Laurent Bouteiller, Regional Sales Manager de Sitecore
Les avions à réaction les plus avancés ont désormais surpassé la capacité des humains à les piloter. Une histoire semblable émerge dans l’industrie du marketing ; les progrès technologiques ont entraîné une évolution considérable des attentes des consommateurs, à tel point que les spécialistes du marketing parviennent difficilement à satisfaire leurs exigences dans un environnement toujours plus complexe.
Par conséquent, il existe désormais trois principaux facteurs qui stimulent l’adoption de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé dans le domaine du marketing :
La complexité des nouveaux défis du marketing : la multiplicité des canaux, l’immense volume des données, la fragmentation des technologies et la nature imprévisible du parcours de l’acheteur
La nécessité de traiter tous ces facteurs en temps réel : pour prendre des décisions concernant les offres, la personnalisation et le contexte en quelques millisecondes seulement, afin d’optimiser vos engagements sur les canaux numériques
Le besoin d’adopter cette approche à grande échelle : pour faire face à la complexité et aux besoins du traitement en temps réel, vous pourriez vous contenter d’utiliser des règles, si vous ne gériez que quelques interactions. La réalité, toutefois, est que vous gérez des millions d’interactions
Si vous tenez compte de tous ces facteurs, vous devez vous rendre à l’évidence : en raison du fossé qui sépare les attentes des clients et la complexité technologique, les spécialistes du marketing ont besoin d’aide.
Quelle est la part de bruit dans les rumeurs concernant l’IA, et quelles tâches de marketing peuvent être accomplies par les robots ?
Ces technologies font l’objet des spéculations les plus folles ; au lieu de nous concentrer sur ce que sont vraiment l’apprentissage automatisé ou l’IA, nous devrions réfléchir à la manière dont elles peuvent aider les entreprises et les spécialistes du marketing à atteindre leurs objectifs.
Peu importe que nous parlions d’automatisation à base de règles, de traitement du langage naturel, d’apprentissage automatisé ou d’IA ; le fait est que nous avons besoin d’aide pour accomplir certaines tâches difficiles, telles que la collecte de données concernant les interactions avec les clients, leur traitement pour en déduire des connaissances exploitables, leur visualisation, l’activation des connaissances acquises sur tous les points d’interaction et la mesure des résultats.
Les spécialistes doivent mettre l’accent sur la valeur qu’ils aspirent à concrétiser : proposer des expériences plus pertinentes aux clients, améliorer leurs résultats commerciaux grâce à cette pertinence et améliorer l’efficacité de la mise en œuvre pour exploiter au mieux leurs budgets. C’est cela, la valeur métier.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatisé demeurent des catégories relativement nouvelles en termes de marketing ; toutefois, ils évoluent rapidement. Il ne s’agit pas d’un affrontement entre l’homme et les machines, à l’image de Skynet dans Terminator. Cela s’apparente plutôt au régulateur de vitesse de votre voiture : un certain nombre de technologies et de processus complexes sont à l’œuvre sous le capot, mais finalement, c’est le conducteur qui contrôle la voiture. La technologie contribue simplement à offrir une expérience de conduite plus agréable.
L’apprentissage automatisé et l’automatisation intelligente commencent à démontrer leur valeur dans un nombre croissant de domaines tels que l’optimisation, la personnalisation, la segmentation de la clientèle et les renseignements contextuels.
Dans ces secteurs, la technologie a démontré son utilité en aidant les spécialistes du marketing à automatiser des processus incroyablement complexes et à consacrer leur temps au marketing, plutôt qu’à des tâches manuelles. Les algorithmes et les scénarios d’utilisation continuent à progresser, et nous allons constater de nouveaux bienfaits à mesure que la tendance évolue de l’adoption précoce à l’acceptation générale.
Quelles sont les conditions préalables au déploiement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé par les équipes de marketing ?
La première chose que doivent faire les équipes marketing pour se préparer à ces technologies, c’est faire évoluer leur mentalité. Les pionniers reconnaîtront les avantages de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé et en tireront par conséquent un avantage concurrentiel, ainsi que la capacité de réagir plus rapidement, de proposer de meilleures expériences utilisateur et d’optimiser leurs programmes.
La plupart des équipes de marketing déploient probablement déjà une forme d’intelligence artificielle (même rudimentaire) sans même en avoir conscience ; par exemple, dans l’automatisation du marketing, les moteurs de recommandation pour le commerce électronique ou d’autres domaines. Il reste néanmoins beaucoup de travail à accomplir.
Une autre condition préalable consiste à disposer des bonnes données et à être en mesure de les analyser, les intégrer, les épurer et les maîtriser.
Si vous n’avez pas accès aux données générées à partir des interactions avec vos clients, ou si ces données sont enfermées dans des silos spécifiques à des canaux ou des applications, votre capacité à tirer parti de l’apprentissage automatisé sera très limitée. Il est indispensable d’optimiser la couche des données.
Lorsque ces pierres angulaires sont en place, les spécialistes du marketing peuvent alors commencer à appliquer des fonctionnalités d’automatisation et à équiper leurs systèmes et plates-formes pour contribuer à proposer une nouvelle génération d’interactions contextuelles et personnalisées que recherchent leurs clients. Alors seulement !
Par conséquent, il existe désormais trois principaux facteurs qui stimulent l’adoption de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé dans le domaine du marketing :
La complexité des nouveaux défis du marketing : la multiplicité des canaux, l’immense volume des données, la fragmentation des technologies et la nature imprévisible du parcours de l’acheteur
La nécessité de traiter tous ces facteurs en temps réel : pour prendre des décisions concernant les offres, la personnalisation et le contexte en quelques millisecondes seulement, afin d’optimiser vos engagements sur les canaux numériques
Le besoin d’adopter cette approche à grande échelle : pour faire face à la complexité et aux besoins du traitement en temps réel, vous pourriez vous contenter d’utiliser des règles, si vous ne gériez que quelques interactions. La réalité, toutefois, est que vous gérez des millions d’interactions
Si vous tenez compte de tous ces facteurs, vous devez vous rendre à l’évidence : en raison du fossé qui sépare les attentes des clients et la complexité technologique, les spécialistes du marketing ont besoin d’aide.
Quelle est la part de bruit dans les rumeurs concernant l’IA, et quelles tâches de marketing peuvent être accomplies par les robots ?
Ces technologies font l’objet des spéculations les plus folles ; au lieu de nous concentrer sur ce que sont vraiment l’apprentissage automatisé ou l’IA, nous devrions réfléchir à la manière dont elles peuvent aider les entreprises et les spécialistes du marketing à atteindre leurs objectifs.
Peu importe que nous parlions d’automatisation à base de règles, de traitement du langage naturel, d’apprentissage automatisé ou d’IA ; le fait est que nous avons besoin d’aide pour accomplir certaines tâches difficiles, telles que la collecte de données concernant les interactions avec les clients, leur traitement pour en déduire des connaissances exploitables, leur visualisation, l’activation des connaissances acquises sur tous les points d’interaction et la mesure des résultats.
Les spécialistes doivent mettre l’accent sur la valeur qu’ils aspirent à concrétiser : proposer des expériences plus pertinentes aux clients, améliorer leurs résultats commerciaux grâce à cette pertinence et améliorer l’efficacité de la mise en œuvre pour exploiter au mieux leurs budgets. C’est cela, la valeur métier.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatisé demeurent des catégories relativement nouvelles en termes de marketing ; toutefois, ils évoluent rapidement. Il ne s’agit pas d’un affrontement entre l’homme et les machines, à l’image de Skynet dans Terminator. Cela s’apparente plutôt au régulateur de vitesse de votre voiture : un certain nombre de technologies et de processus complexes sont à l’œuvre sous le capot, mais finalement, c’est le conducteur qui contrôle la voiture. La technologie contribue simplement à offrir une expérience de conduite plus agréable.
L’apprentissage automatisé et l’automatisation intelligente commencent à démontrer leur valeur dans un nombre croissant de domaines tels que l’optimisation, la personnalisation, la segmentation de la clientèle et les renseignements contextuels.
Dans ces secteurs, la technologie a démontré son utilité en aidant les spécialistes du marketing à automatiser des processus incroyablement complexes et à consacrer leur temps au marketing, plutôt qu’à des tâches manuelles. Les algorithmes et les scénarios d’utilisation continuent à progresser, et nous allons constater de nouveaux bienfaits à mesure que la tendance évolue de l’adoption précoce à l’acceptation générale.
Quelles sont les conditions préalables au déploiement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé par les équipes de marketing ?
La première chose que doivent faire les équipes marketing pour se préparer à ces technologies, c’est faire évoluer leur mentalité. Les pionniers reconnaîtront les avantages de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé et en tireront par conséquent un avantage concurrentiel, ainsi que la capacité de réagir plus rapidement, de proposer de meilleures expériences utilisateur et d’optimiser leurs programmes.
La plupart des équipes de marketing déploient probablement déjà une forme d’intelligence artificielle (même rudimentaire) sans même en avoir conscience ; par exemple, dans l’automatisation du marketing, les moteurs de recommandation pour le commerce électronique ou d’autres domaines. Il reste néanmoins beaucoup de travail à accomplir.
Une autre condition préalable consiste à disposer des bonnes données et à être en mesure de les analyser, les intégrer, les épurer et les maîtriser.
Si vous n’avez pas accès aux données générées à partir des interactions avec vos clients, ou si ces données sont enfermées dans des silos spécifiques à des canaux ou des applications, votre capacité à tirer parti de l’apprentissage automatisé sera très limitée. Il est indispensable d’optimiser la couche des données.
Lorsque ces pierres angulaires sont en place, les spécialistes du marketing peuvent alors commencer à appliquer des fonctionnalités d’automatisation et à équiper leurs systèmes et plates-formes pour contribuer à proposer une nouvelle génération d’interactions contextuelles et personnalisées que recherchent leurs clients. Alors seulement !