Qu'est-ce que le marketing IA ?

Cet article explique les défis et les avantages de l'IA dans le marketing, y compris comment vous pouvez l'utiliser pour gagner des marchés, suivre l'analyse et optimiser votre investissement. Nous aborderons les meilleures pratiques et identifierons quelques tendances futures, et nous partagerons deux exemples concrets d'entreprises qui réussissent leurs campagnes marketing avec l'IA.

C'est parti !

• Qu'est-ce que l'IA dans le marketing ?
• Comment l'IA dans le marketing peut-elle m'aider à atteindre mes clients et à personnaliser leur expérience ?
• Quelles sont les analyses en marketing IA à surveiller ?
• Comment l'utilisation de l'IA en marketing peut améliorer le ROI ?
• Quels sont les défis de l'IA dans le marketing ?
• Meilleures pratiques en matière de marketing IA
• Qu'est-ce qu'un copilote IA ?
• Quelles sont les perspectives de l'IA dans le marketing ?

L'IA marketing fonctionne en traitant les données à l'aide d'algorithmes et de reconnaissance de formes pour simuler l'intelligence humaine. Elle utilise le machine learning et le deep learning pour identifier les tendances, faire des prédictions et effectuer des tâches digitales qui nécessiteraient généralement une intelligence et une prise de décision humaines.

De la même manière que vous vous améliorez dans quelque chose lorsque vous pratiquez, l'IA devient plus intelligente à mesure qu'elle apprend. Elle peut rapidement déterminer ce qu'une personne pourrait aimer voir, lire ou acheter en fonction des données qu'elle a capturées. On parle alors de « machine learning ».

En marketing, deux types d'IA sont essentiels pour vous : l'IA prédictive et l'IA générative. L'IA prédictive analyse les modèles dans les données pour anticiper les résultats qui pourraient se produire ensuite. Par exemple, elle peut vous indiquer quels produits un client est susceptible d'acheter en fonction de son comportement d'achat antérieur.

L'IA générative aide les marketeurs à créer du contenu innovant en créant des textes et images basés sur les modèles qu'elle a appris à partir des données sur lesquelles elle a été entraînée. L'IA générative peut, par exemple, créer des images réalistes ou produire des écrits ressemblant à un contenu généré par l'humain en réponse aux suggestions d'un marketeur. Les deux IA se complètent de différentes manières.

L'IA prédictive fournit des insights basés sur des données historiques, tandis que l'IA générative peut utiliser ces informations pour créer des solutions ou du contenu pertinents qui peuvent être adaptés aux besoins spécifiques des utilisateurs, à grande échelle et rapidement.

Les marketeurs peuvent les utiliser pour automatiser les tâches répétitives, segmenter les audiences et délivrer des messages personnalisés aux consommateurs selon leurs préférences et leurs comportements.

On a beaucoup parlé récemment de la manière dont les marketeurs peuvent utiliser l'IA pour améliorer l'expérience client et la productivité. Mais pour que l'IA dans le marketing atteigne son plein potentiel, nous devons réellement comprendre comment elle fonctionne et comment la déployer.

L'IA s'apparente à un véhicule capable de fournir toutes les insights clients dont vous avez besoin et que vous souhaitez. Vous pouvez commercialiser plus efficacement et créer du contenu personnalisé que les clients apprécient. Le véhicule évolue rapidement, mais pas de panique : nous sommes là pour vous montrer comment piloter ce véhicule en toute confiance.

L'IA est un outil puissant pour les marketeurs. Dans un processus appelé modélisation lookalike, la technologie reconnaît les traits et les caractéristiques communs partagés par vos principaux clients. Cela signifie que vous êtes encore plus près de cibler les clients ayant des attributs similaires et susceptibles d'être intéressés par vos produits ou services.

Si vous ne disposez pas déjà des données dont vous avez besoin, l'IA peut vous aider à les collecter en affinant vos méthodes de collecte de données ainsi qu'en analysant de grandes quantités d'informations pour identifier les insights et les tendances clés. Ces capacités peuvent aider votre équipe à adapter des stratégies marketing efficaces.

Les systèmes d'IA étant conçus pour être conviviaux, plus les équipes marketing interagissent avec des prompts en langage naturel, plus elles peuvent articuler des demandes ou des prompts spécifiques. Plus l'output du prompt est efficace, plus l'audience potentielle est importante. Un éventail plus large de clients se développera au fur et à mesure que le contenu personnalisé s'améliorera.

De plus, l'IA générative peut vous aider à atteindre des consommateurs ayant des antécédents et des intérêts différents. Par exemple, l'utilisation de l'IA dans le marketing peut vous aider à créer un contenu qui reflète différentes perspectives culturelles, ce qui rend votre message inclusif et accessible à une audience plus large. L'IA générative augmente vos chances de comprendre et de représenter les préférences de vos segments de clientèle uniques.

L'IA peut également vous aider à recibler, c'est-à-dire lorsque nous nous engageons plusieurs fois avec le même client grâce à une messagerie améliorée. Grâce au retargeting automatique à l'aide de l'IA, vous pouvez apprendre en permanence de chaque interaction ou conversion avec les clients, en optimisant le contenu futur et les stratégies de marketing en fonction des insights. Le processus d'apprentissage et d'adaptation garantit un contenu continuellement pertinent et convaincant.

À l'avenir, l'IA générative devrait pouvoir produire un contenu encore plus nuancé, notamment des vidéos, de la musique et des images. Ce changement dans la création de contenu contribuera à améliorer l'engagement client, car l'output trouvera un écho auprès des audiences cibles du marketeur.

Les algorithmes alimentés par l'IA et les techniques de machine learning aident les marketeurs à traiter et analyser rapidement les datasets. Contrairement à l'analyse traditionnelle, l'analytique IA peut traiter et trier des datasets plus importants en temps réel. Elle peut également identifier des modèles et des corrélations complexes au sein des données, ce qui permet d'identifier des connexions et de précieuses tendances.

Les marketeurs qui utilisent des outils d'IA directement intégrés aux plateformes logicielles peuvent suivre la modélisation d'attribution, les insights sur les performances et les insights sur les clients.

• La modélisation d'attribution par l'IA attribue un crédit à divers touchpoints marketing qui contribuent à un résultat souhaité, en fournissant des insights sur l'efficacité des différents canaux et campagnes marketing.
• Les insights sur les performances de l'IA fournissent des informations complètes et exploitables sur l'efficacité de vos stratégies et campagnes marketing.
• Les insights clients IA analysent les données des clients, prédisent les comportements tels que la propension à l'attrition ou la propension à acheter, tout en suggérant la meilleure action à mener pour des stratégies personnalisées d'engagement et de fidélisation.

La capacité à traiter de grands datasets aide les marketeurs à prendre des décisions data-driven qui conduisent à une optimisation des stratégies, pour des performances et un ROI améliorés.

Nous savons que les entreprises peuvent élargir le volume et la portée de leur audience grâce à des insights et des capacités de ciblage pilotés par l'IA. Nous savons également comment l'utilisation de l'IA dans le marketing peut améliorer les taux de conversion en fournissant un contenu personnalisé et des recommandations de produits. Idem pour le retargeting de l'audience, dans lequel l'IA stimule les relations grâce à des messages personnalisés.

De plus, les capacités avancées de reporting et d'analyse de l'IA permettent d'obtenir des insights approfondis et en temps réel sur les performances des campagnes. Ainsi, vous pouvez prendre des décisions basées sur de meilleures données. Grâce à l'automatisation des tâches et à la rationalisation des processus, vous gérez des workloads plus importants sans charge opérationnelle supplémentaire.

L'automatisation permet aux marketeurs de se concentrer sur l'innovation, notamment :

• Technologies immersives telles que la réalité augmentée (RA) et la réalité virtuelle (VR)
• Optimisation de la recherche vocale et stratégies marketing basées sur la voix
• Pratiques de marketing durables et éthiques
• Marketing d'influence et développement de contenu ciblé pour des audiences de niche

Lorsque les marketeurs ont le temps de se concentrer sur la stratégie, leur entreprise a plus de chances de trouver des clients récurrents et d'accroître le ROI.

Le marketing avec l'IA vous aide à comprendre le comportement client et à personnaliser le timing, le targeting et le contenu des activités marketing. Cependant, cela n'est pas chose aisée.

• Les préoccupations éthiques relatives à la confidentialité des données, à la sécurité et à la confiance des consommateurs exigent une conformité et des réglementations afin de protéger les informations des clients.
• L'expertise technique est essentielle à la réussite de l'intégration de l'IA : aussi, la formation d'une main-d'œuvre qualifiée capable d'optimiser les outils et les plateformes peut constituer un obstacle.
• Une mauvaise qualité des données peut conduire à des insights inexacts et à des prises de décision erronées. Il est crucial de garantir une bonne qualité des données grâce à des profils clients unifiés.
• Une bonne IA repose sur une base de données solide. En outre, les outputs de cette même IA doivent être utilisables dans le workflow. Souvent, les entreprises souhaitent utiliser davantage de modèles de science des données provenant de leurs données et ont du mal à intégrer ces modèles dans leur flux de travail.

Gardez ces 6 priorités à l'esprit lorsque vous ouvrirez la voie à l'IA dans le marketing au sein de votre entreprise :

1. Construisez une base éthique, stratégique et technologique. Cela signifie utiliser des pratiques transparentes en matière de données, garantir la confidentialité des données et favoriser une culture d'utilisation éthique de l'IA. Par exemple, vous pouvez établir des mécanismes clairs d'opt-in/opt-out et communiquer des politiques complètes d'utilisation des données.
2. Utilisez les capacités de l'IA pour unifier, démocratiser et analyser vos données. Vous en apprendrez plus sur les préférences de vos clients en intégrant des données à l'aide d'outils alimentés par l'IA. Cette vision holistique du comportement client permet de créer un marketing efficace.
3. Planifiez l'optimisation de l'IA pour la segmentation de l'audience et la personnalisation des clients. Lorsque vous utilisez des moteurs de recommandation pilotés par l'IA sur des plateformes d'e-commerce, les suggestions de produits sont basées sur les préférences individuelles et l'historique des achats. L'expérience client s'en trouve considérablement améliorée.
4. Formez votre équipe à utiliser une ingénierie de prompt sophistiquée pour créer du contenu. En proposant des formations sur le fonctionnement des outils de génération de langage naturel pilotés par l'IA, vous encouragerez la création de contenu convaincant à grande échelle. Vous serez en mesure de générer des campagnes d'e-mail personnalisées, des descriptions de produits et des publications sur les réseaux sociaux qui trouvent écho auprès des audiences cibles.
5. Automatisez les tâches monotones pour accélérer les workflows. Utilisez des outils d'automatisation alimentés par l'IA pour des tâches telles que la saisie de données, le reporting et la programmation d'e-mails afin de permettre à votre équipe de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques et une idéation de campagne créative.
6. Réfléchissez aux façons dont l'IA peut suivre et améliorer les performances des campagnes au fil du temps. Les plateformes d'analyse alimentées par l'IA peuvent fournir des données en temps réel sur l'engagement client et les taux de conversion. Cela signifie que vous pouvez prendre des décisions data-driven et les ajuster si nécessaire pour optimiser les performances de la campagne et le ROI.

Un copilote IA est une expérience d'assistance conversationnelle intégrée nativement dans une plateforme technologique. Il intègre la puissance de l'IA générative (similaire à un chatbot) dans les logiciels, et guide les utilisateurs dans diverses tâches.

Par exemple, Einstein CoPilot s'appuie sur vos données CRM pour fournir des recommandations et des ébauches de contenu, des plans d'action et du code personnalisé. C'est un moyen permettant aux marketeurs d'être plus efficaces et d'avoir un expert à portée de main.

Les deux prochaines années sont porteuses de promesses pour l'IA dans le marketing. Certes, des défis se dressent sur le chemin, mais l'IA aidera à répondre aux attentes des clients en matière de contenu sur mesure ainsi qu'à la quête d'efficacité des entreprises.

Les marketeurs peuvent s'attendre à une augmentation de l'utilisation de l'IA pour faire des prédictions basées sur des données non organisées. Ils apprendront également à s'appuyer sur des données first-party pour guider l'IA générative afin de produire des outputs axés sur le client qui s'alignent sur leur marque.

Au fur et à mesure que la technologie évoluera, l'accent sera également mis sur la sécurité. Avec 68 % des clients qui affirment que les progrès de l'IA rendent la confiance vis-à-vis des entreprises plus importante que jamais, les marketeurs ont la possibilité de garantir la confidentialité et la sécurité des données.

Les marques utiliseront une couche de confiance pour s'assurer que la contextualisation des données first-party est sûre, réduit les biais et ne divulgue pas de données confidentielles sur des plateformes ouvertes accessibles à tous.

Il est également possible que nous assistions à une refonte complète du processus marketing de bout en bout. À mesure que la technologie progresse, les solutions d'IA pourraient élaborer des briefs de campagne avec la création automatisée de contenu et de parcours, générant simultanément une visibilité sur les performances et des insights exploitables – le tout avec l'humain aux commandes.