{"id":10641,"date":"2019-08-23T23:25:35","date_gmt":"2019-08-23T23:25:35","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=10641"},"modified":"2024-01-22T21:20:40","modified_gmt":"2024-01-22T21:20:40","slug":"personalization-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/personalization-machine-learning\/","title":{"rendered":"Au-del\u00e0 de la personnalisation : 6 [bonnes] raisons de miser sur le machine learning"},"content":{"rendered":"

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Sans data, pas de machine learning appliqu\u00e9 au marketing.\u00a0 Le machine learning, vous savez, cette forme d’intelligence artificielle qui permet essentiellement \u00e0 un ordinateur de \u00ab se d\u00e9brouiller tout seul \u00bb, sans programmation explicite. Et bien plus elle traite de donn\u00e9es, plus l’IA gagne en intelligence. Plus elle traite de donn\u00e9es, plus l’IA gagne en intelligence.<\/p>\n

Selon une \u00e9tude Criteo en collaboration avec Forbes Insights, la plupart des marketers investissent d\u00e9j\u00e0 lourdement dans ce type de technologie.\u00a0 Et pour cause : en analysant les comportements des shoppers et en cr\u00e9ant du contenu dynamique et personnalis\u00e9, le machine learning permet aux professionnels de tirer le meilleur parti de leurs donn\u00e9es.<\/p>\n

On ne compte plus les b\u00e9n\u00e9fices du machine learning dans le cadre d\u2019une campagne marketing. Petit tour d\u2019horizon en 6 points cl\u00e9s :<\/p>\n

1. Des donn\u00e9es exploit\u00e9es en temps r\u00e9el<\/strong><\/h3>\n

Vous croulez sans doute sous trois tonnes de donn\u00e9es \u00e0 ne plus savoir qu\u2019en faire. Hors contexte qui plus est, autant dire qu\u2019elles ne vous seront pas d\u2019une grande utilit\u00e9.\u00a0 D\u2019o\u00f9 l\u2019int\u00e9r\u00eat du\u00a0 machine learning qui permet d\u2019appr\u00e9hender chaque type de donn\u00e9e dans son environnement. Les marketers d\u00e9finissent tout d’abord les informations \u00e0 collecter automatiquement et les \u00ab le\u00e7ons \u00bb \u00e0 appliquer aux algorithmes.<\/p>\n

Aliment\u00e9s par les donn\u00e9es collect\u00e9es en temps r\u00e9el, ces algorithmes int\u00e8grent les nouveaux insights au moment m\u00eame o\u00f9 l’interaction avec le shopper a lieu. Cela permettra notamment, dans le cadre d’une campagne de retargeting<\/a>, de proposer des annonces au contenu et au design optimis\u00e9s en temps r\u00e9el en fonction du comportement de l\u2019utilisateur.<\/p>\n

2. Des connaissances consommateur approfondies<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning peut donc permettre \u00e0 une campagne de d\u00e9tecter le type d’annonce le plus susceptible de s\u00e9duire le shopper, et modeler le contenu de sa prochaine visite en fonction de ses pr\u00e9f\u00e9rences. Les utilisateurs sont \u00e9galement cibl\u00e9s en fonction de leur situation g\u00e9ographique – de quoi proposer des contenus pertinents sur l\u2019ensemble des canaux, et matcher leurs achats offline \u00e0 leurs comportements online.<\/p>\n

V\u00e9ritable levier de performance, le machine learning donne aux marketers toutes les cartes pour exploiter pleinement leurs donn\u00e9es et cr\u00e9er des exp\u00e9riences \u00e0 l’image de leurs audiences.<\/p>\n

3. Des contenus dynamiques<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning fournit des insights sur le type de contenus susceptibles d’int\u00e9resser les audiences cibles des marketers.\u00a0 Certaines solutions permettent m\u00eame de les personnaliser au moment de leur cr\u00e9ation.<\/p>\n

Bookmark.com<\/a>, une plateforme de cr\u00e9ation de sites web bas\u00e9e sur l’IA, mise sur le machine learning pour concevoir des sites \u00e0 l’image de ses clients. Sa technologie, AiDA (Artificial Intelligence Design Assistant), d\u00e9chiffre les besoins uniques de chaque utilisateur \u00e0 partir de quelques renseignements, notamment le nom, la localisation et la nature de l’entreprise.<\/p>\n

\u00ab Chaque site web est con\u00e7u en fonction des caract\u00e9ristiques de l’entreprise et du secteur \u00bb, explique David Kosmayer, CEO de Bookmark.com.<\/p>\n

\u00c0 partir des informations fournies, AiDA analyse les sites concurrents ainsi que toute donn\u00e9e sur l’entreprise client ou ses audiences \u00e0 travers Google, Facebook et d’autres r\u00e9seaux sociaux. AiDA s\u00e9lectionne ensuite les \u00e9l\u00e9ments, les couleurs et les formats les plus adapt\u00e9s et les plus pertinents, pour des sites web compl\u00e8tement optimis\u00e9s. AiDA s’am\u00e9liore au rythme des sites qu’elle cr\u00e9e, tout \u00e7a gr\u00e2ce au machine learning.<\/p>\n

4. Des exp\u00e9riences utilisateurs toujours plus in\u00e9dites<\/strong><\/h3>\n

En plus de miser sur le machine learning pour cr\u00e9er des sites personnalis\u00e9s \u00e0 fort potentiel d’engagement, Bookmark pr\u00e9voit aussi de mettre l’intelligence artificielle au profit de l’exp\u00e9rience shopping de ses clients.<\/p>\n

\u00ab Pourquoi s’arr\u00eater simplement [au produit] ? \u00bb, affirme Kosmayer. \u00ab Nous envisageons d\u00e9sormais d’appliquer l’IA \u00e0 nos services pour mieux comprendre les besoins de nos clients et identifier leurs probl\u00e8mes avant m\u00eame qu’ils ne surviennent. \u00bb<\/p>\n

L’objectif est donc d’utiliser le machine learning pour permettre aux shoppers d’acc\u00e9der \u00e0 des conseils personnalis\u00e9s et de qualit\u00e9 refl\u00e9tant leur exp\u00e9rience sur la plateforme de Bookmark.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Les marketeurs peuvent aussi miser sur le traitement automatique du langage naturel (TALN), bas\u00e9 sur le machine learning, pour mieux comprendre\u00a0–\u00a0et r\u00e9agir\u00a0–\u00a0au langage humain. La mont\u00e9e en puissance des chatbots en tant que portails de services clients en est la preuve.\u00a0 Ces derniers am\u00e9liorent leurs r\u00e9ponses et leurs services \u00e0 chaque question trait\u00e9e.<\/p>\n

Les appareils \u00e0 commande vocale comme Siri (Apple) et Alexa (Amazon) sont de v\u00e9ritables mines d’or pour les marketers, qui analysent la fa\u00e7on dont les shoppers interagissent avec ces services. Les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es permettent notamment de d\u00e9velopper des programmes de reconnaissance vocale (pour identifier rapidement la voix de l\u2019utilisateur) et d’analyse des sentiments.<\/p>\n

5. Des budgets optimis\u00e9s et pas de redondance<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning am\u00e9liore la pr\u00e9cision du marketing, mais aussi son co\u00fbt. Les donn\u00e9es comportementales en temps r\u00e9el permettent aux marketers de cibler leurs audiences cl\u00e9s et d’augmenter leurs chances de convertir les visiteurs en acheteurs.<\/p>\n

Autre avantage : le besoin minimum de main d’\u0153uvre, pour des d\u00e9penses globales revues \u00e0 la baisse.\u00a0 La technologie de retargeting dynamique<\/a> de Criteo en est l’exemple m\u00eame. Les vid\u00e9os programmatiques et les annonces display sont personnalis\u00e9es gr\u00e2ce au machine learning, et communiqu\u00e9es automatiquement aux shoppers tout au long de leur parcours d’achat.<\/p>\n

Le machine learning am\u00e9liore aussi la communication entre les marketers et les shoppers en automatisant les e-mails et les publications sur les r\u00e9seaux sociaux. Et comme si ce n’\u00e9tait pas suffisant, il identifie \u00e9galement les canaux offline et online \u00e0 prioriser…<\/p>\n

6. Un facteur cl\u00e9 de succ\u00e8s en \u00ab data-driven marketing \u00bb<\/strong><\/h3>\n

La capacit\u00e9 du machine learning \u00e0 cr\u00e9er des opportunit\u00e9s \u00e0 partir des donn\u00e9es est immense, et la technologie transforme d\u00e9j\u00e0 la fa\u00e7on dont les marketers g\u00e8rent leurs campagnes. De la cr\u00e9ation de milliers de milliards<\/em> d’annonces dynamiques au formatage sur les plateformes en quelques millisecondes, le machine learning permet aux marketerrs de se concentrer sur leur vrai m\u00e9tier : la cr\u00e9ation et la strat\u00e9gie.<\/p>\n

Envie d’en savoir plus\u00a0? Le guide Criteo sur le machine learning pour marketeur ambitieux<\/a>\u00a0explore en d\u00e9tail la technologie et ses avantages. Des diagnostics m\u00e9dicaux aux innovations comme les smart cars, d\u00e9couvrez le potentiel illimit\u00e9 du machine learning appliqu\u00e9 au marketing personnalis\u00e9.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  Sans data, pas de machine learning appliqu\u00e9 au marketing.\u00a0 Le machine learning, vous savez, cette forme d’intelligence artificielle qui permet essentiellement \u00e0 un ordinateur de \u00ab se d\u00e9brouiller tout seul \u00bb, sans programmation explicite. Et bien plus elle traite de donn\u00e9es, plus l’IA gagne en intelligence. 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