Pour tirer pleinement profit du machine learning, les marketeurs ont besoin de données. Fonctionnalité relevant de l’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ou ML) permet à un ordinateur d’ « apprendre par lui-même » sans programme particulier, et d’exploiter les données pour optimiser au mieux les stratégies. L’IA gagne ainsi en précision à mesure qu’elle ingère des données.
Selon notre étude en partenariat avec Forbes Insight, la plupart des marketeurs investissent déjà dans des initiatives basées sur les données. Grâce au machine learning, les équipes utilisent leurs données pour explorer davantage le comportement des consommateurs, créer des contenus dynamiques et personnaliser à grande échelle.
Le machine learning présente donc de nombreux avantages pour les marketeurs :
1. Des données exploitées en temps réel
Beaucoup de marketeurs ne manquent pas de données – mais sans contexte, impossible de les exploiter. Parce qu’il cible les informations à collecter automatiquement et définit des « leçons » à appliquer aux algorithmes, le machine learning permet d’obtenir les informations de contexte de différents types de données.
Les données collectées en temps réel alimentent les algorithmes de machine learning, capables d’identifier des schémas au moment même où l’interaction a lieu. C’est le cas notamment des campagnes de retargeting, où le contenu et le design des annonces sont adaptés en temps réel au comportement du consommateur.
2. Des connaissances consommateur approfondies
Avec le machine learning, une campagne peut même détecter le style d’annonce le plus susceptible de séduire le consommateur, et modeler le contenu de sa prochaine visite en fonction de ses préférences. De la même façon, le machine learning peut aussi cibler les consommateurs en fonction de leur situation géographique, en leur communiquant des contenus pertinents sur tous les canaux, et en associant les achats en magasin aux comportements de navigation en ligne.
Les analyses de données sont un véritable levier de performance pour les marketeurs, qui créent des expériences à l’image de leurs consommateurs.
3. Des contenus dynamiques
Le machine learning permet aux marketeurs de mieux identifier le type de contenu pertinent pour leur audience cible. Certaines solutions permettent même de personnaliser et de créer les contenus automatiquement.
Bookmark.com, une plateforme basée sur l’IA et spécialisée dans la création de sites Web, mise sur le machine learning pour personnaliser ses services. Créée par Bookmark, la technologie « Artificial Intelligence Design Assistant » (ou AiDA) détecte les besoins de chaque utilisateur à partir des données client fournies, notamment le nom, la situation géographique et le type d’entreprise.
« Nous créons des sites Web qui répondent aux besoins spécifiques de nos clients, de leur entreprise et de leur secteur », précise David Kosmayer, CEO de Bookmark.
AiDA se base sur les informations fournies pour analyser les sites Web concurrents, ainsi que toute donnée relative au client ou son audience sur Google, Facebook et d’autres médias sociaux. La technologie sélectionne ensuite les éléments, couleurs et mises en page les plus pertinents pour chaque site Web. Grâce au machine learning, AiDA s’améliore à chaque site Web créé.
4. Des expériences améliorées
En plus d’utiliser le machine learning pour créer des sites Web personnalisés et engageants, Bookmark prévoit aussi d’intégrer l’IA à son offre dédiée aux consommateurs.
« Nous ne comptons pas nous limiter au produit final », déclare Kosmayer. « Nous prévoyons de mettre l’IA au service de notre offre dédiée aux consommateurs, pour mieux comprendre les besoins des utilisateurs, et remédier aux problèmes avant qu’ils ne les repèrent. »
L’idée est donc d’utiliser le machine learning pour créer des services personnalisés et de qualité, adaptés à l’expérience de chaque utilisateur sur une plateforme Bookmark.
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 utilisés en tant que portails de service client, où des machines répondent aux questions des utilisateurs. Les réponses et les services offerts s’améliorent au rythme des questions posées.
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 données pour développer des programmes de reconnaissance vocale (reliés à la voix du consommateur) et d’analyse des émotions.
5. Des budgets optimisés, sans redondance
Le machine learning améliore la précision du marketing, mais aussi son coût. Avec des données comportementales collectées en temps réel pour cibler les audiences, les marketeurs augmentent leurs chances de convertir des visiteurs en acheteurs.
Le machine learning mobilise aussi moins de main d’œuvre, réduisant de fait le coût total des actions de marketing. La technologie Criteo Dynamic Retargeting en est l’exemple même : nos vidéos programmatiques et nos annonces display sont personnalisées grâce au machine learning, et communiquées automatiquement aux consommateurs tout au long de leur parcours d’achat.
En misant sur le machine learning, les marketeurs automatisent aussi leurs communications par e-mail et sur les médias sociaux, tout en identifiant les canaux (offline comme online) dans lesquels investir.
Le machine learning, outil clé du marketing centré sur les données
Le machine learning brille par sa capacité à transformer les données en opportunités – et transforme déjà profondément la façon dont les marketeurs gèrent leurs campagnes. En créant des billions d’annonces dynamiques différentes et en les adaptant à chaque plateforme en quelques millisecondes, il permet aux marketeurs de se concentrer sur leur véritable métier : développer des idées et des stratégies créatives.
Vous souhaitez en savoir plus sur le machine learning ? Notre guide « Le machine learning pour marketeur ambitieux » vous présente les cas d’utilisation de la technologie, des diagnostiques médicaux aux voitures intelligentes, et son rôle majeur dans la personnalisation du marketing.
