Comment les détaillants génèrent (réellement) des revenus grâce à l’IA générative

En 2023, nous avons assisté à l’émergence et à l’adoption généralisées de l’IA générative dans tous les secteurs. Pour les détaillants, il existe de nombreuses opportunités d’exploiter cette technologie pour mieux comprendre et interagir avec les clients grâce à des stratégies marketing qui leur permettront de générer des revenus plus élevés et des relations clients plus solides et plus fidèles.

Pour approfondir cette question, je me suis tourné vers Alex Vratskides, PDG et co-fondateur de Persado, une société d’IA générative d’entreprise qui mène la charge en matière d’utilisation de l’IA dans le marketing depuis plus d’une décennie.

Gary Drenik : Qu’est-ce que l’IA de motivation ? En quoi diffère-t-elle de la technologie de l’IA générative ?

Alex Vratskides : Motivation AI est une classe de technologie d’IA générative d’entreprise qui utilise des modèles avancés d’apprentissage automatique (ML), de traitement du langage naturel (NLP) et de transformation d’apprentissage profond pour comprendre l’intention et créer des messages basés sur les émotions dont il est prouvé de manière quantifiable qu’ils motivent les individus à agir. .

Il diffère des nombreux grands modèles linguistiques (LLM) qui extraient des données de partout sur Internet, tels que ChatGPT. Motivation AI est plutôt formé sur un ensemble de données spécialisées de données d’interaction et de transaction réelles provenant de 150 millions de consommateurs américains (l’équivalent de 645 ans de tests A/B) pour mesurer et affiner le langage, la réponse émotionnelle et l’engagement axés sur la motivation.

Il existe d’innombrables défis que l’IA générative peut aider les détaillants à résoudre dès maintenant. Ces défis se répartissent en deux grandes catégories : l’efficience et l’efficacité. Si une équipe marketing recherche un boost de productivité et vise la quantité, ChatGPT est un excellent moyen de commencer. Mais comme Assaf Baciu, mon co-fondateur de Persado, l’a expliqué dans cette chronique du Forbes Tech Council, les applications efficaces de l’IA générative produisent des résultats qui sont mieux en termes de résultats que vous essayez d’obtenir. En marketing, par exemple, davantage de publicités ou de messages électroniques peuvent être contre-productifs (ou produire une lassitude envers la marque) s’ils ne correspondent pas aux besoins d’un client ou s’ils s’adressent à lui de manière trop générique.

Nous avons développé Motivation AI parce que nous savons que les décisions des consommateurs sont profondément liées à l’émotion. Les détaillants qui comprennent et s’appuient sur les différents facteurs émotionnels les plus susceptibles d’inciter les individus à agir (comme finaliser un achat, en savoir plus sur un produit, rejoindre un programme de fidélité, etc.) ont considérablement amélioré leur expérience client et leurs résultats. . Ils utilisent l’IA générative pour efficacité.

Drenik : Quels sont quelques exemples de facteurs émotionnels ou de récits qui peuvent motiver un client à s’engager ?

Vratskides : Tout comme les consommateurs et leurs perspectives changent constamment, les émotions, les récits personnels et les facteurs externes qui motivent ou renforcent leurs comportements d’achat évoluent également.

Il est important que les marques expérimentent en permanence différents langages en corrélation avec des moteurs émotionnels comme ceux-ci afin de révéler ceux qui fonctionnent le mieux selon les saisons, avec différents segments et sur tous les canaux marketing.

Par exemple, une émotion qui stimule fréquemment l’engagement est la réussite. Vous pouvez voir un langage comme celui-ci résonner dans des phrases telles que « nous vous récompensons avec 20 % de réduction » ou « vous avez mérité cette offre spéciale ». En tant qu’humains, nous aimons réussir. On remarque un petit éloge.

Cependant, même si cette émotion a tendance à motiver les clients, elle ne fonctionne pas toujours. Vous pouvez avoir un segment de votre public qui est mieux motivé par une gratification. Des propos comme « vous bénéficiez de 20 % de réduction » ou « nous vous offrons cette offre spéciale » leur permettent de se sentir valorisés. Beaucoup de gens aiment recevoir des avantages spéciaux.

Au cours des 10 années passées par Persado à tester les nuances de différents mots et expressions, la constante est que le langage émotionnel motive l’action. Cependant, l’émotion spécifique peut varier en fonction de l’audience, de la campagne, de la chaîne et de la saisonnalité, entre autres facteurs. Bien que les exemples ci-dessus soient centrés sur les promotions, cela reste vrai pour différents types de messages.

Sur la page du panier d’achat d’un site de commerce électronique, par exemple, une personne peut répondre à l’enthousiasme dans le titre « Des trouvailles géniales ! », tandis qu’une autre répond mieux à l’encouragement dans le titre « Presque à vous … »

L’IA de motivation combine les émotions avec d’autres aspects du langage pour personnaliser véritablement chaque communication. Nous examinons la façon dont les descriptions de produits et les offres sont formulées, la structure des phrases, le formatage et l’histoire de la campagne elle-même : le récit. Chaque message qu’une entreprise envoie reflète les valeurs de sa marque et celles de ses clients, y compris des récits tels que Prestige, Ensemble, Indulgence ou Intemporalité, entre autres.

Il est puissant pour un détaillant d’apprendre qu’un objet d’e-mail tel que « Faites-vous plaisir : Emily, vous êtes invitée à profiter de ces EXCELLENTES offres ! » puise dans l’indulgence, à travers l’émotion de l’exclusivité, avec une personnalisation, un accent sur le formatage et une offre vague. Motivation AI l’écrit de cette façon parce que dans l’ensemble, cette ligne d’objet devrait (sur la base des enseignements tirés d’une vaste base de connaissances) augmenter considérablement les chances que cette Emily, abonnée à cette marque, ou reçoive ce message dans le cadre de l’e-mail d’automne d’aujourd’hui. campagne, s’ouvrira, cliquera et achètera.

Drenik : Comment les détaillants utilisent-ils Motivation AI ?

Vratskides : Certaines des marques les plus connues, notamment Coach, Kate Spade, Gap et Marks & Spencer, utilisent Motivation AI pour garantir que leur contenu marketing sur les e-mails, les réseaux sociaux, le Web ou les SMS s’aligne sur les émotions, les récits et autres éléments linguistiques qui résonnent le mieux auprès de chaque client.

Les mises en œuvre varient selon la marque, mais nous avons vu des détaillants obtenir un fort retour sur investissement en s’attaquant d’abord aux taux d’abandon de panier avec un langage personnalisé sur les pages de panier et de paiement en ligne. Ensuite, ils approfondiront le retour sur investissement et renforceront les relations clients, les tarifs d’ajout au panier et l’acquisition de programmes en individualisant la copie sur les pages de produits des applications Web et mobiles, les campagnes par e-mail et SMS, et même les publications sur les réseaux sociaux. Expérimenter le langage sur ces canaux fournit également des informations précieuses sur les clients, que les marques appliquent ensuite directement à leur prochaine campagne pour obtenir de meilleures performances.

Nos 30 plus grands clients ont collectivement réalisé 1,5 milliard de dollars de revenus supplémentaires grâce à Motivation AI au cours des quatre dernières années. En moyenne, les marques constatent une augmentation de 41 % des conversions sur tous les canaux. Beaucoup de nos clients ont utilisé un langage généré par l’IA qui applique des moteurs et des facteurs de motivation sensibles aux émotions pour encourager les acheteurs à se convertir sans avoir besoin de remises plus importantes.

Marks & Spencer, par exemple, utilise Motivation AI pour obtenir de meilleures informations sur la façon dont les clients réagissent à certaines langues. Le détaillant britannique a constaté que ses clients ne réagissaient pas bien aux expressions associées au regret (par exemple, « Il n’en reste que deux » ou « Achetez rapidement »). Il a donc modifié sa campagne. Après avoir supprimé les termes « regrettables » de leur messagerie, les taux de conversion moyens des e-mails ont augmenté de 20 % sur une période de six mois. Ce n’est qu’un exemple de la façon dont GenAI peut stimuler les ventes.

Drenik : Ces taux de conversion sont impressionnants. Quel impact une solution comme celle-ci pourrait-elle avoir sur les spécialistes du marketing numérique ? Vont-ils se retrouver au chômage ?

Vratskides : L’IA générative peut améliorer considérablement la productivité, mais elle ne remplacera jamais complètement les spécialistes du marketing humains. Il s’agit plutôt d’un membre supplémentaire de l’équipe, augmentant l’expertise des spécialistes du marketing numérique et permettant aux équipes de faire évoluer leurs stratégies de personnalisation.

Une étude récente de Persado a révélé que même si les humains sont essentiels au processus créatif, lorsqu’ils s’appuient uniquement sur leur intuition ou leur expérience, ils peuvent passer à côté de millions de revenus. L’enquête a révélé que les responsables marketing ne choisissaient le message le plus performant que 30 % du temps.

L’ajout de la puissance des informations de l’IA aide les spécialistes du marketing à mieux comprendre leurs clients et leurs besoins émotionnels, optimisant ainsi les ressources. La nouvelle technologie Motivation AI, simple et en libre-service, exploite notre base de connaissances approfondie, englobant une décennie d’apprentissage automatique provenant de Fortune 500 et d’autres grandes entreprises, pour prédire en temps réel le message de marketing numérique de marque le plus performant.

Cela dit, l’IA a encore ses limites et, tout comme ses homologues humaines, la technologie doit être tenue pour responsable. Les équipes marketing humaines doivent être impliquées pour tester, analyser et former en permanence ces modèles afin de garantir que leurs résultats restent conformes à la marque, pertinents et efficaces. Après tout, nous avons vu que l’IA peut parfois produire du contenu bizarre ou rebutant., leader de nombreux clients, jusqu’à 74,9% selon une récente Enquête Prosper Insights & Analytics, pour même se méfier d’interagir uniquement avec l’IA pour le service client.

Tout comme l’IA générative peut booster la productivité et que l’IA de motivation obtient des résultats basés sur les données, les équipes marketing humaines doivent toujours être là pour la guider et l’appliquer. Le pouvoir vient des gens + de l’IA – nous passerons simplement de la production à la réalisation.

Drenik : Au-delà des lignes d’objet des e-mails ou des publications sur les réseaux sociaux, comment les détaillants peuvent-ils utiliser l’IA pour avoir un impact sur leurs résultats ?

Vratskides : Les détaillants ont fait de grands progrès dans la personnalisation d’une grande partie du parcours client en ligne, jusqu’à l’étape du panier et du paiement. Peu importe ce que les marques savent de leurs clients ; leurs achats récents, leur fréquence de commande, etc., l’expérience du panier est restée identique et statique, répondant au plus petit dénominateur commun. Pendant ce temps, les taux d’abandon de panier en ligne restent élevés : 70 % en moyenne sur ordinateur et 85 % sur mobile, ce qui coûte des milliards de revenus aux détaillants.

Les innovations récentes en matière d’IA générative offrent désormais une solution à ce problème séculaire du commerce électronique en permettant des expériences de panier et de paiement en ligne plus personnalisées et dynamiques – un outil puissant qui diminue les abandons de panier. Motivation AI peut désormais personnaliser le langage de ces pages en temps réel, en fonction du comportement de navigation, des préférences des clients, de l’historique d’achat et des facteurs émotionnels les plus susceptibles de motiver chaque client. Cela peut avoir un impact massif sur la conversion. Les détaillants aux États-Unis et en Europe obtiennent une augmentation de 3 à 5 % de leurs ventes en ligne en quelques semaines en appliquant Motivation AI à cette étape critique du parcours client. Cette hausse apparemment modeste des ventes équivaut à des millions pour certaines marques. C’est la quintessence de l’application de l’IA générative pour efficacité.

Drenik : Alex, merci pour vos réflexions et vos idées sur un sujet aussi actuel. Bien que de nombreux détaillants utilisent déjà l’IA générative pour améliorer leur productivité et leur efficacité, il existe clairement encore un potentiel inexploité pour générer des revenus et renforcer les relations avec les clients. J’ai hâte de voir comment Persado continue d’aider les détaillants à profiter de ces opportunités avec Motivation AI.