Améliorer l’engagement client avec l’auto-optimisation des campagnes

Les solutions marketing assistées par l’IA accélèrent et facilitent le développement des campagnes pour obtenir de meilleurs résultats

Une IA puissante permet de personnaliser les offres en fonction de la clientèle ciblée et ainsi faciliter la promotion des ventes, réduire les coûts et obtenir des résultats plus rapidement. En effet, l’auto-optimisation des campagnes offre plus d’autonomie aux équipes marketing, loin des campagnes traditionnelles basées sur les segments, et leur permet de créer des engagements en temps réel personnalisés.

Malgré les avancées rapides en matière de technologies marketing, le développement de campagnes reste un processus complexe et principalement manuel. Source d’erreurs, il est difficile à automatiser et à optimiser.
Les équipes marketing ont donc besoin de plusieurs semaines pour identifier les segments, assigner les offres, construire des modèles, créer des tests et des points de contact sur chaque canal. Une fois la campagne lancée, les chances de s’adapter aux offres de la concurrence ou au taux de retour insatisfaisant, sont très faibles.

Le seul recours est de se concentrer sur l’optimisation de la prochaine campagne… bien qu’il soit déjà trop tard.
L’auto-optimisation des campagnes donne aux équipes marketing le pouvoir d’optimiser progressivement leurs stratégies tout au long du cycle de vie de la campagne, afin d’obtenir les meilleurs taux de retour possibles. Le logiciel rend la tâche plus simple puisqu’il sélectionne automatiquement l’audience la plus pertinente, l’offre la plus adaptée ainsi que les actions nécessaires pour atteindre les objectifs de la campagne.
Afin d’augmenter la performance tout au long du processus, l’Intelligence Artificielle divise les campagnes en plusieurs vagues, ce qui permet d’identifier les failles et d’adapter continuellement son approche.

L’auto-optimisation des campagnes augmente la capacité des solutions marketing à suggérer des next-best-actions en temps réel :  elles rationnalisent la plupart des pertes de données et procédures inefficaces qui entravent depuis longtemps le système de gestion traditionnel des campagnes, en exploitant des solutions telles que :

•    L’automatisation de la sélection de l’audience: Les équipes marketing passent un temps infini à assembler et à extraire les différents segments de la clientèle pour chaque campagne avec des retours généralement en dessous de l’objectif.
Grâce à l’auto-optimatisation des campagnes, ils leur suffisent d’indiquer la quantité de clients souhaitée et l’IA se charge automatiquement de définir les cibles les plus pertinentes et d’affiner la sélection tout au long de la campagne.

•    Une portée multi-offres, multi-services: La plupart des campagnes sont limitées à une petite quantité d’offres et un nombre limité de tests A/B. Avec l’IA, les équipes marketing peuvent présenter un nombre presque illimité d’offres, de services et de scénarios de test sur une seule campagne. Le système permet d’automatiser les tâches habituellement complexes, en analysant les besoins et préférences spécifiques à chaque individu afin d’aligner le message de la campagne au contexte actuel de la cible.

•    Test et optimisation des campagnes en cours: Il n’est pas nécessaire d’être un expert en informatique pour tirer profit de l’IA. Il suffit de définir les objectifs de la campagne, comme le volume d’acquisition, la réduction du taux de désabonnement ou encore le taux de retour cross-sell et l’IA se charge du reste en analysant en continu l’évolution des divers éléments de la campagne. De manière continue, des tests sont réalisés automatiquement afin de révéler les combinaisons qui ont un impact positif sur les clients.

L’auto-optimisation des campagnes permet aux équipes marketing d’utiliser l’IA pour anticiper les besoins des clients et adapter les offres marketing en proposant des next-best-actions. En communiquant le bon message, au bon moment et sur le bon canal, nos clients pourront observer une augmentation de la satisfaction et de la valeur du cycle de vie client.