De nombreuses entreprises et les équipes marketing qui les soutiennent, adoptent rapidement des solutions technologiques intelligentes pour encourager l’efficacité opérationnelle tout en améliorant l’expérience client. Grâce à ces plateformes, les spécialistes du marketing sont en mesure d’acquérir une compréhension plus nuancée et plus complète de leurs publics cibles. Les informations recueillies grâce à ce processus peuvent ensuite être utilisées pour stimuler les conversions tout en allégeant simultanément la charge de travail des équipes marketing.
Qu’est-ce que le marketing par intelligence artificielle (IA) ?
Le marketing par intelligence artificielle utilise des technologies d’intelligence artificielle pour prendre des décisions automatisées basées sur la collecte et l’analyse de données, ainsi que sur des observations supplémentaires de l’audience ou des tendances économiques pouvant avoir un impact sur les efforts de marketing. L’IA est souvent utilisée dans les efforts de marketing où la vitesse est essentielle. Les outils d’IA utilisent les données et les profils des clients pour apprendre comment communiquer au mieux avec eux, puis leur servir des messages sur mesure au bon moment sans intervention des membres de l’équipe marketing, ce qui garantit une efficacité maximale. Pour de nombreux spécialistes du marketing d’aujourd’hui, l’IA est utilisée pour renforcer les équipes marketing ou pour effectuer des tâches plus tactiques qui nécessitent moins de nuances humaines. Lisez cet article complémentaire sur l’AI marketing, pour en savoir plus cliquez ici.
Composants de l’IA dans le marketing
Il est clair que l’intelligence artificielle tient un rôle essentiel pour aider les marketeurs à se connecter aux consommateurs. Les composants suivants du marketing IA constituent les solutions de pointe actuelles qui aident à combler le fossé entre les quantités expansives de données clients collectées et les prochaines étapes exploitables qui peuvent être appliquées aux futures campagnes :
Machine Learning
Le machine learning est piloté par l’intelligence artificielle et elle implique des algorithmes informatiques qui peuvent analyser les informations et s’améliorer automatiquement grâce à l’expérience. Les dispositifs qui tirent parti de l’apprentissage automatique analysent les nouvelles informations dans le contexte de données historiques pertinentes qui peuvent éclairer les décisions en fonction de ce qui a ou n’a pas fonctionné dans le passé.
Big Data
L’émergence des médias numériques a entraîné un afflux de big data, ce qui a offert aux spécialistes du marketing la possibilité de comprendre leurs efforts et d’attribuer avec précision la valeur à travers les canaux. Cela a également conduit à une saturation des données, car de nombreux spécialistes du marketing peinent à déterminer quels ensembles de données méritent d’être collectés.
Solutions de plateforme IA
Des solutions efficaces alimentées par l’IA fournissent aux spécialistes du marketing une plateforme centrale pour gérer les quantités expansives de données collectées. Ces plateformes ont la capacité de dériver des renseignements marketing perspicaces sur votre public cible afin que vous puissiez prendre des décisions fondées sur les données sur la meilleure façon de les atteindre.
Défis pour le marketing IA
Le marketing moderne repose sur une compréhension approfondie des besoins et des préférences des clients, puis sur la capacité d’agir sur cette connaissance rapidement et efficacement. La possibilité de prendre des décisions en temps réel, fondées sur des données, a mis l’IA au premier plan pour les acteurs du marketing. Cependant, les équipes marketing doivent faire preuve de discernement lorsqu’elles décident de la meilleure manière d’intégrer l’IA dans leurs campagnes et leurs opérations. Le développement et l’utilisation des outils d’IA en sont encore à leurs débuts. Par conséquent, il y a quelques défis à connaître lors de la mise en œuvre de l’IA dans le marketing.
Temps de formation et qualité des données
Les outils d’IA ne savent pas automatiquement quelles actions entreprendre pour atteindre les objectifs marketing. Ils nécessitent du temps et de la formation pour apprendre les objectifs organisationnels, les préférences des clients, les tendances historiques, comprendre le contexte global et établir une expertise. Non seulement cela demande du temps, mais il faut également garantir la qualité des données. Si les outils d’IA ne sont pas formés avec des données de haute qualité qui sont précises, opportunes et représentatives, l’outil prendra des décisions moins qu’optimales qui ne reflètent pas les désirs des consommateurs, réduisant ainsi la valeur de l’outil.
Privé
Les consommateurs et les organismes de réglementation sévissent sur la façon dont les organisations utilisent leurs données. Les équipes marketing doivent s’assurer, qu’elles utilisent les données des consommateurs de manière éthique et en conformité avec des normes sous peine de lourdes pénalités et de dommages à la réputation. Il s’agit là d’un défi en ce qui concerne l’IA. À moins que les outils ne soient spécifiquement programmés pour respecter des directives légales précises, ils peuvent outrepasser ce qui est considéré comme acceptable en termes d’utilisation des données des consommateurs pour la personnalisation.
Obtenir l’adhésion
Il peut être difficile pour les équipes marketing de démontrer la valeur des investissements en IA aux parties prenantes de l’entreprise. Alors que les KPI tels que le ROI et l’efficacité sont facilement quantifiables, montrer comment l’IA a amélioré l’expérience client ou la réputation de la marque est moins évident. Dans cette optique, les équipes marketing doivent s’assurer, qu’elles ont les capacités de mesure pour attribuer ces gains qualitatifs aux investissements en IA.
Bonnes pratiques de déploiement
Parce que l’IA est un outil plus récent dans le marketing, des bonnes pratiques définitives n’ont pas été établies pour guider les déploiements initiaux des équipes marketing.
Adaptation à un paysage marketing en mutation
Les spécialistes du marketing doivent évaluer quels emplois seront remplacés et quels emplois seront créés. Une étude a suggéré que près de 6 emplois actuels de spécialistes et d’analystes marketing sur 10 seront remplacés par la technologie marketing.
