6 façons d’utiliser l’Intelligence Artificielle
Vous avez certainement entendu dire que l’Intelligence Artificielle (IA) est l’avenir du marketing, mais la plupart des marketers l’utilisent déjà au quotidien.
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Marketing entrant Lorem Ipsum
Lorem Ipsum est simplement un texte factice de l’industrie de l’impression et de la composition. Lorem Ipsum est le texte factice standard de l’industrie depuis les années 1500, quand un imprimeur inconnu a pris une galère de caractères et l’a brouillée pour en faire un livre de spécimens. Il a survécu non seulement cinq siècles, mais aussi le saut dans la composition électronique, demeurant essentiellement inchangé. Il a été popularisé dans les années 1960 avec la sortie de feuilles Letraset contenant des passages du Lorem Ipsum, et plus récemment avec un logiciel de publication assistée par ordinateur comme Aldus PageMaker comprenant des versions de Lorem Ipsum.
Que vous soyez un marketer utilisant des algorithmes prédictifs pour optimiser les messages de vos campagnes, ou un responsable relation client utilisant des chatbots pour répondre aux questions des utilisateurs, l’Intelligence Artificielle est devenue une réalité. Et même le week-end, les applications que vous utilisez pour diffuser de la musique, jouer à des jeux et vous connecter avec des amis, utilisent la puissance du machine learning pour vous donner une expérience utilisateur personnalisée.
1. Moteurs de recherche
Google utilise depuis 2015 un système d’Intelligence Artificielle appelé RankBrain pour interpréter et affiner les requêtes complexes des utilisateurs. Grâce au machine learning, RankBrain est capable de deviner le sens des mots et des phrases que Google n’a jamais vu avant dans des phrases plus familières ayant une signification similaire.
2. Publicité programmatique
Lorsque vous lancez une campagne programmatique, vous utilisez un mode publicitaire computationnel, c’est-à-dire une série d’algorithmes permettant d’adresser la bonne publicité au bon moment, en fonction de facteurs tels que l’information socio-démographique de l’utilisateur, son comportement passé en ligne, et ce qu’il regarde lorsque l’annonce publicitaire apparaît. Les plateformes programmatiques optimisent les dépenses de campagne de manière autonome en fonction des résultats en temps réel, et font des recommandations quand certaines annonces sont plus productives que d’autres.
3. Profiling consommateur
Avec le profil des consommateurs, les marques utilisent l’analyse de données à grande échelle pour trier leurs clients en différents groupes, en fonction de leur information sociodémographique, des achats passés, du comportement hors ligne et de l’historique de navigation en ligne. Grâce à l’analyse prédictive, les marques savent quand des événements majeurs surviennent dans la vie des consommateurs. Les « moments de vie » sont ceux où les consommateurs sont le plus susceptibles de changer leurs habitudes d’achat (déménagement, bébé, …).
4. Marketing-sales automation
Les assistants d’automatisation des ventes utilisent l’Intelligence Artificielle pour introduire les premiers échanges conversationnels avec les clients potentiels. Cela permet aux entreprises de recueillir des informations de contact, de promouvoir les caractéristiques du produit et d’éliminer les clients à faible potentiel, sans solliciter leurs équipes de vente.
Certains assistants traitent le langage naturel (TAL ou NLP) pour interagir par e-mail et par chat. Une fois que l’Intelligence Artificielle a fourni à l’autre personne une information pertinente et a déterminé qu’elle est un client potentiel, le lead qualifié est transmis à un vendeur pour clore la vente.
5. Marketing produit
Les e-commerçants fournissent des recommandations de produits personnalisées basées sur des solutions d’Intelligence Artificielle. Elles relient les visiteurs du site à d’autres consommateurs ayant des goûts similaires. Si l’utilisateur A et l’utilisateur B achètent les mêmes cinq produits en mai, il est fort probable que l’utilisateur A s’intéressera aux premiers achats de l’Utilisateur B en juin. Amazon l’utilise pour son moteur de suggestion « Les clients ayant acheté cet article ont également acheté … »
6. Tarification dynamique
La tarification dynamique utilise le machine learning pour définir le prix de vente optimal, à un moment donné, d’après ce que les clients ont été prêts à payer par le passé pour le produit dans des circonstances similaires. Dans le domaine de la publicité, les seuils de prix dynamiques de Google ajustent automatiquement le montant minimum qu’un éditeur acceptera pour une impression publicitaire donnée, en fonction de ce que les annonceurs ont déjà payé pour une prestation similaire.
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