Marketing prédictif/IA de l’origine à l’excellence opérationnelle
L’Intelligence Artificielle (IA) a parcouru un chemin fascinant depuis ses débuts dans l’imaginaire de la Science-Fiction jusqu’à devenir un outil redoutable au service du marketing et de la gestion de la relation client (CRM). Au-delà des robots menaçants évoqués dans les grands films, l’IA s’est imposée comme une force transformative, propulsant des innovations telles que la voiture autonome et jouant un rôle prépondérant dans des domaines inattendus, dont le marketing.
Pour comprendre le rôle actuel de l’IA dans le marketing, il est essentiel de revenir à ses origines, qui remontent aux travaux visionnaires du mathématicien Alan Turing dans les années 50. L’IA, concept vaste et évolutif, englobe une diversité de traitements visant à permettre aux machines de reproduire des comportements humains. De la simple programmation logique à la création d’Intelligences Artificielles capables d’apprendre de manière autonome, l’IA s’est développée en deux catégories distinctes : les Intelligences Artificielles faibles, capables de reproduire des comportements humains sans conscience, et les Intelligences Artificielles fortes, aspirant à doter les machines de conscience et de sensibilité, bien que cette réalisation soit encore à venir.
Au sein de cette évolution, le Machine Learning (apprentissage automatique) et le Deep Learning (apprentissage profond) occupent une place prépondérante. Ces techniques, parmi d’autres, ont considérablement influencé les capacités de l’IA, ouvrant des perspectives inédites dans le domaine du marketing et du CRM.
Dans cet article, nous explorerons les tenants et aboutissants de l’IA, du vocabulaire spécifique aux techniques les plus avancées, en mettant particulièrement l’accent sur le rôle crucial du Machine Learning et du Deep Learning. En plongeant dans les applications concrètes de l’IA dans le marketing, nous mettrons en lumière l’utilisation des modèles prédictifs pour anticiper les comportements clients. Enfin, nous évaluerons les nombreux bénéfices que l’IA apporte au secteur, de l’amélioration des performances à la réduction des coûts, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère où le marketing est indissociable de l’intelligence artificielle.
I. VOCABULAIRE DE L’IA
Machine Learning (ML)
Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, représente une pierre angulaire dans le domaine de l’Intelligence Artificielle. Cette technique permet à une machine de prendre des décisions en fonction d’un ensemble de situations préalablement rencontrées. Originaire des années 80, le concept s’est développé avec l’amélioration des algorithmes informatiques grâce à la statistique. L’objectif principal du Machine Learning est de créer des modèles qui s’adaptent le plus fidèlement possible à la réalité des données à analyser. Dans le contexte du marketing, le ML trouve son application dans la découverte de comportements atypiques, tels que la détection de fraudes ou l’identification des motifs d’achat chez une minorité d’individus.
Deep Learning
Le Deep Learning, ou apprentissage profond, constitue une évolution majeure du Machine Learning. Souvent associé aux Réseaux de Neurones, le Deep Learning vise à reproduire le fonctionnement du cerveau humain pour prendre des décisions complexes. Bien que le Machine Learning et le Deep Learning soient des formes d’Intelligence Artificielle, il est crucial de noter que toutes les IA ne reposent pas nécessairement sur ces techniques spécifiques. Le Deep Learning ouvre des perspectives inédites en termes de traitement des informations complexes, offrant des capacités de compréhension et d’analyse plus approfondies.
Dans le domaine du marketing, le Machine Learning et le Deep Learning ne sont pas des concepts abstraits. Ils deviennent des outils essentiels pour les professionnels cherchant à exploiter pleinement les données clients et à optimiser leurs stratégies. En compréhension approfondie de l’utilisateur à la personnalisation des recommandations, ces techniques redéfinissent la manière dont les entreprises interagissent avec leur public cible, offrant des opportunités de croissance et d’efficacité sans précédent.
II. L’IA AU SERVICE DU MARKETING ET DU CRM
Lorsque l’on applique les techniques d’Intelligence Artificielle au marketing et à la gestion de la relation client (CRM), l’objectif majeur réside dans l’utilisation de modèles prédictifs. Ces modèles visent à anticiper les comportements des clients sur diverses problématiques telles que l’appétence, l’attrition, l’intention d’achat ou l’intérêt pour un produit. En se basant sur l’analyse de données massives, l’IA devient un allié stratégique, permettant d’affiner les plans d’actions marketing de manière significative. On parle ainsi de modèles prédictifs appliqués au marketing.
Anticipation des comportements clients
L’un des principaux avantages de l’utilisation de l’IA réside dans sa capacité à anticiper les actions futures des clients. Grâce à l’analyse de données historiques, les modèles prédictifs peuvent identifier des tendances, des schémas d’achat et des comportements spécifiques. Cette anticipation offre aux marketeurs un avantage concurrentiel majeur, leur permettant de préparer des stratégies proactives.
Marketing ciblé
Les modèles prédictifs en marketing abordent diverses problématiques cruciales. L’appétence permet de cibler les clients les plus susceptibles de répondre à une offre particulière. La prédiction de l’attrition aide à identifier les clients à risque de résiliation, tandis que l’intention d’achat permet de personnaliser les offres en fonction des besoins présumés. L’analyse de l’intérêt pour un produit facilite la recommandation personnalisée, renforçant ainsi l’expérience client. Dans chacun de ces cas d’usage, l’idée générale est d’identifier la problématique que l’on souhaite prédire et d’utiliser les données clients du passé et les différents algorithmes d’intelligence artificielle pour probabiliser le fait que le client va réaliser telle ou telle action.
Affinage des plans d’actions marketing et CRM
En exploitant les insights générés par l’IA, les professionnels du marketing peuvent ajuster et optimiser leurs plans d’actions. Cela se traduit par une augmentation des performances, avec une croissance des ventes, une réactivation plus efficace des clients dormants et une limitation de la tombée en inactivité. Les modèles prédictifs offrent également la possibilité de réduire les coûts, en ajustant la pression commerciale et en optimisant les choix de canaux en fonction des segments de clientèle.
L’application de l’IA dans le marketing et le CRM ne se limite pas à des analyses rétrospectives, mais s’étend à une vision proactive, permettant aux entreprises de rester en phase avec les attentes changeantes des consommateurs. En somme, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle dans le domaine du marketing et du CRM constitue une révolution, offrant des opportunités considérables pour améliorer l’efficacité opérationnelle et renforcer la relation client. Les bénéfices multiples, combinant augmentation des performances et réduction des coûts, positionnent l’IA comme un pilier essentiel de la stratégie marketing moderne.
III. BÉNÉFICES DE L’UTILISATION DE L’IA EN MARKETING
Amélioration des performances
- Augmentation des ventes et du panier moyen
L’intégration de l’Intelligence Artificielle dans les stratégies marketing offre aux entreprises la possibilité d’optimiser leurs campagnes de manière ciblée. Les modèles prédictifs identifient les opportunités de vente, permettant ainsi une personnalisation plus poussée des offres. Cette approche conduit à une augmentation significative des ventes, les entreprises étant en mesure de répondre de manière précise aux besoins et aux préférences individuels des clients. De plus, l’IA peut influencer positivement le panier moyen en suggérant des produits complémentaires ou en proposant des offres incitatives. On a ainsi pu constater que certaines entreprises utilisant ces modèles ont augmenté la performance de leurs actions de l’ordre de 30% sur des :campagnes clés en utilisant des scores produits. - Réactivation de clients
Les modèles prédictifs identifient les clients inactifs ou dormant, permettant aux entreprises de mettre en œuvre des stratégies de réactivation spécifiques. En comprenant les motifs d’inactivité, l’IA propose des approches personnalisées, augmentant ainsi les chances de réengagement. Cette capacité à anticiper les besoins individuels contribue à maintenir une base clientèle active et engagée. Cela permet aussi de focaliser les plans d’actions uniquement sur des profils d’inactifs qui se situent entre des clients dont la probabilité de se réactiver est très élevée (et qu’on peut donc laisser se réactiver naturellement) et des causes perdues pour lesquelles la probabilité de se réactiver est très faible. - Limitation de la tombée en inactivité
Grâce à une analyse prédictive des comportements clients, les entreprises peuvent anticiper les signes de désengagement et prendre des mesures préventives. L’IA permet ainsi de limiter la tombée en inactivité en identifiant les facteurs susceptibles de provoquer la perte d’intérêt d’un client. Cela permet non seulement de maintenir une base de clients active, mais aussi d’améliorer la satisfaction client en prévenant les situations potentiellement négatives. Ces dispositifs de lutte anti-attrition préventive sont souvent couplés à des dispositifs curatifs (triggers marketing) pour améliorer la performance.
Réduction des coûts
- Diminution de la pression commerciale
L’utilisation de l’IA dans le marketing permet d’éviter une approche générique et excessive, en ajustant la pression commerciale en fonction du comportement et des préférences individuels de chaque client. Les modèles prédictifs déterminent le moment optimal pour engager un client, évitant ainsi la saturation et le rejet potentiel de la part de celui-ci. Cette personnalisation des interactions réduit les coûts liés à des campagnes inefficaces. A titre d’exemple, on a pu mesurer chez un client utilisant des scores repoussoir (visant à probabiliser le fait que le client n’ouvrira aucun email dans les semaines à venir) une réduction de la pression commerciale de 28% avec en parallèle une hausse du chiffre d’affaires de 7% (et un impact carbone de près de 60 tonnes d’équivalent CO2 en moins). - Optimisation des choix de canaux selon les cibles
Les données générées par l’IA permettent de comprendre les canaux préférés de chaque segment de clientèle. En optimisant les choix de canaux de communication, les entreprises minimisent les coûts liés à des efforts de marketing non rentables. L’IA contribue à une allocation plus efficace des ressources, améliorant ainsi le retour sur investissement global des campagnes marketing.
En conclusion, l’IA est bien plus qu’un simple outil technologique. Elle représente une évolution transformative qui a propulsé le marketing vers une ère de personnalisation et d’efficacité inégalées. Les entreprises qui embrassent pleinement ces avancées seront mieux positionnées pour s’adapter aux attentes changeantes des consommateurs et pour prospérer dans un paysage commercial de plus en plus dynamique. L’avenir du marketing est indissociable de l’Intelligence Artificielle, une alliance qui promet des innovations continues et des résultats exceptionnels.