{"id":522,"date":"2016-04-26T18:08:00","date_gmt":"2023-09-07T18:08:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=522"},"modified":"2023-11-14T14:28:29","modified_gmt":"2023-11-14T14:28:29","slug":"machine-learning-marketing-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/fr\/blog\/machine-learning-marketing-digital\/","title":{"rendered":"Machine learning : comment l\u2019analyse pr\u00e9dictive r\u00e9invente le marketing digital"},"content":{"rendered":"\n

En passant \u00e0 la moulinette la folle complexit\u00e9 du big data<\/i>, le machine learning<\/i> poursuit un but ultime : mieux comprendre les clients pour leur offrir la meilleure exp\u00e9rience possible. Gr\u00e2ce \u00e0 sa puissance d\u2019analyse, cette avanc\u00e9e de l\u2019intelligence artificielle permet aux entreprises de tirer parti de la richesse des donn\u00e9es qu\u2019elles collectent.<\/b><\/p>\n\n\n\n

C\u2019est une mine d\u2019informations. Une manne. Comme un cadeau tomb\u00e9 du cloud. Des milliards de donn\u00e9es collect\u00e9es sur les comportements des clients en provenance de toutes les strates de l\u2019internet. \u00c0 celles-ci s\u2019ajoutent les pr\u00e9cieux renseignements r\u00e9unis par les forces de vente et les services clients. Autant dire qu\u2019il s\u2019agit de l\u2019alpha et de l\u2019om\u00e9ga du marketing digital. Vraiment ? Oui \u00e0 condition de cr\u00e9er du sens en mettant en perspective ces informations. Le big data ne vaut rien sans un d\u00e9cryptage en bonne et due forme. C\u2019est l\u00e0 qu\u2019entre en sc\u00e8ne le machine learning<\/i> ou \u00ab apprentissage automatique \u00bb. Gr\u00e2ce \u00e0 sa puissance d\u2019analyse, ce champ d\u2019\u00e9tude de l\u2019intelligence artificielle transforme les donn\u00e9es de masse en causalit\u00e9s fines. Autrement dit : il change le plomb en or. Ses algorithmes passent en revue la complexit\u00e9 du big data aussi s\u00fbrement qu\u2019une escouade de for\u00e7ats du marketing. Son graal : simplifier la vie du client et am\u00e9liorer sa satisfaction gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse pr\u00e9cise de son parcours d\u2019achat.<\/p>\n\n\n\n

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Focus sur le marketing, 9\u00e8me \u00e9dition <\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Les plus grandes tendances du marketing n’auront plus de secret pour vous.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tLire le rapport<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
\n\t\t\t\"Couverture\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\n

Intelligence artificielle : des algorithmes troublants de perspicacit\u00e9<\/h2>\n\n\n\n

Depuis ses premi\u00e8res utilisations grand public \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1990, le machine learning<\/i> ne cesse de faire parler de lui. Son dernier fait d\u2019arme : la victoire en mars 2016 d\u2019AlphaGo, le logiciel de Google, sur le Cor\u00e9en Lee Sedol au go, un jeu de strat\u00e9gie mill\u00e9naire dont le simple apprentissage d\u00e9passe les capacit\u00e9s cognitives de nombreux bip\u00e8des. AlphaGo repr\u00e9sente l\u2019un des exemples les plus remarqu\u00e9s du deep learning<\/i>, c\u2019est-\u00e0-dire la capacit\u00e9 d\u2019une machine \u00e0 analyser de fa\u00e7on autonome des sommes de donn\u00e9es avec un niveau de performance extr\u00eamement \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Si une telle prouesse technologique reste exceptionnelle, les internautes font quotidiennement l\u2019exp\u00e9rience du small<\/i> machine learning<\/i> sans le savoir. Un exemple ? Il suffit de surfer sur Amazon, LinkedIn, Spotify ou encore Netflix pour voir ces plateformes proposer automatiquement des suggestions dont la perspicacit\u00e9 s\u2019av\u00e8re bien souvent troublante. Ces associations d\u2019id\u00e9es restent pertinentes sur des sujets aussi fins que l\u2019int\u00e9r\u00eat pour un film, une chanson, un service ou un achat crois\u00e9. Il s\u2019agit d\u2019une intelligence bien moins superficielle qu\u2019il n\u2019y para\u00eet. Avec des r\u00e9sultats concrets.<\/p>\n\n\n\n

Satisfaction client : le graal \u00e0 atteindre<\/h2>\n\n\n\n

\u00ab Appliqu\u00e9 au marketing digital, l\u2019ambition du machine learning<\/i>, c\u2019est avant tout de faciliter la vie du client, par exemple en l\u2019aidant \u00e0 choisir entre plusieurs moyens de transport ou en lui proposant le produit ou le service dont il est le plus susceptible d\u2019avoir besoin \u00bb, explique Philippe van Caenegem, Senior Director Strategic Innovation chez Salesforce. \u00ab Pour atteindre ce graal, nos outils permettent aux \u00e9quipes commerciales, marketing et service client de mieux comprendre les parcours clients. L\u2019analyse pr\u00e9dictive permet ainsi de fluidifier l\u2019exp\u00e9rience utilisateur pour leur simplifier la vie \u00bb. Le machine learning<\/i> entend par ailleurs favoriser l\u2019acte d\u2019achat. \u00ab Nos solutions permettent d\u2019augmenter consid\u00e9rablement le chiffre d\u2019affaires d\u2019un site web marchand et les taux de conversion \u00e0 des campagnes e-mail personnalis\u00e9es \u00bb, pr\u00e9cise Philippe van Caenegem.<\/p>\n\n\n\n

E-book : Salesforce pour les experts marketing<\/a><\/p>\n\n\n\n

Du big data \u00e0 l\u2019apprentissage automatique<\/h2>\n\n\n\n

Correctement aliment\u00e9 en donn\u00e9es de qualit\u00e9, l\u2019algorithme s\u2019\u00e9broue en libert\u00e9 dans les vastes prairies du digital. Il cherche en profondeur. Il fait preuve de flair. Il croise des donn\u00e9es \u00e9loign\u00e9es les unes des autres pour d\u00e9terrer des causalit\u00e9s jamais mises au jour. D\u2019o\u00f9 des r\u00e9sultats \u00e9tonnants qu\u2019un esprit humain aurait balay\u00e9s d\u2019un revers de la main. Le deep learning<\/i> permet par exemple de d\u00e9couvrir que l\u2019intention d\u2019achat peut-\u00eatre corr\u00e9l\u00e9e \u00e0 une action \u00e0 moment pr\u00e9cis du parcours client. Avec l\u2019apprentissage automatique, on peut donc cibler avec une pr\u00e9cision qui \u00e9chappe \u00e0 l\u2019entendement humain. Le deep mining<\/i> ouvre un potentiel immense pour le marketing digital, pour augmenter les ventes<\/a> additionnelles et la transformation des prospects, assurer le meilleur service client possible et juguler la perte de fid\u00e9lit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Machine learning : un meilleur suivi des parcours clients<\/h2>\n\n\n\n

Selon l\u2019enqu\u00eate sur l\u2019\u00e9tat de l\u2019art du marketing<\/a> publi\u00e9e en 2016 par Salesforce, l\u2019engagement client constitue une priorit\u00e9 absolue. Pour 88 % des \u00e9quipes marketing les plus performantes, la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie de gestion du parcours client est en effet per\u00e7ue comme essentielle. La satisfaction client s\u2019impose comme le principal crit\u00e8re de r\u00e9ussite, surclassant m\u00eame la croissance des revenus et l\u2019acquisition de nouveaux clients. Dans ce contexte, le marketing par e-mail, mobile et social offre un retour sur investissement de plus en plus important aux professionnels du marketing. Le machine learning<\/i> s\u2019impose ainsi comme un alli\u00e9 de taille.<\/p>\n\n\n\n

D\u2019un point de vue op\u00e9rationnel, la plupart des applications de machine learning<\/i> aujourd\u2019hui utilis\u00e9es dans le marketing digital font l\u2019objet d\u2019une phase de pre-learning. \u00ab Une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es est ainsi trait\u00e9e en amont lors de la conception de l\u2019algorithme pour mieux guider la recherche et automatiser plus facilement les r\u00e9ponses qui seront propos\u00e9es aux internautes \u00bb, pr\u00e9cise Philippe van Caenegem. On a affaire \u00e0 une combinaison savante entre l\u2019intelligence humaine et l\u2019intelligence artificielle. L\u2019objectif qui reste encore \u00e0 atteindre : une exp\u00e9rience utilisateur la plus simple et fluide possible. Le machine learning<\/i> a d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 permis de faire un bond en avant gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019ultra-segmentation des profils pour un suivi affin\u00e9 des parcours clients.<\/p>\n\n\n\n

E-book : comment cr\u00e9er des parcours clients personnalis\u00e9s<\/a><\/b><\/p>\n\n\n\n

Partage des donn\u00e9es : le nerf de la guerre<\/h2>\n\n\n\n

Pour fonctionner \u00e0 plein, le machine learning<\/i> doit b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019informations de premi\u00e8re qualit\u00e9. Son r\u00e9gime ? R\u00e9solument omnivore. En fonction des projets, les entreprises utilisent les informations disponibles qu\u2019elles collectent gr\u00e2ce aux cookies, \u00e0 la g\u00e9olocalisation, aux r\u00e9seaux sociaux, aux programmes de fid\u00e9lit\u00e9 (qui rassemblent classiquement des donn\u00e9es sur l\u2019\u00e2ge, la localisation, l\u2019historique des achats\u2026).<\/p>\n\n\n\n

Contrairement aux id\u00e9es re\u00e7ues, les consommateurs sont plut\u00f4t enclins \u00e0 partager leurs donn\u00e9es, mais pas \u00e0 n\u2019importe quel prix. C\u2019est ce que d\u00e9montre l\u2019\u00e9tude \u00ab What is the future of data sharing \u00bb men\u00e9e en 2015 par le Center for Global Brand Leadership de la Columbia Business School aupr\u00e8s de 8 000 internautes situ\u00e9s au Royaume-Uni, aux \u00c9tats-Unis, au Canada, en France et en Inde. \u00ab Les consommateurs sont beaucoup plus avertis sur la question du partage des donn\u00e9es que nous ne le soup\u00e7onnions au d\u00e9part. Selon notre \u00e9tude, l\u2019un des facteurs d\u00e9terminants dans la d\u00e9cision de les partager r\u00e9side dans la confiance accord\u00e9e \u00e0 la marque \u00bb, explique Matthew Quint, directeur du Center for Global Brand Leadership. Les chercheurs de la Columbia Business School sont en effet arriv\u00e9s \u00e0 la conclusion que plus de 75 % des internautes partagent plus volontiers leurs donn\u00e9es avec une marque en laquelle ils ont confiance.<\/p>\n\n\n\n

Donn\u00e9es client : toute confession m\u00e9rite salaire<\/h2>\n\n\n\n

Au-del\u00e0 de la confiance, le partage d\u2019informations repose sur une logique donnant-donnant. Selon la m\u00eame \u00e9tude de la Columbia Business School, 80 % des consommateurs acceptent de partager des informations confidentielles en \u00e9change d\u2019une r\u00e9compense. Il doit s\u2019agir d\u2019une \u00ab offre pertinente de valeur, mais cette valeur doit \u00eatre clairement d\u00e9finie et facile \u00e0 comprendre pour esp\u00e9rer le meilleur retour sur investissement possible \u00bb, pr\u00e9cise Matthew Quint. Les jeunes consommateurs seraient d\u2019ailleurs plus favorables que leurs a\u00een\u00e9s \u00e0 conc\u00e9der leurs informations personnelles. Ce qui promet de beaux jours au machine learning<\/i>.<\/p>\n\n\n\n

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Focus sur le client connect\u00e9<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Quelles sont les attentes des clients ? Comment les entreprises peuvent-elles mettre en \u0153uvre l\u2019IA de confiance ?<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tJe d\u00e9couvre les attentes des clients<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
\n\t\t\t\"Focus\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\n\t\t\t\n\t\t\"\"\n\n\t\t\n\t\t\t\t\t\"\"\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\t\"\"\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n

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