Le machine learning est à la limite de révolutionner le secteur du marketing numérique. À plusieurs niveaux, cette transformation a déjà commencé. Cette année, 30 % des entreprises utiliseront l’apprentissage automatique dans une partie de leur processus de vente.
Ces entreprises utilisent le Learning Machine pour devancer la concurrence en relevant certains des défis les plus difficiles en matière de marketing, comme la personnalisation, le service client immédiat et les données massives. Autrement dit, le Learning Machine ne concerne pas seulement les spécialistes de l’informatique. Les professionnels du marketing doivent s’y intéresser.
Pour communiquer avec leurs clients ou prospects, les entreprises utilisent des canaux numériques tels que les recherches sur Google, les réseaux sociaux, les emails ou les sites web. Il existe différents types d’algorithmes de Machine Learning qui peuvent faire ce travail pour vous.
Voici 5 manières dont vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique afin d’optimiser le rendement de vos efforts en marketing numérique.
Learning Machine : Définition d’apprentissage automatique
L’intelligence artificielle et le Learning Machine sont deux concepts que nous devons définir avant de nous intéresser à l’aspect marketing.
On appelle l’intelligence artificielle toute forme d’intelligence démontrée par une machine au lieu de l’intelligence naturelle dont font preuve les humains et les animaux. Quand la plupart des gens pensent à l’intelligence artificielle, ils imaginent surtout des ordinateurs qui reproduisent un certain niveau d’intelligence humaine.
Le Learning Machine est un volet de de l’intelligence artificielle qui consiste à permettre aux systèmes de proposer automatiquement de meilleures solutions en apprenant de leurs erreurs et de leurs expériences. Plus les algorithmes ont accès à des données et à des expériences, plus ils deviennent performants dans le futur.
On peut diviser largement les systèmes de machine learning en deux catégories : guidés et non guidés. Dans un premier temps, les systèmes guidés sont alimentés par des humains avec des données et des solutions. On leur enseigne les schémas à identifier au départ et ils deviennent de plus en plus performants dans ce domaine.
Par contre, les systèmes non guidés reçoivent des ensembles de données non triés et différents et ils sont laissés à eux-mêmes pour déchiffrer les modèles, sans être guidés par des humains. Ils créent un algorithme et cherchent ensuite à l’améliorer progressivement.
5 Principales Utilisations du Machine Learning dans le marketing numérique
Les équipes de marketing ne manquent pas de données. Les professionnels du marketing ont du mal à donner un sens à toutes les données qu’ils ont à portée de main, puis à les utiliser. Ce travail d’analyse est le point de départ pour l’apprentissage automatique.
Si vous devez ajouter le machine learning à votre pile marketing, c’est avant tout parce qu’il peut donner un sens à de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement et plus efficacement que les humains.
Grâce à ce processus, vous pouvez utiliser les données pour identifier des modèles et faire des prédictions presque instantanément. Les spécialistes du marketing peuvent ensuite utiliser ces informations pour optimiser une grande partie de leur processus, qu’il s’agisse d’effectuer davantage de tests, d’améliorer l’interface utilisateur de leur site Web, de personnaliser l’expérience client ou d’automatiser l’engagement des consommateurs.
En bref, le Machine Learning peut être utilisé pour améliorer pratiquement tous les aspects de vos efforts de marketing numérique. Ci-dessous, nous examinons cinq des plus importantes façons de le faire.
Analyser des ensembles de données
Peu importe comment vous utilisez le machine learning dans votre démarche marketing, vous commencerez probablement par analyser des données et des modèles.
Le machine learning peut, par exemple, être utilisé pour analyser et trouver des modèles d’activité des utilisateurs sur votre site Web. Plutôt que de passer au crible les données de votre profil Google Analytics, un algorithme pourrait faire le travail en quelques secondes, en prédisant le comportement futur des utilisateurs et en identifiant des modèles que vous pouvez utiliser pour optimiser votre site.
Certes, les êtres humains sont parfaitement capables d’analyser eux-mêmes les données, mais ils ne peuvent pas le faire avec la moitié de la rapidité ou de la précision des solutions alimentées par l’IA.
Les spécialistes du marketing peuvent également utiliser l’apprentissage automatique pour mieux comprendre leur clientèle.
Par exemple, la segmentation de la clientèle. Diviser votre public en différents groupes peut rendre vos efforts de marketing beaucoup plus efficaces, mais cette opération prend beaucoup de temps à réaliser soi-même.
Par contre, un algorithme d’apprentissage automatique peut automatiquement segmenter votre clientèle en fonction d’actions et de comportements que vous ne pouvez pas espérer identifier.
Un autre exemple d’utilisation est l’analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, qui s’appuie également sur le traitement du langage naturel (NLP).
Par ailleurs, le Machine Learning est utilisé pour l’analyse et la classification automatique d’images médicales radiographiques.
Créez et optimisez votre contenu
Il est inutile que je vous rappelle l’importance du contenu dans vos démarches de marketing numérique. Toutefois, vous pouvez avoir besoin de précisions sur la façon dont le machine learning peut améliorer vos écrits et vos publications et sur les raisons pour lesquelles son utilisation dans votre stratégie de marketing de contenu est indispensable.
Tout d’abord, le machine learning peut améliorer le classement de vos articles dans les résultats des moteurs de recherche. Être un excellent rédacteur est déjà une chose, mais c’en est une autre de rédiger d’une manière qui plaise à Google, de façon à ce qu’il vous récompense dans les SERPs. Assurez-vous d’utiliser tous les mots clés pertinents, d’aborder tous les sujets pertinents et de couvrir toutes vos bases en général.
Cela est difficile à faire sans utiliser des outils de création de contenu intelligents comme Frase.io, qui se sert de la technologie du machine learning pour comparer votre contenu aux meilleurs résultats de Google et s’assurer que vous touchez tous les points pertinents.
Ensuite, vous utilisez des algorithmes pour écrire du contenu à votre place. Le logiciel Phrasee est un outil de rédaction alimenté par intelligence artificielle qui utilise le machine learning pour créer des sujets, des notifications push et des emails qui, grâce à son algorithme et en fonction des résultats, généreront un retour sur investissement maximal.
Il est possible même d’utiliser l’IA pour vous rendre plus efficace dans la curation de contenu pour vos clients. En effet, il existe un logiciel de curation de contenu par Learning Machine, proposé par Curata, et qui permet aux spécialistes du marketing de repérer et de publier le contenu le plus intéressant et le plus engageant pour leurs utilisateurs.
Intensifier le processus de personnalisation
Pour les consommateurs, la personnalisation est importante. Selon une étude réalisée dans le cadre d’Accenture, les consommateurs préfèrent à 91 % les marques qui se souviennent d’eux et leur proposent des offres et des recommandations pertinentes. Par ailleurs, s’ils ne bénéficient pas d’une expérience personnalisée, ils sont plus de la moitié à se tourner vers un autre fournisseur.
Heureusement, grâce au machine learning, il est possible de personnaliser au maximum votre expérience client. En effet, un algorithme peut suivre le comportement de l’utilisateur à un niveau granulaire, apprendre quels sont les produits qu’il aime et créer ainsi une page d’accueil et une liste de suggestions personnalisés.
Par exemple, la société Amazon utilise des algorithmes intelligents qui tiennent compte de l’historique d’achat de ses utilisateurs, des articles contenus dans leur panier et de leurs habitudes de consultation pour suggérer des recommandations de produits qui seront vraisemblablement porteurs.
Ce même algorithme pourrait également générer des offres personnalisées pour chaque client et les envoyer par e-mails au moment où les clients ont le plus de chances d’acheter.
Automatisation des opérations marketing
La personnalisation améliorée est une façon dont le machine learning peut transformer la façon dont votre marque engage ses clients, mais ce n’est pas la seule façon. En effet, il peut également améliorer l’automatisation de vos activités marketing et ainsi améliorer considérablement l’engagement de vos clients.
Supposons que vous envoyiez automatiquement un e-mail aux clients lorsqu’ils s’inscrivent à votre newsletter ou abandonnent leur panier. Alors que la plupart des marques enverront un e-mail générique, les entreprises qui adoptent l’apprentissage automatique peuvent adapter le contenu et les offres en fonction de l’historique de navigation de ce consommateur.
Si ce dernier a regardé la gamme de jouets pour chiens de votre marque avant de s’inscrire à votre newsletter, il est beaucoup plus probable qu’une offre pertinente sur les jouets à mâcher le pousse à recommencer à s’engager auprès de vous.
Dans le cas des produits SaaS, les outils d’automatisation du marketing alimentés par l’IA peuvent analyser des ensembles de données beaucoup plus vastes et disparates afin de mieux segmenter les prospects. Ils permettent ainsi aux commerciaux de donner la priorité aux prospects qui ont les meilleures chances de se transformer en clients.
Le marketing automatisé est extrêmement puissant. Selon la société Invesp, l’automatisation du marketing permet d’augmenter de plus de 14 % la productivité des ventes et de réduire de plus de 12 % les frais de marketing.
Il est parfaitement possible d’y parvenir sans machine learning, mais l’IA rend vos efforts d’automatisation beaucoup plus personnalisés et beaucoup plus puissants.
Exploitez les chatbots
Les Chatbots sont un outil puissant de service à la clientèle. Huit consommateurs sur dix qui se sont engagés avec eux rapportent une expérience positive. Si vous dirigez une entreprise en ligne, ils sont quasiment indispensables.
Grâce aux chatbots, vous n’avez pas besoin d’avoir un humain sur place pour répondre aux consommateurs. Les chatbots alimentés par l’apprentissage automatique peuvent répondre automatiquement aux questions des consommateurs avec un taux de précision étonnamment élevé. En effet, ce dernier apprend du contenu de votre site web et des conversations qu’il a avec les consommateurs pour améliorer constamment les réponses qu’il fournit.
Dans la mesure où le chatbot apprend et s’améliore en permanence, il offrira une expérience client encore meilleure au fil des conversations. Au début, il se peut que vous souhaitiez que votre chatbot transmette une requête incroyablement compliquée à un humain, mais bientôt, le bot deviendra si efficace qu’il ne sera plus nécessaire qu’un humain intervienne. Au bout d’un certain temps, un chatbot suffisamment intelligent pourra vendre des produits au consommateur, et pas seulement répondre à ses questions.
En outre, les consommateurs ne seront probablement pas en mesure de savoir qu’ils parlent à un robot. Quelques chatbots, comme celui d’IntelliTicks, exploitent un autre domaine de cette IA, celui du traitement du langage naturel (NLP), afin d’avoir des conversations de niveau humain avec les clients.
Les données recueillies par les chatbots dotés d’IA peuvent être analysées par un autre algorithme de machine learning afin de générer des informations que les spécialistes du marketing peuvent utiliser pour optimiser leurs efforts à l’avenir.
Que réserve l’avenir du Machine Learning ?
En matière de machine learning, tout bouge rapidement. Prévoyez que les évolutions de l’IA marketing se feront rapidement.
Par exemple, des algorithmes améliorés sont actuellement en cours de développement. Ces algorithmes n’ont pas besoin de l’apport des humains au départ, ce qui les rend beaucoup plus faciles et rapides à mettre en œuvre pour les spécialistes du marketing.
La modernisation de la personnalisation va également devenir encore plus puissante. Les algorithmes d’apprentissage automatique seront de plus en plus performants pour discerner ce que veulent les consommateurs, mais la façon dont ils peuvent être intégrés aux magasins en ligne va également s’améliorer. Prochainement, les spécialistes du marketing seront en mesure de personnaliser chaque partie de leurs sites pour chaque utilisateur, à l’instar des lignes de temps personnalisées sur les médias sociaux pour chaque utilisateur.
Finalement, prévoyez de grandes avancées dans le domaine du machine learning destiné aux mobiles. Des assistants numériques alimentés par l’IA occuperont une place de plus en plus importante dans notre vie, et les responsables marketing devront élaborer des stratégies pour y faire face. Les applications mobiles seront également en mesure d’intégrer des fonctions de machine learning de la même manière que les sites web le peuvent actuellement.
Mais ne vous laissez pas dépasser par les événements. Avant de commencer à vous inquiéter de ce que l’avenir vous réserve, faites d’abord le tour des suggestions que je viens de formuler. Cela vous permettra d’être prêt pour tout ce qui se passera à l’avenir.
Learning Machine – FAQs
Quel est l’avenir de l’apprentissage automatique ?
Le marché du machine learning est censé progresser de 1,03 milliard USD en 2016 à 8,81 milliards USD d’ici 2022, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 44,1 % au cours de la période de prévision.
quel langage pour le machine learning ?
La plupart des ingénieurs en machine learning préfèrent utiliser Python pour les problèmes de NLP, mais aussi R ou Python pour les tâches d’analyse des sentiments, et certains sont susceptibles d’utiliser Java pour d’autres applications de machine learning comme la sécurité et la détection des menaces.
quel algorithme de machine learning choisir ?
Si les données d’apprentissage sont plus petites ou si l’ensemble de données comporte moins d’observations et un plus grand nombre de caractéristiques, comme les données génétiques ou textuelles, choisissez des algorithmes à biais élevé/faible variance comme la régression linéaire, Naïve Bayes ou SVM linéaire.
comment fonctionne machine learning ?
Le Machine Learning est une forme d’intelligence artificielle (IA) qui apprend aux ordinateurs à penser de la même manière que les humains : en apprenant et en améliorant les expériences passées. Il fonctionne en explorant les données et en identifiant des modèles, et implique une intervention humaine minimale.
Conclusion
Cela est clair : le machine learning a le pouvoir de transformer vos activités en marketing digital.
Toutefois, ne vous y précipitez pas. Si vous adoptez des solutions sans comprendre au préalable le fonctionnement de la technologie et son rôle dans votre entreprise, cela vous fera généralement plus de mal que de bien.
Le Machine Learning est certes une technologie puissante, mais pas un moyen efficace d’y parvenir. Mais adoptez une solution à la fois, et tout ira bien.
Poursuivez votre éducation en lisant mes articles sur le rôle de l’IA dans le référencement et les assistants numériques alimentés par l’IA.
Laquelle des stratégies de machine learning allez-vous mettre en œuvre le premier ?
