12 façons dont l'apprentissage automatique peut améliorer le marketing

L'apprentissage automatique peut aider les spécialistes du marketing à extraire des informations des données et à trouver des tactiques exploitables pour améliorer leurs campagnes marketing. Deux des questions marketing les plus fréquemment posées par les spécialistes du marketing sont « Où puis-je trouver des prospects de qualité ? » et "Comment puis-je améliorer mes campagnes ?"

Le marketing basé sur l'IA aide les spécialistes du marketing à obtenir de meilleurs taux de conversion et ventes, car il est basé sur des informations spécifiques sur les clients , y compris leur comportement, leurs habitudes d'achat et bien plus encore.

Les modèles alimentés par différents algorithmes aident à toutes sortes d'aspects différents du marketing. Ils aident à améliorer la sensibilisation des clients, à créer un contenu personnalisé, à déclencher une réponse et à créer une expérience utilisateur exceptionnelle.

Voici quelques-unes des nombreuses façons dont l'apprentissage automatique peut contribuer à améliorer le marketing.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui repose sur la reconnaissance de formes. Il donne aux ordinateurs la capacité d'analyser et d'interpréter les données et d'offrir des prédictions précises sans aucune programmation explicite.

Plus il y a de points de données utilisés pour former des algorithmes, mieux c'est, car cela permet de déverrouiller des informations plus profondes et de découvrir des modèles de plus en plus subtils.

Une enquête QuanticMind a révélé que près de 100 % des experts du secteur pensent que l'avenir du marketing numérique sera influencé par les techniques d'apprentissage automatique et l'automatisation du marketing basée sur l'IA.

Beaucoup d'entre eux pensent que l'amélioration de l'expérience client sera le domaine dans lequel l'apprentissage automatique sera le plus bénéfique.

1. Intégrez des chatbots pour améliorer le service client

Un spectacle courant sur les sites Web modernes sont les chatbots qui apparaissent dans le coin inférieur de l'écran et offrent une assistance peu de temps après l'arrivée d'un visiteur sur le site. L'utilisation de chatbots permet aux marques de fournir aux clients une assistance 24h/24.

Ces chatbots peuvent répondre aux questions simples des clients et les orienter vers les bonnes personnes s'ils ne peuvent pas les aider. Ils continuent d'apprendre de leur interaction avec les visiteurs, et collectent et interprètent des données pour offrir des réponses plus précises.

Le chatbot eBay conçu pour Google Assistant est un chatbot de commerce électronique qui aide les clients à utiliser la recherche vocale pour trouver la meilleure offre sur les produits préférés.

Designer Shoe Warehouse ( DSW ) utilise un bot Facebook Messenger comme assistant d'achat. Une fois que les clients ont acheté des chaussures, DSW leur permet de suivre facilement leurs colis et de recevoir des informations d'expédition personnalisées.

Les robots peuvent également être utilisés à de nombreuses autres fins, telles que le partage d'informations sur les remises ou les coupons et l'annonce de lancements de nouveaux produits.

2. Optimisez le contenu

L'optimisation du contenu est l'un des aspects les plus importants du référencement qui contribue à augmenter la visibilité dans la recherche organique. Le contenu qui reçoit beaucoup de clics aide à contribuer à une meilleure position dans les moteurs de recherche et à générer plus de trafic vers un site Web.

L'apprentissage automatique aide à révéler quel contenu est le plus performant, qu'il s'agisse d'objets d'e-mails, de titres d'articles ou d'images. Par exemple, il peut constater que les images d'une personne fonctionnent mieux que les images de groupe et hiérarchiser ces résultats.

Les informations extraites d'énormes quantités de données client sur les intérêts, les achats passés et le comportement en ligne peuvent aider les spécialistes du marketing à créer le type de contenu qui engagera le plus les lecteurs à tous les points de contact de leur parcours, des e-mails qu'ils écrivent aux produits qu'ils proposent.

Selon les experts du service de rédaction d'essais britanniques , dans le passé, les spécialistes du marketing lançaient leurs campagnes publicitaires sans vraiment connaître leur public et gaspillaient de l'argent sur des publicités ou des efforts promotionnels qui ne résonnaient pas avec eux.

L'apprentissage automatique aide à éliminer ce gaspillage. Cela élimine les conjectures et permet aux spécialistes du marketing d'atteindre le bon public avec le type de contenu qui offre les meilleures chances d'engagement.

3. Développer de nouveaux produits et services

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à personnaliser plus précisément les nouveaux produits et services en fonction des besoins des consommateurs. Par exemple, il devient possible de mener des enquêtes dans le monde entier auprès de clients potentiels et d'analyser les données pour livrer un produit.

Cela peut aider les entreprises à identifier de nouvelles opportunités et de nouveaux produits qu'elles peuvent développer pour répondre à un nouveau groupe de clients.

La même solution peut aider les entreprises à proposer différents produits ou versions du même produit sur différents marchés. Par exemple, les enquêtes peuvent indiquer que les conducteurs aux États-Unis préfèrent les quatre roues motrices alors qu'en Europe, les véhicules hybrides sont en demande.

Avec ce type d'informations , un constructeur automobile serait en mesure de concevoir un véhicule adapté aux marchés américain et européen.

4. Découvrez les tendances

L'apprentissage automatique exploite les données non structurées et permet de mieux comprendre ce dont les clients parlent dans la sphère publique. Il peut déchiffrer les conversations sociales pour inspirer de nouvelles idées de produits ou de contenus directement liés aux préférences des clients.

Un exemple de cela est lorsque Ben & Jerry's a découvert que les gens parlaient de crème glacée pour le petit-déjeuner dans le domaine public et a décidé de lancer une gamme de glaces aromatisées au petit-déjeuner.

5. Personnalisez les recommandations de produits

L'apprentissage automatique peut améliorer l'expérience d'achat des clients de plusieurs façons. Il peut guider le parcours des acheteurs et faire des recommandations de produits personnalisées.

Amazon génère un pourcentage équitable de ses revenus annuels grâce à des recommandations de produits personnalisées.

Netflix augmente également ses revenus en utilisant un algorithme pour proposer des recommandations de films personnalisées aux clients. L'apprentissage automatique aide à suggérer le contenu que les téléspectateurs sont les plus susceptibles d'apprécier en fonction de ce qu'ils ont regardé précédemment, évalué ou ignoré.

La vente incitative et la vente croisée peuvent avoir un bien meilleur engagement lorsque l'apprentissage automatique aide à accélérer et à optimiser la recommandation de produits.

En analysant le comportement passé des clients et en prédisant la demande, les spécialistes du marketing sont en mesure de proposer des offres ciblées avec de meilleures chances de conversion.

6. Améliorez la génération de leads et le scoring

Les prospects sont la pierre angulaire d'une entreprise et l'apprentissage automatique peut les aider à générer des prospects plus hautement qualifiés . Les robots utilisant l'IA peuvent apprendre des conversations qui se déroulent sur un site entre les représentants et les consommateurs.

Ces informations leur permettent de répondre aux questions, de mieux comprendre ce qui fait un bon prospect et de générer des prospects à partir de visites à grande échelle.

Connaître la probabilité qu'un prospect effectue un achat peut aider les spécialistes du marketing qui doivent gérer de nombreux prospects. L'apprentissage automatique utilise des données pour marquer des prospects , ce qui peut augmenter l'efficacité et gagner du temps.

Il devient beaucoup plus facile de concentrer les énergies sur la tentative de conversion de ces pistes. En examinant les profils des clients qui achètent le plus, les spécialistes du marketing sont en mesure d'identifier des traits communs qu'ils peuvent garder à l'esprit lors de la commercialisation.

7. Optimisez la publicité

Traditionnellement, la publicité nécessitait de prendre des décisions sur le canal publicitaire à choisir, la quantité d'espace publicitaire à acheter, le moment de placer une annonce et la durée d'une campagne.

La publicité représente un coût majeur pour les entreprises et l'utilisation du machine learning peut contribuer à optimiser ses performances .

Les décisions précédentes qui devaient être prises par les spécialistes du marketing sont désormais éclairées par l'apprentissage automatique. Par exemple, l'utilisation d'une audience similaire sur Facebook aidera les spécialistes du marketing à trouver et à cibler des clients potentiels ayant des attributs similaires à ceux de leurs clients existants.

Smart Bidding est une stratégie qui utilise l'apprentissage automatique pour rendre les campagnes PPC plus efficaces. Il combine l'apprentissage automatique et les signaux contextuels pour optimiser les enchères. Des milliards de points de données sont utilisés pour estimer la probabilité qu'un prospect se convertisse.

8. Automatisez le marketing

L'automatisation fait passer le marketing au niveau supérieur. L'apprentissage automatique calcule les chiffres, apprend des résultats passés et offre des informations exploitables.

Il aide à tous les aspects du marketing tels que la segmentation de la clientèle, la formulation de recommandations, la personnalisation du contenu et le service client.

Cela aide à simplifier la prise de décision pour les spécialistes du marketing et, à mesure qu'il apprend, il continue de s'améliorer. Les marques qui gèrent l'expérience utilisateur à l'aide de l'automatisation du marketing atteignent un taux beaucoup plus élevé de prospects qualifiés et connaissent une augmentation de leurs revenus.

Le marketing par e-mail basé sur l'apprentissage automatique aide les spécialistes du marketing à segmenter les clients et à personnaliser fortement leurs campagnes par e-mail. Ils peuvent rédiger des lignes d'objet d'e-mail personnalisées et des messages conçus pour favoriser l'engagement des clients.

Ils peuvent utiliser les réponses précédentes pour déterminer l'heure et la manière optimales d'envoyer des messages. L'intégration de tests fractionnés dans leur marketing par e-mail peut aider à continuer à augmenter le retour sur investissement.

9. Optimisez les prix

La tarification dynamique existe déjà depuis un certain temps et est souvent utilisée dans les secteurs de l'hôtellerie et du voyage. Ces industries offrent des prix flexibles en fonction des conditions du marché et de la demande des clients.

De plus en plus, les commerces de détail utilisent également des prix flexibles grâce aux données dont ils ont besoin et à l'apprentissage automatique pour les analyser.

L'élasticité des prix est déterminée pour chaque produit en tenant compte d'éléments tels que la période de vente, le segment de clientèle, le positionnement du produit, etc. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également aider à identifier les clients susceptibles de répondre à l'offre de remise.

10. Prédire le taux de désabonnement des clients

Être capable de prévoir le taux de désabonnement des clients permet aux entreprises de les contacter avant leur départ. Il est possible d'entraîner un modèle d'apprentissage automatique avec des exemples de clients qui se sont désabonnés ou non pour découvrir des modèles et identifier ceux qui ne sont pas susceptibles de se désabonner.

Urban Airship, une entreprise numérique, utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser le comportement des clients mobiles afin d'aider les éditeurs d'applications à identifier les utilisateurs fidèles et à prédire ceux qui sont les plus susceptibles de se désabonner.

Les spécialistes du marketing peuvent alors prendre des mesures pour approfondir l'engagement client ou investir davantage dans la fidélisation de certains segments de clientèle.

11. Ciblez les bons influenceurs

De plus en plus de marques utilisent aujourd'hui des influenceurs. Ils savent qu'il ne faut pas les utiliser aveuglément et veulent ceux qui correspondent aux valeurs de leur marque. Cela peut les aider à atteindre et à interagir avec un public plus large et à promouvoir la crédibilité de la marque.

Un outil d'apprentissage automatique peut aider à rechercher divers indicateurs dans les publications sur les réseaux sociaux et à recommander les influenceurs qui se connecteraient le mieux avec un public.

L'apprentissage automatique aide à lutter contre l'un des plus gros problèmes lors de l'utilisation d'influenceurs, à savoir celui des influenceurs avec de faux abonnés et ceux qui gonflent leurs performances.

Les outils basés sur l'apprentissage automatique du traitement du langage naturel (NLP) peuvent donner un sens au contenu vidéo publié par les influenceurs et aider les marques à choisir les bons défenseurs de la marque. Cela les aide également à comprendre comment le message de marque est fait par l'influenceur.

Mazda a utilisé IBM Watson pour choisir des influenceurs pour le lancement de l'un de leurs nouveaux véhicules lors d'un festival à Austin, au Texas. Ils ont fait le tour de la ville dans le véhicule, puis ont publié leurs expériences en utilisant le hashtag #MazdaSXSW .

12. Gérer les réseaux sociaux

L'apprentissage automatique aide les spécialistes du marketing à utiliser la puissance des données pour optimiser leur présence sur les réseaux sociaux . Par exemple, cela peut les aider à identifier les avis ou les plaintes qui nécessitent une réponse immédiate afin de gérer la réputation de la marque.

Les outils d'écoute sociale alimentés par l'apprentissage automatique peuvent suivre les hashtags, les mots clés et les mentions de marque sur toutes les plateformes de médias sociaux.

Les informations obtenues à partir de l'analyse de ces données peuvent aider les marques à créer le bon type de contenu pour chaque plate-forme qui engage un public à un niveau profond.

Le machine learning ne remplace pas le rôle du marketeur

Les bons spécialistes du marketing sont toujours aussi importants et l'apprentissage automatique ne remplace pas leur rôle. Il est ironique que l'apprentissage automatique aide à humaniser leurs efforts de marketing. = Ils n'ont pas à perdre de temps sur un contenu sans valeur ou à ignorer la pertinence.

Ils ont la capacité d'atteindre efficacement les clients à chaque point de contact de leur parcours.

Il est possible de prédire quels clients sont les plus fidèles et de passer du temps à se concentrer sur eux. Ils peuvent également prédire quels clients sont sur le point de se désabonner et intervenir avant qu'il ne soit trop tard. Ils comprennent quel contenu est le plus efficace et apporte les meilleurs résultats.

Avoir à atteindre un public générique et espérer le meilleur appartient au passé. Ils disposent désormais de suffisamment d'informations à partir des données clients pour pouvoir planifier efficacement des campagnes et obtenir les meilleurs résultats, car ils ne tirent pas dans le noir.

Un dernier mot

L'apprentissage automatique dans le marketing est en train de changer la donne alors qu'une vague de nouvelles technologies en tirant parti met le pouvoir entre les mains des spécialistes du marketing. Cela ouvre une nouvelle ère de capacité à mieux comprendre les consommateurs et à améliorer l'expérience client.

Au cours des prochaines années, il deviendra probablement encore plus évident que l'apprentissage automatique modifie la façon dont les marques interagissent avec les clients et offre une expérience plus authentique pour les attirer, les vendre et les servir.

Cela aura probablement un impact important sur les résultats de l'entreprise.

Biographie de l'auteur

Charlie Svensson travaille comme rédacteur universitaire principal pour un service de rédaction d'essais universitaire de premier plan au Royaume-Uni. Il possède une riche expérience dans la rédaction de thèses, d'essais, de rapports de laboratoire et de cours. Il développe actuellement un cours en ligne pour faciliter l'apprentissage des étudiants non anglophones qui étudient aux États-Unis et au Royaume-Uni.