Pourquoi le marketing devrait-il s’intéresser à l’apprentissage automatique ?
Au cours des deux dernières années, le monde du marketing numérique a été révolutionné par l’apprentissage automatique. Celui-ci a profondément modifié la façon dont nous utilisons les données pour prendre des décisions et a changé notre façon d’aborder le marketing.
L’apprentissage automatique peut être appliqué au marketing en ligne pour analyser le comportement des clients et prédire les tendances futures sans avoir besoin de l’intervention d’un humain (et considérablement plus rapidement qu’un humain !) De cette façon, les organisations peuvent plus facilement développer des stratégies basées sur l’évolution des besoins et des goûts des consommateurs.
En tant que forme d’IA, l’apprentissage automatique peut également aider les entreprises à anticiper la façon dont les clients pourraient réagir à de nouveaux produits ou services. L’apprentissage automatique pourrait aider à prédire les profils démographiques et psychographiques des clients, ainsi que leurs habitudes d’achat probables. L’entreprise pourrait alors utiliser ces informations pour adapter ses stratégies de marketing à certains groupes de clients.
En fait, Google utilise l’apprentissage automatique dans presque toutes ses activités. Des analyses aux publicités en passant par la reconnaissance vocale, il utilise les masses de données qu’il reçoit pour prendre des décisions éclairées et les analyser en notre nom.
Ce qui est génial, c’est que nous pouvons aussi utiliser les mêmes approches pour exploiter les données nous-mêmes. Cela ouvre des possibilités qui vont au-delà de ce que Google peut nous offrir dans ses outils et nous permet de mieux adapter nos efforts à l’objectif que nous choisissons.
Applications de l’apprentissage automatique en marketing
Voici un bref aperçu de certains domaines clés dans lesquels l’apprentissage automatique profite au marketing.
Analyse des données
Les machines sont capables de travailler avec des données qui seraient soit fastidieuses, soit incompréhensibles pour les humains. En appliquant des algorithmes à de grands ensembles de données, nous pouvons révéler toutes sortes de modèles qui passeraient autrement inaperçus en observant manuellement des feuilles de calcul. Il peut s’agir de caractéristiques telles que :
- Les corrélations : Elles peuvent révéler des relations au sein des données que vous n’aviez pas envisagées.
- Tendances : Au-delà des simples graphiques 2D et 3D, il peut y avoir des tendances cachées qui sont difficiles à repérer.
- Regroupement : Étant donné que la plupart des données sont trop complexes pour être visualisées en une seule fois, il peut être presque impossible de voir les similitudes entre plusieurs variables disparates.
- Valeurs aberrantes et anomalies : Là encore, cela peut être très difficile à établir manuellement lorsque les données sont complexes.
- « Big data » : Si certaines analyses de données peuvent être effectuées dans un tableur grâce à l’utilisation astucieuse de formules, lorsque l’ensemble des données dépasse une certaine taille, cette approche n’est plus pratique. Une approche d’apprentissage automatique nous permet de faire face à des ensembles de données extrêmement volumineux.
Automatisation et personnalisation
En apprenant au fur et à mesure (ou « en ligne » dans le langage de l’apprentissage automatique), un algorithme peut ajuster automatiquement les paramètres en fonction d’événements externes (pensez au comportement de l’utilisateur).
Les applications pourraient inclure :
- la suggestion de contenu sur un site Web en fonction d’utilisateurs similaires (pensez aux recommandations de films)
- Réponse dynamique à la durée d’une session de navigation active (pensez à la durée d’attention des visiteurs !)
- La publicité dynamique de produits pertinents en fonction des conditions météorologiques sans avoir à étiqueter tous les produits que vous vendez (pensez à l’été britannique et aux parapluies !).
- Ce type de système de comportement et de réponse peut être constamment mis à jour sans intervention humaine.
Optimisation et retour sur investissement
Vous voulez savoir lesquelles de vos nombreuses dépenses de marketing vous rapportent le plus ? Avec les bonnes données, un algorithme peut apprendre quels flux donnent le meilleur ROI et dans quelles conditions.
La beauté de la chose réside dans le modèle de données que l’apprentissage automatique peut produire. En utilisant ce modèle, vous pouvez y introduire de nouvelles données dans n’importe quelle configuration et il vous indiquera le résultat probable en fonction des événements passés.
Cela vous donne la possibilité de prévoir le retour sur investissement pour n’importe quelle combinaison de dépenses et de circonstances que vous souhaitez choisir. En outre, plus vous introduisez de données de bonne qualité, meilleures seront les prévisions, de sorte que les prédictions devraient s’améliorer au fil du temps.
Génération de copies
Certaines des plus grandes avancées récentes dans le monde de l’apprentissage automatique ont été réalisées dans le traitement du langage naturel (NLP). Avec la sortie de GPT-3 d’OpenAI, il est désormais tout à fait possible d’inclure l’apprentissage automatique directement dans le flux de travail des rédacteurs, des référenceurs et des spécialistes du marketing – en fait, toute personne qui travaille avec du texte peut probablement tirer un certain bénéfice de l’interaction avec ce type d’IA. (Cela dit, je vous promets que la personne qui écrit ces lignes est un être humain et non une machine – honnêtement !).
Pour tirer le meilleur parti d’une IA de ce type, il faut prendre le temps de comprendre comment interagir avec elle – et, souvent, avoir un œil expérimenté pour l’éditer. Il est évident qu’une bonne compréhension du sujet sur lequel vous travaillez est également très utile, mais on peut dire que le gain de temps global et les résultats ultérieurs en valent la peine.
L’apprentissage automatique convient-il à mon entreprise ?
Il s’agit d’une question très importante, à laquelle toute société de marketing devra répondre à un moment ou à un autre.
Il est extrêmement important d’obtenir des données de haute qualité dans le bon format. Mais le traitement et le nettoyage des données demandent du temps, des ressources et beaucoup d’expertise.
La décision finale se résume donc à ceci :
- Avons-nous les bonnes données ?
- Le cas d’utilisation est-il clair ?
- Cela vaudra-t-il la peine d’y consacrer du temps et des efforts ?
Conclusion
Mon opinion ? L’apprentissage automatique est l’avenir du marketing
Il est indéniable que l’apprentissage automatique apporte des capacités incroyables au marketing numérique. Avec de grandes entreprises comme Google, Facebook et Amazon qui rivalisent pour dominer l’arène de l’apprentissage automatique, il est déjà devenu un élément essentiel de notre façon de penser la stratégie.
Les petites entreprises, cependant, en sont encore aux premiers stades de l’adoption. Du point de vue du marketing et des opérations, cela signifie que le champ est grand ouvert pour prendre l’avantage sur les concurrents en rationalisant et en identifiant les opportunités.
Si la mise en œuvre de solutions d’apprentissage automatique en interne est possible pour certaines entreprises, la plupart ne peuvent pas y consacrer suffisamment de temps pour que cela en vaille la peine. C’est là que la collaboration avec une société comme Hallam peut aider à intégrer l’apprentissage automatique dans les flux de travail existants. Notre approche centrée sur les données signifie que vous pouvez vous concentrer sur ce que vous connaissez le mieux – vos données – tandis que nous nous occupons de la technologie de traitement. N’oubliez pas à contacter notre agence digital marketing si vous avez besoin de l’aide.
