L’IA est en train de révolutionner la façon dont les spécialistes du marketing engagent les clients. Au-delà de la manière dont un chatbot comme ChatGPT pourrait changer la façon dont les clients effectuent leurs recherches, l’IA et les modèles d’apprentissage automatique peuvent également donner aux spécialistes du marketing le pouvoir de personnaliser et d’optimiser leurs messages aux clients.
Automatisation et optimisation des messages personnalisés
“[Automation and optimization] sont deux grands domaines pour lesquels les marketeurs tirent parti de l’apprentissage automatique “, a déclaré Alex Holub, responsable de l’apprentissage automatique chez la société mParticle, spécialisée dans les plateformes de données clients (CDP), lors de la MarTech Conference. La startup d’IA de Holub, Vidora, a été acquise par mParticle en 2022.
Tout d’abord, les spécialistes du marketing peuvent utiliser cette technologie pour automatiser un processus tel que la génération d’e-mails ou la programmation de l’envoi de ces e-mails aux clients”, a déclaré M. Holub.
Deuxièmement, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour déterminer le meilleur moment pour envoyer le message ou le meilleur message qui peut être envoyé. Ce type d’optimisation s’appuie sur de vastes ensembles de données clients de manière automatique, au lieu de demander aux équipes de données de passer au crible les données et de poser elles-mêmes des questions.
De l’heuristique à l’optimisation
Holub a décrit une entreprise de mode rapide avec laquelle il a travaillé et qui a remplacé une ancienne méthode heuristique dans ses campagnes de courrier électronique par une nouvelle stratégie d’optimisation par apprentissage automatique qui a généré 90 % de revenus supplémentaires.
La marque envoyait des e-mails hebdomadaires à des millions de clients engagés, et voulait donc pouvoir choisir le meilleur produit à promouvoir auprès de chaque utilisateur. La solution a utilisé la personnalisation et l’automatisation pour diffuser ces messages à grande échelle.
“Avant d’utiliser l’apprentissage automatique, ils utilisaient l’heuristique, c’est-à-dire que des analystes examinaient leurs données et essayaient de déterminer, pour différents segments d’utilisateurs, qui devait recevoir quelle promotion pour quel produit”, explique Holub.
Avec l’approche heuristique, les scientifiques des données ont examiné les achats passés pour déterminer les messages à envoyer. L’apprentissage automatique permet non seulement d’analyser plus de données plus rapidement, mais aussi de déterminer les bonnes données à examiner.
“Ce qui est génial avec l’apprentissage automatique, c’est qu’il va déterminer quels sont les meilleurs comportements à utiliser afin de déterminer qui doit recevoir quel e-mail”, a-t-il déclaré.
Centraliser et activer les données
Afin de mettre en œuvre l’IA et l’apprentissage automatique dans la stratégie de messagerie d’une entreprise, les spécialistes du marketing doivent d’abord s’assurer que leurs données clients sont centralisées.
“Obtenir toutes leurs données en un seul endroit et de haute qualité, c’est généralement un énorme défi pour les entreprises”, a déclaré Holub. C’est pourquoi les technologies CDP comme mParticle, Oracle et d’autres vont de pair avec l’IA.
Creuser davantage : Oracle lance des modèles d’IA spécifiques au secteur pour son CDP Unity.
Lorsque les données clients sont centralisées au sein d’une organisation, le prochain grand défi consiste pour l’entreprise à être capable d’activer ces données par le biais des bons canaux et messages aux clients.
“Le deuxième défi consiste à activer les résultats de l’apprentissage automatique”, a déclaré Holub. “Ainsi, si vous construisez un modèle d’apprentissage automatique et que vous dites : ‘Hé, je devrais engager ces personnes particulières avec ce message’, mais que vous n’êtes pas en mesure d’activer ce modèle d’apprentissage automatique, vous n’êtes pas en mesure d’activer ces messages particuliers.”
Il ajoute : ” Donc, typiquement, c’est presque toujours l’entrée et la sortie de l’apprentissage automatique qui sont les plus grands défis. “