{"id":8755,"date":"2018-09-18T19:46:56","date_gmt":"2018-09-18T19:46:56","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=8755"},"modified":"2024-09-11T17:41:07","modified_gmt":"2024-09-11T17:41:07","slug":"3-marques-qui-surfent-sur-la-vague-du-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/3-marques-qui-surfent-sur-la-vague-du-machine-learning\/","title":{"rendered":"3 marques qui surfent sur la vague du machine learning"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

Dans un secteur du retail toujours plus comp\u00e9titif, la pertinence \u00e0 grande \u00e9chelle est le seul moyen de sortir son \u00e9pingle du jeu\u00a0–\u00a0et le machine learning est la carte ma\u00eetresse des marques. Unique en son genre, la technologie du machine learning permet de traiter de vastes ensembles de donn\u00e9es pour identifier les tendances, les pr\u00e9f\u00e9rences et m\u00eame pr\u00e9dire la prochaine meilleure chance d’interaction entre un consommateur et une marque.<\/p>\n

Criteo se penche sur trois grandes marques adeptes de la technologie pour toucher leurs consommateurs, et exploiter tout le potentiel du big data pour personnaliser l’exp\u00e9rience sur tous les canaux\u00a0:<\/p>\n

1. Under Armour<\/strong><\/h3>\n

Under Armour int\u00e8gre le machine learning \u00e0 son application de fitness, Record<\/a>. En suivant l’\u00e9volution physique de l’utilisateur, bas\u00e9e sur des donn\u00e9es de sources vari\u00e9es (applications tierces, smart watches, donn\u00e9es saisies par l’utilisateur et plus encore), l’application propose des r\u00e9gimes personnalis\u00e9s et des exercices adapt\u00e9s.<\/p>\n

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Photo par Under Armour.<\/figcaption><\/figure>\n

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Selon Business Insider<\/a>, \u00ab\u00a0le coaching se base sur les r\u00e9sultats d’autres utilisateurs aux profils sportifs\/physiques similaires, ainsi que sur des bases de donn\u00e9es nutritionnelles et des informations physiologiques et comportementales\u00a0\u00bb. L’application prend aussi en compte le nombre de pas, la nutrition, le sommeil et les donn\u00e9es d’exercices physiques comme le rythme cardiaque, la vitesse, la distance et le nombre de calories d\u00e9pens\u00e9es.<\/p>\n

V\u00e9ritable coach personnel mobile, l’application UA est une ressource utile et personnalis\u00e9e utilisable en seulement quelques clics. L’application devient donc d’autant plus pr\u00e9cise \u00e0 mesure qu’elle est utilis\u00e9e, avec des recommandations personnalis\u00e9es pour aider l’utilisateur \u00e0 atteindre ses objectifs.<\/p>\n

2. Mazda<\/strong><\/h3>\n

Mazda avait besoin du machine learning pour trouver les bons influenceurs et promouvoir son nouveau mod\u00e8le, la Mazda CX-5, au festival SXSW<\/a> \u00e0 Austin.<\/p>\n

Le constructeur automobile japonais a collabor\u00e9 avec la compagnie Influential pour exploiter la technologie IA Watson d’IBM et identifier les artistes extravertis (le type de profil correspondant au public du festival) sur les r\u00e9seaux sociaux.<\/p>\n

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Photo par Mazda.<\/figcaption><\/figure>\n

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Gr\u00e2ce au machine learning<\/a>, l’entreprise a pu scanner les publications des r\u00e9seaux sociaux \u00e0 la recherche d’un influenceur, en rep\u00e9rant par exemple les points d’exclamation ou les emojis.<\/p>\n

Durant le festival SXSW, quatre personnes ont donc \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9es pour traverser Austin \u00e0 bord de la CX-5 et faire une apparition au Mazda Studio, avant de poster leur exp\u00e9rience sur Twitter, Instagram<\/a> et Facebook.<\/p>\n

En adoptant une approche centr\u00e9e sur les donn\u00e9es pour le marketing d’influence, Mazda a pu personnaliser son contenu pour engager une audience bien particuli\u00e8re, qu’elle savait plus cr\u00e9ative (le festival SXSW c\u00e9l\u00e8bre musique, films et technologies parmi d’autres id\u00e9es innovantes) que le reste de ses consommateurs.<\/p>\n

(Pour plus d’infos\u00a0: <\/em>Comment survivriez-vous dans un monde sans technologie\u00a0? R\u00e9pondez aux questions de notre quiz pour le savoir – en anglais seulement<\/a><\/em>)<\/em><\/p>\n

3. The North Face<\/strong><\/h3>\n

The North Face utilise l’assistant personnel digital Expert Personal Shopper (XPS) de Fluid pour faire des recommandations \u00e0 ses clients en ligne, cr\u00e9er des profils en fonction de leurs int\u00e9r\u00eats et personnaliser l’exp\u00e9rience utilisateur.<\/p>\n

XPS \u00e9tend ainsi l’image chaleureuse et serviable de la marque de v\u00eatements d’ext\u00e9rieur jusqu’au royaume du digital. Gr\u00e2ce au machine learning, The North Face collecte simultan\u00e9ment des donn\u00e9es pour am\u00e9liorer \u00e0 la fois ses futurs produits et ses interactions sur son site Web.<\/p>\n

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Photo par The North Face.<\/figcaption><\/figure>\n

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Le retailer propose aussi un service \u00ab\u00a0Shop with IBM Watson\u00a0\u00bb aux utilisateurs de son site Web.<\/p>\n

Apr\u00e8s avoir t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 l’application mobile<\/a>, les consommateurs acc\u00e8dent \u00e0 la technologie via une commande vocale. Tout comme le ferait un vendeur, l’assistant virtuel aide les utilisateurs \u00e0 choisir le produit qui convient le mieux \u00e0 leurs besoins, en leur posant des questions<\/a>, et en offrant les produits les plus pertinents selon leurs r\u00e9ponses.<\/p>\n

Le ROI du machine learning<\/strong><\/h3>\n

La nature pr\u00e9dictive du machine learning<\/a> en fait une carte ma\u00eetresse pour les marketeurs. \u00c9quip\u00e9es de cette technologie, les marques pr\u00e9voient \u00e0 l’avance les comportements et tendances, en exploitant tout le potentiel de leurs donn\u00e9es consommateurs pass\u00e9es et pr\u00e9sentes.<\/p>\n

C\u00f4t\u00e9 ventes, les mod\u00e8les de machine learning identifient les moments les plus opportuns pour proposer certains produits (par exemple lorsqu’un consommateur est le plus susceptible d’acheter des produits saisonniers). La technologie am\u00e9liore aussi les op\u00e9rations, en permettant aux retailers d’adapter leurs stocks en fonction des pics de ventes (Black Friday, Cyber Monday etc.).<\/p>\n

Enfin, les mod\u00e8les de machine learning r\u00e9duisent aussi les d\u00e9penses inutiles (annonces et surplus de produits) tout en optimisant les actions marketing<\/a> pour anticiper les besoins des consommateurs. Ensemble, ces facteurs contribuent \u00e0 une hausse globale des revenus et du taux de marge des marques.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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