Le machine learning et ses applications en marketing digital !

Sous-discipline de l'intelligence artificielle, la technologie du machine learning est en train de modifier en profondeur le paysage du marketing digital.

Le machine learning est-il le nouveau Graal du marketing digital ? En tout cas, les entreprises ont mis les pieds dans l'eau pour passer le volume croissant des données issues du Big Data au tamis de cette technologie. Dans l'espoir d'y trouver de grosses pépites.


Et pour cause : le Big Data a beau être partout, il reste un diamant brut. Pleine de mystère, la pierre précieuse titille le regard, mais il faut en passer par la taille et le polissage pour que ses qualités intrinsèques sortent au grand jour. Telles sont les données quand elles tombent, encore rustiques et barbares, dans l'escarcelle de l'entreprise, en provenance de nombreux canaux hétérogènes. Le marketing digital peut-il réellement en tirer profit ? Si le tailleur fait preuve de dextérité et qu'il utilise les bons outils, la réponse est oui. Et l'un de ces instruments n'est autre que le machine learning, ou « apprentissage automatique », sous-discipline de l'intelligence artificielle. Une méthode qui consiste à trier le bon grain de l'ivraie parmi les raisins du Big Data pour rentrer dans la tête du client et le satisfaire toujours plus.
Le fantôme dans le machine learning
Pas besoin de s'arracher les cheveux devant des définitions alambiquées pour comprendre le machine learning. Il suffit pour cela de voir comment les plateformes e-commerce et les réseaux sociaux passent leur temps à suggérer aux internautes des publicités ou des services à partir de données récoltées en amont. Les utilisateurs de Netflix en sont des habitués : quand ils montrent leur intérêt pour une série (mettons, Breaking Bad), l'algorithme use du principe d'association d'idées pour leur proposer un autre contenu susceptible de les satisfaire (Dexter plutôt que La Petite maison dans la prairie, donc). C'est la même chose avec un site d'achat, un fournisseur de musique dématérialisée ou un comparateur de prix de billets d'avion, ou encore avec Google - qui se sert du machine learning pour suggérer des recherches prédictives semi-automatiques. Quel que soit le cas de figure, l'internaute n'est plus seul : il doit composer avec le fantôme dans la machine, l'algorithme intelligent qui anticipe ses envies pour mieux le surprendre. 

Dis-moi quel client tu es, je te dirai comment consommer
L'apprentissage automatique des données du Big Data permet de mieux dessiner les contours du parcours client. En comprenant ses besoins, l'algorithme devient capable de prédire et de devancer ses attentes. Comme si le serveur, au restaurant, apportait à ses clients les plats qu'ils n'ont pas encore commandés. Dis-moi qui tu es, et comment tu penses : je te dirai ce que tu dois acheter. 

À une époque où les consommateurs valorisent leur indépendance, faire coïncider l'offre avec la demande pourrait bien être la clé ultime du marketing digital. En effet : accompagné du deep learning, sorte de version premium qui fonctionne par assemblage des données, le machine learning ouvre aux webmarketeurs des horizons nouveaux et immenses. À partir des données collectées via les formulaires, les cookies, les cartes de fidélité, la géolocalisation, les applications mobiles, les objets connectés ou encore les réseaux sociaux, les entreprises lancent la machine pour qu'elle transforme le pétrole en carburant. Un carburant qui va servir à vendre plus et mieux, fidéliser et engager, toujours avec la satisfaction client comme horizon.

Machine learning et marketing digital : un duo gagnant

De fait, l'avènement du Big Data, les nouvelles habitudes des consommateurs et la multiplication des données issues de l'IoT expliquent que le machine learning, sans être un concept neuf (le premier algorithme est apparu dans les années 70), soit devenu indispensable aux marketeurs. D'ici à 2030, cette technologie pourrait multiplier par 10 les performances marketing des entreprises, tout en réduisant par 5 leurs risques financiers (source : MagIT). Et cela en ayant des effets directs sur leur méthodologie marketing, à savoir : 

  • Une personnalisation accrue, permise par une segmentation plus précise ;
  • Une expérience client optimisée, basée sur les besoins réels des utilisateurs ;
  • Une plus grande réactivité des services marketing, via une reconnaissance plus rapide des changements dans les comportements clients ;
  • Une utilisation plus pertinente des ressources marketing nécessaires au début du parcours d'achat d'un nouveau prospect, pour des campagnes mieux adaptées et un meilleur ROI ;
  • Un ensemble de propositions plus pertinentes faites aux consommateurs à partir de leurs recherches précédentes, grâce à la reconnaissance visuelle et la corrélation permises par le deep learning. 
Ces applications ne sont que des exemples. Elles ne cesseront de se diversifier avec le temps, au gré des progrès de l'intelligence artificielle… mais toujours dans le but d'améliorer l'expérience utilisateur et de tisser des liens de proximité entre les entreprises et leurs clients.

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