L’intelligence artificielle a gagné en importance dans le domaine du marketing digital, principalement pour trois raisons : l’explosion d’informations et de des sources données, l’augmentation de la capacité des logiciels à les traiter et la création d’algorithmes de plus en plus complexes et avancés. Comment l’IA influence-t-elle la stratégie de marketing en ligne ? Quelles sont ses principales applications aujourd’hui ?
1. Faciliter la personnalisation de l’expérience utilisateur
L’intelligence artificielle modifie l’interaction entre la marque et les utilisateurs, bien que l’application de ce type de technologie dépende beaucoup de la nature du site Web et du type d’entreprise.
Par exemple, dans le cas des e-commerces, le traitement massif des données à l’aide de l’IA permet d’analyser l’historique de navigation ou d’achat de l’utilisateur afin d’afficher du contenu dynamique, de lui proposer des recommandations de produits similaires à ceux visités, des promotions personnalisées et même des suggestions de recherche avancées.
Cependant, dans le cas des marques qui disposent d’une stratégie de marketing de contenu puissante (très courante dans les domaines B2B), les algorithmes à intelligence artificielle adaptent les suggestions de publications semblables en fonction du parcours du client sur le site Web. Elle facilite également l’analyse des données des leads afin de les classer et de déterminer en fonction de quelles variables mesurer leur qualité (lead scoring).
2. Réussir à capter un trafic organique et payant de manière plus efficace et rentable
Google transforme déjà ses algorithmes avec l’intelligence artificielle pour ajuster les résultats qu’il offre à l’intention de recherche que l’utilisateur affiche lors d’une requête. Face à l’ambiguïté des recherches, l’algorithme RankBrain délimite les possibilités avec différents types de contenus et teste le comportement des utilisateurs en identifiant des schémas.
Lors de la planification de la stratégie de positionnement SEO on-page et de la création de contenu, il ne faut pas penser uniquement en termes de mots clés isolés. Il convient de prendre en compte de nombreux autres facteurs, tels que l’impact des recherches vocales ou les techniques de copywriting centrées sur l’utilisateur.
Matías Candal, Associate Partner chez Labelium
En outre, l’application d’outils d’intelligence artificielle dans le cadre de la stratégie de paid est à l’ordre du jour. Grâce au machine learning, le logiciel apprendsans avoir besoin de le programmer avec des règles rigides. L’IA appliquée à la gestion des campagnes publicitaires permet:
- Optimiser les actions publicitaires dans une perspective globale : les algorithmes basés sur les données effectuent des tests sur plusieurs variantes et interactions pour déterminer quelle est la stratégie la plus efficace et miser sur elle.
- Segmenter les audiences avec une marge d’erreur minimale : les outils d’IA sont en mesure d’estimer quel type d’utilisateur est plus enclin à la conversion en fonction des différentes interactions de ceux ayant déjà réalisés une conversion. De cette façon, il est possible d’atteindre de nouveaux publics liés à la marque et d’exécuter un targeting dynamique et très efficace.
3. Traiter un volume massif de données à filtrer et analyser
L’utilisation efficace des données pour segmenter et toucher des publics est la priorité par excellence de plus de la moitié des responsables de marketing digital selon le rapport 2019 Digital Trends d’Econsultancy. En ce sens, l’application de l’IA pour des tâches analytiques avancées permet l’intégration des données de différents canaux afin d’obtenir une plus grande visibilité des KPI cibles.
La technologie à intelligence artificielle (IA) est capable de regrouper et de traiter des données de nature très diverse provenant de différentes plateformes pour tirer des conclusions et appliquer une approche décisionnelle basée sur les données.
Cependant, la consolidation des données peut se révéler être une tâche ardue, car les entreprises utilisent différents systèmes qui fonctionnent normalement comme des silos isolés. Par exemple, les informations transactionnelles peuvent être entre les mains du CRM ou de l’ERP, tandis que les informations sur le comportement des utilisateurs sont contenues dans le CRM ou sur Google Analytics, sur les plateformes de Social Media et même dans le système de tracking de l’e -commerce.
Un ensemble de données sans contexte, sans but défini, n’a aucune valeur. Les outils d’intelligence artificielle contribuent à approfondir le traitement des données, mais nous ne pouvons ignorer le rôle de l’analyste dans l’ensemble du processus : qui choisit quel KPI surveiller et sur quels critères ? Qui sait de quel algorithme il a besoin dans chaque cas ?
Alex Masip, Head of Data chez Labelium
Le potentiel de l’intelligence artificielle, un terrain à explorer
Bien que les entreprises investissent de plus en plus dans le développement de technologies dotée de l’intelligence artificielle, seul un tiers d’entre elles considère qu’elles appliquent une méthodologie data-driven dans leur façon de travailler habituelle, comme le montre l’enquête Big Data et IA 2019 du cabinet de conseil américain New Vantage Partners.
Dans tous les cas, tirer parti du potentiel de l’intelligence artificielle implique d’identifier les questions auxquelles nous voulons répondre : disposer de toutes les données ne signifie pas qu’elles doivent toutes être utilisées.
