Le rôle de la publicité IA pour une personnalisation approfondie de l'expérience client

Jetez un coup d'œil – nous avons mis en place des mécanismes publicitaires ultra-précis basés sur l'IA : listes de lecture intelligentes, outils de recommandation de contenu sur YouTube et Netflix, chatbots au lieu de consultants et mégastores sans caissiers. Nous vivons déjà à l'ère de l'IA. Pourtant, pour la plupart, la pénétration de l'IA dans la publicité est si délicate qu'elle passe presque inaperçue.

Depuis près d'une décennie, la publicité IA aide les spécialistes du marketing à faire face aux tâches quotidiennes, telles que la segmentation, l'automatisation et l'interprétation des mégadonnées dans l'intention du client.

Aujourd'hui, la technologie de l'IA dans la publicité s'articule autour de l'automatisation, de la personnalisation , de la segmentation et d'autres fonctions sans lesquelles les piles de publicités sont impossibles à imaginer.

Alors, pourquoi les piles d'annonces ont-elles besoin de ces fonctions en premier lieu ? La réponse est à cause des données.

Si à l'ère des placements manuels d'annonces, les professionnels se plaignaient d'une grave pénurie de données, aujourd'hui, les quantités de données sont si écrasantes qu'elles peuvent à peine être traitées sans technologie.

Lorsque le marché de la technologie publicitaire est sursaturé, des solutions d'IA basées sur les données apparaissent de temps en temps, il est donc important de comprendre à quel point cette technologie peut être importante pour votre pile afin de prendre les bonnes décisions et des investissements justifiés.

L'importance de l'IA dans la pile de technologie publicitaire et en quoi elle est différente des autres technologies

L'utilisation de l'IA dans la publicité aide à identifier et à reconnaître les modèles de comportement en analysant d'énormes tableaux de points de données volumineux collectés sur une longue période de temps.

Presque toutes les sources de données utilisées pour obtenir des informations sur les clients (informations personnelles fournies directement, médias sociaux, habitudes d'achat en ligne et hors ligne) peuvent être utilisées afin de prédire le comportement futur et les tendances d'achat.

De cette façon, les piles d'annonces créent des modèles prédictifs afin de déterminer les modèles de comportement des utilisateurs. Ces modèles, à leur tour, permettent de fournir des recommandations de produits adaptées à une personne, à un moment et à un contexte spécifiques.

En termes simples, la plus grande capacité de l'IA dans la pile de technologie publicitaire est qu'elle peut examiner d'énormes quantités d'informations utilisateur détachées et les interpréter à la manière d'un humain.

Contrairement aux systèmes informatiques traditionnels, la fonction cognitive de l'IA permet de comprendre qui est le public cible, ce qu'il aime ou n'aime pas, quel choix d'achat il est le plus susceptible de faire et quel appareil il utilisera le plus probablement pour cela.

De cette façon, l'IA peut effectuer de nombreuses tâches dans les piles d'annonces, de l'automatisation du flux de travail au ciblage de la personnalisation des messages publicitaires et de leur diffusion.

Quel est alors le rôle d'autres technologies telles que l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur ?

1. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est également une branche de l'IA. En règle générale, le ML fonctionne côte à côte avec l'IA et remplit la fonction d'apprentissage expérientiel.

Il collecte des données, les analyse et apprend au fil du temps à reconnaître de nouveaux modèles afin de pouvoir indiquer au système comment optimiser les campagnes publicitaires à l'avenir.

Ainsi, par exemple, le ML peut analyser les modèles d'enchères dans divers types et conditions d'enchères et s'appuyer sur ces informations pour développer la meilleure stratégie d'enchères.

2. Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont construits sur des modèles mathématiques qui reproduisent le travail du cerveau humain afin de reproduire l'intelligence artificielle.

Leurs algorithmes sont basés sur des nœuds étroitement liés qui fonctionnent en quelque sorte de la même manière que les neurones humains qui sont principalement orientés vers la reconnaissance de formes.

Dans les piles d'annonces, l'objectif principal des réseaux de neurones est de traiter autant de données que possible pour obtenir des résultats précis et les plus précieux à partir des données collectées.

3. Apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui applique les capacités de traitement des données des réseaux de neurones pour mieux analyser les données dans différents contextes, reconnaître les modèles et rendre ces modèles applicables aux catégories normalement utilisées pour la classification.

Les géants de la publicité comme Google et Facebook sont connus pour leur mise en œuvre de l'apprentissage en profondeur pour la modélisation prédictive.

Ces algorithmes créent des opportunités majeures pour les piles d'annonces lorsqu'il s'agit de fonctions particulières : analyse géographique, segmentation, informations sur les planchers d'enchères et l'optimisation des délais d'attente, extension d'audience, etc.

Ces technologies sont étroitement liées et aident la pile publicitaire à fonctionner de manière fluide et efficace.

Trois avantages qui incitent les spécialistes du marketing à investir dans les piles publicitaires de l'IA

Dans un avenir proche, la publicité sera complètement redéfinie. La situation où un utilisateur voit une abondance de bannières avec des produits complètement hors de propos va disparaître.

Les messages marketing personnalisés dans la publicité numérique donnent au client un sentiment de valeur et favorisent la fidélité des utilisateurs, ce qui se traduit non seulement par une augmentation du CTR et des conversions, mais également par un meilleur engagement et une meilleure fidélisation des utilisateurs.

Les statistiques suivantes peuvent pleinement démontrer cette tendance :

• 88 % des spécialistes du marketing aux États-Unis affirment que la personnalisation a un impact mesurable sur leurs résultats publicitaires
• 40 % des dirigeants d'entreprise dans le commerce électronique déclarent que la personnalisation affecte directement leurs ventes et les revenus de l'entreprise
• Avec un marketing personnalisé, les marques voient normalement leurs ventes augmenter d'au moins 20 %
• 80 % des utilisateurs déclarent être plus enclins à effectuer un achat lorsque l'annonce est personnalisée

Les professionnels du marketing et de la publicité qui mettent en œuvre l'IA obtiennent de bien meilleurs résultats de campagne publicitaire, ce qui, à son tour, se traduit par des revenus plus élevés générés par la pile publicitaire au cours de la période. Les trois raisons suivantes expliquent brièvement comment l'IA y contribue :

1. Augmenter les conversions

Les systèmes CRM avec IA intégrée, par exemple, peuvent déterminer automatiquement la probabilité d'une conversion, suggérer quel type de service ou de produit le client achètera et quel type de message sera le plus pertinent pour le client.

Grâce à cela, les directeurs des ventes peuvent rester beaucoup plus concentrés sur leurs efforts et sur les domaines dans lesquels les appliquer.  

2. Trouver les meilleurs canaux de communication client

L'IA peut également aider les spécialistes du marketing à déterminer la relation entre les interactions et les canaux de numéro (e-mail, appel, message push) afin de définir la probabilité d'une transaction pour différents segments de clients.

3. Permettre la personnalisation publicitaire

La publicité et l'IA appliquées ensemble peuvent facilement améliorer les résultats de la personnalisation. De cette façon, les détaillants peuvent insuffler une nouvelle vie aux programmes de fidélisation, qui pour une raison quelconque sont devenus inefficaces.

Étant donné que ces programmes sont principalement basés sur des remises et des offres spéciales, ils peuvent avoir une seconde vie ; par exemple avec des campagnes publicitaires de géomarketing ou de géofencing pertinentes basées sur la localisation.

C'est pourquoi pour les spécialistes du marketing, les marques et les annonceurs, investir de l'argent dans des piles basées sur l'IA semble être l'opportunité commerciale numéro un.

En fait, une enquête de Deloitte révèle que plus de 82 % des moyennes et grandes entreprises britanniques profitent des opportunités de l'IA.

Dans le même temps, à peine 15 % de ces entreprises savent réellement maîtriser l'intégralité des capacités de l'IA (24 % aux États-Unis, 22 % en Allemagne, 19 % au Canada et 17 % en France).

Étant donné que les technologies publicitaires dépendent fortement des données, investir dans des piles de publicités complètes basées sur l'IA pourrait être une autre opportunité qui se profile à l'horizon.

Alors que Facebook et Google possèdent la plupart des données des utilisateurs, ce sont probablement les seules entreprises qui utilisent au maximum les capacités de l'IA.

Désormais, les entreprises qui investissent dans des piles d'annonces basées sur l'IA seront en mesure de créer des produits et services personnalisés qui attireront facilement de nouveaux clients avec des offres individuelles.

Les inconvénients de l' utilisation de l'IA dans la publicité et comment les surmonter

Si les avantages de la publicité basée sur l' IA s'accompagnent de capacités d' automatisation du flux de travail , de segmentation et de personnalisation des messages, les inconvénients de l'utilisation de l'IA dans la publicité peuvent ne pas être si évidents.

1. Manque d'expérience

L'inertie et le manque d'expertise technique sont les principales raisons pour lesquelles la pile publicitaire de l'IA est un rêve tiré par les cheveux pour de nombreuses entreprises.

À cet égard, il est impératif d'employer les bonnes personnes au stade du développement de la pile publicitaire, dans la majorité des cas, cela revient à inviter les data scientists, les data scientists et les ingénieurs logiciels de l'organisation.

2. Coût plus élevé

La publicité basée sur l'IA a toujours été plus chère que les options qui n'ont pas de capacités de ciblage publicitaire, de segmentation et d' automatisation de l'IA à bord. Naturellement, de plus grandes capacités technologiques entraînent toujours une augmentation des coûts.

En choisissant entre une plate-forme publicitaire IA et non-IA, rappelez-vous que la première sera probablement plus avancée et donc plus chère.

La bonne nouvelle est qu'à mesure que la technologie mûrit et gagne en adoption sur le marché, son prix a tendance à baisser.

Un bon exemple est la publicité programmatique . Basé sur l'achat algorithmique, le programmatique est apparu pour la première fois avec Google DoubleClick en 1996.

Plus tard, il s'est transformé en une industrie de technologie publicitaire à croissance rapide avec de nombreuses solutions abordables pour les entreprises et les annonceurs indépendants.

Les plateformes de publicité programmatiques basées sur l'IA facilitent la segmentation des audiences, la personnalisation des messages, l'utilisation de paramètres flexibles pour configurer les paramètres de campagne et l'optimisation des campagnes publicitaires lors de vos déplacements.

Ces plates-formes sont des outils complexes alimentés par l'IA qui prennent en compte une myriade de critères afin de s'assurer qu'une annonce achetée convient à la fois à l'utilisateur ciblé et à l'annonceur.

Ces plates-formes achètent automatiquement des impressions sur des sites Web au nom des annonceurs et les canalisent vers les publics cibles au bon appareil et au bon moment.

Comment les outils d'IA programmatique favorisent une personnalisation plus poussée

1. Optimisation des créations dynamiques

Une technologie qui adapte les publicités en fonction du design, de la couleur et de la mise en page pour chaque utilisateur en fonction de ses goûts et de ses préférences et en temps réel.

En conséquence, les entreprises peuvent développer des solutions de conception uniques qui combinent l'image de marque, les performances et la personnalisation en une seule création.

2. Enchères prédictives

Les enchères prédictives aident le système à évaluer correctement les tableaux de données et à proposer la bonne enchère au bon moment pendant l'enchère programmatique.

Cette astuce permet de réduire au final le coût par impression d'annonce. L'algorithme analyse l'historique d'achat de l'utilisateur, ainsi que les modèles de comportement, et détermine avec précision quelle offre conduira le plus probablement à la conversion.

3. Recommandations de produits

Cet algorithme publicitaire AI ajoute des produits recommandés à la publicité que l'utilisateur voit sur la page .

Pour déterminer l'intention d'achat, la fonction de recommandations de produits prend en compte l'historique d'achat des utilisateurs, les produits les plus populaires et les actions précédentes, ainsi que les actions d'autres clients partageant des caractéristiques similaires.

Après avoir mélangé ces facteurs, la technologie recommande les produits qui peuvent être potentiellement achetés par le client.

Pour résumer  

L'industrie de la publicité est, à la base, construite autour des données. C'est pourquoi il n'y a pas de meilleure mission pour l'IA dans les piles de publicités que d'automatiser les processus, de simplifier les tâches de routine, de réduire les budgets publicitaires et de personnaliser l'expérience utilisateur.

Dans le même temps, la mise en œuvre de petits algorithmes dans la pile publicitaire ne devrait pas être coûteuse ou nécessiter l'installation de dizaines d'applications tierces qui n'isolent que les outils publicitaires que les spécialistes du marketing doivent gérer.

En investissant dans des plateformes publicitaires intelligentes d'IA programmatique, chaque entreprise peut maximiser le potentiel des données avec une personnalisation complète des campagnes, une automatisation et une optimisation continue des campagnes.

Ivan Guzenko est PDG de SmartyAds.