Jusqu’à présent, les entreprises ont utilisé une combinaison d’intuition humaine et d’analyses traditionnelles pour interagir avec leurs clients. Mais l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) et d’une interprétation plus sophistiquée des données annonce une nouvelle ère d’interaction entreprise-client.
Au lieu de simplement répondre aux besoins et désirs exprimés, les entreprises les anticiperont de manière proactive, atteignant un niveau de prévoyance jamais atteint auparavant. Cela révolutionnera la nature des interactions avec les clients et remodèlera les secteurs.
Voici dix prédictions sur la façon dont les applications multiformes de l’IA – y compris l’IA générative – transformeront le marketing, ainsi que des exemples de la manière dont ces changements sont déjà en cours.
1. L’analyse prédictive anticipera les désirs des clients
Oubliez la simple notation des leads. L’analyse prédictive basée sur l’IA anticipera les désirs avant qu’ils ne soient exprimés. L’IA pourrait créer des profils clients à multiples facettes, prédisant non seulement les comportements d’achat, mais également les besoins émergents. Il capturera des signaux biométriques, tels que le mouvement des yeux sur une page Web ou la vitesse de défilement, pour décoder les préférences non dites et les réactions émotionnelles d’un utilisateur.
Pensez au titan du streaming, Netflix. Il utilise déjà des algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique pour anticiper les préférences des téléspectateurs. Au-delà des émissions qu’un utilisateur a regardées, il examine des indices plus subtils, comme le moment où il a mis une émission en pause, les épisodes qu’il a sautés et combien de temps il a réfléchi sur un titre particulier.
Des points de données aussi complexes permettent à Netflix de prédire non seulement ce qu’un téléspectateur pourrait regarder ensuite, mais également ses préférences en matière de contenu émergent. Il peut alors adapter sa programmation originale en conséquence.
2. Le contenu basé sur l’IA donnera naissance à une narration de nouvelle génération
Le rôle croissant de l’IA dans la génération de contenu se concentrera sur la résonance. L’IA pourrait adapter les récits de contenu en temps réel, en s’adaptant aux interactions des utilisateurs en direct. Un tel contenu sera basé non seulement sur des actions manifestes, mais également sur des préférences inconscientes sous-jacentes et des sentiments tacites des utilisateurs.
À cet égard, OpenAI s’impose comme un pionnier. Ses modèles linguistiques avancés ont commencé à jeter les bases d’un contenu qui s’adapte dynamiquement aux entrées de l’utilisateur en détectant les sentiments sous-jacents de l’utilisateur et en répondant en conséquence.
Par exemple, ces modèles peuvent créer dynamiquement des histoires courtes, adapter des personnages ou même proposer des rebondissements, tout en garantissant que le récit résonne avec les préférences tacites de l’utilisateur. De telles innovations promettent un avenir dans lequel le contenu, qu’il s’agisse de littérature, de jeux ou d’expériences virtuelles, pourra favoriser un niveau élevé de lien émotionnel entre les producteurs et les consommateurs finaux.
3. La publicité programmatique deviendra plus précise et prédictive
L’avenir de la publicité programmatique promet non seulement de la précision, mais aussi une pertinence contextuelle. Les publicités s’adapteront aux contextes situationnels en direct, au-delà d’une analyse des clics explicites et des pages vues. Au lieu de cela, l’IA interprétera les comportements implicites – comme le temps passé sur une publicité ou les schémas subtils de navigation – pour comprendre et s’aligner sur les intérêts plus profonds et tacites du public.
Google Ads est à la pointe de cette transformation. Au-delà de l’analyse d’indices explicites tels que les clics, ses algorithmes se penchent désormais sur des modèles plus implicites comme la durée pendant laquelle un utilisateur survole une publicité ou la trajectoire de sa navigation numérique. Cela ouvre la voie à des publicités qui non seulement correspondent aux intérêts actuels des utilisateurs, mais prédisent également leurs futurs.
4. L’hyper-personnalisation s’appliquera à l’ensemble du parcours numérique
Avec l’IA, la personnalisation signifiera créer des expériences numériques entièrement uniques qui tiennent compte de la complexité et de l’ambivalence de chaque individu. Au-delà de l’analyse des taux de clics et des historiques d’achats, l’IA cherchera à comprendre les paysages émotionnels des utilisateurs. À cette fin, il s’appuiera sur des données nuancées telles que les vitesses d’interaction, les mouvements de la souris ou même les retours biométriques lorsqu’ils sont disponibles.
Spotify est un exemple pionnier de cette tendance. Ses algorithmes peuvent interpréter des points de données tels que le rythme auquel les chansons sont sautées et même l’heure de la journée. Cela lui permet de discerner si un utilisateur recherche des airs énergiques pour une séance d’entraînement ou des sons doux pour se détendre.
De plus, en corrélant les habitudes d’écoute avec les événements de la vie, tels que l’ajout de berceuses indiquant potentiellement l’arrivée d’un nouveau bébé dans la famille, Spotify peut suggérer du contenu pertinent au-delà de la simple musique. Avec son parcours numérique sur mesure, l’expérience Spotify peut ressembler à un ami de confiance qui connaît l’évolution de vos goûts et de vos phases de vie.
5. Voir à travers l’objectif de l’utilisateur passera du discours à la réalité
La reconnaissance visuelle avancée est prometteuse pour des recommandations de produits profondément intuitives. Au-delà de la reconnaissance des produits et des marques, l’IA interprétera les indices visuels implicites du contenu généré par les utilisateurs. Par exemple, les arrière-plans des photos, les couleurs des vêtements ou même les ambiances subtiles véhiculées dans les images peuvent révéler des préférences ou des sentiments non exprimés. Tout cela éclairera des stratégies marketing plus nuancées.
Pinterest offre un aperçu convaincant de cette tendance. La capacité de la plateforme à interpréter l’éventail de contenus visuels téléchargés par ses utilisateurs a donné lieu à des recommandations de produits et de style très intuitives. Par exemple, un utilisateur épinglant des paysages sereins pourrait apprécier des suggestions liées aux pratiques de pleine conscience ou à une décoration intérieure apaisante, en accord avec ses tendances esthétiques.
6. Le marketing par e-mail définira les conversations, pas les campagnes
L’IA pourrait transformer le marketing par e-mail de campagnes de type diffusion en conversations qui ressemblent à un dialogue. Au-delà des taux d’ouverture, l’IA utilisera l’analyse des sentiments sur les réponses des utilisateurs. Même lorsque les utilisateurs n’interagissent pas activement avec un e-mail (pas de clics, pas de réponses directes), leurs interactions passives peuvent fournir des informations à l’IA.
HubSpot est un excellent exemple du pouvoir transformateur de l’IA dans la conversion de campagnes génériques en dialogues significatifs. L’entreprise utilise l’IA pour évaluer les interactions passives, comme la durée pendant laquelle un e-mail reste ouvert ou la fréquence des visites. Cela lui permet de décrypter l’intérêt (par exemple la contemplation).
7. Les chatbots ouvriront la voie à un engagement significatif et omniprésent
L’attrait des chatbots transcendera la simple disponibilité 24h/24 et 7j/7. Les chatbots basés sur l’IA capteront et comprendront de plus en plus les nuances émotionnelles des requêtes des utilisateurs en discernant les sentiments non exprimés, tels que la frustration ou l’excitation. En répondant avec des nuances empathiques, les chatbots favoriseront une connexion plus profonde et plus humaine sans jamais dire qu’ils comprennent les émotions.
Intercom, par exemple, exploite l’IA pour transformer les interactions des chatbots d’échanges transactionnels en dialogues significatifs. Les chatbots avancés basés sur l’IA de l’entreprise répondent non seulement aux requêtes des utilisateurs, mais évaluent également les nuances émotionnelles qui les sous-tendent.
De plus, en faisant référence aux interactions passées, ses chatbots offrent aux utilisateurs un sentiment de continuité, semblable à celui d’une conversation avec un contact familier. Ils peuvent également répondre à des besoins tacites, comme proposer un didacticiel lorsqu’un utilisateur semble confus au sujet d’une fonctionnalité.
8. La voix inaugurera un nouveau mode d’interaction numérique
À mesure que l’IA devient plus experte en reconnaissance vocale, elle exploitera également les nuances émotionnelles des entrées vocales. Les entreprises seront alors en mesure d’adapter les réponses ou les offres qui correspondent à l’état émotionnel de l’utilisateur à ce moment-là, qu’il s’agisse d’une hésitation, d’un enthousiasme ou d’un doute.
Prenez Alexa d’Amazon. Son IA sophistiquée affine continuellement sa compréhension de l’état émotionnel d’un utilisateur grâce à de subtiles variations de ton, de hauteur et de rythme. Qu’il s’agisse de détecter un soupçon d’hésitation ou d’excitation dans la voix d’un utilisateur, Alexa adapte ses réponses en conséquence.
Par exemple, une personne qui semble pressée pourrait recevoir des réponses plus succinctes, tandis qu’un utilisateur détendu pourrait recevoir une réponse plus détaillée. Cela illustre le potentiel naissant de l’IA vocale pour remodeler les interactions numériques.
9. La tarification dynamique et la dynamique du marché convergeront
La tarification dynamique peut évoluer vers un système vivant, reflétant les nuances du marché en temps réel. L’IA ne se contentera pas de suivre les ventes et les stocks. En utilisant une confluence d’actualités, de sentiments sur les réseaux sociaux et d’autres indicateurs subtils, il saisira « l’humeur » du marché et sera en mesure de façonner les prix en conséquence.
Le modèle de tarification dynamique d’Uber offre un aperçu de l’avenir. Au lieu d’ajuster les prix en fonction de la simple demande et de l’offre, le système d’IA de l’entreprise est conçu pour discerner des signaux plus subtils provenant de l’environnement.
Si le nombre de publications sur les réseaux sociaux concernant un grand événement augmente, l’IA peut prédire une augmentation de la demande. Il peut également détecter les hésitations des utilisateurs lorsque les prix montent en flèche et les ajuster pour maintenir la satisfaction du client, établissant ainsi un équilibre entre rentabilité commerciale et orientation client. Bien que controversée, cette approche met en valeur le potentiel de l’IA à s’adapter au pouls en constante évolution du marché.
10. Les prévisions de ventes allieront instinct et informations
Alors que l’IA prédit les tendances du marché, la touche humaine imprègne ces prévisions de réalités bien ancrées. La confluence harmonieuse des connaissances de l’IA et de l’intuition humaine promet un avenir de stratégies de vente équilibrées et robustes.
Salesforce illustre cette fusion de l’instinct humain et des informations basées sur l’IA dans le domaine de la prévision des ventes. En plus d’analyser de grandes quantités de données de vente, sa plateforme Einstein AI peut intégrer des signaux nuancés, tels que l’hésitation de l’acheteur.
Bien que son système d’IA offre des informations prédictives, la décision finale revient souvent aux stratèges commerciaux humains qui mettent en jeu leur intuition et leur expérience. De cette façon, Salesforce garantit que ses stratégies de vente restent à la fois basées sur les données et adaptées aux préoccupations réelles de ses clients.
Qu’il s’agisse de voir au-delà du manifeste ou d’entendre le non-dit, la prochaine frontière du marketing consiste moins à parler qu’à écouter – à écouter les murmures du marché et les désirs sourds des clients. Alors que nous sommes prêts à nous lancer dans ce nouveau monde, nous devons être guidés non seulement par le profit, mais aussi par la transparence et une gestion éthique. Les entreprises devront faire preuve de prudence compte tenu des problèmes de confidentialité des données. Des pratiques transparentes de traitement des données, la conformité réglementaire et la confiance seront essentielles. Ceux qui maîtrisent cela ne se contenteront pas de naviguer, mais définiront l’avenir, établissant ainsi la référence dans le monde de la vente et du marketing augmenté par l’IA.
Une version de cet article est apparue pour la première fois dans La revue des entreprises européennes.