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Marketing numérique et Machine Learning

Nous vivons à une époque où l’innovation ne s’arrête jamais. Il en va de même dans le milieu du marketing, car les marketeurs ne cessent d’améliorer leurs méthodes, techniques et outils afin de proposer de meilleurs résultats aux entreprises et offrir de meilleures expériences aux clients.

Aujourd’hui, il est possible de récolter de plus grands volumes de données qui sont plus variés et de manière plus rapide, on appelle cela le Big data.

À cause de leur volume, Il est impossible d’analyser ces ensembles de données à l’aide d’outils traditionnels et c’est pourquoi le Machine Learning souvent appelé à tort ou à raison intelligence artificielle est au jour d’aujourd’hui une arme fatale pour les marketeurs quand il est bien utilisé.

Qu’est-ce que le Machine Learning (ML) ?

Le « Machine Learning » ou « apprentissage automatique » est un terme méconnu par la majorité. On peut le définir comme une façon d’apprendre à une machine à traiter de manières pertinentes et efficaces le large volume de données mis à sa disposition (big data).

Afin que le Machine Learning soit fonctionnel, la machine connait une phase d’apprentissage et une phase de prédiction. Durant l’apprentissage, la machine identifie la logique du modèle à intégrer en se basant sur des exemples, et pendant la phase de prédiction, elle est capable de déterminer la finalité pour une situation donnée. La phase d’apprentissage est à ne pas négliger quand on met en place ce genre de système, car plus elle aura été complète (volume de données), plus les prédictions obtenues par la suite seront précises.

Il y a différentes variantes au Machine Learning qui sont :

L’apprentissage supervisé

La machine apprend à partir de données étiquetées. Par exemple elle identifie des images de chats à partir d’un jeu de données annotées.

L’apprentissage non supervisé

La machine apprend à partir de données non étiquetées. Elle identifie donc des tendances et fait des regroupements dans un jeu de données.

Le renforcement

La machine apprend par essai – erreur et essaye donc toutes les combinaisons possibles pour atteindre le meilleur résultat. Le meilleur exemple pour ce cas-ci est une IA qui enchaine les parties d’échecs jusqu’à jouer parfaitement.

Machine Learning et marketing numérique, la rencontre des titans

Puisque le Machine Learning permet l’analyse de grand volume de données, il permet aux spécialistes du webmarketing de soutirer des tendances et d’obtenir des résultats qu’il aurait été impossible d’obtenir humainement.

Effectivement, l’IA est capable d’identifier des informations telles que la probabilité de conversion, l’attrait pour un produit ou même l’efficience d’un message plutôt qu’un autre. De plus, traitant des volumes de données immenses, cette technologie permet la segmentation, le ciblage de l’audience et donc la personnalisation du site internet concerné à l’aide de pop-up, de bannières ou même de messages en fonction de la sensibilité et de la probabilité d’achat du visiteur en temps réel.

Plus les données seront nombreuses, plus le Machine Learning sera puissant. Il pourra permettre de favoriser l’engagement envers la marque en identifiant et s’adressant plus efficacement aux consommateurs potentiels à l’aide du bon message par le bon canal au bon moment.

Cependant, l’utilité du Machine Learning pour les marketeurs ne s’arrête pas là. Prenant en compte des facteurs tels que la saisonnalité ainsi que l’offre et la demande, elle permet aux entreprises de proposer les bons produits, aux bons prix, aux bons moments et aux bonnes personnes, tout en répondant aux objectifs fixés.

Machine Learning et les entreprises, un futur d’optimisation ?

Comme nous avons pu le voir, le Machine Learning est un outil de taille, lorsqu’appliqué au marketing, mais ce n’est pas tout. Par exemple, si vous avez déjà interagi avec un système de service à la clientèle 24/7 par texte sur un site internet, vous avez certainement interagi avec un chatbot fonctionnel grâce au Machine Learning.

D’ici quelques années, l’utilisation du Machine Learning deviendra-t-elle omniprésente dans le monde professionnel ?