Pourquoi devrions-nous nous intéresser à la technologie de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) crée la quatrième révolution industrielle en façonnant chaque aspect du monde. L’intelligence artificielle supprime des emplois et révolutionne les entreprises dans le seul but de créer de nouvelles opportunités créatives axées sur l’être humain.
La nouvelle technologie a influencé la façon dont nous conduisons les voitures, cultivons les légumes, détectons le cancer. Elle permet même de parler et de reconnaître les émotions dans le discours. La technologie de l’IA perturbe actuellement toutes les industries, y compris le marketing digital.
Qu’est-ce donc que l’intelligence artificielle ?
En termes simples, l’intelligence artificielle (IA) consiste à construire des machines qui sont intelligentes pour penser et agir de manière rationnelle. Semblable à celle des humains à une échelle et à une vitesse bien plus grandes.
Au sein de l’IA, vous rencontrerez deux termes: Apprentissage machine / Machine Learning et Apprentissage Profond / Deep Learning.
Apprentissage machine / Machine learning est un sous-ensemble de l’IA qui est alimenté en données structurées par l’homme afin d’élaborer un algorithme permettant d’apprendre et d’analyser des données massives.
Apprentissage Profond / Deep learning est un sous-ensemble de l’apprentissage machine, dans lequel aucune donnée structurée n’est nécessaire. Il s’appuie sur différentes couches de réseaux neuronaux pour digérer des données massives non structurées. Le processus d’apprentissage et d’analyse de ces données se fait indépendamment de l’intervention humaine.
La relation entre l’IA et le Marketing Digital
Nous avons vu l’évolution du marketing ces dernières années et sa transformation dans l’espace numérique. Les entreprises ont modifié leurs stratégies, leurs outils et leur budget pour passer du marketing traditionnel au marketing numérique.
Aujourd’hui, l’IA pousse plus loin la transformation du marketing numérique à un nouveau niveau et dans divers aspects.
Alors si vous vous demandez comment l’intelligence artificielle perturbe le marketing numérique.
Voici six façons dont l’Intelligence Artificielle change l’industrie du Marketing Digital que tout spécialiste du marketing devrait connaître :
1- Automatisation du contenu :
Dans l’industrie du marketing numérique, le contenu est “King”. L’IA aide les spécialistes du marketing à jouer deux rôles: Automatisation de la création de contenu, la curation de contenu et de la diffusion.
La création de contenu en utilisant le NLG (natural language generation), un processus qui génère automatiquement du contenu à partir de données. Le commercialisateur choisira le type de contenu, le sujet, le nombre de mots et les données à utiliser. Les plateformes pilotées par l’IA telles que le NLG utilisent ensuite un algorithme pour produire des articles uniques. Le contenu produit simulera un contenu écrit par l’homme, ce qui permettra à l’entreprise d’économiser du temps et de l’argent.
Par exemple, le Washington Post a publié plus de 850 articles écrits par Heliograf, son auteur sur les robots pilotés par l’IA.
La curation du contenu est le processus de collecte d’articles publiés de qualité et de filage du contenu tout en ajoutant votre propre opinion. L’IA a non seulement permis d’automatiser le processus de collecte de contenu, mais aussi de le personnaliser en fonction du public visé. L’IA récolte les activités, les engagements et les interactions du public sur les médias sociaux sur le web. Elle s’assure ensuite que le contenu individualisé est diffusé à chaque public cible.
2- Personnalisation de Masse :
La valeur de la personnalisation réside dans sa capacité à influencer grandement le comportement des consommateurs. Avant l’IA, les marketers utilisaient des outils pour segmenter leur public en groupes. En se basant sur la localisation, les intérêts, les préférences, les caractéristiques démographiques et autres, puis en créant diverses offres personnalisées pour chaque segment de ce public.
Aujourd’hui, les spécialistes du marketing sont en mesure d’offrir à chacun de leur million d’utilisateurs une expérience personnalisée qui leur est propre. La disponibilité de cette technologie a remplacé la segmentation de l’audience générale en personnalités. Grâce à l’IA, et plus particulièrement à l’apprentissage machine, des offres uniques à chaque client sont créées sur la base de l’empreinte numérique des utilisateurs. La capacité de l’IA à examiner et à analyser un mélange d’attributs qui se chevauchent “trouver des modèles à l’intérieur de modèles”, ce que les humains ne sont pas capables de faire. Ces capacités de l’IA aident les entreprises à mettre en œuvre des campagnes de marketing numérique basées sur la micro segmentation. Cette technique permet aux spécialistes du marketing de savoir quel type de message est en résonance avec leur public et de leur transmettre exactement leurs besoins.
3- Publicité et offre de produits :
Dans le marketing digital, la publicité en ligne est l’un des principaux canaux de génération de prospects. Les plateformes qui proposent des services publicitaires, comme les éditeurs et les sites de médias sociaux, se font concurrence pour offrir aux spécialistes du marketing des publicités plus ciblées. Les publicités ciblées génèrent des taux de conversion plus élevés pour les entreprises.
Par exemple, les produits / articles suggérés apparaissaient aux utilisateurs sur la base de leur historique de transactions uniquement. Aujourd’hui, les sites web déploient l’apprentissage machine (ML). L’apprentissage machine prend en compte l’historique du comportement des utilisateurs ainsi que leur intention implicite et explicite, ce qui permet de faire des suggestions plus pertinentes.
L’enchère / Bidding est un autre aspect de la publicité en ligne qui a pris la plupart du temps des spécialistes du marketing car elle est gérée manuellement. L’intelligence artificielle a automatisé le processus en tirant parti d’enchères plus intelligentes. L’intelligence artificielle combine des informations (signaux) basées sur l’utilisateur, telles que le dispositif, l’emplacement, la langue et d’autres données qui peuvent également être collectées auprès de tiers. Cela permet d’améliorer les performances des publicités et les résultats des campagnes tout en faisant gagner du temps aux spécialistes du marketing qui peuvent ainsi se concentrer sur des aspects plus importants de la campagne, tels que le contenu et la présentation.
4- Suivi des Utilisateurs et Analyse des Données :
Un autre aspect du marketing digital qui a été massivement transformé avec l’IA et l’apprentissage machine. Le Buyer’s Journey / parcours d’un acheteur est un entonnoir qui comporte plusieurs étapes. De la notoriété de la marque à l’achat, en passant par l’intérêt et l’interaction avec la marque.
Le marketing digital a modifié l’entonnoir en simplifiant l’achat, en augmentant les canaux d’interaction, en offrant des outils de comparaison et d’examen qui ont aidé les utilisateurs à se déplacer plus rapidement dans l’entonnoir. Cependant, ces avancées du marketing numérique ont manqué un aspect essentiel qui est la capacité de suivre et d’analyser les résultats. L’intelligence artificielle n’est pas seulement capable d’intégrer d’énormes données collectées auprès de différentes sources. Mais elle peut également analyser le type de contenu avec lequel les utilisateurs interagissent le plus, les produits recherchés et le canal de marketing préféré de chaque utilisateur.
La disponibilité de cette analyse filtrée, structurée et simplifiée d’énormes données a permis aux spécialistes du marketing de créer des campagnes de marketing basées sur des données et de prendre des décisions intelligentes, de réduire la phase de test et d’éliminer les spéculations.
5- Service clientèle & Chatbots :
L’IA joue un rôle important dans l’optimisation de la satisfaction des clients en plusieurs phases. L’écoute sociale est le processus de suivi des conversations des consommateurs sur les médias sociaux et en ligne à propos de votre marque, qui comprend des commentaires, des expériences, des critiques… L’apprentissage machine a aidé les marques à traiter d’énormes quantités de données. Cela inclut même la reconnaissance d’images comportant le logo de votre marque, et l’extraction intelligente de conversations pertinentes.
L’IA est également utilisée pour l’authentification vocale afin de vérifier les clients et d’accélérer le processus d’assistance en contournant le processus de sécurité et de mot de passe.
Déploiement d’un support de chat bot AI, alimenté par l’apprentissage approfondi et le NLU (Natural Language Understanding). Le NLU fait également partie de l’IA et permet à la machine de comprendre le langage humain, en analysant des phrases écrites ou la voix et en interagissant avec les humains. Ainsi, le robot de chat piloté par l’IA interagit avec les clients en leur fournissant des informations pertinentes. Cela permet de résoudre les questions et requêtes répétitives qui représentent plus de 30 % des cas d’assistance et de fournir une expérience d’assistance homogène et cohérente.
Déploiement d’un support de chat bot AI, alimenté par l’apprentissage approfondi et le NLU (Natural Language Understanding). Le NLU fait également partie de l’IA et permet à la machine de comprendre le langage humain, en analysant des phrases écrites ou la voix et en interagissant avec les humains. Ainsi, le robot de chat piloté par l’IA interagit avec les clients en leur fournissant des informations pertinentes. Cela permet de résoudre les questions et requêtes répétitives qui représentent plus de 30% des cas d’assistance et de fournir une expérience d’assistance homogène et cohérente.
6- Prévoir le comportement des clients:
Les spécialistes du marketing ne développent plus de stratégies pour répondre aux besoins et aux désirs des clients en se basant uniquement sur leur propre compréhension, mais en s’appuyant plutôt sur des données et des informations concrètes.
L’IA, et plus particulièrement l’apprentissage approfondi, a permis aux spécialistes du marketing non seulement d’analyser mais aussi de prévoir avec précision les comportements futurs des clients. Cela est devenu possible grâce à la disponibilité de données massives.
Il y a plus d’utilisateurs de Facebook que la population des États-Unis, de la Chine et du Brésil réunis. Les entreprises sont désormais capables de trier d’énormes données détaillées comme les interactions des clients, leurs goûts et leurs aversions afin d’identifier les différentes mesures qui permettent de cerner le comportement d’un utilisateur. Elles transforment ensuite ces résultats en informations exploitables pour entrer en contact avec leurs consommateurs à un niveau plus profond et prévoir leurs actions futures. La capacité de l’apprentissage automatique à fournir une analyse prédictive en temps réel combinée à l’apprentissage continu a un impact considérable sur le marketing numérique.
Le marketing numérique d’aujourd’hui : L’IA contre l’humain ou l’IA avec l’humain
AI, machine learning and deep learning are helping marketers build data-driven digital marketing strategies. While brands can leverage AI to optimize their digital marketing, and streamline online business growth. However, brands must know that marketing is still about humans and the value of human interaction is a key to successful marketing.
Le luxe, qui comprend l’habillement, les chaussures ainsi que les cosmétiques et les parfums, est une industrie prospère, depuis longtemps dirigée par la créativité, l’art, les émotions et l’inspiration. Cependant, le data driven marketing ou marketing basée sur des données est la dernière tendance, car plus de 45 % de toutes les ventes de produits de luxe sont influencées par le marketing numérique. La question ultime est donc la suivante;
Dans quelle mesure l’industrie du luxe devrait-elle s’appuyer sur une stratégie de data driven marketing tout en conservant ses valeurs de marque.
Pour comprendre l’industrie du luxe, il suffit d’analyser les marques françaises pour tirer des conclusions générales sur l’évolution de cette industrie. (avant l’impact des manifestations). Cette évolution est due à l’augmentation de la demande des consommateurs, à la croissance internationale, aux ventes en ligne, à l’expansion du marché et à la croissance du tourisme. La France est devenue le pays le plus performant en matière de ventes de produits de luxe avec une croissance de 18,7 % en glissement annuel (FY2017).
Selon un rapport publié par Deloitte “Global Powers of Luxury Goods 2019“, 4 entreprises françaises figurent parmi les 11 premières entreprises de luxe dans le monde. L’oreal, LVMH (Louis Vuitton, Givenchy…), Kering (Gucci, Yves Saint Laurent…) et Hermès (2017).
Pourquoi le marketing du luxe doit-il être axé sur les données / data driven ?
User Journey / Voyage de l’utilisateur:
Contrairement à l’épicerie, dépenser un mois de salaire ou plus pour un article de luxe est une décision importante qui nécessitera un temps considérable de réflexion et de recherche avant l’achat.
Le marketing digital / numérique peut utiliser les “signaux d’achat / buying signals” des consommateurs qui reflètent leur intention d’achat pour générer davantage de ventes. Les signaux d’achat sont partout. Qu’il s’agisse d’accéder au site web et de passer du temps à lire les détails d’un produit, de rechercher sur Google des avis et des tendances, de l’historique de navigation, des données de localisation, des intérêts en matière de style de vie, des visites en magasin / in-store visirts, et des actions sur les réseaux sociaux. Ces signaux, associés à une bonne analyse des données, peuvent aider les marques à anticiper le parcours des acheteurs et à comprendre le comportement des clients / consumer behavior avant l’achat.
Comprendre les Chaînes / Channels:
Il existe diverses formes de nouveaux chaînes que les marques utilisent, comme les influenceurs, les agrégateurs de contenu / content aggregators , les sites web de critiques / d’avis clients / reviews.
Le développement des achats en ligne dans l’industrie du luxe, ainsi que ces nouvelles chaînes, accroît le besoin de données claires. Des données qui expliqueront comment ces clients sont arrivés dans votre site web, et quelles mesures ils ont prises avant d’acheter.
Le data driven marketing vous permettra d’atteindre le client le plus rentable. Bien que le marketing ciblé soit plus cher que le ciblage général dans l’espoir d’atteindre votre client. Le retour sur investissement / ROI des campagnes ciblées en vaut certainement la peine.
Consommateurs Numériques / Digitally-Powered Consumers:
Le nombre de personnes riches dans le monde augmente rapidement, ce qui signifie que l’on peut dépenser plus d’argent dans le luxe. Selon le Rapport sur la richesse dans le monde 2018 de Capgemini, pour la première fois depuis des années, la richesse nette des individus fortunés a atteint 10,6 %.
Mais les consommateurs de luxe sont en train de changer. Pour se développer, le luxe doit répondre aux exigences des millénaires, ceux qui sont nés entre 1981 et 1996 sont leurs nouveaux clients. Ces jeunes clients gagnent beaucoup d’argent mais ne sont pas encore riches et représentent environ 75% des clients des marques de luxe.
La génération du millénaire est instruite, tech-savvy / avisée en matière de technologie, capacité d’attention est très limitée / short attention span et valoriser les expériences plutôt que les choses. Ce qui rend ce segment extrêmement précieux pour les marques de luxe, c’est que les plus riches ont commencé comme “clients qui gagnent beaucoup d’argent mais ne sont pas encore riches”. Il est donc important d’identifier ces clients potentiels à long terme pour assurer la croissance future des marques. Les acheteurs de luxe du millénaire investissent beaucoup de leur temps et de leur argent en ligne, sur les applications mobiles et les réseaux sociaux. Les marques de luxe doivent non seulement écouter ce que disent leurs clients, être présentes là où se trouvent leurs clients, mais aussi prospérer dans l’univers digital.
Répartition par âge des acheteurs de produits de luxe: % de ceux qui disent acheter principalement des produits de luxe
La mise à Niveau Technologique / Tech upgrade:
Bien que le luxe ait été très lent à adopter le commerce électronique / ecommerce et à embrasser la vague du digital. Il est évident que la plupart des marques rattrapent assez rapidement le temps perdu. Même les marques de luxe bien établies qui s’opposaient fermement aux opérations de commerce électronique / ecommerce et qui disaient ne jamais vendre en ligne, ont toutes lancé leurs boutiques en ligne, à l’exception de Chanel. En outre, elles ont investi massivement dans le secteur numérique / digital, notamment dans le commerce électronique / ecommerce, les réseaux sociaux et le marketing numérique. Les marques s’associent également à des outils technologiques spécifiques au luxe (miroirs de réalité augmentée, détection des contrefaçons à l’aide de l’intelligence artificielle) et à des applications mobiles, en plus de leur activité traditionnelle en magasin.
Les outils digitales mentionnés ci-dessus ne sont pas séparés du positionnement de la marque principale. L’expérience en ligne doit être complémentaire de celle en magasin et refléter les valeurs de la marque. Cette préoccupation a conduit les marques de luxe à gérer leurs activités digital en interne au lieu de s’appuyer sur des sites web tiers sur lesquels elles n’ont que peu de contrôle.
Comment les Marques de Luxe Peuvent-elles être axées sur les Données / data driven?
Une affaire réussie serait celle de Versace. Leur objectif était d’augmenter les ventes en identifiant parmi leurs clients actuels et potentiels, le segment haut de gamme. Ce segment serait plus susceptible de fabriquer un “produit à prix élevé / high ticket product” (produits ayant des prix de vente et des marges bénéficiaires élevés). Leurs campagnes de marketing basées sur des données ont entraîné une augmentation des ventes de 35%, un retour sur investissement de 400% et une augmentation de 3,3K visites en magasin. Vous trouverez ci-dessous quelques conseils inspirés par cette campagne :
Données de la première partie / First Party Data:
Le point de départ de toute campagne de data driven est toujours l’utilisation des données du premier parti. Cela vous permet d’exploiter les données précieuses de vos clients actuels, des visiteurs de votre site web et des résultats de vos publicités. Assurez-vous que les données sont stockées dans un format utile et identifiez ensuite les métriques les plus utiles.
Données sur les clients / Customer Data:
Analyser les données sur les transactions et les clients pour identifier les meilleurs clients (qui dépensent plus, achètent plus souvent…), et comprendre leur “buyers journey / parcours d’achat”. Ces données et algorithmes sont ensuite utilisés pour créer une “lookalike modeling / modélisation des ressemblances”. Une méthode qui vous permet de trouver plus de personnes (clients potentiels / prospects) semblables aux clients idéaux existants.Les deux audiences cibles (existantes et potentielles) partageront des caractéristiques behaviorales proches et des attributs spécifiques ; préférences, intérêts (plus ils sont détaillés, mieux c’est).
Lancer des campagnes ciblées / targeted campaigns:
Campagnes ciblées avec une incitation/offre basée sur la CLTV (“valeur vie client / customer lifetime value”). Cette valeur indique les revenus attendus au fil du temps ou la valeur d’un client. La CLTV aide à déterminer la profitabilité et jusqu’où une entreprise peut aller lorsqu’elle accorde des offres spéciales/réductions. Notez que les campagnes ciblées sont toujours plus chères que les campagnes générales, mais que leur taux de conversion est plus élevé.
Gardiennage virtuel ou géo-repérage ou Geo-Fencing:
Utilisez la géo-fencing pour cibler vos visites en magasin, vos concurrents ou tout autre endroit.Une fois qu’un consommateur (application installée et option de partage d’emplacement) passe la zone géographique, une notification “push” est envoyée, qui peut même être ciblée. Sinon, les marques peuvent diffuser des publicités ciblant des utilisateurs inconnus dans cette zone géographique qui pourrait même être celle d’un concurrent, une méthode qui encourage les visites en magasin.
Trafic Utile sur les Sites Web
Les marques de luxe peuvent facilement générer du trafic en ligne, contrairement aux marques de mode habituelles. Cependant, attirer le trafic adéquat qui conduira à des ventes potentielles a été le défi ultime pour les marques de luxe. Les marques doivent transformer les visites en une expérience qui correspond au luxe, c’est-à-dire être exclusive, émotionnelle, de qualité et rare,
Analyse Approfondie et Amélioration
Il est significatif que les marques aient des résultats qui peuvent être associés à une certaine “métrique” pour mesurer l’efficacité. Il s’agit notamment des achats, du comportement des consommateurs, de la réactivité des canaux et du retour sur investissement des campagnes. Les analystes doivent présenter des données approfondies afin d’améliorer les campagnes avant d’investir dans un budget plus élevé.
Vie Privée des Utilisateurs et GDPR
Avec l’augmentation des réglementations sur la vie privée dans le monde entier & GDPR, les marques de luxe doivent persuader leurs consommateurs de partager leurs données. Cela peut se faire en échange d’une valeur telle qu’une offre spéciale et les données doivent être bien protégées.
In 2025, online sales will account to 18% of the total luxury sales and in the next ten years online sales of luxury goods will triple!
McKinsey & Company
Aucune marque n’est capable de résister aux possibilités de croissance potentielles. On s’attend à ce que les marques de luxe déplacent leurs investissements de médias imprimés vers le numérique l’année prochaine. Il ne faut pas sous-estimer les difficultés de la transformation numérique. Grâce aux données clients et à la technologie, les marques de luxe pourront facilement adopter la vente en ligne et adopter une stratégie de marketing basée sur les données.
Même lorsque les spécialistes du marketing numérique préfèrent s’appuyer sur leur expérience plutôt que sur la recherche, c’est aussi l’utilisation de données collectées au fil des années d’expérience.
Le futur des marques de luxe en ligne : A la recherche des principaux groupes de luxe français
Le succès de Kering grâce à la stratégie digital de Gucci a permis à la marque de générer 50% de ses ventes du génération Y qui est un segment qui a été une préoccupation pour les marques de luxe. Gucci est devenue la marque de luxe numérique la plus performante selon L2 Research, une société spécialisée dans l’analyse des données.
En 2017, LVMH a lancé 24s.com. Une plateforme / place de marché de commerce électronique marketplace qui propose des produits de plus de 200 marques de luxe & ne se limite pas aux marques propres de LVMH. Le site web se développe avec succès et offre une nouvelle expérience de shopping de luxe similaire à celle d’un magasin physique.
Combien d’achats de produits de luxe ont lieu dans un magasin physique, en ligne à partir d’un ordinateur ou d’un appareil mobile :
