Selon une étude réalisée par le cabinet Mc Kinsey, l’IA pourrait réaliser 45 % des tâches de l’homme d’ici 2040. En marketing, l’IA est déjà utilisée pour traiter une masse de données clients. L’objectif ? Mieux comprendre le comportement des clients et anticiper les performances d’une campagne.
L’utilisation de l’IA fait partie des tendances marketing de ces dernières années pour plusieurs raisons. Les progrès réalisés dans cette technologie ont permis de collecter et d’analyser efficacement les données clients. Cette nouvelle capacité de l’IA permet aux entreprises de mieux comprendre le comportement de leur cible, d’identifier les préférences de sa clientèle. En réponse, elles peuvent mettre en place une stratégie plus engageante et personnalisée.
La sous-exploitation des données clients en entreprise
Dans son activité, l’entreprise constitue un actif immatériel conséquent. Il s’agit des données récoltées sur les fournisseurs, les produits, notamment les clients. Cette immense banque de données est pourtant sous-exploitée. Contrairement aux idées reçues, l’entreprise n’arrive pas à transformer ces informations en outil d’aide à la décision.
Cette sous-exploitation remonte à l’avènement d’internet dans les années 90. Les entreprises commencent à effectuer un stockage massif des données clients afin de les structurer. Les années 2000 voient l’apparition de nouveaux outils de reporting et de business intelligence. Cependant, les entreprises manquent encore de l’outil ultime capable de prévoir et de donner des informations précises sur le comportement des clients.
Chez les fournisseurs d’accès internet par exemple, ces entreprises détiennent des données fines grâce aux inscriptions, aux appels aux services clients, aux abonnements, etc. Pourtant, ils n’arrivent pas encore à identifier et anticiper les utilisateurs qui ne renouvellent plus leur abonnement.
Cette lacune provient des limites des modèles de traitement des données actuels. Les comportements client sont analysés selon une logique statistique. Les résultats concernent donc la population globale. Cette réalité ne facilite pas le travail des décideurs. C’est dans ce contexte que l’IA représente une véritable révolution en marketing.
Comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle (IA)
L’intelligence artificielle représente une sous-discipline de l’informatique. Elle se consacre à la création d’un système informatique rivalisant avec l’intelligence humaine. Par extension, une IA possède les capacités suivantes : apprendre, communiquer, raisonner, planifier, agir, etc., et ce de manière autonome.
En marketing, les systèmes d’IA utilisent des algorithmes complexes afin de traiter une quantité importante de données. En analysant ces informations, ils s’améliorent progressivement. Les techniques les plus utilisées par une IA sont : le traitement de langage naturel et l’apprentissage automatique.
Actuellement, trois catégories d’IA sont utilisées en marketing :
ANI ou intelligence artificielle faible : elle est destinée à réaliser des tâches limitées comme la reconnaissance vocale et d’images, la recommandation de produits en ligne, etc. Cette IA est la plus courante dans l’univers du marketing.
AGI ou intelligence artificielle générale : elle peut résoudre des problèmes complexes, apprendre de nouvelles connaissances, etc. Cette IA raisonne comme un humain. Elle représente l’étape intermédiaire vers la création d’une IA autonome.
ASI ou intelligence artificielle super intelligence : ses capacités dépassent clairement celles d’un humain. Elle peut résoudre des problèmes qu’un humain ne peut pas résoudre.
L’IA : une technologie nécessaire pour l’équipe marketing
61 % des experts en marketing estiment que l’IA représente la clé de leur traitement de données. Un autre chiffre intéressant : 15 % des entreprises BtoB prévoient d’investir dans l’IA en 2022 selon un rapport du CMI. En entreprise, elle est déjà utilisée dans la relation client (les chatbots), les campagnes emailing, etc. Ces chiffres démontrent la place grandissante qu’occupe l’IA dans la stratégie marketing.
Gain de temps et de productivité
L’Intelligence artificielle est reconnue pour sa capacité à effectuer des calculs complexes. Cette capacité lui permet d’automatiser certaines tâches au sein de l’entreprise. Ce sont généralement des tâches chronophages et à faible valeur ajoutée.
L’intervention de l’IA procure de ce fait un gain de temps considérable que l’homme peut consacrer à une tâche plus valorisante. À terme, cela entraîne une augmentation de la productivité. Une étude réalisée par Science Narrative a même démontré que 80 % des dirigeants d’entreprise considèrent l’IA comme un facteur de productivité.
L’intervention de l’IA ne se limite pas à la réalisation de tâches répétitives, elle intervient également au niveau du processus. Elle optimise la chaîne de production de différentes manières :
en collectant et analysant les données pour aider les dirigeants à prendre une décision stratégique ;
en optimisant les ressources mobilisées ;
en anticipant les besoins dans chaque étape du processus.
Une segmentation fine des données clients
L’efficacité d’une campagne marketing repose sur un meilleur ciblage. Ceci est rendu possible grâce à une segmentation plus précise. À partir des données client, l’IA crée plusieurs sous-groupes de contact. Malgré la quantité importante de données, elle arrive à segmenter efficacement les clients en plusieurs groupes cibles selon les critères comme :
données démographiques (CSP, âge, sexe, etc.)
préférences (produits achetés, les pages visitées, réaction sur les réseaux, etc.)
Amélioration du contenu
Le content marketing figure parmi les leviers de performance d’un site web. Seulement, la création de contenu demande du temps et de ressources. Un IA possède désormais les capacités de rédaction d’un article. Récemment, ChatGPT a fait parler de lui dans le domaine du marketing.
Néanmoins, les contenus produits par un IA manquent encore de qualité. Un défaut que l’algorithme de Google n’apprécie pas. En revanche, cet outil représente un réel appui pour orienter la stratégie éditoriale, identifier les sujets pertinents aux yeux des visiteurs, etc.
Analyse prédictive
Cette technique consiste à analyser des données statistiques afin d’élaborer des prédictions et construire des hypothèses. L’IA exploite des données sur le passé afin de prédire des évènements futurs. Avec autant de données à traiter, le traitement par un humain devient impossible. Pourtant, les experts prévoient une multiplication par 45 des données traitées d’ici 2035.
L’intelligence artificielle repose sur le machine learning pour construire un modèle analytique. Elle est capable de prédire les performances d’un nouveau produit en se basant sur des facteurs identifiés dans le passé. Cette méthode s’appelle le marketing prédictif.
