Comment utiliser l'intelligence artificielle en marketing ?

Au début des années 2000, Internet a commencé à perturber les canaux de vente traditionnels, introduisant ce qui deviendrait la nouvelle norme pour un grand nombre d'industries : le e-commerce.

Dix ans plus tard, les entreprises ont commencé à collecter de grandes quantités de données clients. Initialement, ces données étaient exclusivement utilisées pour de la BI. Plus récemment, l'émergence des données cloud a permis de nouvelles pratiques, comme l'activation des données.

La sortie récente de ChatGPT par OpenAI en 2022 marque le début d'un troisième chapitre dans cette ère de profonde transformation numérique. Après des années de recherche prometteuse, les technologies d'IA font enfin leur apparition dans les opérations "métiers", grâce aux avancées des capacités des GPU.

Dans cet article, nous explorons comment adopter ces nouvelles technologies pour améliorer les opérations commerciales, en particulier le marketing.

Pour de nombreuses entreprises B2C, le support client représente l'un des coûts généraux les plus importants, notamment à cause des centres d'appels. L'introduction des chatbots IA commence à révolutionner ce domaine en offrant un support client efficace et efficient à une fraction du coût.

Les chatbots IA peuvent désormais gérer une large gamme de demandes des clients, allant des réponses aux questions fréquentes jusqu'à l'assistance pour des problèmes plus complexes. Ils sont disponibles 24h/24 et 7j/7, fournissant des réponses immédiates et réduisant les temps d'attente pour les clients. Cela améliore non seulement l'expérience client, mais réduit aussi le nombre d'employés nécessaires (et ceux-là sont focalisés sur des tâches à plus forte valeur ajoutée).

Par ailleurs, des outils comme des Reverse ETL aident à obtenir 100% des données clients dans les outils de support, permettant de prioriser les demandes en fonction de l'importance d'un client par exemple.

Les technologies de Machine Learning permettent d'automatiser des processus qui, bien que non strictement répétitifs, nécessitaient auparavant une intervention humaine. Cela peut entraîner des réductions drastiques des coûts généraux.

En automatisant des tâches telles que l'envoi d'emails, la gestion de campagnes publicitaires et l'analyse des données, les équipes marketing peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. La plupart des solutions d'activation de la donnée permettent une synchronisation à grande échelle d'audiences hautement ciblées, améliorant l'efficacité des campagnes et réduisant les coûts opérationnels grâce à l'utilisation de données fraîches dans les outils.

De nombreuses tâches effectuées par différentes équipes (données, marketing, support, etc.) peuvent être automatisées grâce à l'intelligence artificielle.

L'IA aide à optimiser les dépenses publicitaires en temps réel, maximisant leur impact sur le retour sur investissement.

Les plateformes publicitaires alimentées par l'IA peuvent ajuster les enchères en temps réel en fonction des performances des annonces. Cela maximise l'impact des annonces tout en réduisant les coûts. Par exemple, Google Ads utilise l'IA pour ajuster automatiquement les enchères, assurant une utilisation optimale du budget publicitaire.

Bien sûr, vous ne pouvez pas directement agir sur le fonctionnement des algorithmes des plateformes publicitaires. Mais votre rôle est de leur fournir un maximum de données qualifiées.

Exploiter les données clients tout au long du parcours client est essentiel pour :

Malheureusement, les données ont souvent été "silotées", les bloquant dans un domaine "data" auquel les équipes marketing n'avaient pas accès.

Chez DinMo, nous sommes convaincus que les données ne doivent pas seulement être utilisées par les équipes data, mais doivent être partagées dans toute l'entreprise.

Cependant, l'un des défis majeurs auxquels les entreprises sont confrontées est la barrière technique à l'exploitation de ces quantités de données qu'elles collectent. Heureusement, l'IA peut aider à surmonter ces barrières en automatisant les tâches complexes d'analyse de données et en fournissant des outils intuitifs utilisables par les marketeurs sans une formation technique approfondie. Par exemple, les plateformes alimentées par l'IA peuvent automatiquement nettoyer, organiser et analyser les données, présentant les insights dans un format facilement compréhensible par tous. Cette démocratisation des données permet aux marketeurs de prendre des décisions "data-driven" rapidement et efficacement, sans avoir besoin de passer par les équipes techniques.

Chez DinMo, nous offrons un co-pilote IA, DAN, pour que chacun puisse lui poser des questions sur son entreprise, les résultats marketing ou les actions recommandées.

Lorsqu'il s'agit d'optimiser l'acquisition et la rétention, les marketeurs débattent de deux questions fondamentales :

Et oui, vous l'avez deviné : le Machine Learnign peut désormais répondre à ces deux questions avec une précision bien supérieure à toute analyse humaine.

L'apprentissage automatique excelle à analyser de vastes quantités de données pour découvrir des schémas et des tendances presque impossibles à discerner pour les humains.

Par exemple, en examinant l'historique d'achats et le comportement de navigation passés, des modèles avancés de Machine Learning peuvent prédire les produits auxquels un client est susceptible de s'intéresser ensuite, identifier les clients à risque de désabonnement et estimer la valeur à vie (Lifetime value) potentielle de chaque client. Ces insights permettent aux entreprises d'anticiper les besoins et les préférences des clients plus efficacement.

Cette capacité prédictive permet aux entreprises de peaufiner leurs stratégies marketing, en s'assurant qu'elles ciblent les bons clients avec les produits, offres et réductions les plus pertinents au moment précis. Cette approche, connue sous le nom de “next best offer” (NBO), améliore l'efficacité des efforts marketing et augmente les taux de conversion.

De plus, en prévoyant quels clients sont les plus susceptibles de se désabonner, les entreprises peuvent adapter de manière proactive leurs stratégies de réengagement. Par exemple, des campagnes de rétention ciblées ou des incitations personnalisées peuvent être imaginées pour répondre aux raisons spécifiques de l'éventuel désabonnement. De plus, comprendre la valeur à vie prédite d'un client permet aux entreprises de définir des coûts d'acquisition optimaux, s'assurant que l'investissement dans l'acquisition de nouveaux clients s'aligne avec leur valeur à long terme.

Consultez notre cas client avec les Galeries Lafayette pour comprendre comment la segmentation client et l'intelligence artificielle peut aider à optimiser ses dépenses marketing :

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Comme nous l'avons discuté, l'implémentation des technologies d'IA dans votre entreprise peut apporter des bénéfices significatifs en termes d'engagement client, d'efficacité opérationnelle et d'efficacité marketing. Cependant, développer ces outils en interne peut être extrêmement complexe, chronophage et coûteux. Pour la plupart des entreprises, opter pour des solutions externes spécialisées est une approche plus pratique et efficace.

Le développement et le déploiement des technologies d'IA impliquent plusieurs défis, notamment :

Heureusement, pour surmonter ces défis, des solutions externes spécialisées existent. La plupart des Customer Data Platforms (CDP) aident aujourd'hui à automatiser n'importe quelle tâche métier répétitive, à enrichir sa vue client avec des attributs prédictifs et à déterminer les meilleures actions marketing à mettre en place.

Les CDP sont en effet conçues pour intégrer, analyser et exploiter les données clients de manière efficace, offrant une gamme de capacités alimentées par l'IA sans besoin de développement en interne.

Les CDP traditionnelles ont souvent été boycottés par les entreprises en raison des temps d'implémentation importants et d'un retour sur investissement parfois jugés (trop) long.

Heureusement, les récents développements dans l'écosystème technologique ont aussi conduit à l'émergence de ce qu'on appelle la Modern Data Stack, offrant des technologies de pointe pour couvrir différents besoins.

La Modern Data Stack représente une évolution majeure dans la façon dont les entreprises gèrent et utilisent leurs données. La tendance est vers des architectures de données hautement personnalisables, où chaque entreprise peut construire sa propre solution "à la carte" en fonction de ses besoins spécifiques, tout en conservant flexibilité et adaptabilité.

Dans ce contexte, de plus en plus d'entreprises construisent leur propre plateforme de données, adoptant une approche "Composable" de la CDP.

🌟 DinMo est une CDP composable leader sur le marché qui exploite sa Reverse ETL à partir d'un data warehouse et de l'IA pour prédire le comportement futur des clients. En tant que plateforme d'activation des données polyvalente, DinMo transforme tout environnement cloud en un hub dynamique et exploitable pour chaque équipe au sein d'une organisation.

Propulsé par notre IA avancée et une suite de fonctionnalités sans code, les équipes data et marketing peuvent accéder et activer facilement les données de leur data warehouse directement dans plus de 100 outils et applications professionnels. Cette intégration "sans couture" permet aux équipes d'accéder à des données clients complètes dans les outils SaaS qu'elles utilisent déjà, permettant de fournir les expériences personnalisées que les consommateurs modernes exigent.

En conclusion, l'intégration de l'IA dans les pratiques marketing offre de nombreux avantages, allant de la prédiction des comportements des clients à la personnalisation des relations clients en passant par la suppression des barrières techniques à l'exploitation des données. À mesure que la technologie IA continue d'évoluer, son impact sur le marketing ne fera que croître, fournissant aux marketeurs des outils puissants pour interagir avec les clients de manière innovante et significative. L'avenir du marketing réside dans l'intégration transparente de l'IA, permettant aux entreprises de rester en avance dans un paysage numérique en constante évolution.

DinMo est approuvé par des entreprises leaders telles qu'Ankorstore, Interflora, Manor et MYM pour synchroniser chaque année des milliards de points de données clients et d'audiences vers leurs destinations finales, tout en fournissant les insights nécessaires pour rester en avance dans un marché compétitif. Découvrez comment DinMo peut transformer votre stratégie data en nous contactant ! 🌟