Impact de l'apprentissage automatique dans le marketing numérique : quel sera l'avenir ?

Le marketing des entreprises et des organisations a beaucoup évolué depuis sa création à la fin du XIXe siècle. Le marketing est l'utilisation d'études de marché ou de clientèle pour promouvoir ou vendre des services et des biens offerts par différentes entités.

Les tactiques de marketing ont évolué en quatre phases distinctes depuis leur création. Ces phases sont :

1. Marketing orienté produit
2. Marketing orienté vente
3. Marketing orienté consommateur
4. Marketing relationnel

Tout au long de ces quatre phases marketing distinctes, l'évolution a été motivée par deux facteurs : la technologie marketing et les besoins des clients. Les besoins des consommateurs impliquent l'adoption de tactiques de marketing pour s'assurer qu'ils répondent aux besoins des consommateurs, attirant ainsi plus de clients.

La technologie marketing implique l'utilisation des développements technologiques les meilleurs et les plus performants pour le marketing. Le marketing numérique a considérablement révolutionné l'industrie du marketing.

Il offrait des options de marketing moins chères qui étaient souvent plus efficaces. Les stratégies de marketing numérique ont également touché plus de personnes que les méthodes de marketing traditionnelles. Ces deux avantages par rapport au marketing traditionnel ont incité de nombreuses entreprises à passer au marketing numérique.

Apprentissage automatique dans le marketing numérique

De plus, les technologies de marketing numérique ont évolué et ont adopté l'utilisation de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est l'utilisation de données déjà existantes pour générer des modèles de données capables d'analyser de nouvelles données et d'en extraire des informations.

Les modèles d'apprentissage automatique peuvent également être développés avec une technologie qui leur permet de s'améliorer tout au long de leur utilisation. Ils sont mieux utilisés parce qu'ils obtiennent plus de données et d'informations.

Dans le marketing numérique, l'apprentissage automatique est utilisé pour l'analyse des données de marché et l'analyse des informations publicitaires. L'apprentissage automatique a aidé de nombreuses entreprises et organisations à prévoir et à prédire les tendances des données en analysant des données préexistantes.

Dans cet article, nous aborderons les impacts du machine learning dans le marketing digital.

1. Personnalisation des recommandations clients

Si vous êtes un utilisateur de Netflix, combien de fois avez-vous eu l'impression que le site connaissait très bien les goûts de votre film et de votre émission de télévision ? Plusieurs fois, n'est-ce pas ? Netflix utilise des modèles d'apprentissage automatique pour analyser tous ses utilisateurs et comprendre leurs préférences. Après analyse, le site peut facilement prédire quels films ou émissions de télévision un utilisateur aimera.

Ceci est un exemple d'utilisation du machine learning pour des recommandations personnalisées. Les recommandations personnalisées aident à fidéliser un utilisateur envers une entreprise. En effet, l'utilisateur a le sentiment que l'entreprise le comprend bien.

Cependant, la gestion des modèles de recommandation peut être fastidieuse, car le système nécessite de nombreuses analyses sur le Big Data et la conception d'algorithmes. Après analyse des données, l'entreprise peut se retrouver avec de nombreux modèles de recommandation pour différents clusters de clients. La gestion des modèles pour le marketing numérique vient aider les entreprises à gérer leurs modèles.

Les services de gestion de modèles gèrent le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique pour les entreprises. Les services de gestion de modèles permettent à une entreprise de se concentrer sur ses fonctions principales, tandis que les entreprises de gestion de modèles travaillent au développement de modèles d'apprentissage automatique optimisés pour leurs clients.

2. Des prévisions de marché précises

Une caractéristique clé du marketing numérique est la collecte de données. Dans le marketing numérique, les données sont collectées pour analyser le taux de réussite ou le taux d'échec de la tactique marketing et d'autres mesures. Cependant, les données collectées peuvent être trop importantes pour une analyse manuelle des données.

L'apprentissage automatique peut aider à analyser les données collectées et à en tirer des informations significatives. De nos jours, l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour les prévisions de marché est une tactique courante utilisée par les entreprises.

Les prévisions de marché aident les entreprises et les organisations à prendre les décisions stratégiques nécessaires. Les décisions stratégiques aident à s'assurer que les entreprises surmontent les changements du marché.

3. Automatisation des processus marketing

Source : Pixabay

Contrairement à une idée reçue, le seul but du machine learning n'est pas d'observer et de cibler stratégiquement les utilisateurs. L'apprentissage automatique a été développé dans le seul but de permettre l'automatisation des processus sans nécessiter d'intervention humaine.

Les campagnes de marketing numérique se composent de nombreuses étapes. Parmi ces étapes, beaucoup d'entre elles sont banales et/ou répétitives. Des modèles d'apprentissage automatique peuvent être déployés pour exécuter de telles fonctions, garantissant ainsi une campagne marketing optimisée et réussie.

En effet, lorsque les humains effectuent des tâches répétitives ou banales, ils s'ennuient et se fatiguent souvent, ce qui réduit leur efficacité. Cependant, ce n'est pas le cas avec les modèles d'apprentissage automatique. Ils peuvent effectuer 1000 itérations de la tâche sans réduire leur efficacité.

L'automatisation des processus de marketing numérique permet aux spécialistes du marketing de se concentrer sur les tâches qui nécessitent une intervention humaine. Cette automatisation crée un processus de campagne marketing efficace.

4. Détection de fraude publicitaire

Depuis la création des technologies Internet, la fraude a été un grand fléau pour le service. Les rapports indiquent qu'en 2020, un total de 2,2 millions de cas de fraude ont été signalés. Ces chiffres statistiques illustrent l'état préoccupant des abus des services Internet.

La fraude publicitaire est la tentative des criminels de priver les entreprises de leurs efforts de publicité numérique. Les cas de fraude publicitaire impliquent généralement des criminels qui volent l'identité en ligne et prétendent être une entreprise, puis arnaquent tous les acheteurs volontaires.

La détection de la fraude publicitaire numérique est un long processus qui implique l'analyse de données provenant de diverses sources pour identifier les tendances sommaires sur les publicités. Ce processus est souvent trop lourd pour être effectué par des humains. Récemment, des modèles d'apprentissage automatique ont été utilisés pour identifier et signaler la fraude publicitaire.

Les modèles d'apprentissage automatique analysent et comparent simultanément des données, telles que les tendances d'engagement des publicités numériques, les tendances de synchronisation des publicités, etc. Les modèles analysent de manière critique les données pour identifier toute activité peu scrupuleuse.

Une fois que l'apprentissage automatique détecte la fraude publicitaire, il bloque automatiquement les publicités de la plateforme de marketing numérique. Ces modèles peuvent également être intégrés à une technologie d'apprentissage en profondeur qui leur permet d'acquérir plus de connaissances sur la détection de la fraude publicitaire. Cela améliorera l'efficacité du modèle dans la détection des fraudes publicitaires.

5. Tarification dynamique des produits et services

Des modèles d'apprentissage automatique peuvent être déployés pour analyser les prix régionaux des produits et services et fournir un rapport détaillé. Cela permet aux entreprises de fixer le prix de leurs produits et services au même niveau que leurs concurrents, sans surfacturation ni sous-tarification.

Ce service peut également être utilisé pour identifier les clients qui ont recherché le produit et ne l'ont pas acheté, ou l'ont ajouté au panier et l'ont laissé. Le modèle offre des codes de réduction opportuns à ces clients pour les contraindre à finaliser l'achat.

Conclusion

Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans le marketing numérique dessine un bel avenir pour le service. Grâce à une meilleure intégration de l'apprentissage en profondeur, les cas de fraude publicitaire en ligne peuvent être considérablement réduits. Ils peuvent être réduits grâce à l'utilisation de modèles de détection de fraude publicitaire équipés d'une technologie d'apprentissage en profondeur.

Avec l'apprentissage automatique, l'efficacité des stratégies de marketing numérique s'améliorera considérablement, améliorant ainsi les marges bénéficiaires des entreprises.