Marketing digital : l’Ia, la Bi et la Ci de l’Intelligence Dynamique
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Marketing digital : l’Ia, la Bi et la Ci de l’Intelligence Dynamique

Par David Gosen, GM Platform Solutions & SVP International de Rocket Fuel

Le CEO de Facebook, Mark Zuckerberg a présenté récemment Jarvis au monde entier : c’est un assistant domestique personnel basé sur l’Intelligence Artificielle pour lequel il s’est investi personnellement, en passant des centaines d’heures à coder en développement.

Alors que ce « défi personnel » est ostensiblement séparé de son travail chez Facebook, cette annonce a rejoint d’autres avancées significatives dans les technologies basées sur l’Intelligence Artificielle. Celles-ci vont des assistants personnels virtuels (comme Siri d’Apple, Cortana de Microsoft et Alexa d’Amazon) aux voitures autonomes et au support client en ligne, qui deviennent toutes de plus en plus intégrées dans notre vie quotidienne.

Notre relation évolutive avec la technologie apporte un profond bouleversement dans nos habitudes et nos comportements, en nous amenant d’interactions statiques vers un état de flux constant. Cela est évident dans notre façon de consommer les médias. Les informations ne sont plus de simples aperçus des événements en cours, proposés 2 fois par jour. Aujourd’hui, nous vivons dans un cycle dynamique perpétuel d’informations, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Les devices nomades nous permettent de saisir chaque moment pour diffuser et les réseaux sociaux comme Facebook, Twitter et Reddit deviennent nos sources d’informations en temps réel.

De tels médias utilisent les algorithmes du Machine Learning pour analyser le volume considérable de contenu et le proposer aux clients, basé sur nos centres d’intérêt, et l’information est ainsi beaucoup plus pertinente et précise. Nous sommes passés des informations statiques aux informations dynamiques.

Ce développement est particulièrement vrai pour la publicité. Le marketing en ligne était déjà basé sur des publicités display statiques largement semblables à ce que vous avez vu dans un journal ou un magazine, excepté une animation et une interactivité. Désormais, grâce au Responsive Design et à la technologie du marketing prédictif, les expériences client et les publicités hautement personnalisées qui les accompagnent, sont réunies en temps réel en utilisant des volumes considérables de data, dans les millisecondes entre cliquer sur un lien et charger une page.

Nous observons dorénavant cette même transformation de l’intelligence et des insights qui favorisent ces expériences, l’émergence de l’intelligence dynamique pour les spécialistes du marketing.

La recherche marketing traditionnelle liée aux groupes de discussion et aux études collectant des informations quantitatives ou qualitatives issues de petits panels significatifs de clients. Ce processus génère une segmentation et des insights de qualité dans le cœur et l’esprit de ces clients. Cependant, le résultat est particulièrement statique parce qu’il s’agit d’un aperçu à un moment donné, mis à jour irrégulièrement (mensuellement, trimestriellement).

Ce qui rend l’intelligence dynamique différente est qu’elle rassemble le meilleur des méthodologies de recherche traditionnelles avec le Machine Learning en temps réel pour créer un flux continu d’insights précis et actionnables, permettant aux marketeurs non seulement de répondre aux besoins des audiences au moment présent, mais de prédire leurs futurs besoins et comportements.

On les retrouve tous dans l’Intelligence Artificielle, la Business Intelligence, l’Intelligence Client :

Intelligence Artificielle

Comme le volume et la vélocité de la data augmentent à des taux exponentiels, reflétant des trillions de signaux de data générés par des interactions entre les clients et les marques, la capacité des marketeurs pour le process et l’analyse atteint des niveaux irréalistes.

L’utilisation de l’Intelligence Artificielle permet aux marketeurs de mener des milliers d’expériences orientées résultat en temps réel afin de découvrir des moments menant à la conversion. Le résultat est un modèle d’optimisation continue qu’aucun être humain ne parviendrait à faire, permettant aux marketeurs d’activer leur propre data et de créer des expériences plus significatives qui génèrent de vrais résultats client.

Business Intelligence

La Business Intelligence implique l’analyse de la data financière historique et des opérations en cours en utilisant les techniques de modélisation qui prédisent la performance et le résultat des décisions. Le processus de tester de nouveaux attributs parmi ces modèles crée des insights qui permettent aux spécialistes du marketing de mieux comprendre leur business, de rassembler des KPIs qui emmèneront l’entreprise plus loin et mettront en place de la modélisation pour poursuivre la rentabilité du produit en cours. Ces modèles conduisent à des améliorations significatives dans les niveaux de confiance prédictive, la précision du ciblage client et la performance.

L’Intelligence Client

Les équipes d’Intelligence Client utilisent des méthodes de recherche pour identifier les segments de clients qui sont les plus enclins à aimer une marque ou acheter un produit. Cette analyse provient d’une variété de techniques incluant l’analyse de data CRM, la data de l’historique des ventes, les groupes de discussion offline, les études, les panels et bien plus encore.

L’Intelligence Artificielle élimine la nécessité de méthodes traditionnelles de segmentation d’audience, en utilisant l’apprentissage dynamique pour comprendre l’individu en temps réel et améliorer sans cesse l’efficacité de l’audience ciblée et mener à la réussite.

Nous comprenons que les marketeurs agissent avec ces paramètres depuis longtemps et la segmentation sera finalement toujours présente, mais il est temps désormais de tirer profit de cette expérience et de cette connaissance et d’appliquer ce savoir à une nouvelle approche prédictive.

De plus, les hypothèses l’IA, la BI et la CI de l’intelligence dynamique rassemblent le business du Machine Learning, les hypothèses de segmentation de la recherche client et la modélisation de la BI.

Par conséquent, nous disposons de trillions d’opportunités pour observer et optimiser des actions client rentables. Nous avons également la possibilité de mieux comprendre le comportement du client à tout moment, de tirer des enseignements du moment du client et de l’interaction avec la marque pour créer un flux continu d’insights précis et actionnables.

Comme le cycle d’informations 24 heures sur 24, l’intelligence dynamique est toujours en mouvement en mettant à jour et en favorisant l’optimisation des décisions et des insights en temps réel.

En transformant les méthodes de recherche testées et approuvées grâce à l’Intelligence Artificielle, nous observons une évolution positive des marques ainsi qu’un réel impact économique au niveau des programmes gérant le développement de l’entreprise.

L’intelligence dynamique se base sur la pensée illimitée et requiert une évolution de nos mentalités pour capitaliser sur cette opportunité puissante    et inégalée afin de comprendre ce que prédit et ce qui mène le client, et lui offre ainsi un ROI amélioré.

 


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