Intelligence artificielle, un glossaire

L'intelligence artificielle (IA) s'immisce depuis longtemps dans les technologies de marketing. Il y a de fortes chances que vous utilisiez plusieurs outils de marketing qui reposent au moins en partie sur l'IA, même si vous ne le savez pas. Ces technologies devenant de plus en plus omniprésentes, il est important de comprendre ce qu'elles sont et comment elles influencent l'avenir du secteur. Voici un aperçu de quelques termes clés liés à l'IA et de la manière dont l'intelligence artificielle modifie le marketing.

Algorithme

En termes simples, un algorithme est un ensemble d'instructions mathématiques. Chaque algorithme agit comme des instructions étape par étape pour un programme informatique. Si les algorithmes devaient autrefois être explicitement programmés, certains sont aujourd'hui conçus pour permettre aux ordinateurs d'apprendre de manière autonome (voir la définition de l'apprentissage automatique ci-dessous). Les algorithmes sont déjà omniprésents dans notre vie quotidienne. Par exemple, ils déterminent le contenu que nous voyons sur Facebook, Netflix, Amazon et Google. Les experts estiment qu'un algorithme suggère 75 % de ce que nous regardons sur Netflix.

Les spécialistes du marketing utilisent déjà les algorithmes de multiples façons, car ils peuvent rassembler des données provenant de diverses sources pour prédire et influencer le comportement des consommateurs. L'application des algorithmes apportera également une nouvelle responsabilité aux initiatives de marketing et de médias, car les spécialistes du marketing seront de plus en plus habilités à lier leurs efforts aux objectifs de l'entreprise.

L'automatisation

L'International Society of Automation (ISA) définit l'automatisation comme "la création et l'application de la technologie pour surveiller et contrôler la production et la livraison de produits et de services". L'introduction de l'automatisation dans le marketing a révolutionné le secteur, libérant les professionnels pour qu'ils consacrent leur temps à des activités significatives et à valeur ajoutée plutôt qu'à des tâches répétitives.

Cependant, même l'approche de l'automatisation conventionnelle, qui consiste à "la mettre en place et l'oublier", reste très manuelle. Un humain doit mettre en place le processus à automatiser, et les changements apportés à ce processus doivent également être définis, initiés et exécutés par un humain. L'avenir de l'automatisation sera alimenté par l'intelligence artificielle, ce qui éliminera la nécessité d'une supervision humaine supplémentaire (voir la définition de l'automatisation intelligente ci-dessous).

Big Data

En 2001, Gartner a défini le Big Data comme "des données de plus en plus variées, arrivant dans des volumes de plus en plus importants et à une vitesse de plus en plus élevée". Cette définition des "trois V" est toujours la plus largement utilisée et acceptée. Au cours des années qui ont suivi, les spécialistes du marketing ont été confrontés à une masse de données de plus en plus importante provenant de sources de plus en plus diverses ; 90 % de toutes les données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années, et ce volume continue d'augmenter à une vitesse accélérée.

En effet, le Big Data a obligé les spécialistes du marketing à repenser la manière d'assimiler de manière pertinente des informations apparemment infinies. Dans les années à venir, les équipes marketing vont probablement collaborer plus étroitement avec les équipes informatiques pour mettre en œuvre les technologies nécessaires au traitement de grandes quantités de données. Elles devront également faire des choix quant aux données qui contribuent réellement à une meilleure compréhension.

Bots

Les robots ont mauvaise presse. Des spécialistes du marketing peu scrupuleux les utilisent pour gonfler le trafic d'un site web en imitant des pages consultées ou en cliquant sur des publicités. Mais les bots ont beaucoup de potentiel positif pour les professionnels du marketing. Un robot est simplement une application logicielle qui exécute des tâches automatisées via l'internet, et vous rencontrez probablement des robots en ligne tous les jours. Les chatbots sont apparus sur tous les sites web et se sont révélés être un excellent moyen d'impliquer les clients. Mais vous pouvez également utiliser des robots pour effectuer des recherches, suivre des projets et même vendre des produits de leur propre chef.

Les robots deviennent de plus en plus sophistiqués grâce à l'IA. Par exemple, la mise en œuvre d'un chatbot d'IA capable de tenir des conversations de plus en plus naturelles donnera aux organisations le pouvoir de dialoguer avec davantage de visiteurs de sites web et de collecter encore plus d'informations sur ces visiteurs avant qu'un humain n'intervienne dans la conversation.

Apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est une technique d'apprentissage automatique qui s'appuie sur un réseau neuronal pour aider un ordinateur à apprendre par l'exemple, comme le ferait un être humain. La technologie de l'apprentissage profond est à la base des voitures sans conducteur et des appareils grand public à commande vocale. Les "exemples" requis pour l'apprentissage profond sont des ensembles de données étiquetées incroyablement vastes, que l'ordinateur utilise pour apprendre des classifications pertinentes.

Les performances des dispositifs d'apprentissage profond peuvent dépasser celles des humains. Dans le monde du marketing, l'apprentissage profond révolutionnera probablement notre approche du référencement, car les machines deviendront de plus en plus aptes à prédire les algorithmes de classement.

Automatisation intelligente (IA)

L'automatisation intelligente (IA) est le résultat de la combinaison de l'automatisation et de l'intelligence artificielle, qui permet d'automatiser la collecte de données, l'analyse et la prise de décision. Supposons, par exemple, qu'une personne remplisse le formulaire de contact de votre site web et y ajoute une brève note ou des commentaires.

L'automatisation seule permet à votre équipe marketing d'avertir les bonnes personnes lorsque le formulaire est soumis et d'envoyer immédiatement un répondeur automatique. Mais si vous associez cette capacité à l'IA, le logiciel peut désormais "lire" la note pour décider de son degré d'urgence et de la personne qui doit y donner suite. Dans certains cas, grâce au traitement du langage naturel (défini ci-dessous), le logiciel peut même être en mesure de répondre de manière appropriée.

Grâce à l'IA, la personnalisation ne consistera plus seulement à inclure le prénom de vos destinataires dans les lignes d'objet ou les salutations des courriels. Vous pourrez aller beaucoup plus loin dans la granularité. Imaginez que vous envoyiez un courriel à chaque contact à l'heure qui lui convient le mieux, en fonction de ses comportements antérieurs. Ou encore d'envoyer automatiquement la bonne offre en fonction de l'historique des recherches récentes d'une personne.

Nous avons tendance à considérer l'intelligence artificielle (IA) comme des technologies tangibles, comme les robots ou même Watson. Mais la plupart des technologies basées sur l'IA existent sous une forme beaucoup plus abstraite, sous la forme d'algorithmes. Et cette technologie est essentielle pour les spécialistes du marketing qui souhaitent rester à la pointe du secteur.

L'internet des objets (IdO)

L'internet des objets (IdO) consiste à connecter les appareils du quotidien à l'internet. Il a déjà eu un impact significatif sur la chaîne d'approvisionnement mondiale, car il permet aux machines et autres appareils de "parler" entre eux. Pour les spécialistes du marketing, l'IdO promet de fournir beaucoup plus de contexte pour les habitudes, les besoins, les désirs, l'utilisation des produits et les intentions d'achat des clients.

Cette année, le nombre d'appareils IdO a dépassé les 7 milliards, selon IoT Analytics. C'est une aubaine pour les spécialistes du marketing, qui ont la possibilité d'obtenir des informations incroyables sur leurs clients à chaque étape du parcours de l'acheteur. Mais cela représente également un défi de taille : tous ces appareils connectés produisent déjà des montagnes et des montagnes de données. Plus le nombre d'appareils augmente, plus la quantité de données s'accroît. Les spécialistes du marketing avisés feront appel à une technologie alimentée par l'IA pour passer tout cela au crible et en tirer des conclusions significatives.

Apprentissage automatique

Dans le passé, les robots et les ordinateurs pouvaient automatiser des tâches qui répondaient à un ensemble de règles spécifiques. L'appareil était programmé pour fonctionner selon ces règles, ni plus ni moins. Mais l'apprentissage automatique est exactement ce qu'il semble être : les machines peuvent apprendre à partir des données qu'elles analysent, faire des prédictions et des prévisions en utilisant beaucoup plus de points de données que les humains ne pourraient le faire seuls. Par exemple, alors que les humains peuvent analyser des données provenant d'une seule source, explique le site web, l'apprentissage automatique signifie que vous pouvez glaner des informations à partir de modèles d'utilisation du site web, des médias sociaux, du courrier électronique et des médias sociaux, ainsi que des réponses des clients aux campagnes précédentes.

L'apprentissage automatique a de multiples applications prometteuses pour les spécialistes du marketing. C'est la technologie idéale pour une segmentation sophistiquée de la clientèle, vous permettant d'identifier de petits groupes de clients qui partagent des préférences et ont tendance à avoir des comportements similaires. L'apprentissage automatique peut également prédire le taux d'attrition des clients, ce qui permet aux spécialistes du marketing d'atteindre de manière proactive les clients à haut risque et de réduire la probabilité qu'ils se désintéressent de l'entreprise.

Traitement du langage naturel

Il fut un temps où les machines ne pouvaient comprendre que le code. Mais cela a changé grâce au traitement du langage naturel (NLP), qui désigne la capacité d'une machine à comprendre le langage humain grâce à l'apprentissage automatique et à l'IA. Le NLP a évolué ces dernières années et, dans certains cas, cette technologie peut comprendre les émotions ou les connotations qui se cachent derrière le langage humain. Le NLP est souvent associé à la génération de langage naturel (NLG), où la machine traite le langage humain et génère une réponse en langage humain - les systèmes de reconnaissance vocale comme Alexa d'Amazon et Siri d'Apple fonctionnent de cette manière.

De nombreux spécialistes du marketing utilisent déjà une forme ou une autre de NLP pour l'analyse des sentiments. Mais elle est également prometteuse pour la personnalisation. La plupart des organisations s'adressent à un public géographiquement et donc linguistiquement diversifié. Ces différences linguistiques peuvent être subtiles (comme les variations régionales de l'anglais américain), plus évidentes (comme les différences entre l'anglais américain et l'anglais de la Reine), ou même concerner des langues complètement différentes. La PNL peut vous aider à personnaliser vos communications en fonction de ces différences afin de délivrer des messages plus susceptibles d'intéresser chaque destinataire.

Réseau neuronal

Un réseau neuronal est essentiellement conçu pour imiter le cerveau humain. Le réseau est composé d'une série de couches. Chaque couche comprend de nombreux nœuds, ou unités de traitement individuelles, connectés à d'autres nœuds de cette couche ainsi qu'aux nœuds des couches supérieures et inférieures. La couche la plus basse du réseau reçoit les données et les transmet à la couche suivante. Bien que l'objectif d'un réseau neuronal soit de simuler un cerveau, le réseau ne fonctionnera pas exactement comme le ferait un esprit humain. Les réseaux neuronaux sont surtout utilisés pour la reconnaissance des formes, les prévisions, la prédiction des tendances et même la généralisation.

Microsoft a utilisé BrainMaker, un logiciel de réseau neuronal, pouroptimiser ses campagnes de publipostage. Le logiciel a identifié les variables les plus critiques dans le succès des campagnes de publipostage afin d'optimiser les campagnes futures. Selon un porte-parole de l'entreprise, l'utilisation de BrainMaker a permis d'augmenter le taux de réponse d'environ 4,9 % à 8,2 %, ce qui représente une amélioration considérable. Cette utilisation des réseaux neuronaux pour l'optimisation des campagnes est très prometteuse pour les spécialistes du marketing.

Analyse prédictive

Une branche de l'analyse avancée, l'analyse prédictive, est utilisée pour prévoir des événements futurs à l'aide de techniques d'exploration de données, de modélisation statistique et d'apprentissage automatique. Pour maximiser les avantages de l'analyse prédictive, vous devez commencer par disposer d'un vaste ensemble de données historiques. La collecte rigoureuse de données dans le domaine du marketing est relativement récente - il suffit de penser à l'évolution du rôle de l'analyse au cours de la dernière décennie pour se rendre compte que l'analyse prédictive n'est devenue une technologie largement applicable que récemment, au cours des dernières années.

Amazon et d'autres détaillants en ligne utilisent largement l'analyse prédictive pour modéliser le comportement probable des clients. Elle peut également être utilisée pour l'évaluation prédictive des prospects afin que les équipes de marketing et de vente puissent adapter leurs campagnes et leurs offres aux prospects et aux clients les plus susceptibles de se convertir. Parallèlement, l'application de l'analyse prédictive aux données relatives à vos clients existants à forte valeur ajoutée peut vous aider à élaborer des stratégies pour atteindre davantage de nouveaux clients comme eux.

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