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L’AVENEMENT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE MARKETING DIGITAL.


Avec plus de 3,81 milliards d’internautes soit plus de 51% de la population mondiale (source : We Are Social, janvier 2017), Internet a révolutionné nos habitudes de vie, nos moyens de communication et nos modes d’achats. Cette révolution se traduit par une nouvelle attente des consommateurs. En effet, plus autonomes et mieux informés, ces futurs clients sont aussi devenus plus exigeants. Face à cette évolution de la demande, on peut observer que les techniques standard du marketing sont quasiment devenues obsolètes et ne s’adaptent plus aux besoins du marché. Le marketing digital, offre alors une réponse centralisée et efficace aux nouveaux challenges auxquels les entreprises sont confrontées. Désormais les entreprises s’efforcent de générer des leads qualifiés à travers plusieurs canaux puis de convertir leurs prospects en clients. Mais la concurrence est rude et la pression de la performance est forte. On constate alors une véritable course à l’innovation technologique qui nous engage vers de nouveaux usages commerciaux, réflexes marketing ainsi que de nouveaux outils technologiques. Dès lors, en découle une forte demande en logiciels et solutions applicatives qui nécessitent un besoin accru en Intelligence Artificielle (IA).

 

Tout d’abord, il apparaît important de nuancer le concept d’Intelligence Artificielle. En effet, la limite entre un système algorithmique poussé et un réel système d’intelligence artificielle est souvent difficile à déterminer et, est source de beaucoup de débats. Dans cet argumentaire nous utiliserons la notion d’intelligence artificielle en lui donnant la définition suivante : « Dans un contexte marketing,  l’Intelligence Artificielle peut être définie comme le fait de confier à une machine, un logiciel ou un ensemble d’algorithmes, une tâche qui ne peut être traitée par un humain ou qui ne pourrait être effectuée par un individu qu’à des conditions de coûts, de qualités ou de délais moins intéressants que ceux fournis par le dispositif d’intelligence artificielle. »[1]

Véritable atout pour les entreprises désireuses d’optimiser leurs temps et leurs résultats grâce au marketing digital, le concept d’Intelligence Artificielle connaît un grand succès. Il est tout de même essentiel de noter que ce concept n’est pas un produit, mais un outil puissant permettant de créer de meilleurs produits et offres répondant aux besoins des consommateurs. Il peut par exemple permettre par un usage adéquat, le renforcement de l’expérience client en la rendant plus humaine via des messages davantage personnalisés. Ce procédé peut paraître paradoxale venant d’une machine mais il a un impact important et positif dans le marketing digital d’une entreprise.

 

Dans un premier temps, faisons un état des lieux du marketing digital afin de comprendre pourquoi l’Intelligence Artificielle lui est nécessaire.

Le marketing digital désigne l’ensemble des pratiques dont l’objectif est de promouvoir une entreprise, de capter des leads et de gagner de nouveaux clients via différents supports numériques (sites marchands, blogs, réseaux sociaux, applications etc.). On peut dire qu’en marketing  digital, tous les leviers numériques sont actionnés afin d’acquérir de nouveaux clients, détecter des leads qualifiés, donner de la visibilité, donner de la crédibilité à l’entreprise ou encore de promouvoir une offre afin de se différencier de la concurrence accrue.

Mais comment une entreprise peut-elle se démarquer lorsque le consommateur est bombardé de messages marketing ? Comment un marketeur peut-il cibler son offre et sa clientèle? Comment identifier les meilleures opportunités grâce aux données collectées du BIG DATA ? Comment segmenter son audience ?

Pour se distinguer et personnaliser leurs offres, les entreprises souhaitent être plus compétitives en investissant et s’équipant au moyen de l’IA. Différentes technologies ont été crées ces dernières années afin de permettre une réelle évolution du marketing digital. En effet, les procédés de l’I.A permettent de décupler les résultats liés aux campagnes marketing. Nous observons par exemple qu’en terme de gestion de base de données, une baisse du temps d’analyse des données récoltées et une hausse de la rapidité de traitement de ces dernières a été constaté. Cela permet donc à une entreprise de recenser davantage d’informations clients pouvant lui resservir par la suite pour cibler de manière plus pointue ses campagnes.

 

Le Machine Learning (ML) est l’une des principales composantes de l’Intelligence Artificielle, spécifiquement, dans les activités où l’on recueille beaucoup de data comme le marketing digital. Mais comment peut-on définir le ML?

Le Machine Learning est une application actuelle d’Intelligence Artificielle fondée sur l’idée que nous devrions pouvoir donner aux machines l’accès aux données et les laisser apprendre par elles-mêmes. Appliqué au e-commerce et au marketing, le Machine Learning correspond aux diverses méthodes d’analyse de données dans lesquelles les ordinateurs trouvent des informations sans leur avoir au préalable appris où les chercher. Les algorithmes du ML, lorsqu’ils sont exposés à des quantités massives de données, peuvent alors extraire des modèles et les utiliser pour générer des idées ou des prédictions sur les conditions futures. Afin donc de mieux comprendre cette application, voici alors quelques concept issus de cette technologie.

 

Utilisée d’abord par les géants du Web et du e-commerce, les Data Platform Management (DPM) ont désormais pris place dans des entreprises de tailles moins importantes s’imposant alors dans la stratégie marketing. Cette technologie complexe permet la mise en commun de données, leur exploitation et leur analyse en vue d’aider les entreprises à mieux appréhender leur environnement. Ces informations sont ensuite utilisées pour personnaliser l’expérience utilisateur et affiner les ciblages publicitaires (publicité comportementale). Toucher la cible avec le bon message via le canal le plus efficace est le fer de lance de la DPM. En effet, grâce à la connaissance qu’apporte la DPM, les entreprises améliorent la relation avec leurs clients et prospects en approfondissant et personnalisant le contact avec ceux-ci. Enfin, la DPM permet de pousser différentes informations vers les canaux d’interaction afin de créer des actions en adéquation avec le profil de l’individu. Makazi, éditeur de DPM et le Cabinet de conseil Converteo, restituent les résultats de leur Baromètre « Les Usages DPM » afin de proposer un tour d’horizon des tendances de ce concept. Cette étude, menée auprès de 260 professionnels du marketing digital, met en évidence les secteurs qui sont les plus avancés dans ce domaine. Les banques et assurances ainsi que les médias et éditions  sont dans le top 3 des entreprises qui connaissent et exploitent le plus cette solution. Cependant le secteur le plus averti reste le tourisme avec un taux de connaissances à 94%.  Cette forte sensibilité pour le sujet amène un vrai potentiel de développement des projets DMP, dans ce secteur.

 

L’Intelligence Artificielle renforce également le rôle du Search dans le parcours consommateurs. En effet, la recherche sur Internet se fait de plus en plus prédictive et fournit des recommandations sur mesure tout au long du parcours consommateur. L’amélioration des capacités prédictives offre alors de grandes opportunités aux marques, car anticiper les besoins des consommateurs permet de mieux les cibler avant l’achat voire même de réaliser du cross-selling après l’achat. Conçu pour faciliter la compréhension des recherches complexes par le moteur de recherche, Rankbrain permet à Google de gagner en pertinence pour des requêtes très précises. L’algorithme est, ainsi, désormais capable de lier de grandes quantités d’informations et de données mais aussi d’apprendre des requêtes et choix des internautes pour affiner en temps réel le classement des résultats. Le programme est ainsi en mesure d’établir des connexions entre les recherches des internautes et de construire des vecteurs entre les différents mots pour intégrer des requêtes plus complexes afin d’y répondre au mieux. Google peut donc mieux positionner une page répondant à la requête d’un internaute même si celle-ci ne contient pas explicitement sa demande.

 

En y appliquant des techniques d’Intelligence Artificielle, les interfaces utilisateurs passives collectent en permanence des données comportementales grâce aux objets connectés. Elles peuvent fournir des renseignements précieux aux marques afin de créer des nouvelles expériences consommateurs. Certaines entreprises comme Spotify exploitent les interfaces d’utilisateurs passives. Elles utilisent les données issues des trackers de performances sportives afin de proposer des playlists sur mesure à ses utilisateurs. De telles pratiques permettent alors de créer des contenus et services adaptés à chaque individu. Les données qui sont issues des interfaces passives peuvent même être partagées entre les marques afin d’améliorer l’expérience consommateur.

Sur un principe similaire, une tarification automatisée basée sur la demande peut-être mise en place. Le “Dynamic pricing” permet aux enseignes de fixer les prix en se basant sur la capacité et la volonté de payer d’un client en particulier à un moment donné. Les tarifs sur certains sites et applications varient alors chaque minute. Uber est l’exemple même à introduire un algorithme de tarification très poussé qui permet de faire monter les prix automatiquement en période de pointe.

 

Des robots logiciels ont aussi été mis en place. Fonctionnant sur une base algorythmique, ils transforment la relation entre les entreprises et leurs clients en la faisant évoluer vers une relation One-to-One personnalisée et accessible H24. Cette technologie permet d’aider les marques à réduire les coûts de support client et à faciliter le dialogue avec les consommateurs. Alimentés par l’apprentissage automatique, les Chatbots permettent une interaction automatisée entre les consommateurs et les marques via des interfaces de messagerie. Malgré le fait qu’il existe des limites évidentes avec la communication automatisée, les Chatbots peuvent aider les consommateurs dans la réalisation de tâches du quotidien comme les paiements ou la livraison. Mis en place en 2016, les Chatbots sont déjà présent dans la plupart des entreprises comme par exemple chez Air France avec son Chatbot nommé « Louis» ou encore Facebook via son application Messenger. Pour aller plus loin dans le domaine de l’agent conversationnel, des robots humanoïdes ont vu le jour et notamment Pepper qui est développé par la société SoftBank Robotics Déjà présent dans de nombreuses enseignes au Japon, en Europe, aux Etats-Unis. Il est utilisé pour accueillir les clients afin de les informer, de les orienter, de recueillir leur niveau de satisfaction ou encore de les divertir le temps qu’un vendeur se libère.

 

L’Intelligence Artificielle inquiète autant qu’elle fascine. Contenus automatisés, personnalisation de l’offre, renforcement du search, pricings dynamiques, chatbots et autres agents virtuels nous permettent de dire que l’IA jalonne désormais tous les domaines du marketing digital. En conjuguant Big Data et IA, on obtient alors un moyen de marketing prédictif qui permet d’anticiper les besoins des clients et de personnaliser les offres. L’IA est un outil très performant sur lequel les marketeurs peuvent s’appuyer pour explorer les nouvelles opportunités du marché. Cette tendance n’en est, semble-t-il, qu’à ses prémices et ne cessera de s’accroître dans les années à venir. Cependant, un équilibre délicat doit être recherché entre l’utilisation de l’IA et la protection des données des utilisateurs. La collecte et la circulation de volumes croissants de données étant devenues difficilement contrôlables, certaines entreprises sont la cible de hackers et sont victimes de piratages. Les données de leurs utilisateurs sont ainsi divulguées comme se fut le cas pour les sociétés Orange en 2014, Uber en 2016 ou encore Netflix en 2017. L’usage de l’Intelligence Artificielle pose alors la question de la protection des donnés d’autrui. L’adoption du nouveau règlement européen sur la protection des données (RGPD), qui est entré en vigueur le 25 mai 2018 va t-elle suffire à protéger les consommateurs ?

 

[1] https://www.definitions-marketing.com/definition/intelligence-artificielle-en-marketing/

Ecrit par Nadjet SAYAGH

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