L’intelligence artificielle (IA) n’est plus un concept futuriste, elle est bien présente dans notre quotidien, et le marketing n’échappe pas à cette tendance. En effet, l’IA offre aux professionnels du marketing une multitude d’outils et de solutions pour optimiser leurs stratégies, améliorer la performance de leurs campagnes et mieux comprendre leurs clients. Mais de quelles façons ? Voici 10 exemples concrets d’utilisation de l’IA pour votre stratégie marketing.
Comment utiliser l'IA en marketing
1. Personnaliser l'expérience client
L’un des usages les plus courants de l’IA dans le marketing est la personnalisation des expériences clients. Des géants comme Amazon utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des produits ou des contenus personnalisés. Netflix utilise des algorithmes pour suggérer des séries et des films en fonction de vos habitudes de visionnage, ce qui augmente considérablement l’engagement et la satisfaction des utilisateurs.
✅ Dynamic Yield utilise par exemple l’IA pour personnaliser chaque interaction client en temps réel, que ce soit sur un site web, une application mobile ou un email. Grâce à son outil AdaptML , les entreprises peuvent recommander des produits, personnaliser des contenus et offrir des expériences adaptées à chaque utilisateur, augmentant ainsi l’engagement et les conversions.
2. Chatbots, assistants virtuels et recherche vocale
Les assistants vocaux comme Alexa, Siri et Google Assistant sont populaires en ce moment. Les entreprises optimisent leurs contenus pour être trouvés plus facilement par ces assistants. Cela nécessite une compréhension approfondie des requêtes vocales et des comportements des utilisateurs.
Les chatbots alimentés par l’IA sont de plus en plus utilisés pour offrir un service client 24/7 sans intervention humaine. Ces assistants virtuels peuvent répondre aux questions fréquentes, guider les utilisateurs dans leurs achats et résoudre les problèmes courants sans intervention humaine. Ces chatbots peuvent répondre aux questions fréquemment posées, guider les utilisateurs dans leurs achats et même aider à résoudre des problèmes courants.
✅ Par exemple, le chatbot de Sephora aide les clients à choisir des produits de beauté en fonction de leurs préférences et de leurs besoins spécifiques.
3. Publicité programmatique
La publicité programmatique utilise des algorithmes d’IA pour acheter des espaces publicitaires en temps réel. Les espaces publicitaires sont mis aux enchères en temps réel sur des plateformes appelées AdExchanges, qui sont essentielles à cette forme de publicité. Lorsqu’un internaute utilise une application ou navigue sur une page web, une publicité s’affiche après que ses données ont été transmises à une AdExchange. Cela permet aux annonceurs de cibler des audiences spécifiques avec une précision accrue. Google et Facebook sont des leaders dans ce domaine, utilisant l’IA pour maximiser la pertinence et l’efficacité des annonces. Google Ads utilise des modèles d’IA pour déterminer les enchères optimales et placer les annonces devant les bonnes personnes au bon moment.
IBM Watson offre des capacités d’analyse prédictive en utilisant des algorithmes avancés pour analyser les données historiques et prédire les tendances futures. Cela aide les entreprises à prendre des décisions basées sur des insights précis et à anticiper les besoins des clients.
4. Faire du marketing ciblé grâce à une analyse prédictive
L’analyse prédictive permet aux marketeurs d’anticiper les comportements futurs des consommateurs en se basant sur des données historiques. C’est donc un pilier essentiel en marketing.
Cependant, avec l’essor du commerce en ligne, la quantité d’informations explose et les canaux à analyser se diversifient :
- réseaux sociaux,
- publicité en ligne,
- sites web,
- e-mailing,
- applications mobiles, etc.
Il est donc impensable qu’un être humain puisse trier et analyser toutes ces données de manière efficace sans y consacrer un temps considérable. Grâce au Machine Learning, une sous-discipline de l’IA, les ordinateurs peuvent apprendre à partir de données et faire des prédictions sans être explicitement programmés pour cela.
Vous pouvez donc utiliser les données actuelles et historiques pour anticiper les comportements d’achat et les tendances futures. Un atout considérable pour prendre une longueur d’avance sur la concurrence !
5. Création de textes
L’intelligence artificielle est désormais incontournable dans le marketing digital, notamment pour la création de contenu. L’arrivée de ChatGPT a transformé le domaine en offrant une assistance précieuse pour la rédaction d’articles de blogs, de publications sur les réseaux sociaux et de descriptions de produits. Ceci dit, cet outil ne remplace pas totalement l’humain.
En plus de l’écriture, l’IA aide aussi dans la stratégie de contenu, en analysant les intentions de recherche et en optimisant le SEO.
La création de contenu par l’IA s’étend aux réseaux sociaux avec des plateformes comme Iconosquare. Utilisant ChatGPT-4, cette plateforme génère automatiquement des idées de posts personnalisées en se basant sur les données du profil social de l’utilisateur, les publications antérieures et l’actualité, permettant ainsi de créer un contenu pertinent et engageant.
6. Création de visuels
Les outils de création visuelle basés sur l’IA, tels que MidJourney, ont été parmi les manifestations d’intelligence artificielle les plus remarquées sur internet en 2023. En effet, de nombreux exemples d’illustrations générées par cette technologie circulent en ligne.
Et pour cause, ces dispositifs sont impressionnants, capables de concevoir des images uniques et personnalisées à partir de simples descriptions textuelles.
Bien que les résultats ne soient pas toujours à la hauteur de l’expertise humaine, l’IA constitue néanmoins un soutien précieux pour améliorer la productivité au quotidien.
7. Optimisation des campagnes marketing
L’optimisation des campagnes marketing est un domaine où l’IA brille particulièrement. Les plateformes comme HubSpot et Marketo utilisent des algorithmes d’IA pour analyser les données des campagnes et fournir des recommandations sur la manière d’améliorer les performances.
Par exemple, HubSpot utilise l’IA pour évaluer les performances des emails marketing et suggérer des modifications pour augmenter les taux d’ouverture et de clics.
8. Social Listening
L’analyse des sentiments permet aux entreprises de comprendre les émotions et les opinions des consommateurs à partir des réseaux sociaux et des avis en ligne. Des outils comme Brandwatch utilisent l’IA pour analyser des millions de conversations en ligne et fournir des insights sur la perception de la marque.
Par exemple, Brandwatch a aidé L’Oréal à surveiller et à comprendre les sentiments des consommateurs lors du lancement de nouveaux produits.
9. Optimisation des prix
L’IA permet également d’optimiser les stratégies de tarification en temps réel.
Amazon est un exemple notable, utilisant des algorithmes d’IA pour ajuster les prix des produits en fonction de la demande, de la concurrence et d’autres facteurs. Cette stratégie de tarification dynamique permet à la marque de maximiser ses revenus tout en offrant des prix compétitifs à ses clients.
10. Prévention de l'attrition client
L’IA peut aider à identifier les clients susceptibles de partir et à mettre en place des stratégies pour les retenir.
Par exemple, l’opérateur télécoms AT&T utilise des modèles prédictifs basés sur l’IA pour identifier les abonnés à risque de résiliation. En analysant des données comportementales et historiques, AT&T peut intervenir proactivement avec des offres personnalisées pour fidéliser ces clients.
CONCLUSION
L’intégration de l’intelligence artificielle dans le marketing offre un potentiel immense pour améliorer les performances des entreprises. Cependant, malgré ses avantages, l’IA ne remplace pas totalement l’humain. L’expertise humaine reste essentielle pour guider et affiner les décisions prises par les algorithmes.
