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Machine learning : Présentation et atouts pour le marketing digital !

Sous domaine de l’intelligence artificielle, le machine learning est une technologie qui modifie en profondeur l’univers du marketing digital. Dans la mesure où elle leur permet de prédire avec une grande précision le comportement des consommateurs, nombreux sont les professionnels du marketing  qui optent désormais pour cette solution durant la réalisation de leurs diverses campagnes. Pour mieux cerner l’importance de l’intelligence artificielle, notamment le machine learning dans le domaine du marketing digital, parcourez cet exposé détaillé.

Le machine learning, qu’est-ce que c’est ?

Le machine learning peut être défini comme étant l’un des champs d’études de l’intelligence artificielle que l’on traduit en général par l’expression « apprentissage automatique ».

Cette technologie témoigne essentiellement de la capacité d’une machine à procéder à l’analyse autonome de différents types de données recueillies. Lorsqu’on l’applique au traitement du Big Data, le machine learning s’avère alors être une solution qui permet de tirer parti de l’ensemble des données collectées en permanence et en temps réel sur Internet. Sans une vision ou un intelligent outil de traitement comme le machine learning, les données en question n’auraient plus aucune utilité. Il faut par ailleurs souligner qu’en matière de marketing digital, cet outil qui est désormais très utilisé permet d’ouvrir de nouveaux horizons, car il est en mesure de développer, assimiler et conceptualiser des tâches de différentes natures.

 

La satisfaction du client, le principal objectif à atteindre

Lorsqu’il est appliqué au marketing digital, la principale ambition du machine learning est de faciliter avant tout la vie de chaque client. Cette solution peut pour cela l’aider par exemple à effectuer aisément un choix entre différents moyens de transport. Cette technologie peut également permettre à une entreprise de proposer à chacun de ses clients des produits ou services dont ils sont le plus susceptibles d’avoir besoin. Pour pouvoir proposer ce type de produits ou services, les équipes de l’entreprise qui sont chargées du marketing utilisent alors des outils qui leur permettent d’avoir une meilleure compréhension du parcours des clients.

Pour simplifier la vie à chacun de ses clients, l’analyse prédictive rend beaucoup plus fluide l’expérience utilisateur. Puisque dans ce contexte son objectif est de favoriser l’acte d’achat, l’on se tournera alors vers le machine learning. Grâce au machine learning, une entreprise parviendra alors à répondre avec le plus de précisions possible aux besoins des consommateurs. Cela augmentera par conséquent le chiffre d’affaires d’un site marchand ainsi que les taux de conversion des campagnes e-mail personnalisées.

 Grâce à la grande segmentation des profils qu’il permet de réaliser, le machine learning offre la possibilité aux spécialistes du web marketing de réaliser un très fin suivi des parcours des clients ainsi qu’une alimentation constante de la connaissance. Cette technologie offre donc la possibilité aux équipes marketing d’être beaucoup plus réactives et  d’anticiper au mieux les réactions d’un client qui est par définition assez inconstant. Les datas étant en outre moulinées en temps réel et en permanence grâce aux informations qui sont recueillies par le biais des cookies, des formulaires en ligne et des réseaux sociaux, le spécialiste du marketing parvient à convaincre aisément de nouveaux clients et à les fidéliser.

 

Mieux comprendre le big data et l’apprentissage automatique

Lorsqu’il est régulièrement alimenté avec des données de qualité, cet algorithme effectue des recherches en profondeur tout en faisant preuve d’un grand flair. Afin de pouvoir déterrer les causalités qui n’ont jusque-là pas été mises à nu, il procède au croisement de données qui demeurent éloignées les unes des autres. Cette technique permet d’obtenir d’étonnants résultats qu’un esprit humain aurait plutôt balayés du revers de la main. Le deep learning est une solution qui permettra par exemple de s’apercevoir que l’intention d’achat d’un éventuel client pourra être corrélée à une certaine action, et ce à un moment bien défini du parcours dudit client. L’apprentissage automatique permettra alors de cibler avec une grande précision les besoins des clients. Le deep mining ouvre quant à lui un immense potentiel pour le marketing digital dans la mesure où il accentue la transformation des prospects et les ventes additionnelles. Pour éviter la perte de certains clients, cette solution permet aussi d’offrir à ces derniers de meilleurs services.

 

Le machine learning, une solution pour mieux suivre le parcours des clients

Selon une enquête publiée par Salesforce en 2016 sur l’état du marketing, l’engagement du client est une priorité absolue.

En effet, pour 88 % des plus performantes équipes de marketing, la mise en place d’une adéquate stratégie pour la gestion du parcours de chaque client est perçue comme essentielle. La satisfaction de tous les clients s’impose donc comme l’un des principaux critères de réussite. Elle surclasse même l’acquisition de nouveaux clients et la croissance des revenus. Le marketing social, mobile ou par e-mail offre dans ce contexte un retour sur investissement qui s’avère être plus important pour les professionnels du marketing. Le machine learning pourra donc être perçu ici comme un véritable allié.

Sur le plan opérationnel, la majorité des applications de machine learning qui sont désormais utilisées dans le domaine du marketing digital passent d’abord par l’étape de « pre-learning ». Pour que la recherche puisse être mieux guidée et que les réponses proposées aux internautes soient de leur côté plus aisément automatisées, une importante quantité de données est traitée en amont, notamment durant la création de l’algorithme. Ici, l’on aura affaire à une savante combinaison entre l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine. L’objectif qu’il faudra plus tard atteindre est l’obtention d’une expérience utilisateur à la fois fluide et simple. Cependant, le machine learning a déjà permis d’effectuer un véritable bond en avant grâce à l’importante segmentation des profils, ce qui permet de réaliser un suivi affiné du parcours des clients.

 

Le partage des données, un impératif

Pour qu’il puisse fonctionner au mieux, le machine learning doit en temps normal bénéficier d’informations pertinentes et de qualité. De plus, le régime de cette technologie est résolument omnivore. Selon le type de projets qu’ils mettent en œuvre, les entreprises optent en général pour l’utilisation des données qu’elles collectent par le biais de la géolocalisation, des réseaux sociaux ou encore des programmes de fidélité. Ces derniers rassemblent de manière classique des données sur :

  • L’âge ;
  • L’historique des achats ;
  • La localisation.

Contrairement à ce que pensent de nombreuses personnes, les consommateurs sont en réalité enclins à partager leurs diverses données. Ils ne l’effectuent toutefois pas à n’importe quel prix. L’un des facteurs qui a un important impact sur leur envie de partager leurs données personnelles demeure par ailleurs la confiance qu’ils accordent à la marque. Outre la confiance, le partage d’informations se base aussi sur une logique de « donnant-donnant ».

Selon les résultats d’une étude qui a été réalisée par le « Center for Global Brand Leadership » de la « Columbia Business School » auprès de 8 000 internautes résidant au Royaume-Uni, 80 % de consommateurs accepteraient de partager en l’échange d’une récompense, des informations confidentielles. En dehors du fait qu’il devra être question d’une pertinente offre de valeur, il faudrait également que ladite valeur soit bien définie et facile à comprendre. Le respect de ces conditions permettra alors à l’entreprise d’obtenir un excellent retour sur investissement. Soulignons en outre que les plus jeunes consommateurs sont plus enclins que leurs ainés à fournir leurs informations personnelles. Cela promet donc de beaux jours au machine learning.

 

Une solution qui rime avec offres et messages personnalisés

Les consommateurs aspirent en général à l’obtention d’un contenu personnalisé. Il est d’ailleurs question d’un déterminant facteur qui permet de générer des conversions, notamment dans le domaine de la vente en ligne. Pour preuve, environ 90 % de consommateurs à travers le monde sont enclins à acquérir des produits auprès des entreprises qui se souviennent de leurs préférences. Autrement dit, l’intelligence artificielle aide les équipes marketing à personnaliser au mieux leur stratégie de vente et leur stratégie marque tout en fournissant les données indispensables. Les systèmes de vente étant par ailleurs basés sur les données, elles renseignent par exemple sur :

  • le profil des clients ;
  • les tendances des ventes ou encore ;
  • l’historique des commandes.

Grâce à ces diverses informations, l’entreprise pourra alors proposer à sa clientèle des suggestions d’achat adaptées.

 

Le machine learning, l’avenir du marketing digital

Au cours de ces dernières années, notre façon de consommer du contenu a connu un véritable changement. En effet, lorsqu’on a par exemple un peu de temps libre, l’on pense automatiquement à consulter son fil d’actualité sur les réseaux sociaux. Outre ce fait qui est désormais très courant, l’on peut aussi s’attarder sur le fait que beaucoup consomment de l’information par intermittence et dans de courtes durées. Dans le domaine du marketing, cette pratique est appelée « le snacking content ». Le machine learning s’adapte par ailleurs à la consommation des internautes et dès lors qu’ils cliquent sur un lien, il faut garder à l’esprit que l’annonce est percutante et qu’elle a été bien ciblée. Les annonces qui seront ainsi créées seront alors toujours plus précises. Grâce aux multiples atouts qu’il présente, le machine learning est une technologie qui a bien entendu de l’avenir. Pour en être plus convaincu, il suffit de s’appesantir sur les raisons ci-après :

  • La précision des campagnes ;
  • L’amélioration continue des campagnes ;
  • La diminution du coût des campagnes publicitaires ;
  • L’automatisation du marketing.

La précision des campagnes

Comme vous l’avez certainement remarqué, le ciblage sur les réseaux sociaux comme Twitter et Facebook ou les réseaux de recherche comme Google contribuent à la réalisation du ciblage précis des cibles. Ceci permet de ne plus avoir à montrer de la publicité à des personnes qui font partie des Non Consommateurs Absolus (NCA). Dans la mesure où les réseaux disposent désormais de nombreuses informations sur les utilisateurs, le ciblage s’avère être de plus en plus précis. Les résultats que génèrent les rapports d’activités sur les réseaux d’activités peuvent dans certains cas être discutables.

L’amélioration continue des campagnes

Comme vous avez pu vous en rendre compte à travers les informations précédentes, le machine learning est un formidable outil. Pour l’améliorer, il suffit de s’appesantir sur la qualité des datas qu’on lui fournit. Pendant que les utilisateurs seront d’une part mieux identifiés, l’on pourra d’autre part modifier en temps réel les informations et percevoir immédiatement les résultats. La possibilité vous est même offerte de réaliser une « campagne clone » avec un détail en plus ou en moins et avoir ainsi un aperçu de l’impact de la modification effectuée.

La diminution du coût des campagnes publicitaires

Comme vous l’ont démontré les informations ci-dessus, le machine learning est une solution qui vous permettra de cibler au mieux et également d’améliorer votre ciblage, ce qui contribuera par la suite à une meilleure maitrise des coûts. Ceci sera encore plus facilité par la nouvelle métrique (le ROAS : retour sur investissement publicitaire) qui a été mise au goût du jour. Cette solution vous permettra d’obtenir avec précision des informations sur ce que la somme que vous avez dépensé pour la réalisation de votre campagne publicitaire a généré comme chiffre d’affaires.

L’automatisation du marketing

Le plus souvent, le personnel qui compose l’équipe marketing d’une entreprise est assez réduit. Le lancement d’une campagne sur les réseaux sociaux est en effet prévisible et ses retombées sont quant à elles immédiates. C’est aussi le cas pour une campagne qui n’a pas été réalisée dans le respect des règles de l’art. Notons que le « marketing automation » a su révolutionner l’expédition des e-mails de marketing. Généralement décrié parce que considéré comme inutile par bien de personnes, l’e-mail demeure toutefois l’un des principaux vecteurs de conversion. Le marketing automation n’a en réalité pas vraiment recours au machine learning, mais il existe actuellement des campagnes d’e-mailing qui intègrent l’intelligence artificielle. Grâce à cette solution, les spécialistes du marketing digital parviennent à déterminer le moment idéal pour l’envoi d’un mail.

 

En conclusion, l’on pourra retenir que la réussite d’une campagne marketing dépendra de la bonne configuration des différents outils de machine learning qui sont utilisés. Face aux multiples avantages qu’offre l’intelligence artificielle, les services marketing ne comptent désormais plus autant de professionnels qu’auparavant. Pouvons-nous pour cela penser que dans quelques années la structure d’un service marketing serait amenée à disparaitre ? Ceci n’est vraisemblablement pas vrai, puisque l’intelligence artificielle ne saurait remplacer entièrement l’intelligence humaine.

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Paul

Je travaille à la Fnac et je suis chargé du rayon High-tech ! Toutes les nouveautés et les offres des entreprises de technologies n'ont plus aucun secret pour moi.

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