Le rôle de l'intelligence artificielle dans le marketing

La seule constante dans la vie est le changement. Et le monde du marketing traverse actuellement un énorme changement. Le marketing de l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle plus important avec l'avènement d'outils de marketing intelligents et d'IA générative comme ChatGPT, créant une abondance d'opportunités pour les équipes marketing de faire plus de ce qu'elles font déjà le mieux. En tant que marketeurs, c'est un avantage essentiel.

Le marketing IA combine les technologies IA avec les données d'expérience client et de marque pour fournir des informations très précises sur votre parcours client et les tendances du marché. Les technologies d'IA telles que le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique (ML), l'analyse des sentiments et d'autres guident la prise de décision, de sorte que vous gardez une longueur d'avance sur vos concurrents et êtes prêt à relever les défis d'un marché dynamique.

Alors, plongeons dans les détails de la façon dont l'IA profite aux spécialistes du marketing et comment vous pouvez l'utiliser à votre avantage.

Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée en marketing ?

Le marketing basé sur l'IA devrait générer 45 % de l'économie mondiale totale d'ici 2030. Il est sur le point de le faire de plusieurs manières, telles que des améliorations de produits basées sur les données, des services personnalisés et une influence sur la demande des consommateurs.

Voici un examen plus approfondi.

Écoute des réseaux sociaux

Lorsque le marketing social est alimenté par l'IA, il augmente votre efficacité en amenant l'écoute sociale à un tout autre niveau. Les algorithmes d'IA utilisent le regroupement d'aspects pour identifier et extraire les détails pertinents des données d'écoute sociale qui peuvent couvrir des millions de points de données en temps réel.

Ils vous aident à réduire le bruit et à acquérir une compréhension approfondie de l'esprit du client grâce à l'analyse des sentiments des médias sociaux. Cela vous permet d'anticiper le prochain mouvement de vos clients et de prendre des mesures stratégiques pour obtenir les résultats escomptés.

Génération de contenu

Des outils intelligents de gestion des médias sociaux, tels que Sprout, analysent les données de la voix des clients (VoC) dans les publications et les avis sociaux pour indiquer le contenu qui intéresse le plus votre public cible. Découvrez comment les Atlanta Hawks utilisent la fonction de marquage de Sprout à cette fin.

Les plates-formes alimentées par l'IA identifient également des mots-clés et des déclencheurs pour vous aider à développer des publications convaincantes, à mieux répondre aux commentaires des clients et à inspirer des descriptions de produits plus percutantes pour votre site Web. Tout cela s'ajoute à vos efforts d'engagement envers la marque pour une augmentation de la part de marché et de meilleurs revenus.

Les idées générées par l'IA peuvent également rendre vos campagnes de maturation plus efficaces. Ils vous aident à créer des communications convaincantes pour renforcer les relations avec les prospects à chaque niveau de l'entonnoir de vente. Les invites d'IA peuvent vous aider à développer des lignes d'objet d'e-mail qui obtiennent de meilleurs taux d'ouverture, à développer un contenu personnalisé adapté aux personnalités des acheteurs, à conduire des conversations basées sur l'intention et à interagir avec chaque prospect/client individuellement. Cela conduit à des relations plus fortes et à une fidélité qui stimulent vos ventes.

Automatisation

L'automatisation intelligente basée sur l'IA permet aux gestionnaires de médias sociaux et aux équipes de service client d'améliorer l'efficacité opérationnelle grâce à des déclencheurs lexicaux et statistiques qui pilotent des flux de travail intelligents.

Il vous aide à atteindre efficacement vos objectifs commerciaux en éliminant les conjectures des tâches, telles que la planification des publications à des moments optimaux pour le plus grand impact ou la catégorisation des messages entrants. Il permet également une voix de marque unifiée dans les communications avec les clients et réduit de moitié le temps de réponse grâce à des fonctionnalités basées sur des règles, comme nos réponses suggérées.

Découvrez comment Carvel Ice Cream utilise cette fonctionnalité pour améliorer son temps de réponse sur Twitter.

Segmentation et personnalisation de l'audience

Le marketing IA peut piloter vos stratégies commerciales omnicanales basées sur la segmentation du marché, en alignant vos campagnes sur les clients les plus susceptibles d'acheter votre produit ou votre offre.

Vous pouvez également tirer parti de la publicité programmatique pour rationaliser le processus de sélection et de configuration des publicités numériques afin d'optimiser le retour sur investissement (ROI). Cela permet des tactiques de marketing plus personnalisées pour entretenir la fidélité à la marque et créer de puissantes campagnes de notoriété de la marque.

Analyse des données pour la connaissance des clients

L'IA et l'apprentissage automatique fournissent des informations essentielles sur les clients sur une gamme d'aspects pour vous aider à prendre des décisions marketing stratégiques. Obtenez des informations approfondies sur le sentiment du public autour de votre marque et un audit complet des performances de votre équipe de service client et des mesures d'engagement sur les réseaux sociaux.

Cela peut vous permettre de vous adapter rapidement aux tendances changeantes du marché, de hiérarchiser les budgets en fonction des aspects qui nécessitent le plus d'investissements et d'approfondir les relations avec les clients.

Gestion de la réputation

En ce qui concerne la réputation de la marque, soyons honnêtes, il y a certaines choses sous votre contrôle, tandis que d'autres ne le sont tout simplement pas. Les médias sociaux ont rendu les marques plus susceptibles d'être examinées que jamais auparavant. Mais avec la gestion de la réputation de la marque basée sur l'IA, vous pouvez éviter une menace potentielle pour la marque avant qu'elle ne devienne un gros problème.

Surveiller les sentiments négatifs en temps réel, choisir les bons influenceurs et ambassadeurs et fournir un service client proactif - tout cela peut être réalisé de manière transparente avec les outils marketing de l'IA.

Veille concurrentielle

Les outils d'IA peuvent vous aider à identifier les opportunités d'amélioration de vos produits et de vos offres, et à combler les lacunes du marché. Analysez la part de voix de vos concurrents et trouvez des moyens intelligents d'être agiles sur un marché concurrentiel. Comparez également vos performances sociales à celles de vos concurrents via un benchmarking concurrentiel. Cela vous permet de manœuvrer votre stratégie en conséquence ou d'ajuster vos repères, afin de conserver un avantage concurrentiel.

Avantage multilingue

Une présence mondiale doit tenir compte des éléments interculturels tout en fournissant un service client rapide et efficace. Les outils de marketing IA peuvent extraire sans effort des informations sur les clients à partir de données multilingues afin que vous sachiez quelle stratégie sera probablement la plus efficace dans une zone géographique donnée. Vous pouvez également vous assurer que votre public cible trouve vos publications, réponses et publicités sociales pertinentes et conformes à leurs normes culturelles.

Quelles technologies d'IA permettent le marketing ?

De puissantes plateformes de marketing social, comme Sprout, associent des technologies d'IA sophistiquées sous le capot pour fournir les informations dont vous avez besoin pour réussir. Des capacités telles que la classification sémantique, la reconnaissance d'entités nommées et l'analyse des sentiments basée sur les aspects vous aident à obtenir des informations ciblées spécifiques à votre secteur, tandis que le traitement du langage naturel vous aide à optimiser le contenu social et à améliorer l'engagement des clients, le tout conduisant à un avantage concurrentiel et à une plus grande part de voix.

Apprenons à mieux connaître ces technologies.

1. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) utilise des méthodes statistiques pour analyser les données sociales afin d'obtenir des informations de haute précision sur l'expérience client, le sentiment du public et d'autres moteurs de marketing. Une fois formés, les modèles ML complètent automatiquement l'exploration de texte, l'extraction de sujets, la classification d'aspect, le clustering sémantique et d'autres tâches pour fournir des résultats en quelques secondes.

Les modèles AI-ML deviennent plus intelligents à mesure qu'ils traitent plus de données au fil du temps et se mettent ainsi à niveau automatiquement, ce qui est parfait pour faire évoluer vos opérations commerciales tout en minimisant les investissements futurs dans votre pile technologique.

2. Traitement du langage naturel (TAL)

La PNL alimente votre outil de marketing IA afin qu'il puisse comprendre sémantiquement et contextuellement les données d'écoute sociale. Il combine des méthodes lexicales et statistiques basées sur des règles, vous permettant d'analyser un large éventail de messages, de messages, d'avis ou de commentaires et d'en extraire des informations critiques.

Lorsque les algorithmes de la PNL sont codés pour l'écoute sociale, ils peuvent interpréter les données même si elles sont éclaboussé d'expressions familières, de changements de code, d'emojis, d'abréviations, de hashtags ou de fautes d'orthographe. La génération de langage naturel (NLG) améliore encore les capacités de l'outil pour vous aider à créer une copie performante pour les publications, les réponses des clients et plus encore.

Cela vous donne accès à un public plus large pour les campagnes de sensibilisation, une communication plus forte avec les clients existants et de meilleurs retours sur notre investissement dans les réseaux sociaux.

3. Recherche sémantique

Les algorithmes de recherche sémantique sont essentiels en NLP car ils aident à comprendre l'intention d'une phrase ou d'une chaîne lexicale sans dépendre de mots-clés. Ces algorithmes extraient les mots clés pertinents et les catégorisent en clusters sémantiques. Cela élimine les risques de doublons dans l'exploration de texte, en particulier en ce qui concerne l'analyse des sentiments, pour une mesure précise de l'expérience client ou des performances de la marque.

Connaître exactement la force de votre marque par rapport à vos concurrents et la surveiller par rapport à vos références peut vous aider à modifier les stratégies de marketing et de vente pour atteindre des objectifs commerciaux à long terme.

4. Reconnaissance d'entités nommées (NER) et réseaux de neurones

NER aide une plate-forme d'IA à identifier des entités nommées dans le Big Data. Ces entités peuvent être des personnes, des lieux ou des choses importants tels que des PDG, des célébrités, des lieux, des devises, des entreprises et autres. Il peut identifier ces entités même si elles sont mal orthographiées. Le NER est également une fonction clé dans la génération de graphes de connaissances, car ils établissent une relation entre les entités afin de tirer un contexte et des informations à partir des données.

Les algorithmes de réseau neuronal (NN), conçus pour imiter la façon dont un cerveau humain gère les informations, se souviennent de ces points de données interconnectés et continuent de les ajouter à leur base de données de connaissances. C'est ce qui permet aux modèles ML de fournir des résultats plus précis au fil du temps grâce à l'apprentissage en profondeur.

Ainsi, vous apprenez pourquoi certaines marques continuent d'apparaître dans vos données d'écoute sociale, quelles nouvelles tendances du marché se préparent, quels influenceurs conviendraient parfaitement et de nombreuses autres informations qui peuvent vous aider à renforcer votre stratégie de marketing social.

5. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est le processus de mesure du sentiment des clients à partir des données de rétroaction et peut contribuer à la gestion des avis en ligne. Les algorithmes d'analyse des sentiments analysent les données d'écoute sociale, y compris les réponses aux enquêtes, les avis et les messages entrants, à la fois en temps réel et historiquement. Ils mesurent le sentiment dans chaque aspect extrait des données et attribuent des scores de polarité compris entre -1 et +1. Les déclarations neutres comptent pour zéro.

Lors de l'analyse de données sociales où les clients parlent d'aspects d'une entreprise, les modèles d'analyse des sentiments prennent en compte le score de polarité de chaque aspect. Les scores sont agrégés pour fournir un sentiment général de la marque en termes d'expérience client. Cela vous donne finalement une idée de la performance de votre entreprise.

Avec de telles informations disponibles, vous pouvez développer votre marque en évaluant et en improvisant le contenu des médias sociaux, en façonnant les ventes et le marketing, en améliorant la gestion de la marque, en interprétant mieux l'intention des clients et bien plus encore.

L'avenir de l'IA marketing

Le marketing de l'IA réalise de nouvelles avancées à une vitesse phénoménale. Voici quelques façons dont il remodèle les entreprises pour le mieux.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur permet aux outils de marketing de l'IA de tirer des informations à partir de données numériques non textuelles disponibles sous la forme d'images brutes. De la reconnaissance optique de caractères (OCR) à l'analyse des informations et des signatures dans les chèques et à la reconnaissance des logos de marque dans les vidéos, en passant par l'extraction de texte à partir d'images pour une accessibilité, la vision par ordinateur aide chaque jour à résoudre les principaux défis commerciaux.

Dans le commerce de détail, la vision par ordinateur peut être utilisée pour identifier les imperfections des produits dans une chaîne de montage de fabrication ou pour s'assurer que les étagères sont toujours pleines. Il aide également à améliorer l'authentification biométrique avec une reconnaissance faciale améliorée pour identifier les voleurs à l'étalage, un client ou un employé en détresse et bien plus encore.

Chatbots IA

L'IA conversationnelle sous la forme d'agents virtuels et de chatbots intelligents est sur le point de changer le marketing traditionnel. Le marketing par chatbot IA peut mettre la visibilité de la marque en hyperdrive avec une messagerie ciblée. Ils peuvent stimuler l'engagement avec les clients et prospects existants pour générer des prospects et également analyser leurs données pour vous fournir des informations précises pour le marketing prédictif et normatif.

Les agents virtuels rationalisent également les demandes des clients, assurent un support client 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et acheminent les conversations vers l'équipe appropriée pour obtenir les meilleurs résultats, le tout se traduisant par une satisfaction et une fidélité accrues des clients.

IA prédictive et prescriptive

Les analyses prédictives et prescriptives rendent déjà les outils de marketing de l'IA essentiels pour les spécialistes du marketing. L'analyse des prescriptions trie les données d'écoute sociale en catégories en fonction des motivations, des états d'esprit et des intentions des consommateurs. Ces informations vous permettent de développer des publicités, des publications et des e-mails très ciblés qui produiront des résultats optimaux. Un bon exemple de cela est la façon dont les services de streaming utilisent vos choix précédents pour vous fournir un contenu correspondant à vos intérêts.

L'analyse prédictive vous permet d'aller plus loin afin d'anticiper les résultats et de développer une stratégie commerciale bien à l'avance basée sur la voix passée des données clients. Cela signifie que vous pouvez créer des modèles commerciaux à long terme, effectuer des évaluations des risques, étendre les acquisitions sur le marché, améliorer la conception des produits et bien plus encore.

IA responsable

Le marketing de l'IA tient également compte du fait que les modèles d'IA existants ne sont pas parfaits. Pour obtenir de véritables avantages et une précision dans l'obtention d'informations commerciales, l'IA dans les entreprises doit être juste, sécurisée, fiable, inclusive et transparente. Cela signifie que les outils d'IA doivent être développés de manière plus réfléchie et formés avec diverses données pour éliminer les biais.

Des règles de confidentialité des données, de droit d'auteur et de gouvernance sont également en cours d'élaboration pour garantir que les implications éthiques et sociétales sont prises en compte afin d'être équitables pour les humains et les entreprises de développement de l'IA. Cela signifie que les réseaux sociaux et les équipes de marketing social doivent savoir comment ils utilisent les outils d'intelligence artificielle pour collecter des données client, créer du contenu, afficher des publicités personnalisées pour influencer le comportement d'achat ou pour toute autre raison.

Élaborez des stratégies commerciales percutantes grâce à l'IA

Les informations marketing de l'IA permettent aux entreprises de jeter les bases de leur croissance et de leur succès futur en explorant de nouvelles opportunités de marketing, de produits et d'engagement client. Les technologies d'intelligence artificielle telles que l'analyse des sentiments, la PNL, les agents virtuels et autres déterminent l'efficacité avec laquelle vous atteignez les objectifs commerciaux, de l'optimisation des revenus à la navigation dans des scénarios de marché imprévisibles.

Avec des informations ciblées sur les clients basées sur l'IA, vous pouvez développer une approche marketing plus proactive des médias sociaux pour stimuler l'engagement, la fidélité et la rétention des clients. Et finalement la croissance du marché.

Découvrez comment investir dans l'IA peut vous aider à élaborer une stratégie commerciale plus solide et plus robuste.