Tendances dans l’utilisation de l’IA pour le marketing : 2023-2024

Quels outils basés sur l'IA et techniques de marketing numérique les entreprises, petites et grandes, devraient-elles envisager ?

J'ai la chance d'être impliqué dans le marketing numérique depuis plus de 25 ans maintenant. Les opportunités présentées récemment par l'IA sont les développements les plus passionnants que j'ai vus à cette époque, depuis les premiers jours, où tout, de la recherche organique, un site Web et le marketing par courrier électronique, semblait être une opportunité tout aussi énorme.

Cette gamme de projections d'avancement de l'IA présentée à Technology for Marketing par Implement AI souligne que nous sommes à un stade relativement précoce de l'adoption de l'IA, avec les plus grands progrès à venir, comme l'a récemment laissé entendre l'adoption rapide de ChatGPT.

Dans cet article, je résumerai les tendances des applications réelles de l’IA et les outils à considérer qui sont ouverts à toute entreprise, petite ou grande. Certaines des applications marketing et tendances les plus en vogue en matière d'IA que nous aborderons se trouvent dans ces cinq catégories.

1. IA générative
2. IA autonome
3. IA causale
4. De la conversation
5. Analyses prédictives

Pour chaque technologie, nous examinerons comment elles peuvent être utilisées en marketing et recommanderons certains des meilleurs outils gratuits et payants à considérer. Outre les techniques et les outils, dans la dernière section, j'examinerai également les questions de gouvernance et de gestion : quelles actions les entreprises devraient-elles prendre pour améliorer leur utilisation de l'IA.

L'IA générative est actuellement au sommet de l'intérêt selon le dernier Gartner Hype Cycle sur les technologies émergentes de l'IA. Cela signifie qu'en théorie, il entrera bientôt dans le « creux de la désillusion » et la preuve en est les commentaires dans des subreddits tels que r/ChatGPT où les utilisateurs expérimentés se plaignent de nouvelles limitations causées par des préoccupations juridiques et éthiques. Il existe également des recommandations pour d'autres concurrents de « l'IA personnalisée » que je couvrirai ci-dessous et qui, compte tenu de la popularité croissante de ceux-ci et de solutions de marketing payantes spécifiques telles que Jasper et Writesonic, me suggèrent que cette catégorie est toujours « en hausse ».

Bien entendu, les applications de l’IA en marketing ne sont pas nouvelles. En 2017, nous avons partagé ces cas d'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) en marketing

Notre visuel montre le large éventail d’applications de Machine Learning et d’IA pour le marketing, qui peuvent toutes être mises en place dès aujourd’hui.

Aucune technologie n'est spéculative ou à l'horizon, ce sont des techniques de marketing actuelles déjà utilisées par de nombreuses entreprises prospères.) tout au long du cycle de vie de nos clients.

Les derniers Gartner Hype Cycles depuis la catégorie « en hausse » constituent un bon point de départ pour passer en revue les dernières tendances en matière d'IA.

1. IA générative

Les développements de l'IA générative qui produit du contenu textuel, visuel et vidéo à partir d'invites ont vu de nombreuses nouvelles fonctionnalités introduites dans ChatGPT cette année, et cette semaine seulement, il a été annoncé que ChatGPT sera capable d'écouter et de répondre aux invites audio, de lire des visuels et avec DALL- E intégré, créer des visuels. Ce passage du texte à un contenu plus riche fait partie de la tendance dans cette catégorie, avec la possibilité même de produire des vidéos diffusées par des avatars ressemblant à des humains grâce à des outils comme Synthesia.

Cette année, il y a eu un énorme investissement dans l'IA générative, avec l'investissement de Microsoft et la collaboration avec OpenAI, l'exemple évident. Alors qu'Amazon a récemment parié 4 milliards de dollars sur Anthropic, le développeur de Claude, nous pouvons nous attendre à ce que la version rebaptisée Amazon de Claude se porte bien dans les années à venir.

Une autre tendance au sein de la génération AI est que nous pouvons nous attendre à des mises à jour plus régulières des modèles en grand langage, ce qui nous permet de travailler avec plus d'informations d'actualité que le 2021 actuellement proposé par OpenAI. Bien qu'OpenAI ne semble pas avoir encore résolu ce problème, Google semble l'avoir fait. Vous pouvez demander à Bard un résumé des principaux développements du marketing numérique en 2023 et il fait un travail décent - idéal pour voir ce que vous avez peut-être manqué. Vous pouvez même lui poser des questions sur les tendances de l'IA dans le marketing pour 2024, mais les résultats y sont génériques par rapport à cet article car il ne peut pas extrapoler aussi bien qu'un humain.

Nous pouvons également nous attendre à ce que la sortie de la nouvelle Search Generated Experience (SGE) de Google augmente considérablement l'utilisation de l'IA générative lors de sa mise en ligne, ce qui devrait avoir lieu en 2024. Cela donnera aux utilisateurs de Google une réponse conversationnelle d'IA comme celle de Bing AI. Il est actuellement testé aux États-Unis, en Inde et au Japon et bien que Google teste de nombreux changements pour équilibrer la convivialité et la monétisation via les publicités, il semble probable qu'il sera lancé en 2024. Certains référenceurs comme Eli Schwartz prévoient une apocalypse SEO sous forme de clics vers des sites. décline à mesure que l'IA du SERP répond à la requête de l'utilisateur.

Enfin, une autre tendance au sein de l'IA générative est illustrée par Pi d'Inflection (fondé par l'ancien développeur de Google Deepmind Mustafa Suleyman (PDG)). En 2023, Inflection AI a annoncé un financement de 1,3 milliard de dollars dirigé par les investisseurs actuels, Microsoft et NVIDIA.

Présenté comme une IA personnelle, celui-ci a actuellement un style de conversation plus convivial que ChatGPT qui peut être activé par la voix et certains l'ont comparé à l'IA du film : « Elle ». Pour moi, c'est impressionnant car cela fournit une véritable conversation où l'IA vous guide à travers un problème vers des solutions. Comparez cela à ChatGPT où vous devez diriger avec des invites intelligentes pour en tirer le meilleur parti…

2. Agents d'IA autonomes

L’avenir des agents d’IA autonomes a été mis en évidence en 2023 avec la sortie d’AutoGPT. Notez qu'il ne s'agit pas d'une version officielle d'OpenAI, bien que la plupart des commentaires superficiels suggèrent que c'était le cas. Cela implique plutôt une innovation intelligente de la part d'un développeur pour ajouter un « wrapper » de codage autour de ChatGPT via l'API. Il n'est donc disponible que pour les développeurs qui l'installent manuellement à partir du référentiel de code GitHub. Cependant, il a séduit de nombreux développeurs grâce à son potentiel, devenant ainsi le téléchargement le plus tendance sur Github.

Microsoft Jarvis est un autre exemple illustrant le potentiel des agents autonomes. Comme AutoGPT, il ne peut être configuré que par les développeurs téléchargeant du code – ce n'est pas encore un service. Cet article sur Comment configurer et essayer Microsoft Jarvis / HuggingGPT montre l'approche à travers ce visuel.

Ainsi, AutoGPT et Jarvis peuvent se connecter et contrôler d'autres services Web à l'aide d'API et effectuer des actions telles que des recherches sur le Web, des formulaires Web et des interactions API. AutoGPT fonctionne en générant automatiquement les invites nécessaires pour atteindre un objectif souhaité. Pour ce faire, il décompose l'objectif en sous-tâches afin de générer des invites pour chaque sous-tâche. Il exécute ensuite les invites et rassemble des données pour affiner ou valider ses invites et leurs sorties. L'application itère ensuite jusqu'à ce qu'elle termine les tâches et l'objectif de niveau supérieur.

Pour les spécialistes du marketing, l'impact d'AutoGPT consiste davantage à montrer ce que l'IA offrira à l'avenir, comme des robots autonomes qui peuvent se voir confier la tâche de rechercher un sujet et de sélectionner et d'acheter des produits, comme le vol le moins cher de X à Y. En fait, Paul Smith et moi avons écrit à ce sujet dans notre première édition de 2001 de Digital Marketing Excellence en tant qu'option future. Pour moi, il faudra encore des années avant une adoption généralisée.

AutoGPT et Microsoft Jarvis mettent en avant ces fonctionnalités des agents d'IA autonomes. Ça peut :

• Suivre une série d'étapes pour atteindre un objectif
• Enchaînez une série d’actions en fonction d’invites
• Prendre des décisions en fonction des résultats des invites précédentes

Les applications plus générales de l’IA autonome sont les voitures autonomes et l’automatisation robotique.

3. IA causale

L'IA causale est l'autre catégorie d'IA identifiée par Gartner – voir Quoi de neuf en matière d'intelligence artificielle du Gartner Hype Cycle 2023.

L’IA causale possédera une intelligence plus humaine et sera capable d’aider à l’analyse et à la prise de décision. Son objectif est de découvrir les relations de cause à effet entre les efforts marketing et les résultats. L'article ci-dessus donne ces exemples du type de questions auxquelles on peut répondre : et si nous avions ciblé uniquement le groupe A au lieu de l'ensemble du groupe B ? Et si nous dépensions 20 000 $ de plus sur TikTok au lieu d’Instagram ? Combien de conversions supplémentaires cela générerait-il ? En d’autres termes, cela nous permet d’aller au-delà de la précision prédictive et d’avoir un aperçu de l’incrémentalité de nos investissements marketing.

En tant que technologie innovante, il y a peu de concurrents dans ce domaine. L’un d’entre eux est Causal Lens, qui propose d’aider à la prise de décision en comprenant les facteurs déterminants du comportement, comme le montre cette étude de cas sur les facteurs de rétention pour une compagnie d’assurance.

4. IA conversationnelle

Pour les deux dernières catégories clés d’IA, nous revenons à des capacités marketing de l’IA plus établies qui ne figurent pas parmi les IA émergentes selon Gartner.

L'IA conversationnelle est l'endroit où l'IA prend en charge les interactions directes avec les clients, dont il existe deux types :

• Demandes de renseignements entrantes axées sur le client et envoyées via des formulaires de contact Web
• Communications sortantes dirigées par l'entreprise, telles que des séquences de bienvenue et de développement par courrier électronique destinées à la promotion et à l'engagement.

Le principal développement parmi les fournisseurs de ce secteur concerne l'IA générative, où les solutions sont désormais moins basées sur des modèles rigides, mais plus pertinentes, basées sur des réponses à la requête du client et adaptées à la question commerciale pertinente. Les agents autonomes remplaceront de plus en plus les questions simples, mais la surveillance humaine reste largement nécessaire.

Les fournisseurs de ce secteur incluent des services comme Intercom que nous utilisons et Drift qui offrent des capacités entrantes et sortantes et d'autres comme Genesys et Zendesk qui se concentrent davantage sur les communications entrantes.

5. Analyse prédictive

Je parle en dernier lieu de l'analyse prédictive, car dans les grandes entreprises dotées d'équipes de business intelligence, il s'agit de l'une des technologies les plus anciennes avec de nombreuses applications dans le domaine du marketing, notamment

1. Segmentation client : l'analyse prédictive est utilisée pour segmenter les clients en fonction de divers attributs, tels que les données démographiques, le comportement, la valeur à vie et l'historique des achats.
2. Notation des leads : en analysant les données historiques et en identifiant des modèles, l'analyse prédictive peut attribuer des scores aux leads, indiquant leur probabilité de se convertir en clients. Cela aide les équipes marketing et commerciales à prioriser leurs efforts sur les leads à fort potentiel, conduisant ainsi à une gestion plus efficace des leads.
3. Prédiction du désabonnement : les modèles prédictifs prévoient quels clients risquent de se désinscrire (de partir) en fonction de leur comportement et de leurs interactions. Les spécialistes du marketing peuvent mettre en œuvre des stratégies de fidélisation pour réduire le taux de désabonnement des clients.
4. Moteurs de personnalisation et de recommandation : les plateformes de commerce électronique et de contenu utilisent des algorithmes prédictifs pour suggérer des produits, des services ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leurs comportements et préférences passés. Cela améliore l'expérience utilisateur et stimule les ventes ou l'engagement.
5. Optimisation des campagnes marketing : l'analyse prédictive peut aider à optimiser les campagnes marketing en prédisant quels canaux, messages et timing sont les plus susceptibles de générer les taux de conversion les plus élevés. Cela maximise le retour sur investissement (ROI) des efforts marketing.

Toutes ces applications se poursuivront, mais soutenues par les autres types d’innovations en IA que nous avons examinées, telles que l’IA causale et générative.

Tendances dans la gestion de l’IA et de la gouvernance

Les entreprises examinent les opportunités offertes par l’IA, mais elles doivent également en gérer les inconvénients. Implement AI identifie ces facteurs négatifs de l'IA qui doivent être gérés dans son article sur L'organisation assistée par l'IA - un modèle pour les petites et moyennes entreprises.

• Déplacement d'emploi . Les travailleurs effectuant des tâches analytiques et mécaniques répétitives sont confrontés au déplacement du fait de l’automatisation.
• Confidentialité des données . Les préoccupations liées à la collecte, au traitement et à la sécurisation d’ensembles de données en constante augmentation soulèvent des inquiétudes concernant le consentement, la transparence et les utilisations abusives qui peuvent éroder la confiance des clients s’ils ne sont pas gérés intelligemment.
• Éthique numérique . Étant donné que les systèmes automatisés ont un impact sur la vie des gens, l'élaboration proactive de cadres éthiques doit être guidée par les principes de transparence et de responsabilité.
• Risques de sécurité . Le recours croissant à l’IA et aux systèmes interconnectés signifie que le système
  la sécurité doit être prise en compte.

Politique d'IA pour les communications marketing

Nous pensons que le développement d’organisations croissantes est une tendance majeure étant donné l’impact qu’a eu l’IA générative en particulier, c’est pourquoi nous avons une section distincte à ce sujet.

Dans ce podcast, Implement AI examine d'autres recommandations en matière de politique en matière d'IA, résumant la manière de gérer ces défis pour ces types d'entreprises :

Pour les grandes entreprises :

• Créer un cadre politique en matière d'IA pour fournir des lignes directrices sur l'éthique, la confidentialité des données, la sécurité et l'explicabilité des systèmes d'IA dans l'ensemble de l'organisation.
• Former un comité d'IA composé de dirigeants interfonctionnels pour gouverner et examiner en permanence la politique et la stratégie d'IA.
• Fournir une formation complète sur l'IA aux employés sur l'utilisation responsable des nouveaux outils et l'optimisation des flux de travail
• Nommer un directeur de l'IA pour s'approprier et faire avancer la stratégie et la feuille de route de l'IA
• Engagez les parties prenantes telles que les clients et les employés sur les plans d'IA pour conserver la confiance et les talents.

Pour les PME :

• Rédigez une politique d'IA, même si elle est basique, pour commencer à aligner les objectifs commerciaux sur l'adoption de l'IA.
• Attribuez la responsabilité de l'IA à un haut dirigeant, même s'il est à temps partiel, pour piloter la stratégie
• Évaluer les pratiques de traitement des données clients et de sécurité requises pour les systèmes d'IA
• Explorez les opportunités de l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel grâce à une exécution plus rapide des tâches
• Soyez transparent sur les projets d'IA avec le personnel afin d'atténuer l'incertitude et de vous aligner sur la vision.