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L’Intelligence Artificielle (IA) et le marketing client

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L’Intelligence Artificielle (IA) et le marketing client

Comment l’intelligence artificielle est-elle devenue un levier pour le marketing client ?

L’IA, c’est la possibilité, pour une machine, de simuler l’intelligence humaine. Soit percevoir, comprendre, agir et même apprendre. Les algorithmes s’améliorent au fur et à mesure de leur fonctionnement. On est ici à la croisée de l’informatique, de l’électronique et des sciences cognitives (psychologie, biologie…). Même si elle continue de susciter des débats fondamentaux : la machine ne finira-t-elle pas par remplacer l’homme ? L’Intelligence artificielle a produit des réalisations spectaculaires qui peuvent s’appliquer aujourd’hui au marketing client. On distingue la reconnaissance des formes et de la voix, les outils conversationnels, l’aide à la décision ou encore le renouvellement des techniques de marketing.

Comment l’IA change-t-elle déjà le business ?

Les spécialistes du marketing d’entreprises innovantes ont de nouvelles cartes en main pour optimiser l’expérience client. Ils utilisent l’IA et ses technologies avancées de segmentation et de modélisation prédictive. Elles permettent de renforcer la fidélité à la marque et l’engagement. Et ce grâce à l’automatisation, avec une meilleure efficacité que les techniques traditionnelles (et manuelles).

Des analyses de tendances toujours plus complètes et précises :

Avoir une boule de cristal qui permettrait de prédire les produits qui vont cartonner demain, quel marketeur n’en a jamais rêvé ? Avec l’IA, on peut au moins s’en approcher.
Avec des solutions permettant de détecter très finement les tendances des consommateurs, il est possible d’ouvrir la voie à la conception de produits que l’on n’aurait pas imaginé et répondre à une attente profonde du marché.
Pour cela, le plus souvent il faut concevoir une plateforme data pour stocker des milliers d’insights sous différents formats. Sur cette base, on fait tourner des algorithmes qui permettent d’extraire des signaux faibles et parfois rares, des bruits conversationnels qui font émerger des mots rares mais répétés, des dialogues sur des thèmes nouveaux, mais qui font écho à des tendances nouvelles et des communautés qui se constituent autour de ces tendances.
Ensuite, l’enjeu est de savoir si ces nouvelles tendances sont des phénomènes de mode des tendances lourdes.  C’est-à-dire de savoir ce qui est vraiment significatif dans ce brouhaha. Ainsi, on travaille avec des variables prédictives en se basant sur des variables du passé comme le nombre de mentions, les scores d’engagement. Cela permet de confirmer que telle ou telle tendance qui émergeait allait perdurer pour un temps ou pas.

Des ciblages prédictifs pour s’adapter aux besoins et attentes de ses cibles :

Un message ou une publicité seront plus efficaces si elles sont diffusées de manière chirurgicale, c’est-à-dire au moment où le client est le plus susceptible de les recevoir, de les voir, et de s’y intéresser. L’IA peut ainsi « programmer » une campagne de publicité pour toucher des segments de clientèle de manière personnalisée en fonction du comportement d’achat, qui est différent selon le genre de la personne, son âge, la localisation de sa résidence, son CSP, etc.
Par exemple, enrichis par l’IA, les scorings deviennent prédictifs ou prescriptifs. Ils permettent d’aller plus loin dans la constitution des scores d’appétence d’attrition, de prédiction de churn. Ceci afin de mesurer l’impact d’une décision, chercher à déterminer la meilleure solution ou le meilleur résultat entre diverses options.
Tout comme les clusters clients ou personae qui permettent de démultiplier les types de profils et ainsi mieux s’adapter. Cette représentation semi-fictive doit permettre de décider sur lesquels investir et d’adapter votre stratégie de communication, y compris en temps réel.

Un service client augmenté pour bien comprendre le client et mieux le servir :

Le service à la clientèle est un service stratégique. Mais avec les nombreuses solutions d’IA, il peut être encore plus performant. Tout ce qui compte de donnée client, laissées par exemple sur les profils de réseaux sociaux, ou sur les questionnaires de satisfaction-client, est repéré. Ce sont des informations exploitables, dès lors qu’on réussit à les analyser et à les interpréter.
Tous ces verbatims, qu’ils soient sollicités ou spontanés, sont des données brutes, riches. Il faut leur appliquer des indicateurs qualitatifs et quantitatifs. Soit en codage manuel, en créant au préalable les catégories. C’est une méthode considérée comme précise, mais sensible aussi aux biais cognitifs -comme tout ce qui relève de l’humain. Un aléa évité si l’on s’en tient à un codage semi-automatique des verbatims, au moyen d’algorithmes de traitement du langage humain pour détecter le contenu des phrases écrites. Quelle que soit la technique, l’objectif de ces analyses est bien d’aider les spécialistes du marketing à mieux comprendre les besoins du client, ses demandes, ses réclamations le cas échéant. De quoi calibrer des messages pertinents à lui adresser, et surtout au meilleur moment.

Des chatbots pour enrichir les interactions tout au long du parcours :

Les chatbots prennent une place de plus en plus importante dans la relation entre les marques et les clients.
La crise sanitaire mondiale de la COVID-19, durant laquelle les clients ont migré en masse vers les plateformes de vente en ligne, n’y est pas étrangère.
Ces programmes utilisent l’IA pour « discuter » avec les clients. S’ils sont bien programmés et correctement insérés dans le parcours client, les chatbots donnent l’illusion d’une vraie conversation interactive, et le client la
perçoit comme une nouvelle expérience. Et puis le chatbot est réactif, il fournit une réponse immédiate, à tout moment. Si la réponse est pertinente, c’est un temps précieux dégagé pour le service clientèle, qui peut se concentrer sur des tâches avec une plus forte valeur ajoutée.
Imaginons qu’un client cite la concurrence ou qu’il fasse part de ses (bonnes) impressions d’utilisateur au cours d’un échange. Assez vite, on peut réagir et créer une préférence pro domo. Si leur analyse sémantique et syntaxique est optimum, la data issue des échanges de clients avec le chatbot, est potentiellement une mine d’or.
D’autant que depuis peu, les chatbots ont fait un passage vers l’intelligence émotionnelle. Grâce au machine learning, certains chatbots peuvent désormais comprendre les émotions exprimées dans la conversation et y répondre en s’adaptant à l’intention de l’utilisateur. En utilisant l’analyse des sentiments NLP, le bot est en mesure d’extraire des informations sur votre humeur à partir du texte que vous avez produit.
Il est également possible, avec des systèmes d’analyse des conversations en temps réel de détecter par exemple, des signaux dans le discours des clients et prédire une réaction appropriée, que l’équipe commerciale devra fournir ensuite.

Au-delà de l’utilisation de l’IA à des fins de connaissance client, les solutions de Marketing Automation évoluent également.
Les outils leaders du marché proposent des solutions enrichies et intégrées de plus en plus performantes. Elles embarquent aujourd’hui des solutions d’IA qui doivent permettre de tendre vers une animation one to one, de limiter l’attrition et les opt-outs, d’améliorer l’engagement client ou les taux de conversion tout au long des parcours.
Ainsi, des solutions comme Salesforce Marketing Cloud Einstein, IBM Watson Campaign Automation ou encore Adobe Campaign couplé à Adobe Sensei ont pour vocation de faciliter le traitement des données pour prédire le comportement des clients, suggérer les prochaines étapes à suivre et automatiser les
workflows marketing.
Couplé à une connaissance client enrichie par l’IA, cela peut permettre de créer des parcours clients adaptables où chaque étape peut être anticipée.

Finalement ?

Pour autant, il est impératif de respecter les nombreuses réglementations, la transparence et le besoin d’éthique exigé dorénavant par les consommateurs.
Mais enrichi par l’IA, il est possible aujourd’hui d’aller plus loin dans sa connaissance client, même avec moins de données mais de meilleure qualité (avec les zero et first party data essentiellement), comme nous le voyons dans notre article dédié aux Tendances Data marketing 2022. 

                                                                                                                              Marguerite de Lestapis

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