Apprentissage automatique et automatisation du marketing : le ML transformera-t-il votre entreprise ?

Le marketing automation est un gain de temps indéniable.

Après tout, si vous pouvez automatiser quelque chose, pourquoi le faire manuellement ?

Et si je vous disais que bientôt vous n'aurez peut-être même plus besoin d'automatiser les choses… car votre ordinateur le fera pour vous ?

Bien sûr, je ne dis pas que vous n'aurez aucun travail de marketing à faire. Cependant, à mesure que des choses comme l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique deviennent plus avancées, les capacités des ordinateurs augmentent également pour rendre votre vie professionnelle moins fastidieuse.

La vérité est que le mariage de l'apprentissage automatique et de l'automatisation du marketing ne peut être que la prochaine révolution marketing.

Mais avant d'entrer dans les détails, regardons ce que sont réellement l'IA et l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'IA et l'apprentissage automatique – un aperçu rapide

Si vous avez regardé au moins un film de science-fiction dans votre vie, je suis sûr que vous connaissez le terme intelligence artificielle (IA).

En termes techniques, c'est la science de la fabrication de machines intelligentes et de programmes informatiques. Et les machines intelligentes sont précisément ce que la plupart des gens imaginent lorsqu'ils pensent à l'IA.

Cela a à voir avec la façon dont l'IA est représentée dans les superproductions hollywoodiennes.

Mais, alors que la plupart des représentations sur écran argenté de machines artificiellement intelligentes vont de moins qu'optimistes à carrément dystopiques, en réalité, l'IA a un côté beaucoup plus positif.

Les bénéfices essentiels de l'IA ? Il aide à lutter contre les tâches répétitives. De plus, cela réduit les erreurs humaines et nous aide à prendre de meilleures décisions (et plus rapidement).

Mais comment l'IA sait-elle quelle est la bonne décision à prendre ?

C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu.

L'apprentissage automatique est une branche de l'IA axée sur la création d'algorithmes pour aider les machines à apprendre.

En bref, il vise à aider les ordinateurs à utiliser les données pour améliorer leur précision, en imitant la façon dont les humains apprennent.

La beauté de l'apprentissage automatique (ML) est qu'il permet aux ordinateurs d'apprendre sans être activement programmés pour le faire. Cela signifie qu'ils peuvent utiliser les données passées pour améliorer les processus, collecter de nouvelles (meilleures) données, améliorer encore les processus, collecter plus de données… vous savez où cela va, n'est-ce pas ?

Il y a une raison pour laquelle Bill Gates a qualifié l'apprentissage automatique de l'une des percées les plus importantes :

"Si vous inventez une percée dans l'intelligence artificielle, pour que les machines puissent apprendre, cela vaut 10 Microsofts."

Il n'est pas non plus surprenant que l'IA révolutionne déjà d'innombrables secteurs, y compris le marketing.

Alors, comment l'apprentissage automatique profite-t-il à l'automatisation du marketing ?

Allons droit au but !

Comment l'apprentissage automatique et l'automatisation du marketing fonctionnent ensemble

L'automatisation du marketing est un outil puissant en soi.

Avec la bonne stratégie, les e-mails de comportement, la notation des prospects ou la segmentation des utilisateurs, vous pouvez réaliser d'énormes économies, augmenter vos ventes et contribuer à améliorer la fidélisation de la clientèle.

Votre équipe peut automatiser même les tâches les plus complexes et consacrer le temps gagné à d'autres activités commerciales grâce à des flux de travail et des règles automatisés.

Avec l'automatisation du marketing traditionnel, vous êtes responsable de toute la configuration, de l'analyse et du bricolage.

C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu :

Les algorithmes d'apprentissage automatique prennent les données que vous collectez lors de l'automatisation de votre marketing et les utilisent pour optimiser davantage vos processus.

Voici quelques exemples de ce que certains algorithmes d'apprentissage automatique peuvent vous aider :

Tirez parti de la notation prédictive des prospects

La notation des prospects est le processus de « classement » de vos prospects pour déterminer lesquels d'entre eux sont les plus susceptibles de devenir des clients.

En leur attribuant des scores pour les actions qu'ils effectuent, vous pouvez séparer le "froid" du "chaud". De cette façon, vous pouvez voir la probabilité de conversion de ce prospect et évaluer sa valeur.

Ceci, à son tour, vous permet de mieux segmenter vos prospects et de leur envoyer différentes campagnes par e-mail, adaptées à l'étape du parcours de l'acheteur dans laquelle ils se trouvent.

Le problème est qu'avec la notation traditionnelle des prospects, vous êtes responsable du développement de l'ensemble du cadre de notation vous-même. Par conséquent, il y a un risque que vous manquiez certaines pistes parce qu'elles n'ont pas été correctement notées.

De plus, l'ensemble du processus peut prendre beaucoup de temps - et ce n'est pas une chose à régler et à oublier. Pour calculer le lead scoring, vous devez :

1. Développer un buyer persona
2. Segmentez vos prospects
3. Examinez le comportement en ligne de vos prospects
4. Classez et priorisez les actions de vos leads
5. Définir des valeurs de score
6. Définissez les bonnes conditions dans vos workflows
7. Évaluer et ajuster périodiquement

La notation prédictive des prospects vous permet d'utiliser des algorithmes pour noter et qualifier les prospects en fonction des données passées. Bien que vous ayez encore besoin de créer un cadre pour votre système de notation des prospects, vous n'avez pas besoin de continuer à ajuster le système vous-même.

Au lieu de cela, l'automatisation utilisera la modélisation prédictive pour analyser les prospects passés et rechercher des modèles. Ensuite, il utilisera ces données pour essayer de prédire le comportement futur. Il peut ensuite créer son propre profil client idéal, vous aidant à évaluer les prospects avec plus de précision.

La beauté de la notation prédictive des prospects est qu'elle fait la part du lion du travail pour vous.

L'apprentissage automatique dans votre automatisation du marketing peut également vous aider à identifier les modèles que vous auriez probablement manqués, vous aidant à marquer et à qualifier les prospects avec beaucoup plus de précision.

Obtenez de meilleures informations sur vos clients

L'une des clés pour obtenir d'excellents résultats d'automatisation du marketing est de comprendre votre public. Pourtant, la plupart des entreprises commettent l'erreur classique de séparer leurs prospects en deux groupes au maximum :

• Les clients
• Non-clients

Certains vont encore plus loin et comprennent la différence entre les leads « chauds » et « froids ». Mais, même alors, leur public ressemble à ceci :

• Les clients
• Les clients potentiels
• Public désengagé

Ce qui précède est une première étape décente. Après tout, la segmentation de votre audience est essentielle pour améliorer l'engagement et faire monter en flèche votre retour sur investissement marketing.

Mais cela ne suffit toujours pas.

Bien sûr, il est difficile de créer les bons segments.

C'est là que la combinaison de l'apprentissage automatique et de l'automatisation du marketing peut vous aider.

En utilisant des algorithmes pour analyser le comportement de votre public, ML peut voir des choses qui sont faciles à manquer pour l'œil humain.

En conséquence, cela vous aide à créer des segments beaucoup plus précis, en éliminant les conjectures inutiles. Et une meilleure segmentation équivaut à de meilleurs résultats marketing. Cela devient encore plus important à mesure que votre liste s'agrandit.

Après tout, la dernière chose que vous souhaitez est d'envoyer une diffusion non ciblée à des milliers de personnes :

Améliorez votre jeu de personnalisation

La personnalisation est la clé d'un engagement et d'une fidélité élevés des clients.

Mais de mauvais efforts de personnalisation peuvent faire bien plus de mal que pas de personnalisation du tout. En fait, 63% des consommateurs arrêtent d'acheter auprès de marques qui s'engagent dans de mauvaises tactiques de personnalisation.

La clé pour bien faire la personnalisation ?

Comprendre non seulement qui sont vos clients, mais aussi comment ils agissent.

Alors, comment l'apprentissage automatique vous aide-t-il à devenir plus efficace dans la personnalisation ?

Rencontrez les prédictions séquentielles .

Traditionnellement, la plupart des personnalisations de l'automatisation du marketing reposent sur les données démographiques ou d'achat de l'utilisateur.

Pour trouver des acheteurs potentiels, les spécialistes du marketing prendront en compte l'âge, le sexe, l'éducation ou l'historique d'achat et rechercheront des caractéristiques communes avec d'anciens clients. Ensuite, ils utiliseront ces données pour recommander des produits qu'ils pensent que ces personnes sont susceptibles d'acheter.

Le problème avec cette approche est que toutes les caractéristiques communes ne sont pas aussi efficaces pour prédire les achats futurs.

Après tout, nous sommes tous des êtres humains uniques.

Ainsi, même si nous venons d'un milieu similaire, nous pouvons toujours agir différemment. Et ce sont les actions de vos prospects sur lesquelles se concentre la prédiction séquentielle.

En bref, un outil d'automatisation du marketing avec prédiction séquentielle examinera les séquences d'actions qui amènent votre public à acheter votre produit.

Un exemple de séquence pourrait ressembler à ceci :

1. Visitez votre site Web
2. Faites défiler la page d'accueil en regardant les produits annoncés
3. Accéder à une catégorie de produit X
4. Parcourez les derniers ajouts
5. Ouvrez trois onglets avec vos sélections préférées
6. Examinez attentivement chacun d'eux
7. Sélectionnez un produit
8. Revenir à la catégorie de produits
9. Trier la catégorie par prix
10. Comparez le produit sélectionné avec des produits similaires
11. Choisissez un gagnant
12. Faire un achat

Bien sûr, ce n'est qu'un exemple de séquence. Si vous recevez des milliers de visiteurs sur votre site Web, vous aurez des milliers de séquences à analyser.

Ce serait impossible à faire manuellement.

L'apprentissage automatique peut analyser ces séquences pour vous et essayer de comprendre les modèles qui mènent à un achat. Il recherche ensuite les abonnés les plus susceptibles de suivre la même séquence, montrant ainsi les clients potentiels.

Augmentez vos ventes avec de meilleures recommandations de produits

Poursuivant sur la personnalisation, l'un des domaines où l'apprentissage automatique est particulièrement efficace est celui des recommandations de produits.

Et, si vous êtes dans le commerce électronique, ils sont souvent la première chose sur laquelle vous devriez concentrer vos efforts de personnalisation. Pourquoi?

Pensez à un géant comme Amazon. Leur système de recommandation est largement considéré comme l'un des plus avancés et des plus efficaces.

Une étude de McKinsey & Company montre que jusqu'à 35 % des ventes d'Amazon peuvent être attribuées aux recommandations. C'est plus de 1 vente sur 3 dans une entreprise multimilliardaire !

Selon un autre rapport d'Accenture, jusqu'à 91 % des consommateurs sont plus susceptibles d'acheter avec des marques qui reconnaissent, se souviennent et fournissent des recommandations pertinentes.

Sans oublier qu'offrir aux acheteurs la possibilité d'acheter un autre produit qui les intéresse est un moyen infaillible d'augmenter votre taux de conversion.

Bien sûr, vous n'avez pas besoin des derniers algorithmes d'apprentissage automatique pour commencer à recommander des produits. Mais plus les recommandations sont précises, plus les chances de vente sont élevées.

Cela signifie que l'apprentissage automatique peut non seulement vous aider à automatiser vos recommandations de produits, mais aussi à les rendre plus efficaces, en augmentant votre taux de conversion.

Et, comme vous êtes sur le point de le voir dans l'exemple de Netflix, les entreprises de vente au détail ne sont pas les seules à pouvoir bénéficier de recommandations automatisées basées sur le ML.

Créer des sites Web dynamiques et des entonnoirs de vente

La plupart des outils de marketing automation vous permettent de suivre le comportement de votre audience sur votre site Web.

Certains outils vous permettent de créer des règles qui modifient certains éléments du site Web en fonction du comportement de l'abonné ou du score du prospect.

Vous devez encore faire tout le travail de création des règles et de modification du site Web. De plus, les modifications que vous êtes autorisé à automatiser de cette manière sont généralement relativement mineures.

Mais que se passerait-il si vous pouviez utiliser l'apprentissage automatique et l'automatisation du marketing pour personnaliser l'intégralité du contenu d'un site Web que vos utilisateurs voient… en temps réel ?

Bientôt, l'apprentissage automatique nous permettra de créer des pages de site dynamiques spécifiquement pour un visiteur particulier.

Pensez à différents contenus, messages, ton de voix, même les couleurs - tous ajustés pour créer la meilleure expérience utilisateur possible. Et, bien sûr, pour faire monter en flèche votre taux de conversion.

Par exemple, en tant qu'entreprise SaaS, vous pouvez ajuster chaque étape de l'entonnoir de vente en fonction de la segmentation ou du comportement des utilisateurs.

La beauté de cette solution ?

Plus il y a de personnes qui visitent votre site Web, plus vos algorithmes d'apprentissage automatique obtiennent de données.

Ceci, à son tour, permettrait à ces algorithmes de créer un contenu encore meilleur, rendant votre site Web encore plus efficace pour convertir ses visiteurs.

Testez A/B plus rapidement (et obtenez de meilleurs résultats)

Vos concurrents ne dorment jamais.

Pour développer votre entreprise, vous devez continuer à améliorer votre marketing.

Vous devez trouver des moyens de vous démarquer, d'attirer l'attention de votre public et d'en convertir davantage en clients.

La clé pour y parvenir ?

Testez A/B vos campagnes marketing.

Les tests A/B sont le moyen le plus populaire d'optimiser vos efforts de marketing. C'est aussi le plus simple qui existe. Prenez simplement deux créations différentes et testez-les l'une par rapport à l'autre, en comparant les résultats sur une période donnée.

Bien sûr, si une variante est gagnante, l'autre doit être perdante (duh..) Cela signifie que, pendant un certain temps, vous envoyez une partie de votre trafic vers une variante qui vous fait perdre de l'argent. Ou, c'est au moins moins performant que le gagnant.

Par conséquent, le gain global est égal au gain moyen de toutes les variantes du test, en supposant que vous les exécutez pendant une durée égale. Et, étant donné qu'un test A/B typique nécessite des milliers d'impressions, les pertes sur les variantes les moins performantes s'accumulent rapidement.

Ce problème dans les tests A/B est appelé regret.

Mais c'est là que les algorithmes de bandit multi-armé (MAB) alimentés par l'apprentissage automatique peuvent vous aider.

Qu'est-ce qu'un MAB ?

Imaginez que vous marchez vers un casino à Las Vegas dans le but de maximiser vos gains aux machines à sous.

Il y a deux façons de procéder.

Tout d'abord, vous pouvez tester toutes les machines à sous d'un casino, collecter les données et trouver celle qui maximise votre paiement. Cela vous donnerait les données les plus précises à long terme, mais cela vous coûterait également le plus cher. C'est ainsi que fonctionne un test A/B standard.

L'alternative est de se concentrer sur quelques machines à sous qui commencent à montrer du potentiel dès le début. Ensuite, évaluez vos gains et maximisez votre investissement là où le retour sur investissement est le meilleur. C'est ce qui se passe lors des tests de bandit multi-armé (MAB).

Contrairement à un test A/B typique, l'apprentissage automatique dans MAB peut repérer et évaluer par lui-même les tests défaillants. De plus, il le fait beaucoup plus rapidement que vous ou les membres de votre équipe.

Il commencera alors à réduire la quantité de trafic que ces tests reçoivent, minimisant ainsi le regret (et vos pertes).

Ceci, à son tour, conduit à des paiements moyens plus élevés du test. Cela vous permet également de trouver les gagnants plus rapidement à court terme.

Le seul inconvénient est qu'un test MAB peut manquer des opportunités qui pourraient offrir un meilleur paiement à long terme.

Mais, à mesure que les algorithmes d'apprentissage automatique deviennent plus intelligents, ils peuvent mieux prédire le résultat du test.

Certaines agences rapportent que les tests MAB basés sur l'apprentissage automatique ont entraîné une augmentation minimale du taux de conversion de 30 %.

Fixez des prix plus efficaces pour vos produits

Enfin, l'apprentissage automatique peut aider votre entreprise à créer et à mettre en œuvre une stratégie de tarification plus flexible.

La mise en place d'une tarification dynamique vous permet de mieux réagir à la demande du marché, à l'évolution de l'offre ou simplement à vos objectifs de vente.

De plus, comme le prix reste le facteur prédominant dans le processus de décision client pour les deux tiers de vos clients, la fixation dynamique des prix vous donne un avantage concurrentiel.

Naturellement, tous les types d'entreprises ne bénéficieront pas d'une tarification dynamique. Premièrement, pour tirer parti de l'apprentissage automatique et de la tarification dynamique, vous avez besoin de points de référence et d'une mine de données.

Vous devez également avoir une clientèle qui est heureuse de payer des prix fluctuants.

Si les prix de votre produit ou service sont statiques, les modifier de manière dynamique pourrait décourager vos clients. Ils se sentiraient trompés. Ceci, à son tour, pourrait nuire à votre marque et faire en sorte que vos clients vous fassent moins confiance.

Bien sûr, la tarification dynamique n'est pas un concept nouveau. Il existe depuis un certain temps déjà, principalement dans les secteurs du voyage (hôtels, billets d'avion) ​​et de la publicité (Google ou Facebook Ads).

Mais, à mesure que la concurrence dans le commerce électronique augmente, trouver des moyens d'automatiser la gestion des prix, du moins dans certains secteurs, deviendra un élément clé de votre stratégie marketing globale.

Gagnez du temps en automatisant la création de contenu

En 2021, nous avons vu la montée en puissance des outils de création de contenu alimentés par l'IA basés sur des API comme OpenAI. OpenAI utilise la technologie populaire GPT-3, et elle peut être appliquée à toute tâche ou processus impliquant la compréhension ou la génération de langage naturel ou de code.

GPT-3 lui-même signifie Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), et c'est un modèle de langage autorégressif qui utilise l'apprentissage automatique pour produire du texte de type humain. Il parcourt l'ensemble du Web mondial, extrait du texte et d'autres contenus, et apprend à écrire et à parler le langage humain naturel par lui-même, grâce au ML.

Les plates-formes d'automatisation du marketing comme Encharge ont mis en œuvre la technologie GPT-3 pour permettre aux spécialistes du marketing de créer automatiquement des lignes d'objet et du contenu d'e-mail percutants à l'aide de l'IA. Le générateur de lignes d'objet AI gratuit peut générer des dizaines de lignes d'objet uniques basées sur un sujet et un ton.

Études de cas : Apprentissage automatique et automatisation du marketing en pratique

Maintenant, jetons un coup d'œil à deux grandes entreprises qui ont grandement bénéficié de la combinaison de l'automatisation du marketing et de l'apprentissage automatique.

Lyft

L'équipe de l'application de covoiturage a créé une plate-forme d'automatisation du marketing dans le but d'améliorer l'efficacité des coûts et du volume de leurs campagnes d'acquisition d'utilisateurs.

Leur idée était d'utiliser l'automatisation et l'apprentissage automatique pour automatiser les décisions de routine, évoluer efficacement et créer un système d'apprentissage basé sur les données.

De cette façon, les membres de leur équipe pourraient abandonner les tâches banales et se concentrer sur des expériences et des innovations à fort impact.

Alors que la plate-forme qu'ils ont construite comportait de nombreuses pièces mobiles, les plus importantes étaient :

Prévision de la valeur à vie (LTV)

Ce composant a utilisé l'apprentissage automatique pour mesurer l'efficacité des différents canaux d'acquisition.

Il a prévu leur LTV et utilisé ces données pour déterminer le bon budget qui devrait être alloué à la chaîne particulière dont ils proviennent.

Fait intéressant, avant de pouvoir déterminer la LTV pour une nouvelle chaîne, ils ont pu obtenir des algorithmes d'apprentissage automatique pour la prédire à partir de données historiques.

Répartiteur budgétaire

Le deuxième volet était chargé de collecter les données de performance marketing en conjonction avec les prévisions LTV.

Il a ensuite utilisé Thompson Sampling pour déterminer le coût optimal pour chaque canal. Une fois les données prêtes, il a envoyé l'allocation de chaque campagne à l'enchérisseur de canal respectif.

Bien sûr, il y avait quelques pièces de plus sur la plate-forme que cela. Le succès à long terme de l'automatisation du marketing de Lyft dépend toujours de la rétroaction humaine.

Mais, comme l'admet l'équipe, sans avoir à mettre à jour les enchères ou à allouer les budgets manuellement, leurs spécialistes du marketing avaient plus de temps pour travailler sur de nouveaux formats d'annonces, des messages ou formuler des hypothèses pour des objectifs à long terme.

Et ce sont toutes des choses que, pour l'instant, ni l'automatisation du marketing ni l'apprentissage automatique ne peuvent faire pour nous.

Netflix

Combien vaut votre stratégie de marketing automation pour vous ?

Et dans quelle mesure pensez-vous que l'intégration de l'apprentissage automatique vous serait bénéfique ?

Il s'avère que Netflix estime que son moteur d'automatisation du marketing par apprentissage automatique les sauve…

Un milliard de dollars. Chaque putain d'année !

Et le mieux, c'est qu'il ne s'agit que d'un élément de leur stratégie d'automatisation du marketing - Netflix Recommendation Engine - qui leur permet d'économiser tout cet argent.

Qu'est-ce qui le rend si puissant ?

Il s'avère que 80% du contenu diffusé sur Netflix est sélectionné en suivant leur système de recommandation.

Qu'est-ce qui rend leur système de recommandation si efficace ?

Bien que nous ne voulions pas vous ennuyer avec les détails techniques, l'idée principale derrière le système est d'offrir à leur public les titres les plus appropriés qu'ils pourraient être intéressés à regarder.

Cela semble être une bonne idée, non ?

Si vous y réfléchissez, c'est ce que tout système de recommandation est censé faire !

Alors, où est la composante de 1 milliard de dollars ici ?

En fin de compte, pour Netflix, tout se résume à l'œuvre d'art. Vous voyez, la société ne s'arrête pas à proposer le meilleur titre que l'utilisateur pourrait vouloir regarder. Leurs algorithmes analysent l'historique de leurs émissions et proposent la meilleure image susceptible d'intéresser l'utilisateur dans l'émission.

Pensez à un film comme Good Will Hunting. Classique, non ? Par exemple, si l'utilisateur aime les films romantiques, il verra une image vedette contenant Matt Damon et Minnie Driver.

En revanche, un fan de comédies verra Robin Williams.

La même chose fonctionne aussi pour les fans d'acteurs spécifiques. Regardons Pulp Fiction. Les fans d'Uma Thurman verront les illustrations de Pulp Fiction centrées sur la principale star féminine du film.

Dans le même temps, si l'algorithme découvre que l'utilisateur est un fan de John Travolta, il verra à la place l'œuvre d'art le représentant.

Fait intéressant, pour éviter les regrets dans leurs tests A / B, la société admet utiliser l'approche MAB, où l'algorithme fonctionne pour déterminer l'illustration optimale pendant que le test est en cours.

Après tout, ils doivent exécuter des tests similaires pour plus de 180 millions d'utilisateurs. Et, étant donné qu'ils ont tous des préférences différentes, cela signifie exécuter des millions de tests différents !

Bien sûr, vous pourriez dire que tout est automatisé. Pourtant, quelqu'un doit trouver et continuer à peaufiner l'algorithme. Cela nous amène au point suivant de notre article.

Quelle part de l'automatisation du marketing est automatisée ?

Même si l'automatisation du marketing prend une part massive du travail de votre équipe (et offre d'énormes avantages), ce n'est pas aussi pratique que cela puisse paraître. Les trois principaux problèmes sont :

1. Encore faut-il tout configurer.
2. Vous (ou un membre de votre équipe) êtes toujours responsable de l'examen et de l'ajustement de la configuration pour obtenir les meilleurs résultats.
3. Même si votre automatisation du marketing utilise des algorithmes d'apprentissage automatique, vous devez toujours superviser le processus d'apprentissage.

Le premier problème signifie qu'en réalité, l'automatisation du marketing ne peut automatiser que ce que vous, ou quelqu'un de votre équipe, lui dites.

Cela signifie que son efficacité ne sera aussi bonne que votre configuration. Si vous ne parvenez pas à créer la bonne stratégie d'automatisation du marketing, même les meilleurs outils ne vous aideront pas à faire avancer votre entreprise.

Ensuite, à moins que votre configuration ne soit super simple, il est peu probable que vous réussissiez bien du premier coup. Et, même si vous le faites, il y a presque toujours place à l'amélioration.

Par exemple, pensez à l'automatisation de votre marketing par e-mail. Pour que cela fonctionne, vous devez préparer:

• Opt-in par e-mail
• Un aimant en plomb
• Séquences d'e-mails
• Un workflow d'automatisation

Ce qui précède représente à lui seul beaucoup de travail.

De plus, plus vous automatisez, plus vous pouvez tester. Cela ajoute encore plus de tâches à votre charge de travail.

Dans l'exemple ci-dessus, vous pouvez tester chaque élément plusieurs fois, avec plusieurs variantes. Pensez à différents opt-ins, CTA, boutons, lead magnets, e-mails… Et, lorsque vous testez tout cela, vous devez revoir toutes ces données de test. Modifiez les créations, modifiez les flux de travail ou ajustez les repères de score des prospects. Mais c'est là que nous arrivons au #3.

Avec le bon algorithme, l'automatisation peut apprendre des données passées. Nous avons déjà mentionné les algorithmes prédictifs ou les tests MAB auto-ajustables, qui pourraient automatiser une partie du travail que vous devez faire en #2.

Bien sûr, cela ne peut pas modifier les créations pour vous. Mais, comme mentionné précédemment, certaines solutions d'automatisation du marketing peuvent auto-ajuster les flux de travail. En matière d'automatisation simple, le machine learning peut déjà presque tout automatiser !

Un bon exemple de ceci est un chatbot. Bien que vous ayez encore besoin de créer la configuration initiale, certains chatbots peuvent déjà apprendre et créer des séquences entières en fonction de leur conversation passée avec des humains. Cela leur permet de s'adapter et d'améliorer l'expérience qu'ils offrent à votre public. Si vous y réfléchissez, il n'est pas surprenant que le marché de cet outil (relativement nouveau) soit estimé à 1,3 milliard de dollars d'ici 2025.

Bien sûr, même les algorithmes d'apprentissage automatique ont besoin de supervision, d'autant plus que vous allez au-delà d'une simple conversation 1-1 prévisible.

Par exemple, alors que Lyft et Netflix ont obtenu un grand succès avec leur automatisation du marketing basée sur l'IA, aucune de ces automatisations n'a été entièrement automatisée.

Dans le cas de Lyft, mis à part la construction et la gestion de la plate-forme, leur configuration nécessitait toujours une rétroaction humaine. Sans cela, l'entreprise risquait le soi-disant problème d'entrée et de sortie des ordures. Si les données utilisées pour former le modèle étaient de mauvaise qualité, les résultats fournis par l'automatisation ne profiteraient pas à l'entreprise.

Cela signifie que même si les ordinateurs peuvent automatiser plus de votre marketing que jamais auparavant, vous ne pouvez toujours pas traiter l'automatisation du marketing comme une chose sans intervention. Du moins pas si vous voulez obtenir des résultats marketing incroyables.

Mais, s'il y a une chose dont nous sommes sûrs à propos de l'apprentissage automatique et de l'automatisation du marketing, c'est que le travail que vous y consacrez peut rapporter 10 fois ou plus. Et, comme vous êtes sur le point de le voir, de plus en plus d'entreprises sont conscientes de la puissance de ce mariage.

L'apprentissage automatique est-il l'avenir de l'automatisation du marketing ?

Si vous pensez à tout ce que l'apprentissage automatique est capable de faire, il semble clair que la seule réponse raisonnable à la question ci-dessus est un "oui, c'est le cas !".

Mais, je dois être en désaccord. Cependant, ce n'est pas parce que je crois que l'apprentissage automatique n'est pas l'avenir de l'automatisation du marketing.

Je pense plutôt que le ML fait déjà partie intégrante de l'automatisation du marketing. La « course aux armements » est déjà lancée.

Les entreprises savent à quel point les données qu'elles collectent sont précieuses et qu'elles pourraient utiliser des algorithmes pour que leur logiciel d'automatisation du marketing apprenne à partir de ces données.

Selon une enquête de Martech.org, les outils d'automatisation du marketing et de distribution d'e-mails étaient en tête de la liste des outils marketing que les entreprises ont remplacés en 2020.

La raison principale? Plus de la moitié des entreprises ont cité de meilleures fonctionnalités comme principale raison pour laquelle elles ont décidé de sauter le pas et de chercher un autre fournisseur. C'est 19 points de pourcentage de plus que deux ans plus tôt !

Le marché voit l'opportunité – et y répond rapidement. Selon un rapport MarTech 5000, les données sont la catégorie de solutions SaaS qui connaît la croissance la plus rapide, avec un taux stupéfiant de 25,5 %.

Bien sûr, l'apprentissage automatique dans l'automatisation du marketing en est encore à ses balbutiements. Il est difficile de prédire pleinement à quoi ressemblera le paysage dans quelques années. Et, comme toute technologie, elle comporte certains risques et limites dont vous devez être conscient.

Risques et défis liés à l'apprentissage des données de l'automatisation du marketing

L'apprentissage automatique concerne les données. Plus vous collectez de données, plus votre automatisation marketing basée sur le ML peut devenir efficace.

Par conséquent, de nombreux risques sont, d'une certaine manière, liés aux données que vous collectez. Les plus courants incluent :

• Collecte de données de mauvaise qualité. Nous avons déjà abordé ce sujet auparavant. Si les données que vous collectez ne sont pas une bonne représentation de votre public, vous ne pouvez pas vraiment les utiliser pour entraîner vos algorithmes d'apprentissage automatique.
• Modifications réglementaires. Selon les marchés sur lesquels vous opérez, différentes lois régissent ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire avec vos données. Assurez-vous de bien comprendre ce qui est autorisé (et ce qui ne l'est pas).
• Confier le traitement de vos données à des prestataires tiers non conformes. Les données sont inestimables - à la fois pour vous et pour les personnes qui les partagent avec vous (votre public). Lorsque vous choisissez des outils pour gérer les données de vos clients, sélectionnez toujours des fournisseurs d'automatisation marketing de haute qualité qui respectent les réglementations en matière de confidentialité et de traitement des données.

D'autres risques sont liés à la façon dont vous envisagez d'intégrer l'apprentissage automatique et l'automatisation automatique dans votre entreprise :

• Le manque de stratégie. Si vous ne savez pas pourquoi (et comment) vous souhaitez tirer parti de l'apprentissage automatique et de l'automatisation dans votre organisation, il est peu probable que vous y parveniez.
• Attendez-vous à ce que l'apprentissage automatique fasse tout le travail pour vous. Comme indiqué précédemment, l'apprentissage automatique peut faire la part du lion du travail pour vous. Mais, vous avez toujours besoin de quelqu'un pour superviser l'algorithme.
• Traiter les algorithmes comme infaillibles. Les algorithmes d'auto-apprentissage sont une bonne chose. Ils vous font gagner du temps et vous fournissent des informations que vous n'auriez peut-être jamais vues vous-même. Cependant, cela ne signifie pas qu'ils ne peuvent pas échouer ou vous fournir des résultats erronés.

Le dernier, mais, dans certains cas, le risque le plus important, consiste à tomber dans le piège de traiter votre public comme de simples éléments de données.

Bien sûr, vous voulez obtenir un excellent retour sur investissement sur vos efforts de marketing. Mais ne déshumanisez pas votre public.

Rappelez-vous toujours que derrière chaque donnée, il y a un être humain. C'est sur cet être humain que vous voulez vous concentrer lors de l'exécution de votre stratégie marketing.

Ainsi, bien que nous vous encourageons de tout cœur à commencer à examiner comment le duo apprentissage automatique et automatisation du marketing peut bénéficier à votre entreprise, n'oubliez pas de donner à votre public le respect qu'il mérite.

Si vous pouvez équilibrer le besoin de données dans l'apprentissage automatique avec le respect de la vie privée de votre public, vous êtes sur la bonne voie pour obtenir des résultats commerciaux fantastiques.

Conclusion. Il est temps d'agir

Malgré leur « présence grand public », de nombreux mythes entourent encore l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Certains pensent que l'IA et l'automatisation du marketing remplaceront les humains. D'autres ont même peur que la technologie ne nous tue tous bientôt.

Cela peut être vrai si les scientifiques qui y travaillent ne font pas attention. Mais, à l'heure actuelle, la seule chose que l'IA et l'apprentissage automatique tuent, ce sont les entreprises qui ne parviennent pas à s'adapter.

Cependant, ils ne sont pas anéantis par l'IA et l'apprentissage automatique lui-même. Plutôt, par ceux qui implémentent des solutions avancées d'automatisation du marketing dans leurs entreprises. Cela inclut l'automatisation du marketing basée sur l'apprentissage automatique.

Bien sûr, même la meilleure automatisation du marketing est loin de nous remplacer complètement dans notre travail quotidien. Cependant, il ne fait aucun doute que l'apprentissage automatique peut grandement améliorer la façon dont nous traitons et obtenons des informations à partir de nos données.

C'est aussi longtemps que vous avez toutes les bases en place.

Le premier pas?

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