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AI dans le marketing moderne.

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Vos stratégies de marketing tirent-elles parti des énormes progrès de l’innovation technologique pour atteindre vos clients quand et où cela compte? Dans la course aux armements que représente le marketing moderne, le fait de ne pas tirer parti des progrès des technologies émergentes, comme l’intelligence artificielle, peut entraîner des niveaux d’engagement de la clientèle bien en deçà de ceux de vos concurrents perfectionnés sur le plan technologique.

Depuis des décennies, le modèle standard de la publicité ciblée consiste à trouver des indicateurs de similitudes comportementales (par exemple, un abonnement à un magazine dans un domaine particulier) et à produire du contenu de masse qui répond aux besoins perçus de votre population ciblée.

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Mais dans le monde hyper-personnalisé d’aujourd’hui, cette approche « bonne pour l’oie » ne suffit plus. Pourtant, l’effort humain nécessaire pour créer un marketing et une publicité vraiment personnalisés et à grande échelle a rendu pratiquement impossible de cibler les acheteurs avec une précision de type chirurgical.

Toutefois, grâce à l’intelligence artificielle, nous avons maintenant les outils pour le faire, ce qui rend plus facile que jamais de trouver, de communiquer et de convertir des clients éventuels.

Tout aussi important, l’intelligence artificielle permet la rationalisation des processus de marketing, la levée des coûts prohibitifs qui empêchaient autrefois les efforts pour améliorer la communication 1:1 et le contenu personnalisé.

Dans cet article, nous aborderons les différentes façons dont les entreprises utilisent l’intelligence artificielle pour améliorer à la fois la précision et l’efficacité de leurs campagnes de marketing.1 communication, donnant un aperçu de la façon dont l’IA transformera la façon dont les entreprises interagiront avec leurs clients dans les années à venir.

L’intelligence artificielle et son importance pour l’avenir de votre marketing
L’IA est un outil indispensable que les entreprises peuvent utiliser pour extraire des informations importantes et des stratégies de pointe à partir de multiples données.

points de données interconnectés sur la représentation numérique du cerveau

Il y a eu beaucoup de battage autour de l’intelligence artificielle (IA) ces derniers temps, mais peu de gens savent réellement ce que c’est.

L’intelligence artificielle est un sous-ensemble de l’informatique qui tourne autour de la création de logiciels capables d’apprendre et d’améliorer ses performances au fil du temps. Bien que les ordinateurs soient très bons pour recueillir rapidement de grands volumes de données, savoir quoi faire avec cette information et comment l’utiliser pour poursuivre un but spécifique a traditionnellement été réservé uniquement à l’esprit humain.

Enfin, jusqu’à maintenant.

Dans les années 1950, les informaticiens ont commencé à chercher des moyens de créer des logiciels capables de résoudre des problèmes et d’imiter les façons de penser des humains. Les premiers programmes d’IA ont aidé à accomplir des tâches « simples », comme la cartographie des rues et, en 2003, la technologie qui servirait de fondement aux cyberaides comme Alexa ou Siri avait été mise en place.

Aujourd’hui, les algorithmes de l’IA sont en mesure d’apprendre et de s’adapter continuellement à divers « intrants », qu’il s’agisse de la voix humaine, d’images radiographiques ou d’autres formes de données. Et le potentiel de l’IA pour transformer chaque partie de l’entreprise, de la production au service à la clientèle, est énorme.

Les entreprises utilisent déjà l’intelligence artificielle pour suivre le mouvement des clients, prévoir la compatibilité démographique, anticiper les achats et fournir un service à la clientèle de premier plan. En fait, à travers une variété de ramifications d’IA telles que l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, et le traitement du langage naturel (PNL), la technologie est déjà responsable d’alimenter les technologies quotidiennes que nous connaissons et aimons, y compris Siri, Cortana, PayPal, Google Maps, et plus encore.

Cela pose bien sûr la question : si la technologie de l’IA est si puissante, comment puis-je l’utiliser pour faire progresser la stratégie marketing de mon entreprise ?

Comment les entreprises utilisent l’IA pour améliorer leur ROI marketing
Avec l’introduction de l’IA, les entreprises ont acquis la capacité non seulement d’interagir directement avec les individus, mais de transformer les données qu’elles laissent derrière elles en un plan pour mieux les servir à l’avenir.

À mesure que les algorithmes d’IA continuent d’évoluer et que la puissance informatique avancée devient plus disponible sur le marché, les entreprises accroissent progressivement le rôle de l’intelligence artificielle dans leurs stratégies de marketing. Souvent utilisée pour interpréter les messages qui se cachent sous les océans de données, l’intelligence artificielle offre un avantage concurrentiel clé en fournissant des informations prédictives pointues pour anticiper correctement le comportement des clients.

Utiliser des analyses prédictives pour prédire les tendances d’achat
L’analyse prédictive utilise de vastes quantités de données pour prévoir les résultats futurs. Des entreprises comme Target ont braqué les projecteurs sur l’analyse prédictive pour prédire de manière magistrale les tendances d’achat des acheteurs. En fait, en 2012, le détaillant a fait les manchettes lorsqu’ils ont pu prédire correctement la grossesse d’une adolescente en se basant sur ses habitudes d’achat, avant même qu’elle ait découvert qu’elle était (de façon inattendue) attendue.

Cet incident révèle à la fois la précision des algorithmes utilisés par les entreprises de marketing, ainsi que le besoin continu de surveillance humaine lors de l’utilisation de ces technologies en plein essor.

Utilisez l’apprentissage profond pour la reconnaissance d’objets sophistiqués
L’apprentissage profond permet à un ordinateur d’« apprendre » à reconnaître des modèles dans des images, du texte, de la voix et d’autres données pour extraire des informations précieuses. Aucune conversation sur l’utilisation de l’apprentissage profond n’est complète sans mentionner la façon dont le géant des réseaux sociaux, Facebook, utilise un moteur de reconnaissance d’objets sophistiqué utilisant des photos soumises par les utilisateurs à partir d’Instagram.

Bien que l’entreprise affirme que l’information glanée n’est pas utilisée pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs, leur récent open-sourcing de la plate-forme ouvre les portes à la possibilité que d’autres entreprises peuvent tirer parti de cette technologie prédictive ainsi.

Utiliser des chatbots pour améliorer l’expérience client
Cependant, ce ne sont pas seulement les piliers de l’industrie de la technologie qui utilisent l’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience client. Avec l’aide de chatbots intelligents, les entreprises fournissent aux clients une communication 1:1 intuitive, réactive et dynamique qui répond à leurs besoins et les aide à identifier des services utiles.

Avec l’aide de chatbots intelligents, les entreprises fournissent aux clients une communication 1:1 intuitive, réactive et dynamique qui répond à leurs besoins et les aide à identifier des services utiles.CLIQUEZ POUR TWEETER

L’an dernier, Shell, la multinationale pétrolière et gazière, a lancé un nouveau chatbot appelé « Shelly » pour aider les clients à déterminer quelles améliorations sont les plus efficaces pour leurs véhicules.

Non seulement Shelly aide à promouvoir l’engagement client 1:1 pour la marque, mais, selon Mansi Madan Tripathy, Directeur Général de Shell Inde, l’affectation intelligente des produits de Shelly réduit les temps d’arrêt, réduisant les coûts opérationnels des clients de 25-30%.

Tripathy a également affirmé que l’utilisation par Shelly de la consolidation des données par capteurs améliorera la sécurité et l’efficacité opérationnelle des flottes qui intègrent la nouvelle technologie à la physiologie de leur entreprise.

Au bas de l’échelle :
À mesure que la prévalence de l’IA augmente, les attentes des clients que les entreprises reproduisent la qualité du service qu’elles fournissent s’accroîtront également. De la même manière que les entreprises sont censées avoir des sites Web, achats en ligne, et d’autres avenues omnicanales pour l’achat, les clients s’attendent à une communication intuitive et pertinente de la part des entreprises.

De plus, l’efficacité de l’IA ne peut tout simplement pas être égalée par les humains. Et même si les humains pouvaient égaler leurs robo-frères, la nature intensive des ressources de ce travail favorise les entreprises qui utilisent les compétences de leurs travailleurs pour des tâches non programmables.

Il est nécessaire pour les spécialistes du marketing moderne de commencer à explorer les différentes façons dont l’IA peut faire progresser leurs objectifs organisationnels, et de commencer à les utiliser. Attendre de s’adapter après un changement de paradigme à l’échelle de l’industrie peut laisser les entreprises se bousculer pour rattraper leur retard.

Améliorer l’expérience client avec l’intelligence artificielle
Les entreprises changent la façon dont les clients vivent leur marque, avec l’intégration de chatbots intelligents, d’analyses prédictives et d’autres offres personnalisées offrant une expérience client plus intuitive.

En fin de compte, les clients s’en remettront aux entreprises qui offrent les services les plus intuitifs et les plus utiles aux coûts les plus bas. L’intelligence artificielle deviendra l’outil clé qui permettra aux entreprises non seulement de répondre aux besoins de leurs clients, mais aussi aux leurs.

Nous avons récemment discuté de la façon dont Shell utilise les chatbots pour améliorer l’expérience de ses clients. Voyons maintenant comment Shell, ou toute autre entreprise de l’industrie pétrolière et gazière, pourrait continuer à intégrer l’IA dans sa stratégie de marketing afin d’optimiser davantage ce que la plupart des clients utilisent au moins une fois par semaine : la station-service.

Utiliser l’intelligence artificielle pour interpréter les données de la carte client
De nombreuses entreprises offrent déjà des incitatifs à la clientèle pour encourager l’utilisation de cartes de marque, tant à la pompe qu’à l’extérieur. Ces cartes de fidélité offrent aux entreprises une fenêtre inestimable sur les comportements des consommateurs individuels, et les données générées par les acheteurs détiennent souvent la clé pour prédire leurs modèles d’achat futurs.

En fait, l’IA a déjà démontré sa capacité à tirer des informations prédictives des données transactionnelles à l’aide d’algorithmes sophistiqués qui surpassent de loin les modèles marketing précédents.

Par le passé, les clients étaient ciblés par des publicités qui correspondaient à des achats antérieurs avec des promotions à venir (par exemple, les personnes qui avaient acheté sur iTunes se sont retrouvées ciblées avec du matériel promotionnel pour le nouvel album de U2).

Cette nouvelle génération de technologie de marketing axée sur l’IA permet toutefois aux spécialistes du marketing d’utiliser des algorithmes sophistiqués qui convertissent les données d’achat des clients en indicateurs des produits réels qui pourraient les intéresser, ce qui porte le ciblage personnalisé à un tout autre niveau.

en partenariat avec Maritz Motivation Solutions, a mené une expérience de programme de fidélisation dans laquelle 75 000 clients ont reçu des points de récompense qui pouvaient être échangés contre une foule de produits et de services. Certains clients ont eu leur plan de récompenses généré par l’intelligence artificielle, tandis que d’autres ont utilisé des courriels promotionnels conventionnels.

Les résultats font écho à une préférence écrasante pour les suggestions issues de l’IA. Environ 70 % des participants qui ont finalement échangé leur forfait de récompenses ont préféré les recommandations améliorées par robot.

La recherche a révélé que l’analyse prédictive basée sur l’IA peut être utilisée pour familiariser les clients avec ce qu’ils veulent, avant même qu’ils ne sachent qu’elle existe.

Adapter le marketing aux humeurs des clients grâce à la reconnaissance vocale
Plus étonnant encore, un logiciel de reconnaissance vocale enrichi d’une analyse des sentiments peut être installé dans les pompes des stations-service pour aider les clients à exécuter leurs commandes et détecter leur état émotionnel.

Selon les émotions détectées, les écrans des pompes à essence pourraient fournir des recommandations de produits qui conviennent le mieux à une humeur particulière. Par conséquent, l’IA permettra aux spécialistes du marketing de surmonter les obstacles présentés par les dissonances entre leur stratégie de marketing et les émotions de leurs clients.

De même, un logiciel de reconnaissance vocale peut être utilisé pour accélérer la vitesse des commandes des clients, permettant un flux plus rapide du trafic client. Au lieu d’obliger les clients à choisir manuellement la qualité et la quantité de gaz dont ils ont besoin, on pourrait accélérer les transactions en mettant en œuvre des cartes de crédit sans contact et un logiciel de reconnaissance vocale qui permettent aux clients de décrire simplement et rapidement leurs besoins au système.

De plus, les contacts répétés avec un robot d’IA (comme « Shelly ») augmentent l’engagement de la marque, en personnifiant votre marque auprès du client par des interactions individuelles et personnalisées.

Aider les clients à voir la situation dans son ensemble grâce à l’apprentissage approfondi et à la reconnaissance visuelle
Regardons les choses en face : la vie quotidienne permet de perdre facilement la trace des détails importants du véhicule, comme l’entretien et l’entretien planifié.

À l’aide de caméras stratégiquement placées et dotées d’un logiciel de reconnaissance des objets, les stations-service peuvent aider les automobilistes de passage à suivre les services importants qu’ils ont peut-être oubliés, comme le remplacement des pneus usés, le remplacement des phares qui ont été soufflés, ou simplement un nettoyage indispensable.

Toutefois, les analyses visuelles ne doivent pas se limiter aux inspections des véhicules. Un logiciel de reconnaissance visuelle pourrait également être utilisé pour tirer des conclusions sur les clients eux-mêmes. Par exemple, une mère avec deux enfants pourrait recevoir une publicité pour des collations santé et savoureuses à l’intérieur du magasin de la station-service.

En outre, les avantages de la reconnaissance d’objet peuvent être exploités pour rationaliser le processus d’achat à l’intérieur du magasin. À l’aide d’une application exclusive, les clients pourraient simplement photographier des articles à l’intérieur du magasin, les faire reconnaître immédiatement par l’application, les comparer à un indice de prix et les payer avec leur carte de crédit, sans que le client n’ait à faire la queue.

Amazon a déjà démontré les vertus de ce modèle avec AmazonGo, qui combine l’IA, l’information dérivée des capteurs et la vision des données pour libérer les clients des inconvénients de l’attente en ligne. Cette technologie permet aux entreprises de recueillir plus de données sur les habitudes d’achat des particuliers, d’avoir une idée de ce que les consommateurs achètent, des parties du magasin qu’ils visitent en premier, et ainsi de suite.

Hors de vue ne veut plus dire hors de l’esprit
Enfin, en s’associant à des services GPS existants tels que Waze ou Google Maps, les compagnies pétrolières peuvent surveiller les distances parcourues par les conducteurs depuis leur dernier ravitaillement, en envoyant des rappels aux conducteurs pour faire le plein ou des indications vers la station-service la plus proche au bon moment. Les incitatifs à opter pour l’essence de la marque, comme les coupons, les forfaits ou les points de récompense échangeables, peuvent ensuite être accumulés sur le compte de l’application du client.

Au bas de l’échelle :
Bientôt, les entreprises utiliseront l’IA pour améliorer pratiquement toutes les facettes de l’expérience client. Comme l’ont démontré Maritz Motivation Solutions et HSBC, l’IA peut être utilisée pour passer au crible d’énormes quantités de données afin de détecter les chevauchements comportementaux entre les clients, y compris leurs habitudes d’achat.

Intégrer une technologie similaire dans votre propre stratégie de marketing augmente non seulement les chances de vendre avec succès aux clients, il augmente la valeur que vous fournissez. C’est moins cher, plus efficace et plus personnalisé. Et c’est une stratégie gagnante si jamais nous en voyons une.

Renforcez votre programme de fidélité grâce aux mégadonnées
À mesure que les programmes de fidélisation de la marque continuent d’évoluer, l’IA aide les entreprises à saisir des renseignements essentiels sur les consommateurs sur toutes les plateformes.

Selon Jesse Wolfersberger de Maritz Motivation Solutions, l’IA est une force révolutionnaire qui deviendra omniprésente dans l’évolution des programmes de fidélisation des clients.

Leurs recherches avec l’initiative de récompense client de HSBC montrent que l’IA est capable d’interpréter un éventail de données beaucoup plus large, en profondeur et à des vitesses beaucoup plus rapides que les humains ne le pourraient jamais. Pour cette raison, l’IA est en mesure d’élever un programme de fidélité dans une relation, en analysant constamment des tas de données pour faire les meilleures offres aux clients à un moment donné dans le temps.

Wolfersberger fait également valoir que la compréhension raffinée de l’IA sur le comportement des consommateurs aidera à exposer la fraude par points de fidélité, ce qui donnera aux entreprises un outil important dans la lutte contre la fraude par programme.

Les méthodes traditionnelles de lutte contre la fraude fonctionnent de la même manière qu’un tripwire, dans lequel les règles sont établies et, en cas de violation, une alarme est déclenchée. Les méthodes antifraude artificiellement intelligentes sont différentes; elles sont capables d’apprendre et de développer des protections dynamiques et évolutives contre la fraude, offrant aux clients une protection en temps réel et à la minute.

Enfin, l’intégration de l’IA dans la stratégie marketing d’une marque aide les entreprises à développer des communications omnicanales bien affinées qui permettent aux marques de fidéliser chaque plateforme d’achat potentielle. La société de cosmétiques Tarte a transformé les consommateurs ordinaires en ambassadeurs fidèles de la marque en offrant des points échangeables à ceux qui souhaitent partager des informations positives sur la marque sur leurs réseaux sociaux.

Au bas de l’échelle :
L’argent parle, et vos clients aussi. Alors que les clients sont obligés de promouvoir une marque en raison de leur expérience positive avec l’entreprise, leur enthousiasme est probablement déterminé par la façon dont l’entreprise les récompense pour leurs efforts. Un programme incitatif bien adapté est un moyen rapide d’encourager une plus grande fidélité de la clientèle.

Dernières réflexions : l’intelligence artificielle dans le marketing
À mesure que plus d’entreprises adopteront l’IA, le marché deviendra de moins en moins indulgent envers ceux qui refusent de s’adapter.

Une mise en garde notable est l’histoire de la société de location de films déchus de grâce, Blockbuster, qui a choisi de confronter les modèles opérationnels conventionnels aux innovations assistées par l’IA de Netflix.

En moins d’une décennie, ils étaient devenus une coquille de leur ancien empire et, en novembre 2013, ils ont officiellement cessé leurs activités.

De même, le pionnier de l’économie de partage Uber a fait baisser les coûts de taxi en circulant autour des clients à des prix fixés par des algorithmes d’apprentissage automatique. Contrairement aux taximètres, ces algorithmes digèrent les données tirées du comportement des clients pour déterminer avec précision la demande à un moment donné. Cela a permis une flexibilité des prix en fonction de la demande du marché.

Les chauffeurs de taxi, en revanche, n’ont pas été en mesure de suivre le rythme de la tarification intelligente d’Uber, et ont rapidement trouvé leurs passagers à bord. Les structures de prix intelligentes d’Uber ont été si efficaces pour capter la demande des clients que les chauffeurs professionnels ont vu leurs revenus diminuer de 10 %, tandis que les profits des chauffeurs d’Uber ont grimpé de 50 %.

Les structures de prix intelligentes d’Uber ont été si efficaces pour capter la demande des clients que les chauffeurs professionnels ont vu leurs revenus diminuer de 10 %, tandis que les profits des chauffeurs d’Uber ont grimpé de 50 %. CLIQUEZ POUR TWEETER

De la même manière que les entreprises et les start-ups avant-gardistes ont utilisé l’IA pour révolutionner leurs industries, les spécialistes du marketing avisés ont commencé à utiliser les pouvoirs prédictifs de l’IA pour accroître l’engagement de la marque, humaniser leur entreprise, améliorer la viabilité des suggestions, et rationaliser les processus d’achat.

L’IA retire les conjectures de l’identification et du ciblage des clients et retire le voile sur les réponses contenues dans les mégadonnées. Avec des avancées révolutionnaires comme la reconnaissance d’objets et la reconnaissance vocale, l’IA permet aux entreprises sans visage de parler, de voir et de comprendre leurs clients.

Le moment est venu pour les entreprises de jeter les bases de ce qui deviendra une machine de marketing plus sophistiquée, intelligente et efficace. Les entreprises qui tentent de s’adapter après que le marché a déjà changé auront du mal à se rattraper.

La capacité de voir l’avenir du marketing déterminera quelles entreprises survivront à l’expérience.

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