, analyser, et utiliser toutes les données de leur comportements antérieurs pour isoler les moments où ils sont les plus actifs et leur tendre la main en conséquence afin que vos taux de réponses soient plus optimisés et pertinents.

Exemple 3 : le comportement prédictif de la clientèle

Pierre-Clément Cazon, Chargé du référencement, JobPhoning

Pierre-Clément Cazon, Chargé du référencement, JobPhoning

Une bonne partie des marques ont recours à l’IA pour non seulement mieux analyser et comprendre les comportements antérieurs de leurs clients, mais aussi pour utiliser ces informations dans le but d’améliorer la qualité de celles qui seront récoltées par la suite. Si on peut prédire le comportement d’une personne en se concentrant sur ses actes ou centres d’intérêts passés, on peut généralement prédire et anticiper ses actes futurs. Les marketeurs ont ainsi entre leurs mains une arme majeure qui leur permet d’éliminer dès les premiers instants les clients potentiels peu susceptibles d’être convertis. De ce fait, ils peuvent focaliser toute leur attention sur les profils de prospects ayant le plus de probabilité de devenir des clients de qualité.

Exemple 4 : le Webdesign assisté par l’IA

En conclusion, l’IA et le Machine Learning sont désormais suffisamment finalisés et au point pour assister les marketeurs dans la conception de sites web basés sur l’UX réelles de leurs base client (passée et actuelle).

Par exemple, on peut noter l’existence d’outils tels que Grid qui collectent les données fournies par l’utilisateur à partir de différentes sources, ceci afin de vous assister et vous indiquer quel sont les endroits les plus pertinents et efficients pour placer du contenu sur une page tel que des images, du texte, ou encore des call to action.

Pour rentrer plus dans le détail, supposons que vous êtes en charge d’une plate-forme de formation en ligne et que vous n’êtes pas certain, du point de vue de la conception, où certains éléments devaient se trouver afin que les services soient le plus accessible possible pour vos clients. Ces applications, tel que Grid, analysent la façon dont vos visiteurs interagissent avec votre plate-forme et suppriment ainsi toutes les suppositions de l’équation. En finalité, vous êtes ainsi en mesure de concevoir un service plus efficient, qui est naturellement plus engageant, tout en faisant cela dans un budget réduit. Au fond, tout le monde y gagne.

Si on transpose cette utilisation, et qu’on exploite divers algorithmes d’IA, on peut totalement envisager le fait d’étendre de tels bénéfices dans le domaine de l’UX. Ainsi, toujours par le biais de l’IA, on peut être en mesure de collecter et d’analyser toutes sortes d’informations telles que la géolocalisation, les données démographiques, ainsi que les appareils utilisés, afin e proposer un contenu plus pertinent pour chaque catégorie d’utilisateurs.

Au final, si l’on devait résumer tout ceci, il est simplement important de comprendre que l’IA et le Machine Learning ne sont pas des révolutions marketing en termes de remplacement d’employés humains. Bien au contraire, c’est plutôt l’inverse qui est vrai. Les marketeurs peuvent se délester de nombreuses tâches chronophages et moins importantes avec ce type d’outils particulièrement efficaces, afin de travailler plus intelligemment. En définitive, tout le monde en sort gagnant car on peut mettre au point une multitude de campagnes efficaces et pertinentes qui développent une satisfaction client considérable ; ce qui en soi est le Graal que recherchent toutes les marques.

Auteur : Pierre-Clément Cazon, Chargé du référencement, JobPhoning

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(c) Ill. Pixabay

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