Au-delà de la personnalisation : 6 [bonnes] raisons de miser sur le machine learning

 

Sans data, pas de machine learning appliqué au marketing.  Le machine learning, vous savez, cette forme d’intelligence artificielle qui permet essentiellement à un ordinateur de « se débrouiller tout seul », sans programmation explicite. Et bien plus elle traite de données, plus l’IA gagne en intelligence. Plus elle traite de données, plus l’IA gagne en intelligence.

Selon une étude Criteo en collaboration avec Forbes Insights, la plupart des marketers investissent déjà lourdement dans ce type de technologie.  Et pour cause : en analysant les comportements des shoppers et en créant du contenu dynamique et personnalisé, le machine learning permet aux professionnels de tirer le meilleur parti de leurs données.

On ne compte plus les bénéfices du machine learning dans le cadre d’une campagne marketing. Petit tour d’horizon en 6 points clés :

1. Des données exploitées en temps réel

Vous croulez sans doute sous trois tonnes de données à ne plus savoir qu’en faire. Hors contexte qui plus est, autant dire qu’elles ne vous seront pas d’une grande utilité.  D’où l’intérêt du  machine learning qui permet d’appréhender chaque type de donnée dans son environnement. Les marketers définissent tout d’abord les informations à collecter automatiquement et les « leçons » à appliquer aux algorithmes.

Alimentés par les données collectées en temps réel, ces algorithmes intègrent les nouveaux insights au moment même où l’interaction avec le shopper a lieu. Cela permettra notamment, dans le cadre d’une campagne de retargeting, de proposer des annonces au contenu et au design optimisés en temps réel en fonction du comportement de l’utilisateur.

2. Des connaissances consommateur approfondies

Le machine learning peut donc permettre à une campagne de détecter le type d’annonce le plus susceptible de séduire le shopper, et modeler le contenu de sa prochaine visite en fonction de ses préférences. Les utilisateurs sont également ciblés en fonction de leur situation géographique – de quoi proposer des contenus pertinents sur l’ensemble des canaux, et matcher leurs achats offline à leurs comportements online.

Véritable levier de performance, le machine learning donne aux marketers toutes les cartes pour exploiter pleinement leurs données et créer des expériences à l’image de leurs audiences.

3. Des contenus dynamiques

Le machine learning fournit des insights sur le type de contenus susceptibles d’intéresser les audiences cibles des marketers.  Certaines solutions permettent même de les personnaliser au moment de leur création.

Bookmark.com, une plate-forme de création de sites web basée sur l’IA, mise sur le machine learning pour concevoir des sites à l’image de ses clients. Sa technologie, AiDA (Artificial Intelligence Design Assistant), déchiffre les besoins uniques de chaque utilisateur à partir de quelques renseignements, notamment le nom, la localisation et la nature de l’entreprise.

« Chaque site web est conçu en fonction des caractéristiques de l’entreprise et du secteur », explique David Kosmayer, CEO de Bookmark.com.

À partir des informations fournies, AiDA analyse les sites concurrents ainsi que toute donnée sur l’entreprise client ou ses audiences à travers Google, Facebook et d’autres réseaux sociaux. AiDA sélectionne ensuite les éléments, les couleurs et les formats les plus adaptés et les plus pertinents, pour des sites web complètement optimisés. AiDA s’améliore au rythme des sites qu’elle crée, tout ça grâce au machine learning.

4. Des expériences utilisateurs toujours plus inédites

En plus de miser sur le machine learning pour créer des sites personnalisés à fort potentiel d’engagement, Bookmark prévoit aussi de mettre l’intelligence artificielle au profit de l’expérience shopping de ses clients.

« Pourquoi s’arrêter simplement [au produit] ? », affirme Kosmayer. « Nous envisageons désormais d’appliquer l’IA à nos services pour mieux comprendre les besoins de nos clients et identifier leurs problèmes avant même qu’ils ne surviennent. »

L’objectif est donc d’utiliser le machine learning pour permettre aux shoppers d’accéder à des conseils personnalisés et de qualité reflétant leur expérience sur la plate-forme de Bookmark.

Les marketeurs peuvent aussi miser sur le traitement automatique du langage naturel (TALN), basé sur le machine learning, pour mieux comprendre – et réagir – au langage humain. La montée en puissance des chatbots en tant que portails de services clients en est la preuve.  Ces derniers améliorent leurs réponses et leurs services à chaque question traitée.

Les appareils à commande vocale comme Siri (Apple) et Alexa (Amazon) sont de véritables mines d’or pour les marketers, qui analysent la façon dont les shoppers interagissent avec ces services. Les données agrégées permettent notamment de développer des programmes de reconnaissance vocale (pour identifier rapidement la voix de l’utilisateur) et d’analyse des sentiments.

5. Des budgets optimisés et pas de redondance

Le machine learning améliore la précision du marketing, mais aussi son coût. Les données comportementales en temps réel permettent aux marketers de cibler leurs audiences clés et d’augmenter leurs chances de convertir les visiteurs en acheteurs.

Autre avantage : le besoin minimum de main d’œuvre, pour des dépenses globales revues à la baisse.  La technologie de retargeting dynamique de Criteo en est l’exemple même. Les vidéos programmatiques et les annonces display sont personnalisées grâce au machine learning, et communiquées automatiquement aux shoppers tout au long de leur parcours d’achat.

Le machine learning améliore aussi la communication entre les marketers et les shoppers en automatisant les e-mails et les publications sur les réseaux sociaux. Et comme si ce n’était pas suffisant, il identifie également les canaux offline et online à prioriser…

6. Un facteur clé de succès en « data-driven marketing »

La capacité du machine learning à créer des opportunités à partir des données est immense, et la technologie transforme déjà la façon dont les marketers gèrent leurs campagnes. De la création de milliers de milliards d’annonces dynamiques au formatage sur les plates-formes en quelques millisecondes, le machine learning permet aux marketerrs de se concentrer sur leur vrai métier : la création et la stratégie.

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