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10 exemples de AI marketing.

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10 EXEMPLES PRATIQUES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE MARKETING
POSTED BY LILACH BULLOCK/0 COMMENT/TAGS : MARKETING
10 exemples pratiques d’intelligence artificielle en marketing – SparklaneL’intelligence artificielle n’est pas nouvelle, mais en tant que technologie, elle en est encore à ses balbutiements. Le terme a été inventé pour la première fois en 1956, mais l’IA telle que nous la connaissons n’a officiellement commencé qu’au milieu des années 80, lorsque les premiers réseaux neuronaux sont apparus. Même alors, il fallut une autre décennie avant que des concepts comme l’apprentissage automatique et l’exploration de données ne voient le jour, culminant dans le programme d’échecs Deep Blue, célèbre pour avoir battu Garry Kasparov en 1997. Aussi fascinante que soit l’histoire de l’IA, du point de vue du marketing, l’intelligence artificielle n’a vraiment commencé que dans les années 2000. C’est à ce moment-là que la technologie est passée d’un concept intrigant à une réalité et à une IA réalisables, ainsi qu’à des mots à la mode comme « apprentissage automatique » et « réseau neuronal », qui sont entrés dans l’usage courant.

En raison de la nouveauté de l’IA, on a tendance à y penser dans un sens futur : dans dix ans, l’IA fera ceci et y parviendra. Ces prédictions peuvent bien s’avérer correctes, mais il n’est pas nécessaire de regarder vers l’avenir pour imaginer l’IA en action. Dans le monde des affaires, l’IA fait déjà ses preuves en aidant les départements marketing à travailler plus intelligemment et plus efficacement. Voici 10 exemples d’IA dans le marketing B2B.

1. PUBLICITÉS DE CIBLAGE
Il y a beaucoup de tâches que les humains accomplissent toujours mieux que les ordinateurs. Quand il s’agit de tâches banales et répétitives cependant, les machines tiennent le balancement. L’apprentissage automatique est particulièrement bon pour détecter les différences subtiles entre les produits et les optimiser pour produire des résultats plus favorables. Il est bon pour les annonces en d’autres termes. L’apprentissage automatique a été montré pour révéler quelles annonces performent le mieux et quels placements sont les plus efficaces. Cette technologie est particulièrement utile lorsque vous distribuez des publicités à des personnes qui sont à une étape charnière du processus d’achat. En se basant sur des données historiques, les ordinateurs peuvent faire des évaluations extrêmement précises sur quand, où et comment les annonces devraient être placées. Tu les fais, ils les optimisent.

2. RECIBLAGE
Le remarketing est de plus en plus intelligent, mais c’est un processus qui dépend toujours des humains qui font la curation et la création de publicités. Au lieu de deviner ce qui est susceptible de ramener les visiteurs à votre site et de les amener à se réengager avec vos produits, pourquoi ne pas laisser toutes ces choses tête-grattage à une machine? Les ordinateurs sont très bons pour discerner le type de contenu qui est susceptible de plaire à une personne en fonction du contenu qu’ils ont déjà consommé. Le reciblage axé sur l’IA est plus personnel et plus efficace.

3. MODÉLISATION DE LA PROPENSION
La modélisation de la propension consiste à utiliser le comportement passé pour prédire le comportement futur. C’est le type de processus lourd de données qui est adapté à l’apprentissage automatique. Alimenter de grandes quantités de données sur les clients ou les prospects et la modélisation de la propension peuvent identifier quelles organisations et personnes sont susceptibles d’acheter un certain produit. Du point de vue du marketing, ce genre d’information est extrêmement utile.

4. ANALYSE PRÉDICTIVE
La modélisation de propension, l’analyse prédictive combine des algorithmes statistiques, des données clients et l’apprentissage automatique pour prédire un large éventail de résultats. En d’autres termes, c’est un outil plus large qui peut être combiné avec vos données existantes pour prédire les tendances du marché, le comportement des clients et pour prévoir les résultats commerciaux.

5. CHATBOTS
Les chatbots reçoivent un accueil mitigé de la part des utilisateurs, mais on pourrait dire la même chose des lignes de service clients automatisées. En d’autres termes, l’amour, la haine ou les tolérer, chatbots sont ici pour rester. Pour interagir avec les prospects B2B, ils peuvent s’avérer efficaces en tant que technologie autonome ou en tant qu’introduction à un service de chat en direct sur votre site qui peut amener les visiteurs à parler avant de passer de la machine à l’opérateur humain.

6. CONSERVATION DU CONTENU
Nous pensons souvent à la conservation de contenu dans le contexte de Netflix et Spotify, dont les algorithmes guident invisiblement nos vies. Quand il s’agit d’affaires, curation de contenu est encore une fois un travail mieux laissé aux machines qui ont le temps et la patience de comprendre de façon innée le comportement des utilisateurs et puis prédire d’autres contenus qu’ils sont susceptibles d’apprécier. Dans sa forme la plus simple, un exemple de conservation de contenu en action serait recommandé des articles pour les visiteurs de votre site à lire ensuite. Cette technologie pourrait également être utilisée pour recommander des produits connexes à la caisse ou dans les courriels transactionnels.

7. AUTOMATISATION DU MARKETING
La plupart des formes d’automatisation du marketing, en particulier l’automatisation du courrier électronique, se font encore manuellement, les humains segmentant les listes et créant des jugements en fonction des analyses disponibles. La nouvelle technologie permet aux machines de segmenter et d’automatiser les séquences de courriels en fonction du comportement des utilisateurs. C’est une façon beaucoup plus efficace de travailler et ce n’est qu’une question de temps avant que cela devienne la norme, avec les humains qui créent le contenu et ensuite les algorithmes qui décident quand, à qui et dans quel ordre il est envoyé.

8. TARIFICATION DYNAMIQUE

La tarification est un art – un art extrêmement sombre une fois que vous entrez dans le domaine de l’IA. Vous ne le savez peut-être pas, mais on vous sert des produits à prix dynamique chaque fois que vous visitez un site commercial comme Amazon. Elle utilise des cookies pour déterminer votre statut socio-économique et ajuste ensuite ses prix en conséquence. Fondamentalement, le plus pauvre un site comme Amazon pense que vous êtes, moins il va essayer de vous facturer. Dans un contexte commercial, la tarification dynamique peut être plus sophistiquée que cela, ciblant les offres de rabais uniquement pour les clients qui sont peu susceptibles de se convertir autrement. C’est un moyen très efficace de maximiser les revenus tout en convertissant le type d’acheteurs occasionnels qui autrement ne ferait pas un achat. Offrir des rabais globaux est un moyen infaillible de réduire vos marges. La tarification dynamique est un parfait exemple de l’IA en action.

9. SERVICE À LA CLIENTÈLE PRÉDICTIF
Imaginez savoir exactement quand vos clients vont vous contacter et quelle sera leur requête. Imaginez le genre d’occasions que vous auriez pour améliorer le soutien à la clientèle ainsi que la vente incitative et la vente croisée si vous fournissiez ce genre de données. Nous ne sommes pas encore tout à fait arrivés à ce stade, mais nous ne sommes pas loin. Saffron, une division d’Intel, a lancé un système d’IA qui combine l’intelligence naturelle avec l’apprentissage automatique. Elle a aidé la United States Automobile Association à améliorer son taux de 50 % à 88 % pour ce qui est du moment où les clients sont susceptibles de communiquer avec elle et de la nature de leur demande.

10. GÉNÉRATION DE CONTENU
La génération de contenu est un élément clé du marketing B2B et c’est un autre créneau dans lequel les machines ont commencé à s’immiscer. L’exemple le plus célèbre de ceci est Wordsmith qui peut automatiquement générer des articles de nouvelles et des rapports financiers. Nous n’avons pas atteint le stade où un ordinateur peut générer un article érudit sur le leadership éclairé qui se lit comme s’il avait été écrit par le PDG en conjonction avec une armée de rédacteurs et de sous-rédacteurs : vous devrez toujours écrire le blog de l’entreprise vous-même alors. Mais la vitesse à laquelle les machines maîtrisent les complexités de la langue française est effrayante et il ne faudra pas longtemps avant que les ordinateurs puissent gérer des missions littéraires beaucoup plus complexes.

« Sur Internet, personne ne sait que vous êtes un chien », poursuit la maxime. Eh bien, bientôt personne ne saura que vous êtes un chien lisant un article écrit par un ordinateur suivi de contenu recommandé organisé par une machine. L’IA est partout. C’est le temps de s’y mettre.

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