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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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