L'IA est l'arme secrète des spécialistes du marketing
Tous les directeurs marketing sont soumis à la pression de démontrer les résultats commerciaux des sommes dépensées en marketing. Le PDG et le conseil d'administration sont parfaitement conscients des sommes que le marketing consacre à la publicité et se demandent : quels avantages tangibles tirons-nous de ces sommes ?
Pour le CMO, le message est clair : il faut concentrer les dépenses publicitaires sur les consommateurs à forte valeur ajoutée. Cela signifie qu'il faut identifier les consommateurs les plus susceptibles de se convertir et qui ont une valeur de vie élevée (LTV). Mais comment ?
C'est là que l'intelligence artificielle (IA) entre en jeu. L'IA est l'un des outils les plus importants à votre disposition. Heureusement, elle est intégrée à de nombreuses plateformes que les spécialistes du marketing utilisent quotidiennement. Mais attention, ne vous attendez pas à ce que l'IA fonctionne parfaitement pour votre marque dès le départ. Toute IA doit être entraînée d'une manière ou d'une autre, comme nous allons le voir ci-dessous.
AI 101
Qu'est-ce que l'IA exactement ? Il s'agit d'un domaine de l'informatique qui vise à développer des machines capables d'agir "intelligemment". En d'autres termes, l'IA cherche à former des machines afin qu'elles puissent prendre des décisions hautement informées de manière autonome.
Il existe de nombreux types d'IA utilisés dans la publicité numérique, notamment l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP).
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA dans lequel les ordinateurs apprennent à partir de données. L'avantage de l'apprentissage automatique est qu'il est exempt de tout biais cognitif. Plutôt que de rechercher des données ou des tendances que nous connaissons déjà, les algorithmes d'apprentissage automatique repèrent des connexions significatives que les humains ne peuvent pas trouver par eux-mêmes.
Il existe deux types d'apprentissage automatique : supervisé et non supervisé. L'apprentissage automatique supervisé est utilisé lorsque nous voulons que les données répondent à une question spécifique, comme l'identification de photos de chats sur Internet. Pour accomplir cette tâche, il faut montrer au modèle d'apprentissage automatique supervisé des milliers de photos de chats afin qu'il commence à reconnaître les attributs uniques des chats. La machine doit également voir des images de non-chat afin de pouvoir identifier quand une image ne contient pas de chat. Cette collection de photos de chats et de non-chats est appelée "données d'apprentissage".
L'apprentissage automatique non supervisé est conçu pour découvrir des modèles que nous ne verrions pas par nous-mêmes. Les spécialistes des données fournissent à l'algorithme d'apprentissage automatique non supervisé un ensemble massif de données - disons tous les comportements en ligne des consommateurs qui ont acheté un canapé - afin de découvrir des indices significatifs.
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?
Le traitement du langage naturel est un domaine d'étude qui se situe à l'intersection de la linguistique, de l'informatique et de l'IA. Le traitement du langage naturel se concentre sur les interactions entre les ordinateurs et le langage humain, et sur la manière de programmer les ordinateurs afin qu'ils puissent traiter et analyser des quantités massives de données en langage naturel.
Comment l'IA aide les spécialistes du marketing à acquérir des clients à forte valeur ajoutée (LTV)
L'apprentissage automatique supervisé et l'apprentissage automatique non supervisé aident les spécialistes du marketing à cibler les consommateurs à forte valeur ajoutée. Avec l'apprentissage automatique supervisé, un algorithme peut examiner les attributs et les comportements de vos clients existants pour détecter des modèles importants. Par exemple, il peut examiner leurs comportements en ligne et hors ligne afin d'identifier des modèles pertinents qui peuvent être des signes importants de l'existence d'un marché pour un article particulier ou d'une affinité avec une marque.
Une fois que la machine a identifié les tendances qui indiquent un intérêt à court terme pour un produit, elle peut comprendre ce qui rend une personne susceptible d'être un nouveau client pour votre marque. Vous pouvez ensuite créer un segment d'audience sur la base de ces informations, à des fins de messagerie et de ciblage personnalisés.
Notez que l'algorithme aura besoin d'un data scientist pour lui apprendre la différence entre "ceci est un consommateur qui a acheté un vêtement de sport" et "ceci est un consommateur qui n'a pas acheté de vêtement de sport".
L'apprentissage automatique supervisé au travail
Avec l'apprentissage automatique non supervisé, l'algorithme recherche des modèles dans les données, sans aucune entrée ou direction de la part du spécialiste du marketing. Il demande simplement : "Que disent les données sur nos clients de grande valeur ?" L'un des principaux avantages de l'apprentissage automatique non supervisé est qu'il permet aux spécialistes du marketing de segmenter une population de consommateurs existants et potentiels sur le marché et de découvrir des opportunités inattendues. Par exemple, un algorithme d'apprentissage automatique non supervisé peut découvrir que les consommateurs qui achètent un produit spécifique peuvent avoir une plus grande propension à acheter un autre produit totalement indépendant, ce qui constitue une information utile pour la recherche de nouveaux clients.
L'apprentissage automatique non supervisé au travail
Contrairement aux spécialistes du marketing, les machines n'ont aucune idée préconçue de qui sont les clients d'une marque, et c'est là un véritable avantage de ce type d'IA. En analysant les données sur le comportement des consommateurs et en détectant les utilisateurs qui se ressemblent le plus, l'algorithme peut découvrir des groupes d'utilisateurs qui agissent de la même manière. En tant que spécialiste du marketing, vous pouvez utiliser ces informations pour créer de nouveaux personas de clients et cibler les consommateurs qui correspondent à ce profil et qui sont totalement nouveaux pour votre marque.
La PNL a également de nombreuses applications utiles pour les spécialistes du marketing. Par exemple, elle peut analyser la stratégie de mots-clés de vos concurrents et découvrir quels termes conduisent les visiteurs sur leurs sites et non sur le vôtre. Elle peut créer à la volée un texte publicitaire pour chacun de vos personas clients. Et le NPL est essentiel pour les fonctionnalités sur site telles que les chatbots - un logiciel qui peut simuler des conversations de type humain.
En exploitant la puissance de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, les spécialistes des études de marché améliorent considérablement leur compréhension de l'identité de leurs clients à forte valeur ajoutée et de l'endroit où trouver des consommateurs similaires qui ne connaissent pas du tout leurs marques. Elles obtiennent également des informations approfondies sur la façon d'attirer de nouveaux clients sur leurs sites Web et sur la meilleure façon de les impliquer pour qu'ils se convertissent en clients fidèles à long terme.
