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L’intelligence artificielle demeure une expression à la mode qui surfe sur les tendances, en particulier dans le domaine du marketing. Cependant, à l’instar des nouvelles technologies et segments de marché, le résultat n’est pas nécessairement à la hauteur de la réputation. 46 % des responsables marketing affirment qu’ils n’ont pas atteint les objectifs qu’ils se sont fixés en matière de personnalisation. Et d’après l’enquête « 2019 Martech Outlook Survey » publiée par Chief Marketer en octobre 2019, l’IA et le machine learning figurent au bas de la liste des investissements prévus en technologies marketing : seulement 16 % des entreprises les ont ajoutés à leur agenda.
Qu’est-ce qui explique ce décalage ? Les raisons sont multiples, et l’une d’elles est le problème que pose la mise en œuvre. (Pour en savoir plus sur les problèmes rencontrés, consultez notre eBook intitulé L’intelligence artificielle (IA) et l’avenir hyper-personnalisé du marketing). Mais au-delà de cette problématique, il y a surtout de l’incompréhension. Selon Alexei Kounine, VP Innovation & Solution Consulting ainsi que directeur IA chez Marigold Engage, « l’intelligence artificielle entraîne de profonds changements, mais sa définition et son impact font l’objet d’interprétations diverses, surtout en marketing ».
L’IA continue à se propager rapidement au sein de nombreux secteurs, et ceux qui s’engagent sur cette voie maintenant seront les premiers à en récolter les fruits. Voici donc quelques pistes pour démêler le vrai du faux.
Une application ou une technologie isolée. Pour les marketeurs, le seul moyen d’exploiter son plein potentiel est de l’inclure dans un cloud dédié au marketing.
Un outil orienté client et doté d’un nom comme « Alexa » ou « Siri ». En marketing, l’IA fonctionne en arrière-plan et met sa mine de renseignements au service de tâches telles que les micro-transactions, les offres personnalisées et les contenus dynamiques.
Une alternative au manque d’informations sur les consommateurs. L’IA n’est efficace que si elle est alimentée par des données pertinentes.
un concept que nous définissons, en marketing, comme une série d’algorithmes de machine learning permettant d’interpréter les informations relatives aux clients.
A optimiser la date et l’heure d’envoi. Il est essentiel de trouver la date, l’heure et le canal idéal pour chaque interaction. L’automatisation marketing basée sur l’IA contribue à définir des parcours client plus adaptés, plus réactifs en fonction des points de données en temps réel prélevés à partir de millions de contacts. Au lieu de s’engouffrer dans un entonnoir totalement statique, les CMO fixent un objectif final et laissent l’IA ajuster la feuille de route pour y parvenir.
À segmenter l’audience. La segmentation et la sélection de l’audience reposent sur des profils universels du consommateur. En raison de la nature dynamique du marketing, il ne s’agit pas toujours de générer de simples recommandations, mais aussi d’identifier les bonnes cibles pour chaque offre. « Smart Audiences permet d’éviter d’épuiser les clients avec une avalanche de messages sans intérêt pour eux, et de s’assurer que toutes les offres sont utiles et personnalisées. Les entreprises qui ne proposent pas des contenus pertinents risquent de perdre définitivement leurs clients ».
À personnaliser des contenus dynamiques. Les moteurs d’IA aident à créer des sites Internet et des messages sur mesure, agrémentés d’un contenu dynamique. Selon une recherche effectuée par Gartner, parmi les marketeurs qui utilisent l’IA et le machine learning dans le cadre de leurs activités marketing au Canada, au Royaume-Uni et aux États-Unis, 30 % emploient déjà cette technologie pour personnaliser leurs contenus.
À répondre aux questions de leurs clients. Et ce via des chatbots et des réponses automatiques. Aujourd’hui, près de 27 % des clients sont incapables d’affirmer avec certitude si leur dernier échange avec une marque impliquait un humain ou un robot. D’après une étude Juniper Research, les chatbots aideront les entreprises à économiser jusqu’à 8 milliards USD par an en 2022.
À soumettre des offres prédictives. L’IA permet aux marketeurs de formuler des offres prédictives qui correspondent aux besoins spécifiques de chaque client et se fondent sur son historique, les stocks disponibles en magasin/entrepôt, la logique commerciale, etc. Selon Forrester Research, 82 % des décideurs en matière de marketing international déclarent que le marketing prédictif deviendra incontournable pour les entreprises qui veulent rester concurrentielles à l’avenir.
Établir des connexions : l’IA dans les clouds marketing
Aux dires de 21,3 % des entreprises, la qualité des outils d’IA existants est le principal obstacle retardant leur adoption. En réalité, la plupart des solutions d’IA sont isolées au sein de la stack technique du département marketing, ce qui engendre les difficultés classiques liées au cloisonnement et à l’intégration.
Les marketeurs qui trouvent le moyen de connecter leurs moteurs d’IA à des flux de données de qualité sur les consommateurs formeront l’avant-garde de l’avenir hyper-personnalisé du marketing et de l’expérience client. Dans leurs rangs figurent d’ores et déjà des clients de Marigold Engage, car notre plateforme relève avec originalité les défis que pose l’intégration des données de l’IA.
Marigold Recommendations est une couche d’IA native qui s’insère parfaitement dans notre plateforme et offre aux marketeurs tout le potentiel de l’IA, en associant l’ensemble des données sur les consommateurs présentes sur la plateforme à des algorithmes de machine learning.
Objectif : vous aider à booster votre taux de conversion, l’engagement de vos visiteurs et la fidélité de vos clients.
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