Research

L'expérience client
améliorée par l'IA

Les recherches de Reply, basées sur les données, ont permis de suivre et de mesurer les tendances les plus importantes dans le domaine de l'Intelligence Artificielle pour le marketing.

Les technologies d'ia stimulent le marketing et l'experience client

Nous avons étudié le lien entre les principales tendances marketing et les principales technologies habilitantes, en menant une recherche via la plateforme SONAR Trend de Reply. Cela nous a permis de créer une vue d'ensemble et une cartographie des tendances pertinentes en fonction de leur occurrence dans les articles des médias spécialisés, dans les médias de masse, les brevets et les publications scientifiques.

Le cadre stratégique de l'IA dans le marketing

Le "Cadre Stratégique pour l'Intelligence Artificielle dans le Marketing" est un modèle qui permet de comprendre comment les technologies avancées incitent à la transformation de l'ensemble des expériences clients - de la recherche marketing à la stratégie marketing et à l'action marketing.

"Le cycle considère la planification stratégique comme un processus circulaire. Dans ce contexte, l'exécution des actions de marketing renverra à la recherche marketing des données sur le marché, ce qui constitue un cycle continu de Recherche Marketing – Stratégie Marketing – Action Marketing."

La source: Huang, MH., Rust, R.T. November 2020. "A strategic framework for artificial intelligence in marketing.", J. of the Acad. Mark. Sci.

Plongee dans les principales tendances marketing remodelees par l'ia

Tendances en matière de recherche marketing

Analyse des sentiments

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie:
IA de l’Émotion, Traitement du langage naturel, Vision par ordinateur

Pendant des décennies, les groupes de discussion classiques des études de marché se sont avérés être le meilleur moyen de connaître les sentiments des consommateurs. L'avènement de l'analyse Web 2.0 a permis d'écouter les réactions des consommateurs à grande échelle. Mais comme le langage humain s'adapte, évolue et change constamment, la capacité à évaluer le sentiment reste superficielle. Grâce à l'apprentissage du texte humain, l'IA peut désormais déceler des nuances dans le sentiment des consommateurs et aider ainsi le secteur à atteindre le Saint Graal : comprendre les émotions des consommateurs à grande échelle.

Analyse du parcours du consommateur

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
Traitement du langage naturel, Apprentissage par renforcement profond, Apprentissage automatisé des machines

Avant l'arrivée de l'analyse des données dans le processus marketing, la plus grande partie de la planification du parcours du consommateur se résumait à un scénario idéal. Ce qui manquait, c'était des tests sur le terrain pour valider la planification du meilleur scénario. Le statu quo actuel est constitué par des parcours de consommation modernes, accompagnés d'indicateurs clés de performance, prêts à être suivis et optimisés sur la base des données. L'IA prendra bientôt le relais pour faire avancer ce domaine de recherche en temps réel, en aidant à collecter, consolider et optimiser les points de contact marketing pour améliorer l'expérience du consommateur.

Écoute visuelle

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
IA de l’Émotion, Traitement du langage naturel, Vision par ordinateur

Les algorithmes de reconnaissance d'images permettent aux machines d'interpréter ce qu'elles "voient" dans des images ou des vidéos. Reconnaître ce qui se trouve dans des millions d'images et le catégoriser est souvent appelé "étiquetage des images" ou "classification des images". Ces algorithmes d’apprentissage machine nécessitent un entraînement sur le contenu afin d'apprendre tous les éléments possibles qui conduiront à leur étiquetage. Cela permet aux spécialistes du marketing d'économiser du temps et des ressources car, au lieu de rechercher des centaines de posts sur base de l’intuition, l'IA peut extraire des images ou des vidéos parmi des millions d'exemples et les organiser en fonction de tendances spécifiques basées sur l'humeur, la couleur, le paysage ou les objets trouvés dans les images, le tout organisé instantanément.

Tendances en matière de stratégie de marketing

Optimisation et test du contenu

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
Apprentissage automatique opérationnel, Traitement du langage naturel, Vision par ordinateur

Les spécialistes du marketing de contenu tirent parti des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir les types de contenu ou d'offre qui maximisent les fonctions objectives telles que les soumissions de formulaires d'e-mail, les inscriptions ou une transaction d'achat, afin de les reproduire. En outre, l'application des opérations d'apprentissage automatique à l'optimisation et au test du contenu maximise le potentiel de résonance auprès des consommateurs, ce qui permet aux organisations de faire correspondre le contenu à leur public et de fournir le contenu le plus pertinent en fonction de l'étape du parcours de chaque personne.

Segmentation des consommateurs

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
Apprentissage automatique opérationnel, Apprentissage par renforcement profond, Traitement du langage naturel

La segmentation de la clientèle est utilisée depuis des années dans tous les secteurs d'activités pour réduire le gaspillage dans les campagnes de marketing et faciliter d'autres tâches telles que les recommandations de produits, la tarification et les stratégies de vente incitative. Elle est aujourd'hui une composante essentielle de l'optimisation de l'expérience client des entreprises car elle permet de l'adapter précisément aux différents segments de clientèle et à leurs besoins spécifiques, ce qui permet aux marques de cibler plus précisément les individus en utilisant des messages et des offres uniques à tous les points de contact du parcours de consommation et des occasions d'achat.

Modelisation de l'efficacite du marketing

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
Apprentissage par renforcement profond, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels

Depuis quelques années, la Modélisation de l'efficacité du marketing a ouvert la voie à l'analyse de l'impact des médias et des communications sur les résultats d'une marque et d'une entreprise. Les nouveaux outils d'IA permettent d'innover dans la modélisation de l'efficacité du marketing - en capturant des données sociales et de recherche et en construisant des proxies algorithmiques pour prédire les performances de vente. Nous prévoyons un avenir proche où la planification du marketing sera remplacée par une optimisation réactive - en utilisant la modélisation en direct pour corriger le tir et améliorer l'efficacité de la publicité en temps réel.

Tendances en matière d’actions marketing

Chatbots et assistants virtuels

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
Traitement du langage naturel, Vision par ordinateur, Apprentissage profond par renforcement

Les chatbots et les assistants virtuels sont des technologies d'IA lucratives pour le secteur du marketing. Lorsqu'elles sont bien utilisées, ces technologies offrent aux marques et aux entreprises la possibilité de proposer un service client personnalisé à grande échelle. La prochaine itération de ce champ d'action marketing ne se concentrera pas seulement sur la capacité technologique mais aussi sur l'opportunité de collecte de données. Les marques et les entreprises qui peuvent non seulement déployer des chatbots dans l'ensemble de l'expérience client mais aussi exploiter les données qu'ils produisent, seront en mesure de garder une longueur d'avance sur la concurrence du secteur à l'avenir.

Marketing de fidelisation et de retention

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
Traitement du langage naturel, Vision par ordinateur, Apprentissage profond par renforcement

Renforcer la fidélité à la marque est une étape qui va au-delà de la simple satisfaction du consommateur - elle permet de générer des revenus durables et peut-être même de recruter davantage de consommateurs grâce à l'affinité avec la marque. Pour aller au cœur de ce qui fait que les consommateurs se sentent fidèles à une marque, l'IA peut être utilisée dans le cadre de la recherche et de la stratégie marketing pour aller directement activer ces leviers et offrir des expériences efficaces, que ce soit par des promotions ou un engagement personnalisé.

Experiences personnalisees pour les clients

Les trois principales technologies d’IA sur lesquelles cela s’appuie :
Traitement du langage naturel, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique opérationnel

À notre époque, la culture et le contenu sont désormais dictés par des algorithmes personnalisés - si vous aimez cela, vous aimerez peut-être ceci. Le marketing et le commerce électronique ont cependant encore du chemin à parcourir. Avec les changements apportés aux politiques de données et de cookies des plateformes, trop de marques suivent encore les clients sur base de l'intérêt avec des produits et services qu'ils ont déjà achetés ou qui ne les intéressent pas. Alors que d'autres secteurs ouvrent la voie en matière de systèmes de recommandation pour les clients, les services marketing devront améliorer leurs propres algorithmes sous peine d'être boudés par les clients.

Principaux points a retenir

Plus d'ia signifie plus de connaissances

L'intégration de l'IA dans les pratiques marketing et commerciales existantes ouvre de nouvelles voies pour la collecte de données sur les consommateurs, aidant les marques à obtenir des avantages concurrentiels uniques, inimaginables par le passé.

Les prédictions précises deviennent une réalité

Grâce à l'IA, le paysage marketing actuel peut être modélisé pour faire des prédictions éclairées pour l'avenir, ce qui permet aux équipes marketing d'avoir une vision précise sur la façon dont elles peuvent diriger leurs expériences client à l'avenir.

L'apport humain dans l'ia reste crucial

À court terme, le niveau d’intelligence de l'IA dépend toujours de celle des humains qui la programment. À ce jour, l'interaction et la supervision humaines restent cruciales pour atténuer les biais algorithmiques et améliorer les expériences des clients d'un point de vue créatif et de structure de contenu.

Un retour sur investissement plus important

La promesse de l'IA d'aboutir à des activations dynamiques et presque instantanément personnalisées des consommateurs - où les actions sont analysées en temps réel et traitées comme de nouvelles données pour les études de marché - crée un effet composé sur le retour sur investissement, ouvrant de nouvelles possibilités aux spécialistes du marketing.

Adopter l'IA pour rendre les données exploitables dans votre entreprise

En dotant votre organisation d'une approche axée sur l'IA, vous pourrez atteindre efficacement vos
clients et créer une expérience utilisateur de plus en plus personnalisée.

Données

Votre organisation a-t-elle accès à un mix bien équilibré de données zero-, first- et third party ? Sont-elles structurées et non-structurées ? Les données sont-elles propres ?

Plateforme

Quelles plateformes d’intelligence économique utilisez-vous déjà ? Sont-elles capables de rendre vos données interopérables et de fournir des informations grâce à la modélisation prédictive, la visualisation ou la recommandation ?

Culture

Existe-t-il une volonté interne d'expérimenter et d'itérer ? Existe-t-il un précédent pour encourager la créativité par des combinaisons et des applications uniques d'ensembles de données ?

Organisation

Votre organisation est-elle ouverte à la collaboration inter-fonctionnelle des équipes pour tirer le meilleur parti des capacités de l'IA ?

Vous pouvez aussi être intéressé par

Un nouveau type de moteur de recommandation

Case Study

L'avenir du commerce de détail : exploiter l'IA pour stimuler l'efficacité et la croissance