Comment rétablir un lien de confiance entre internautes et marketeurs grâce à l'intelligence artificielle ?
Si vous avez déjà été suivis par des publicités en ligne pendant des semaines après un achat ou juste pour un seul clic sur un produit, alors vous savez que le marketing digital a encore beaucoup de chemin à faire.
Alors que nous sommes sortis d’un confinement qui a duré près de 8 semaines, la crise sanitaire est progressivement remplacée par une crise économique. La baisse spectaculaire du nombre de campagnes au cœur de la crise a impacté tout un secteur. La reprise des activités est aussi une opportunité pour repenser sa stratégie publicitaire dans son ensemble, et de s’adapter aux attentes des consommateurs. Grâce à l’évolution de plus en plus rapide de nos technologies et du cadre réglementaire, le marketing digital peut accompagner la reprise et transformer une stratégie marketing : fournir aux consommateurs des expériences personnalisées et moins intrusives, respecter son consentement ; le tout en permettant aux marketeurs d’optimiser l’utilisation de leurs budgets. L’IA et le machine learning sont au cœur de cette transition permettant de placer les consommateurs au cœur des stratégies publicitaires des marques et ainsi rétablir le lien de confiance.
Les consommateurs veulent que l’on respecte leurs choix
Les différents scandales, comme celui de Cambridge Analytica, ont mis en évidence la valeur des données personnelles et de navigation, et ont permis aux consommateurs de prendre conscience de l’importance de leurs données pour les acteurs de la publicité en ligne. Les réglementations, comme le RGPD, ont permis aux internautes de mieux comprendre l’utilisation des cookies, mais aussi créer un sentiment de défiance face aux publicités qui suivent leurs activités en ligne. Le fossé s’est ainsi creusé entre des consommateurs lassés par la publicité et les marketeurs, jusqu’à remettre en cause le lien de confiance entre une marque et son public.
En effet, avant la généralisation récente des analyses de données, les tactiques de nombreux publicitaires se réduisaient souvent à un arrosage massif au pire, et à un ciblage de contexte, par définition moins performant que le ciblage via datas.
Ce n’est donc pas une surprise si les internautes décrivent la publicité en ligne comme de plus en plus intrusive ; la conséquence de cette intrusion étant la croissance du taux d’équipement des internautes en adblockers.
Pour lutter contre cette lassitude, les marketeurs doivent optimiser leurs placements, et miser davantage sur la qualité plutôt que la quantité, particulièrement après une crise comme celle que nous venons de vivre. L’objectif est de personnaliser les annonces en ligne en fonction du profil des acheteurs, et de se tourner vers d’autres techniques de marketing à la performance, mais aussi de respecter leur consentement, car adresser une publicité en forçant un internaute à désactiver son adblocker ne donnera rien de bon.
Dans le même temps, les réseaux sociaux se sont développés mais sans permettre aux marques de construire un profil client clair et de connaitre l’utilisation précise de leur budget publicitaire. Pour toutes ces raisons, les marketeurs ont connu des moments difficiles ces deux dernières années. Aujourd’hui cependant, l’émergence d’outils basés sur l’IA et le machine learning promet de faciliter considérablement le parcours des marketeurs et des consommateurs.
Une approche plus intelligente qui entraine un meilleur rendement
Aujourd’hui, l’émergence de l’IA et du machine learning promet de faciliter considérablement le parcours des marketeurs. Tout d’abord, ces outils permettent de garantir aux directions marketing un meilleur retour sur investissement en ayant un regard sur les emplacements moins performants. Faire moins mais mieux, et donc s’aligner avec les attentes des internautes et avec des budgets possiblement réduits avec la crise.
Autrefois, les impressions étaient la mesure principale d’une campagne, mais cette mesure ne donne pas les informations les plus importantes sur les résultats obtenus par une campagne publicitaire, comme les tendances d’achat et les comportements des clients. L’IA permet un apprentissage beaucoup plus rapide afin de trouver les bonnes opportunités sans devenir un spécialiste dans l’analyse de données. Avec une meilleure connaissance de son public, la marque peut adapter sa stratégie publicitaire à leurs besoins. Par exemple, grâce à ces outils, certaines marques se sont rendu compte que leur public n’était finalement pas si jeune que pensé.
Grâce aux systèmes basés sur le machine learning, les marketeurs sont capables de définir des indicateurs de performance clés (KPI) qui sont plus étroitement liés aux objectifs commerciaux de l’entreprise plutôt que de simples objectifs de performance marketing. Maintenant, au-delà de l’impression, les campagnes sont plus axées sur la conversion et le reach.
Pour les publicitaires, l’IA et le machine learning commencent déjà à progressivement rendre le marketing plus efficace. Ces technologies permettent aux marketeurs d’avoir une vision plus complète de leur performance et de toucher de nouveaux publics à grande échelle en identifiant les étapes où se trouvent les consommateurs dans leur parcours, notamment ceux qui sont susceptibles de passer à l’acte d’achat. Nous n’en sommes qu’au début, ces nouvelles technologies pourront rebâtir le lien de confiance entre les marques et les internautes, en respectant strictement un consentement clair et proposant moins de publicité, mais beaucoup plus qualitative et donc avec un meilleur rendement. Une publicité ne doit pas être simplement vue, elle doit marquer les esprits en proposant un produit pertinent et attirer l’attention pour la qualité de sa recommandation, dans le respect de la vie privée de l’utilisateur. Un juste équilibre en somme.