Dans le contexte marketing, l’intelligence artificielle (IA) est importante, voire indispensable pour bien gérer les conversations chatbots, d’où la nécessité d’inventer des technologies performantes applicables en marketing. De nombreux témoignages de chefs d’entreprise sont en faveur de leur utilisation dans la publicité digitale. D’autres exemples plus originaux approuvent qu’elles permettent d’optimiser les objets en email dans le domaine marketing. Comment définit-on l’intelligence artificielle en marketing ? Quelles sont les applications inventées pour redynamiser la relation client ?
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle dans le marketing ?
Selon le concept marketing, c’est le fait de faire intervenir une machine, un logiciel ou un ensemble d’algorithmes pour exécuter une tâche qu’un homme ne peut, en temps normal, traiter. Le plus souvent ces tâches se réalisent en entrainant des coûts ou exigent une qualité ou encore un délai d’exécution relativement court, cela ne peut qu’être tenu par un système informatique très évolué.
Cette technologie s’est imposée aussi dans les finances à l’exemple des banques qui peuvent désormais avoir plus de données précises sur le compte de chaque client, ce qui leur permet de fournir les meilleurs conseils en placement.
Le débat est ouvert quant à sa définition, entre une « simple application de base » ou « l’utilisation d’algorithme automatisé ». Cela est dû au fait que le terme IA est fréquemment utilisé pour justifier toute action marketing de la part des fournisseurs de solutions intelligentes.
Le monde professionnel admet simplement que l’intelligence artificielle diffère du marketing par sa capacité d’apprentissage ou encore machine learning. Cette compétence de machine learning a son fondement dans l’évaluation des traitements de l’IA.
L'IA dans tous les domaines d'aujourd'hui
Par contre, celle-ci intervient dans le secteur du marketing et du e-commerce pour :
- Guider les conversations des chatbots
- Régler le classement des sites dans les SERP par le biais de l’algorithme de Google
- Réglementer les liens commerciaux grâce aux solutions d’optimisation des campagnes
- Contrôler les sites e-commerce par les moteurs de recommandation produits
- Détecter d’éventuelles fraudes
- Modérer les contenus
- Effectuer la reconnaissance d’images, vocales et bien d’autres
- Les achats display en RTB et les procédures de DCO
- Détecter automatiquement l’anomalie dans les données analytiques web ou mobile
- Des process de tarification dynamique
Dans le domaine du marketing, on l’utilise le plus souvent quand les données de base ou les variables sont trop importantes ou nombreuses (on parle de big data) pour être traitées par les hommes. Parfois aussi, on souhaite remplacer l’homme par un robot pour des raisons de coûts ou de rapidité du traitement. Mais la raison la plus répandue est que l’IA intervient pour une question de gain de fiabilité, de précision ou de qualité de traitement par rapport à un être humain.
Ainsi dans cette optique, elle a multiplié des applications pour relancer la relation client. Elle s’est donc investie dans ce territoire de l’expérience consommateur. Elle utilise à la fois la data et la mémoire de l’homme pour accroître le rapport client. Comme la data, l’humain est incontestablement incontournable pour les innovations technologiques.
Avec les nouvelles technologies qui se propagent dans ce monde devenu digital, les entreprises sont invitées à considérer trois éléments fondamentaux, à savoir l’homme au cœur du progrès, la data (le moteur) et les machines ou logiciels. C’est de cette manière que les experts en IA réussiront à personnaliser la relation client.
L’intelligence artificielle peut-elle se décliner en chatbot ? Ce qui est sûr, selon les dernières informations, c’est que le chatbot est en train d’être humanisé pour posséder toutes les facultés de l’homme. Ainsi à l’horizon de 2020, les humains vont davantage converser avec des robots humanisés qu’avec leur semblable.
L’entreprise Stitch Fix est une des marques américaines qui utilisent déjà des applications marketing pour améliorer la relation client. Spécialisée dans la vente en ligne de vêtements, elle met à la disposition des internautes une série de questions concernant leur morphologie et leurs goûts.
En fonction des réponses apportées, une équipe de scientifiques expédie au client sa commande idéale composée de 5 produits parmi lesquels il pourra faire son choix. Le choix de ces vêtements s’opère après que l’équipe ait analysée les données collectées grâce aux réponses. Cette manière de faire permet à cette marque américaine de créer une relation ultra-personnalisée avec ses clients et de posséder une masse importante de data.
Ces résultats sont efficaces et vont certainement encourager l’adaptation de la réalité virtuelle de dans la stratégie marketing de bon nombre d’entreprises d’ici 3 ou 4 ans.
Grâce aux technologies de l’intelligence artificielle, en tant que professionnels, vous avez des outils nécessaires pour comprendre le passé, dévoiler le futur et même les comportements de vos clients. Ces informations permettront d’offrir une relation client de meilleure qualité.
Tout cela a été possible grâce au concours de nombreux facteurs comme la digitalisation des clients, l’abondance de données, la grande capacité de calcul des machines, les employés connectés et le développement de la robotique.
Vinci Energies est une autre entreprise qui utilise ce genre d’applications pour effectuer la maintenance par anticipation. Elle agit en collectant des données concernant l’occupation de salles de réunion ou de pièces à modifier, et cela avant même que le client ne l’interpelle sur ces pannes ou défaillances matérielles à réparer.
Saviez-vous que l’intelligence artificielle est capable d’adapter un produit aux goûts des consommateurs ? Intelligent X Brewing.co, la première brasserie de l’intelligence artificielle en a fait ses preuves. C’est une bière de qualité fabriquée à partir d’une application de machine learning. Grâce aux remarques des consommateurs, elle s’améliore au fur et à mesure. Ils ont la possibilité de la tester en quatre différents parfums vendus à Londres et de préciser leurs avis ou de faire un feedback via le site Web d'Intelligent X Brewing.co.
Dans tous les cas, tous les professionnels sont unanimes, cette révolution est au service du marketing vue que ses résultats sont prometteurs dans le monde des affaires. En effet, elle a une réelle capacité d’adaptation et de changement de comportement dans le contexte de relation client significatif. Même si réellement l’IA constitue l’avenir du marketing, il faut reconnaître qu’elle est l’objet de beaucoup de questions et de fantasmes.
Les champs d’application de l’IA dans le marketing
Aujourd’hui tout le monde reconnaît que les possibilités marketing dépendent de l’évolution de l’intelligence artificielle. Cela va vite progresser dans les années à venir. Voici quelques prouesses marketing :
Personnalisation et recommandation affinées : A ce niveau, une machine intelligente est capable de collecter et d’analyser une masse de données plus volumineuse par rapport à un être humain. C’est le cas d’un programme qui peut étudier en détails l’habitude d’un utilisateur (clics, publicités, e-mails, vidéos visionnées, tâches variées, sessions, interactions…). Cet examen lui permet de faire des recommandations ultra-personnalisées.
Cette fonctionnalité est déjà sur le marché grâce à l’algorithme Netflix d’Amazon ou encore Spotify avec des applications prédictives qui sont utilisées dans la suggestion de programmes, achats ou artistes. Comme l’entreprise Under Armour qui a recours au logiciel Watson d’IBM, de très nombreuses sociétés utilisent aujourd’hui ces technologies informatiques pour entretenir la clientèle.
Support client et échanges : Comme il n’est vraiment pas évident de savoir quand, comment et pourquoi un client joindra le fournisseur, ce type de technologie est utilisé pour faciliter les échanges. C’est une approche prédictive de communication avec le consommateur, elle aide l’entreprise à économiser en temps et en argent. Cet algorithme est basée sur l’étude de très nombreux éléments pour prévoir les comportements individuels. Elle est sur le point d’être développée par une technologie initiée par Saffron Technology, la société américaine de la Caroline du Nord qui a été rachetée par Intel.
Ad targeting : C’est un logiciel qui permet d’optimiser la stratégie marketing. Il est utilisé pour proposer des publicités de qualité acceptable, au meilleur moment et à une cible potentielle, tout en réduisant les coûts et augmentant les revenus. La maximisation de la stratégie sera automatique grâce aux programmes intelligents en ayant la possibilité d’étudier intégralement les données recueillies.
Reconnaissance de parole et traitement naturel de la langue : Ce logiciel a été déjà proposé par la société WayBlazer pour les voyageurs, il est fondé sur la technologie Watson d’IBM. Il est spécialisé dans la reconnaissance vocale, aujourd’hui utilisée sous différentes formes pour comprendre une conversation ou même accompagner un utilisateur. En plus la reconnaissance de parole, une autre préoccupation se dresse devant l’IA, il s’agit de la signification du langage. Cela va aider les entreprises à se servir utilement des informations collectées auprès des clients.
Création automatisée de contenu : Selon les statistiques, jusqu’en 2018, des machines pourront rédiger au moins 20% du contenu des sites e-commerce et professionnels. Il existe d’ailleurs quelques solutions dans ce domaine, notamment Narrative Science et le système Quill qui permettent de produire du contenu en utilisant un langage naturel, après avoir bien analysé les données recueillies.
En pratique, l’intelligence artificielle a besoin de données de qualité. En revanche, le développement de ses différentes formes nécessite l’adoption par les plateformes d’une masse d’information de bonne qualité.
L’apprentissage des machine IA est bien claire et accessible grâce à une data fiable. De même par l’application Alphalyr, vous pouvez obtenir votre propre webanalyste virtuel avec, il suffit de demander votre démo.
Les applications de machine learning selon marketing digital
L’application du machine-learning est une branche de l’intelligence artificielle, elle est aujourd’hui à la base du changement profond du marketing digital. Peut-on alors affirmer que le machine-learning ou apprentissage automatique est la nouvelle base de la technologie digitalisée ?
Par rapport au Big Data (données de masse), le machine-learning est une application assez performante, il permet de profiter pleinement du marketing digital. En quoi consiste-il exactement ?
Sous-discipline de l’intelligence artificielle, le machine-learning permet de faire des tris parmi les données de masse afin de pénétrer le mystère du client (rentrer dans sa tête) pour mieux le satisfaire.
En réalité, tout fonctionne comme si le machine-learning dispose d’un fantôme qui lui permet d’anticiper sur les envies des clients pour les surprendre avec des offres de leurs goûts. La plate-forme agit un peu comme les sites e-commerce et les réseaux sociaux qui ne font que vous suggérer des publicités ou services grâce aux données qu’ils ont collectées auparavant. C’est exactement ce que fait l’algorithme Netflix, en montrant une série de films (mettons, Breaking Bad) qui intéressent les utilisateurs. Il part de l’idée qu’un autre contenu TV peut aussi plaire (par exemple, Dexter plutôt que La petite maison dans la prairie).
Cette application est aussi utilisée par les sites d’achat, un fournisseur de musique digitalisée, un comparateur de prix de billet d’avion. Google est parmi les utilisateurs du logiciel machine learning pour ses recherches prédictives semi-automatiques.
Utilisez désormais le machine-learning, cela vous aidera à mieux souligner les contours du parcours client. Vous aurez à comprendre ses besoins grâce à la capacité de l’algorithme de pouvoir prédire et d’anticiper ses envies. C’est un peu comme le serveur dans un restaurant qui sert à ses clients des repas que ces derniers pensaient commander mais ne l’ont pas encore exprimé. Avec l’apprentissage automatique des données en masse, le robot a juste besoin de savoir qui vous êtes et comment vous réfléchissez pour savoir par anticipation ce que vous désirez.
L’ère du marketing digital consacre l’indépendance entière des consommateurs, cela occasionne la coïncidence pure entre l’offre et la demande. En fait avec deep learning qui est une sorte d’application de première qualité fonctionnant par la collection de données, le machine-learning offre de nombreuses possibilités aux webmarketeurs.
Grâce aux données recueillies par les formulaires, cookies, carte de fidélité, géolocalisation, applications mobiles, objets connectés ou réseaux sociaux, ce logiciel propose des informations aux entreprises en les transformant en offres de meilleure qualité. Ces offres sont toujours accompagnées d’autres avantages attractifs pour garantir la satisfaction client.
En conclusion, machine-learning et marketing digital forment un duo gagnant. En effet depuis l’histoire du Big Data jusqu’aux nouvelles habitudes des consommateurs, en passant par la multiplication des données de l’IoT, le machine-learning est plus que jamais incontournable aujourd’hui. Et pourtant le monde n’a utilisé le premier algorithme de l’apprentissage automatique que dans les années 70.