L’IA révolutionne la façon dont les spécialistes du marketing engagent les clients. Au-delà de la façon dont un chatbot comme ChatGPT pourrait changer la façon dont les clients recherchent, les modèles d’IA et d’apprentissage automatique peuvent également donner aux spécialistes du marketing le pouvoir de personnaliser et d’optimiser leurs messages adressés aux clients.
Automatisation et optimisation pour des messages personnalisés
« (L’automatisation et l’optimisation) sont deux grands domaines pour lesquels les spécialistes du marketing exploitent l’apprentissage automatique », a déclaré Alex Holub, responsable de l’apprentissage automatique chez mParticle, société de plateforme de données client (CDP), lors de la conférence MarTech. Vidora, la startup d’IA de Holub, a été rachetée par mParticle en 2022.
Premièrement, les spécialistes du marketing peuvent utiliser cette technologie pour automatiser un processus tel que la génération d’e-mails ou la planification du moment où ces e-mails sont envoyés aux clients », a déclaré Holub.
Deuxièmement, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour déterminer le meilleur moment pour envoyer le message ou le meilleur message pouvant être envoyé. Ce type d’optimisation s’appuie automatiquement sur de vastes ensembles de données clients, au lieu de demander aux équipes chargées des 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 par e-mail par une nouvelle stratégie d’optimisation de l’apprentissage automatique qui a généré 90 % de revenus supplémentaires.
La marque envoyait des e-mails hebdomadaires à des millions de clients engagés. Elle souhaitait donc pouvoir choisir le meilleur produit à promouvoir auprès de chaque utilisateur. La solution a utilisé la personnalisation et l’automatisation pour transmettre ces messages à grande échelle.
« Avant de tirer parti de l’apprentissage automatique, ils exploitaient l’heuristique. Ils ont donc demandé à des analystes d’examiner leurs données et d’essayer de déterminer, pour différents segments d’utilisateurs, qui devrait recevoir quelle promotion pour quel produit », a expliqué Holub.
À l’aide d’une approche heuristique, les data scientists ont examiné les achats antérieurs pour déterminer les messages à envoyer. L’approche d’apprentissage automatique pourrait non seulement analyser plus de données plus rapidement, mais elle pourrait également déterminer les bonnes données à examiner.
« L’avantage de l’apprentissage automatique est qu’il déterminera quels sont les meilleurs comportements à adopter 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 les données de leurs clients sont centralisées.
« Réunir toutes leurs données en un seul endroit et de manière de haute qualité constitue généralement un énorme défi pour les entreprises », a déclaré Holub. C’est pourquoi la technologie CDP comme mParticle, Oracle et d’autres va de pair avec l’IA.
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Lorsque les données clients sont centralisées au sein d’une organisation, le prochain plus grand défi consiste pour l’entreprise à être en mesure d’activer ces données via les bons canaux et messages aux clients.
« Le deuxième défi consiste à activer les résultats de l’apprentissage automatique », a déclaré Holub. « Donc, si vous créez un modèle d’apprentissage automatique et que vous dites : « Hé, je devrais impliquer ces personnes en particulier avec ce message », mais que vous ne parvenez pas à activer ce modèle d’apprentissage automatique, vous ne pourrez pas activer ces messages particuliers.
Il a ajouté : « Ainsi, généralement, ce sont presque toujours les entrées et les sorties de l’apprentissage automatique qui constituent les plus grands défis. »
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