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L'IA dans le marketing : guide complet

Ce guide vous donne toutes les informations utiles sur la façon de tirer parti de l'IA dans le marketing, notamment de bonnes pratiques pour vous lancer.

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Qu'est-ce que l'IA dans le marketing ?

Cela fait déjà plusieurs décennies que l'IA existe dans le secteur du marketing. Mais c'est surtout avec la sortie de ChatGPT en novembre 2022 que le grand public a réellement découvert le potentiel de cette technologie, qui connaît une évolution rapide. ChatGPT a démontré que l'IA générative était capable de comprendre et de produire un texte naturel, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités en matière d'engagement client, de création de contenus, et bien plus.

Mais revenons en arrière un instant. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle au juste ? Envisagez l'IA comme un assistant super intelligent capable d'examiner des données marketing, d'identifier des schémas et de suggérer la meilleure marche à suivre. Elle repose sur l'association de technologies connexes :

Machine Learning (ML) : dans le cadre du Machine Learning, les ordinateurs tirent des enseignements de données et s'améliorent au fil du temps sans être explicitement programmés pour le faire. Dans le cas de l'IA pour le marketing, le ML peut anticiper les préférences des clients, améliorer le ciblage publicitaire et analyser des performances de campagne.

Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP permet à un ordinateur de comprendre, d'interpréter le langage humain et d'y répondre. Cette technologie alimente de puissants assistants virtuels, capables de discuter avec des clients de façon naturelle.

Grands modèles de langage (LLM) : ces modèles d'IA avancés peuvent générer des réponses à l'apparence humaine d'après des données dites d'entraînement. Les LLM sont utilisés dans l'IA pour le marketing pour créer du contenu personnalisé, rédiger des e-mails ainsi que des articles de blog.

Quels sont les avantages de l'IA dans le marketing ?

Vous avez une idée et vous vous dites qu'en théorie, elle peut marcher. Mais vous vous demandez ce qu'il en est véritablement dans la pratique. Voici quelques exemples concrets de l'IA en action dans le marketing :

Chatbots et assistants virtuels

Les chatbots et les assistants virtuels optimisés par l'IA se démocratisent à grande vitesse sur les sites web et les applications. Des entreprises telles que Sephora utilisent les chatbots d'IA pour créer des recommandations produits personnalisées d'après les préférences des clients et l'historique des achats.

Analytique prédictive

L'analytique prédictive se sert de l'IA pour examiner les données historiques et prévoir les résultats futurs. Dans le cas de l'IA pour le marketing, l'analytique prédictive prévoit le comportement des clients. Par exemple, elle identifie ceux qui sont susceptibles de faire un achat ou ceux qui sont à risque d'attrition. Des détaillants tels que Target recourent à l'analytique prédictive pour envoyer des offres personnalisées à leurs clients, anticipant leurs besoins d'après leurs habitudes d'achat.

Tarification dynamique

La tarification dynamique pilotée par l'IA permet aux entreprises d'ajuster les prix en temps réel en fonction de facteurs tels que la demande, la concurrence et même les conditions météorologiques. Les compagnies aériennes et les entreprises de covoiturage telles qu'Uber maximisent leurs bénéfices grâce à la tarification dynamique. Pendant les périodes de forte demande par exemple, les prix sont susceptibles d'augmenter pour traduire la rareté des options disponibles, tandis que pendant les périodes creuses, les prix peuvent diminuer afin d'attirer plus de clients.

Contenu généré par l'IA

L'IA générative pour le marketing gagne aussi du terrain dans la création de contenus. À titre d'exemple, The Washington Post utilise un outil d'IA intitulé Heliograf pour générer de courts reportages et fournir des informations actualisées pendant des événements comme les Jeux olympiques.

Écoute des réseaux sociaux et analyse du ressenti

Les outils d'IA pour le marketing servent à examiner les plateformes de réseaux sociaux à la recherche de mentions d'une marque, d'un produit ou d'un service, et à analyser le ressenti associé. Ce processus, connu sous le nom d'analyse du ressenti, aide les entreprises à comprendre ce que les clients éprouvent envers leur marque en temps réel. Des marques telles que Starbucks utilisent des outils pilotés par l'IA d'écoute des réseaux sociaux pour évaluer le ressenti, identifier les tendances émergentes, voire répondre à des avis clients.

Publicité programmatique

La publicité programmatique tire parti de l'IA pour automatiser l'achat et le placement de publicités en temps réel, ciblant des publics spécifiques avec précision. Des entreprises telles qu'Audi peuvent utiliser la publicité programmatique pour spécifiquement montrer des publicités de véhicules de luxe à des utilisateurs ayant déjà montré un intérêt pour des produits haut de gamme.

Optimisation de la recherche vocale

Avec l'essor des appareils activés par la voix comme Alexa d'Amazon et Google Home, l'optimisation de la recherche vocale gagne en importance. Domino's Pizza met à disposition de ses clients une IA pour l'achat de pizzas via la commande vocale d'enceintes intelligentes.

Quels sont les défis posés par l'IA dans le marketing ?

Bien que l'IA offre de nombreux avantages dans le marketing, elle soulève aussi des défis bien spécifiques. Si vous voulez les relever, vous devez d'abord en être conscient.

biais de l'IA

Le biais de l'IA se produit lorsque les données utilisées pour entraîner un système d'IA reflètent des préjugés existants, amenant l'IA à générer des résultats biaisés ou injustes. Par exemple, un outil de segmentation client alimenté par l'IA pourrait par inadvertance regrouper des utilisateurs d'après des caractéristiques superficielles plutôt que des comportements pertinents. Cette simplification excessive risquerait d'atténuer l'efficacité des campagnes marketing ainsi que l'engagement auprès de certains groupes.

Confidentialité des données

Dans le marketing digital, l'IA repose souvent sur les données personnelles des clients telles que l'historique de navigation, le comportement d'achat, la localisation et même les activités sur les réseaux sociaux. Particulièrement révélatrices, ces données sont à la fois précieuses et très sensibles. Toute mauvaise gestion de ces données pourrait entraîner une violation coûteuse, et une perte de confiance chez les clients.

Complexité et manque de compétences

Les systèmes d'IA s'avèrent parfois très complexes. Leur configuration et leur entretien requièrent alors des connaissances spécialisées. De nombreuses équipes marketing ne disposent peut-être pas de l'expertise requise en interne, rendant éventuellement nécessaire un investissement dans la formation ou le recrutement de nouveaux talents. (La sélection d'outils d'IA conviviaux est un moyen de contourner cet obstacle.)

Intégration aux systèmes existants

Beaucoup d'entreprises ont des systèmes hérités dont la conception empêche un fonctionnement fluide avec ces technologies d'IA modernes. De ce fait, elles risquent de rencontrer des problèmes de compatibilité, d'avoir des données cloisonnées et de connaître des inefficacités.

Transparence et explicabilité

Parfois, les algorithmes d'IA se caractérisent par leur opacité. En d'autres termes, ils prennent des décisions sans explications claires. Ce manque de transparence peut s'avérer problématique, en particulier dans le secteur marketing. En effet, l'ajustement des stratégies et le maintien de la confiance dépendent en partie de la compréhension d'une décision donnée (par exemple, cibler un segment client spécifique).

Comment utiliser l'IA dans le marketing : neuf conseils pour réussir

Comme pour toute technologie, l'efficacité de l'IA dans le marketing augmente lorsque la technologie est appliquée selon des principes éprouvés. Passez au niveau supérieur dans votre stratégie d'IA pour le marketing grâce à ces lignes directrices.

Commencer par des objectifs clairs : avant de vous lancer dans l'IA, vous devez connaître vos buts. Cherchez-vous à améliorer l'engagement client ? À augmenter les ventes ? Ou à optimiser l'expérience client ? Des objectifs clairs et mesurables orienteront votre stratégie d'IA pour le marketing et vous aideront à évaluer ses performances. Commencez petit en ciblant des domaines où l'IA pourrait avoir le plus d'impact, puis étendez le projet à mesure que vous constatez des résultats.
Investir dans des données de qualité : souvenez-nous que les modèles d'IA tirent des enseignements des données qui les alimentent. Comme le dit l'adage, « garbage in, garbage out ». Les investissements dans des données de grande qualité sont essentiels pour obtenir des insights et des résultats pertinents de l'IA.
Choisir les bons outils d'IA pour le marketing : l'environnement de l'IA d'entreprise comprend un large éventail d'outils et de plateformes. Choisissez des solutions marketing adaptées avec une IA intégrée, en phase avec vos objectifs et compatible avec votre système CRM. Tenez compte de facteurs tels que la convivialité, l'évolutivité et le support lorsque vous faites votre choix. Ne précipitez pas le processus de sélection ; étudiez et testez avec soin les solutions marketing pour trouver la perle rare.
Garder les humains dans la boucle : l'IA doit améliorer et non remplacer les interactions humaines. L'IA peut entre autres personnaliser vos messages, anticiper les besoins des clients et offrir un support instantané via des chatbots. Cependant, de nombreux clients apprécient encore la touche humaine dans le service client. Aussi, assurez-vous de trouver le bon équilibre entre IA et interaction humaine.
Assurer le suivi et s'adapter : le marketing fondé sur l'intelligence artificielle n'est pas une solution figée dans le marbre. L'amélioration continue est le secret de la réussite à long terme. Surveillez de près les performances de vos initiatives d'IA afin d'atteindre vos objectifs. Collectez les retours des clients et des parties prenantes pour comprendre l'impact de l'IA sur vos efforts marketing. Procédez ensuite à des ajustements pour vous améliorer en permanence.
Favoriser la collaboration : l'IA dans le marketing implique souvent une collaboration étroite avec l'IT, la science des données et le service client. Encouragez la communication régulière entre vos équipes pour aligner les objectifs, partager des insights et relever des défis ensemble.
Former et autonomiser votre équipe : votre équipe marketing doit savoir utiliser efficacement ces technologies pour que la mise en place de l'IA soit un succès. Investissez dans la formation afin que votre équipe acquière les compétences requises pour tirer le meilleur parti de l'IA.
Tester et expérimenter : l'un des points forts de l'IA est sa capacité à faire des expériences et à s'améliorer en temps réel. N'hésitez pas à tester différentes stratégies et tactiques pilotées par l'IA, qu'il s'agisse de tests A/B pour des objets d'e-mail ou d'expériences relatives à divers segments clients.
Tenir compte de l'impact environnemental : recherchez des outils d'IA pour le marketing conçus dans un souci d'efficience. En intégrant la durabilité dans votre stratégie d'IA pour le marketing, vous pouvez contribuer à des objectifs environnementaux plus larges.

Exemples d'IA dans le marketing

Chatbots et assistants virtuels

Analytique prédictive

Tarification dynamique

Contenu généré par l'IA

Écoute des réseaux sociaux et analyse du ressenti

Publicité programmatique

Optimisation de la recherche vocale

L'IA et l'avenir du marketing

À mesure des évolutions technologiques, l'IA sera de plus en plus profondément ancrée dans presque chaque aspect du marketing digital — et ouvrira la voie à de nouvelles stratégies à une échelle autrefois inimaginable. Voici quelques-unes des tendances émergentes qui façonnent déjà l'avenir du marketing :

Hyper-personnalisation

L'IA recèle un potentiel, celui de créer des publicités personnalisées qui touchent les gens à un niveau très personnel. Par exemple, l'IA générative dans le marketing pourrait à terme créer des publicités vidéo uniques pour chaque personne d'après des données comportementales et contextuelles très spécifiques.

Réalité augmentée (AR) et réalité virtuelle (VR) optimisées par l'IA

L'AR et la VR transforment d'ores et déjà les interactions entre les consommateurs et les produits, mais l'intégration de l'IA fera encore davantage grandir ces technologies. L'IA peut améliorer les expériences AR et VR en les rendant plus interactives et pertinentes en contexte. Pensez par exemple à une application AR optimisée par l'IA : les clients pourraient visualiser le rendu d'un meuble dans leur salon en ajustant l'éclairage, les couleurs et la position d'après leurs préférences personnelles et les dimensions de la pièce.

L'IA émotionnelle

L'IA émotionnelle, aussi appelée l'informatique affective, se profile à l'horizon. Ces systèmes d'IA sont capables de reconnaître, d'interpréter et de réagir face à des émotions humaines. Dans le secteur du marketing, l'IA émotionnelle pourrait améliorer les interactions clients en personnalisant les messages et les expériences d'après l'état émotionnel de l'utilisateur. Ainsi, l'IA analyserait les expressions faciales, le ton ou les textes saisis pour déterminer l'humeur de l'utilisateur et ajuster le contenu marketing en conséquence.

Blockchain et intégration de l'IA

L'association de la blockchain et de l'IA semble prometteuse pour le secteur marketing de demain. La blockchain est une solution sûre, transparente et décentralisée pour le stockage et la gestion des données, tandis que l'IA est capable d'analyser et d'utiliser ces données à des fins marketing. Cette combinaison pourrait révolutionner le marketing digital en créant un écosystème plus fiable et efficace. Dans cette configuration, la blockchain servirait à vérifier l'authenticité des impressions publicitaires, s'assurant donc que les spécialistes marketing ne paient que pour de vrais engagements.

L'IA durable dans le marketing

À l'avenir, le marketing se concentrera probablement sur la réduction de l'impact environnemental des technologies d'IA. Parmi les solutions possibles figurent le développement d'algorithmes d'IA plus efficaces sur le plan énergétique, le recours à des sources d'énergie renouvelables pour l'alimentation des centres de données, et un accent sur des pratiques de gestion des données durables.

Études de marché pilotées par l'IA

Les études de marché traditionnelles peuvent s'avérer coûteuses et chronophages, mais l'IA est sur le point de révolutionner ce domaine avec des insights plus rapides et plus précis. À l'avenir, l'IA procédera à des études de marché en temps réel en analysant de grands volumes de données non structurées, issues des réseaux sociaux, des forums et d'autres plateformes en ligne. De cette façon, les entreprises garderont une longueur d'avance sur les tendances, comprendront le ressenti des consommateurs et identifieront de nouvelles opportunités plus rapidement.

Systèmes marketing autonomes

À terme, les outils d'IA pour le marketing pourraient aboutir au développement de systèmes marketing complètement autonomes. Ces systèmes seraient capables de gérer des campagnes marketing de bout en bout, avec une intervention humaine minimale. Ils pourraient définir des objectifs, développer des stratégies, créer du contenu, déployer des publicités et optimiser les performances en temps réel, tout en continuant à apprendre et à s'adapter aux conditions de marché. Même si la supervision humaine reste toujours importante, ces systèmes autonomes pourraient considérablement réduire la charge manuelle dans le marketing, et donc laisser plus de temps aux équipes pour des tâches stratégiques.