Et si vous pouviez automatiser les étapes fastidieuses et chronophages de votre processus marketing ? C'est désormais possible grâce à l'intelligence artificielle. Si l'apprentissage automatique a été utilisé à des fins diverses, allant du secteur bancaire au secteur de la santé, il est désormais utilisé par des organisations de toutes tailles pour améliorer leurs mesures marketing.
Les données dominent désormais le monde numérique. L’apprentissage automatique peut nous aider à améliorer nos prévisions et nos décisions en matière d’initiatives marketing, de la notation des prospects à la réduction du taux de désabonnement, et bien plus encore.
Dans le même temps, de nombreux spécialistes du marketing ont encore besoin de clarifications sur le fonctionnement de l’IA et sur les possibilités de son utilisation. Ce blog vous en apprendra davantage sur le Machine Learning pour le marketing.
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Qu'est-ce que le Machine Learning Marketing ?
L'apprentissage automatique est une forme d'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour produire des prédictions et des jugements à partir de données. Il est utilisé dans divers secteurs modernes tels que la publicité, la finance et la santé, et il peut être immédiatement intégré dans des activités marketing telles que le lead scoring et le marketing par e-mail.
Elle est utile en marketing car elle peut révéler des informations sur le comportement des clients qui seraient autrement négligées. Par exemple, une entreprise peut disposer d'une multitude de données sur les visiteurs de son site Web qui ont rempli des formulaires de contact, mais il peut être nécessaire de clarifier s'il faut ou non optimiser ces données pour augmenter le flux de prospects ou si ces visiteurs se convertiront.
Ils peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour créer des modèles qui prédisent qui est le plus susceptible d’effectuer un achat. L’apprentissage automatique est la capacité d’un ordinateur à comprendre sans être explicitement programmé. En termes de marketing, cela signifie qu’un ordinateur peut détecter des modèles dans les données et les utiliser pour prédire efficacement les résultats futurs.
Un modèle d’apprentissage automatique, par exemple, peut prédire quels prospects se convertiront et ensuite entreprendre des activités ciblées pour améliorer leur expérience utilisateur en fonction de leur comportement passé.
Le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique de plus en plus avancés a permis aux ordinateurs d’acquérir continuellement de nouvelles données, d’utiliser ces données pour améliorer les jugements futurs et, par conséquent, d’améliorer automatiquement leurs performances au fil du temps sans intervention humaine.
Le marketing traditionnel fait largement appel aux statistiques pour guider les choix commerciaux. L’apprentissage automatique progresse en utilisant ces données pour prendre des décisions de manière autonome plutôt que de simplement fournir des informations sur ce qui se passe à un niveau macro. En d’autres termes, sans l’aide du travail humain, les robots apprennent déjà à maximiser les résultats.
Pourquoi devriez-vous utiliser l’apprentissage automatique pour promouvoir votre entreprise ?
Bien qu’il puisse être difficile de quantifier les avantages des campagnes marketing, une planification commerciale fondamentale nous rappelle que l’acquisition de clients est essentielle pour le succès à long terme.
Les équipes marketing sont généralement responsables de nombreuses étapes du processus de leur entreprise, du développement de produits aux décisions de prix. Par conséquent, il peut être long et fastidieux de prévoir les actions qui auront la plus grande influence à long terme sur la création de revenus. L'apprentissage automatique aide les entreprises à mieux comprendre leurs consommateurs et à mieux répondre à leurs besoins.
Prenons par exemple une plateforme de commerce électronique telle que Shopify ou BigCommerce, sur laquelle une entreprise vend des produits. Elle peut créer un modèle d'apprentissage automatique qui prédit quels groupes de clients sont les plus susceptibles de se convertir en fonction des taux de conversion précédents, puis utiliser ce modèle pour envoyer des e-mails ciblés ou placer des publicités sur certains canaux à ces clients.
Les entreprises peuvent améliorer la valeur moyenne des commandes, un signe clé du développement des revenus à long terme. En outre, les équipes marketing sont chargées de créer des profils clients, de déterminer leur cible démographique et de produire des messages basés sur ces connaissances.
Cependant, il peut falloir du temps pour déterminer si ces activités sont menées correctement ou pour comprendre comment différents groupes démographiques réagissent différemment au même message marketing. La science des données peut fournir plusieurs informations sur les caractéristiques des clients qui peuvent être exploitées pour améliorer le marketing et le ciblage.
Par exemple, vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique pour déterminer la langue de messagerie préférée d'un utilisateur en fonction de sa localisation ou si les fenêtres contextuelles ou les bannières sont plus efficaces en fonction de son appareil. Cela contribue à un marketing plus lucratif, ce qui conduit à une croissance accrue de l'entreprise.
Améliorer votre marketing grâce à l'apprentissage automatique
Nous sommes conscients que les équipes marketing disposent toujours de plus de données. Les spécialistes du marketing ont besoin d'aide pour comprendre et exploiter des quantités massives de données. Dans cette optique, l'apprentissage automatique entre en jeu.
L’apprentissage automatique devrait être un élément important de votre pile marketing, car il peut analyser des volumes massifs de données plus rapidement et plus efficacement que les humains.
Cette stratégie permet d'utiliser les données pour identifier des tendances et établir des prévisions rapidement. Les spécialistes du marketing peuvent ensuite utiliser ces informations pour améliorer une grande partie de leur flux de travail, en effectuant des tests supplémentaires et en améliorant l'expérience utilisateur sur leur site Web, en personnalisant l'expérience utilisateur pour chaque client et en automatisant l'interaction avec le consommateur.
Le message principal est que l’apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer presque tous les domaines de vos efforts de marketing numérique. Ci-dessous, nous allons passer en revue cinq des stratégies les plus importantes pour intégrer l’apprentissage automatique dans le marketing.
Examiner les ensembles de données
L'analyse des ensembles de données est probablement la première étape de toute méthode d'apprentissage automatique que vous utilisez dans vos initiatives marketing. Par exemple, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour analyser et trouver des modèles dans l'activité des utilisateurs sur votre site Web.
Au lieu de passer des heures à parcourir les données de votre profil Google Analytics, un algorithme peut effectuer le processus en quelques secondes, projetant le comportement futur des visiteurs et identifiant des modèles qui peuvent être utilisés pour améliorer votre site Web.
Les utilisateurs peuvent effectuer eux-mêmes leurs analyses de données, mais ils ont besoin d’aide pour le faire aussi rapidement et avec la même précision que les solutions basées sur l’IA. Les spécialistes du marketing peuvent également utiliser l’apprentissage automatique pour mieux comprendre leurs clients.
Pensez à la segmentation des consommateurs. La segmentation de votre public en plusieurs groupes peut considérablement améliorer vos efforts marketing, mais le faire manuellement prend du temps.
D’un autre côté, un programme d’apprentissage automatique peut classer automatiquement vos clients en fonction de comportements et d’activités que vous n’auriez jamais pu prévoir.
Création et optimisation de contenu
L’importance du contenu dans vos initiatives de marketing numérique ne peut être surestimée. Cependant, vous souhaiterez peut-être obtenir une explication supplémentaire sur la manière dont l’apprentissage automatique peut améliorer le contenu que vous créez et distribuez et pourquoi il est essentiel de l’inclure dans votre stratégie de marketing de contenu.
Pour commencer, l'apprentissage automatique peut aider votre contenu à être mieux classé dans les résultats des moteurs de recherche. C'est une chose d'être un écrivain brillant ; c'en est une autre d'écrire dans un style qui plaît à Google et vous permet d'obtenir des résultats dans les SERP. Vous devez utiliser tout le langage approprié, couvrir tous les problèmes pertinents et couvrir toutes vos bases.
Il est plus facile de le faire avec des outils de création de contenu intelligents comme Frase.io, qui compare votre matériel aux meilleurs résultats de Google à l'aide de l'apprentissage automatique pour garantir que vous couvrez tous les aspects importants.
Vous pouvez utiliser des algorithmes pour créer du contenu pour vous-même. Phrasee, un outil de rédaction basé sur l'IA, utilise l'apprentissage automatique pour créer des lignes d'objet d'e-mail et des notifications push qui maximisent le retour sur investissement.
Il est également possible d’utiliser l’IA pour sélectionner le contenu destiné à vos consommateurs. Curata propose des outils de sélection de contenu basés sur l’apprentissage automatique pour aider les spécialistes du marketing à localiser et à diffuser les informations les plus pertinentes et les plus divertissantes à leurs clients.
Améliorer la personnalisation
Les clients apprécient la personnalisation. Selon une étude d’Accenture, 91 % des consommateurs préfèrent les entreprises qui se souviennent de leurs préférences et répondent avec des offres et des idées pertinentes. Plus de la moitié des clients sont également prêts à se tourner vers un concurrent s’ils souhaitent toujours bénéficier d’une expérience personnalisée.
La bonne nouvelle est que l'apprentissage automatique permet aux clients d'offrir le service le plus personnalisé possible. Vous pouvez appliquer un algorithme qui analyse l'activité des utilisateurs, identifie les produits qu'ils souhaitent et crée une page d'accueil personnalisée et une liste de suggestions.
Amazon, par exemple, utilise des algorithmes d’IA qui examinent l’historique des achats des clients, les produits dans leur panier et les habitudes de visionnage pour faire des suggestions de produits les plus susceptibles d’être achetés.
Le même algorithme pourrait générer des offres personnalisées pour chaque client et les envoyer au moment où ils sont le plus susceptibles d’acheter.
Améliorer l'automatisation du marketing
Une meilleure personnalisation est un processus unidirectionnel qui peut avoir un impact sur la façon dont votre organisation communique avec ses clients, mais il existe d'autres moyens. De plus, une meilleure automatisation de vos opérations marketing peut considérablement améliorer la participation des clients.
Supposons que vous envoyiez automatiquement des e-mails aux clients qui s'inscrivent à votre newsletter ou qui laissent leur panier d'achat sans surveillance. Alors que la plupart des entreprises envoient des e-mails génériques à leurs clients, les organisations qui utilisent l'apprentissage automatique peuvent adapter le contenu et les offres en fonction des habitudes de navigation du consommateur.
S'ils avaient déjà consulté l'assortiment de jouets pour chiens de votre entreprise avant de s'inscrire à votre e-mail, une offre pertinente sur les jouets à mâcher augmenterait leur probabilité de se reconnecter à votre entreprise.
Les outils d'automatisation du marketing basés sur l'IA peuvent analyser des ensembles de données plus vastes et plus diversifiés pour mieux catégoriser les prospects des entreprises SaaS. Cela permet au personnel de vente de prioriser les prospects beaucoup plus susceptibles de se convertir.
L'automatisation du marketing est un outil puissant. Selon Invesp, l'automatisation du marketing améliore la productivité des ventes de plus de 14 % tout en réduisant les dépenses marketing de plus de 12 %.
Cela est faisable sans apprentissage automatique, mais l’IA augmente considérablement la force et la personnalisation de vos efforts d’automatisation.
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Utiliser des chatbots
Le chatbot est un outil de support client efficace. Il est pratiquement indispensable si vous possédez une entreprise Internet. Huit clients sur dix qui ont interagi avec lui ont eu une expérience positive.
Lorsque vous utilisez des chatbots, vous n'avez pas besoin d'un humain pour assister les clients. En revanche, les chatbots alimentés par l'apprentissage automatique peuvent automatiquement fournir des réponses étonnamment précises aux demandes des clients. Cela est dû au fait que votre chatbot modifiera constamment les réponses qu'il fournit en fonction du contenu de votre site Web et des conversations qu'il a avec les gens.
Au fil des conversations, le chatbot offrira une expérience client encore meilleure car il apprend et évolue en permanence. Vous pouvez choisir de demander à votre chatbot de diriger une demande particulièrement complexe vers une personne dans un premier temps, mais le bot deviendra bientôt si efficace qu'il ne sera plus nécessaire d'avoir recours à un humain.
Vous aurez finalement un chatbot capable de vendre plus au consommateur plutôt que de simplement répondre à ses questions. De plus, il est peu probable que les acheteurs se rendent compte qu'ils discutent avec un robot. Certains chatbots, comme IntelliTicks, utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour les interactions avec les clients, un autre domaine de l'intelligence artificielle.
De plus, les données collectées par les chatbots basés sur l’IA peuvent être analysées par un algorithme d’apprentissage automatique distinct pour fournir des informations que les spécialistes du marketing peuvent utiliser pour améliorer leurs efforts futurs.
Les entreprises peuvent améliorer leur prise de décision tout au long du cycle de vie du client en utilisant l'apprentissage automatique dans le marketing numérique, de la notation des prospects et de l'optimisation de l'entonnoir de vente à la réduction du taux de désabonnement. En vous renseignant sur les problèmes des consommateurs, vous pouvez améliorer l'expérience client, augmenter l'engagement client et minimiser la rotation des clients.
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