{"id":8982,"date":"2018-11-06T20:19:11","date_gmt":"2018-11-06T20:19:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=8982"},"modified":"2024-06-13T15:11:05","modified_gmt":"2024-06-13T15:11:05","slug":"le-machine-learning-au-dela-de-la-personnalisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/le-machine-learning-au-dela-de-la-personnalisation\/","title":{"rendered":"Le machine learning au-del\u00e0 de la personnalisation : 6 raisons pour les marketeurs de l’adopter"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

Pour tirer pleinement profit du machine learning, les marketeurs ont besoin de donn\u00e9es. Fonctionnalit\u00e9 relevant de l’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ou ML) permet \u00e0 un ordinateur d’ \u00ab\u00a0apprendre par lui-m\u00eame\u00a0\u00bb sans programme particulier, et d’exploiter les donn\u00e9es pour optimiser au mieux les strat\u00e9gies. L’IA gagne ainsi en pr\u00e9cision \u00e0 mesure qu’elle ing\u00e8re des donn\u00e9es.<\/p>\n

Selon notre \u00e9tude en partenariat avec Forbes Insight, la plupart des marketeurs investissent d\u00e9j\u00e0 dans des initiatives bas\u00e9es sur les donn\u00e9es. Gr\u00e2ce au machine learning, les \u00e9quipes utilisent leurs donn\u00e9es pour explorer davantage le comportement des consommateurs, cr\u00e9er des contenus dynamiques et personnaliser \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n

Le machine learning pr\u00e9sente donc de nombreux avantages pour les marketeurs\u00a0:<\/p>\n

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

Beaucoup de marketeurs ne manquent pas de donn\u00e9es\u00a0–\u00a0mais sans contexte, impossible de les exploiter. Parce qu’il cible les informations \u00e0 collecter automatiquement et d\u00e9finit des \u00ab\u00a0le\u00e7ons\u00a0\u00bb \u00e0 appliquer aux algorithmes, le machine learning permet d’obtenir les informations de contexte de diff\u00e9rents types de donn\u00e9es.<\/p>\n

Les donn\u00e9es collect\u00e9es en temps r\u00e9el alimentent les algorithmes de machine learning, capables d’identifier des sch\u00e9mas au moment m\u00eame o\u00f9 l’interaction a lieu. C’est le cas notamment des campagnes de retargeting<\/a>, o\u00f9 le contenu et le design des annonces sont adapt\u00e9s en temps r\u00e9el au comportement du consommateur.<\/p>\n

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

Avec le machine learning, une campagne peut m\u00eame d\u00e9tecter le style d’annonce le plus susceptible de s\u00e9duire le consommateur, et modeler le contenu de sa prochaine visite en fonction de ses pr\u00e9f\u00e9rences. De la m\u00eame fa\u00e7on, le machine learning peut aussi cibler les consommateurs en fonction de leur situation g\u00e9ographique, en leur communiquant des contenus pertinents sur tous les canaux, et en associant les achats en magasin aux comportements de navigation en ligne.<\/p>\n

Les analyses de donn\u00e9es sont un v\u00e9ritable levier de performance pour les marketeurs, qui cr\u00e9ent des exp\u00e9riences \u00e0 l’image de leurs consommateurs.<\/p>\n

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

Le machine learning permet aux marketeurs de mieux identifier le type de contenu pertinent pour leur audience cible. Certaines solutions permettent m\u00eame de personnaliser et de cr\u00e9er les contenus automatiquement.<\/p>\n

Bookmark.com<\/a>, une plateforme bas\u00e9e sur l’IA et sp\u00e9cialis\u00e9e dans la cr\u00e9ation de sites Web, mise sur le machine learning pour personnaliser ses services. Cr\u00e9\u00e9e par Bookmark, la technologie \u00ab\u00a0Artificial Intelligence Design Assistant\u00a0\u00bb (ou AiDA) d\u00e9tecte les besoins de chaque utilisateur \u00e0 partir des donn\u00e9es client fournies, notamment le nom, la situation g\u00e9ographique et le type d’entreprise.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous cr\u00e9ons des sites Web qui r\u00e9pondent aux besoins sp\u00e9cifiques de nos clients, de leur entreprise et de leur secteur\u00a0\u00bb, pr\u00e9cise David Kosmayer, CEO de Bookmark.<\/p>\n

AiDA se base sur les informations fournies pour analyser les sites Web concurrents, ainsi que toute donn\u00e9e relative au client ou son audience sur Google, Facebook et d’autres m\u00e9dias sociaux. La technologie s\u00e9lectionne ensuite les \u00e9l\u00e9ments, couleurs et mises en page les plus pertinents pour chaque site Web. Gr\u00e2ce au machine learning, AiDA s’am\u00e9liore \u00e0 chaque site Web cr\u00e9\u00e9.<\/p>\n

4. Des exp\u00e9riences am\u00e9lior\u00e9es<\/strong><\/h3>\n

En plus d’utiliser le machine learning pour cr\u00e9er des sites Web personnalis\u00e9s et engageants, Bookmark pr\u00e9voit aussi d’int\u00e9grer l’IA \u00e0 son offre d\u00e9di\u00e9e aux consommateurs.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous ne comptons pas nous limiter au produit final\u00a0\u00bb, d\u00e9clare Kosmayer. \u00ab\u00a0Nous pr\u00e9voyons de mettre l’IA au service de notre offre d\u00e9di\u00e9e aux consommateurs, pour mieux comprendre les besoins des utilisateurs, et rem\u00e9dier aux probl\u00e8mes avant qu’ils ne les rep\u00e8rent.\u00a0\u00bb<\/p>\n

L’id\u00e9e est donc d’utiliser le machine learning pour cr\u00e9er des services personnalis\u00e9s et de qualit\u00e9, adapt\u00e9s \u00e0 l’exp\u00e9rience de chaque utilisateur sur une plateforme Bookmark.<\/p>\n

\"Machine<\/p>\n

Les marketeurs utilisent aussi le machine learning pour mieux comprendre le comportement humain, notamment par le traitement automatique du langage naturel. C’est notamment le cas des chatbots, de plus en plus utilis\u00e9s en tant que portails de service client, o\u00f9 des machines r\u00e9pondent aux questions des utilisateurs. Les r\u00e9ponses et les services offerts s’am\u00e9liorent au rythme des questions pos\u00e9es.<\/p>\n

Pour les marketeurs, les services comme Siri et Alexa sont autant de nouveaux outils permettant d’observer les interactions des consommateurs avec les appareils, et d’obtenir les donn\u00e9es pour d\u00e9velopper des programmes de reconnaissance vocale (reli\u00e9s \u00e0 la voix du consommateur) et d’analyse des \u00e9motions.<\/p>\n

5. Des budgets optimis\u00e9s, sans redondance<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning am\u00e9liore la pr\u00e9cision du marketing, mais aussi son co\u00fbt. Avec des donn\u00e9es comportementales collect\u00e9es en temps r\u00e9el pour cibler les audiences, les marketeurs augmentent leurs chances de convertir des visiteurs en acheteurs.<\/p>\n

Le machine learning mobilise aussi moins de main d’\u0153uvre, r\u00e9duisant de fait le co\u00fbt total des actions de marketing. La technologie Criteo Dynamic Retargeting en est l’exemple m\u00eame\u00a0: nos vid\u00e9os programmatiques et nos annonces display sont personnalis\u00e9es gr\u00e2ce au machine learning, et communiqu\u00e9es automatiquement aux consommateurs tout au long de leur parcours d’achat.<\/p>\n

En misant sur le machine learning, les marketeurs automatisent aussi leurs communications par e-mail et sur les m\u00e9dias sociaux, tout en identifiant les canaux (offline comme online) dans lesquels investir.<\/p>\n

Le machine learning, outil cl\u00e9 du marketing centr\u00e9 sur les donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n

Le machine learning brille par sa capacit\u00e9 \u00e0 transformer les donn\u00e9es en opportunit\u00e9s\u00a0–\u00a0et transforme d\u00e9j\u00e0 profond\u00e9ment la fa\u00e7on dont les marketeurs g\u00e8rent leurs campagnes. En cr\u00e9ant des billions<\/em> d’annonces dynamiques diff\u00e9rentes et en les adaptant \u00e0 chaque plateforme en quelques millisecondes, il permet aux marketeurs de se concentrer sur leur v\u00e9ritable m\u00e9tier\u00a0: d\u00e9velopper des id\u00e9es et des strat\u00e9gies cr\u00e9atives.<\/p>\n

Vous souhaitez en savoir plus sur le machine learning\u00a0? Notre guide \u00ab\u00a0Le machine learning pour marketeur ambitieux\u00a0\u00bb<\/em><\/a> vous pr\u00e9sente les cas d’utilisation de la technologie, des diagnostiques m\u00e9dicaux aux voitures intelligentes, et son r\u00f4le majeur dans la personnalisation du marketing.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  Pour tirer pleinement profit du machine learning, les marketeurs ont besoin de donn\u00e9es. Fonctionnalit\u00e9 relevant de l’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ou ML) permet \u00e0 un ordinateur d’ \u00ab\u00a0apprendre par lui-m\u00eame\u00a0\u00bb sans programme particulier, et d’exploiter les donn\u00e9es pour optimiser au mieux les strat\u00e9gies. 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