Le marketing numérique à l'ère de l'apprentissage automatique

Ou… qu'ont les Ro homme robots jamais fait pour nous?

L'apprentissage automatique est l'une des nouvelles technologies les plus intéressantes à avoir émergé ces dernières années. C'est une branche de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés.

Cet article explorera certaines des façons dont l'apprentissage automatique peut être appliqué au marketing numérique.

Pourquoi le marketing devrait-il se soucier de l'apprentissage automatique ?

Au cours des deux dernières années, le monde du marketing numérique a été révolutionné par l'apprentissage automatique. Cela a été un changement profond dans la façon dont nous utilisons les données pour prendre des décisions et a changé la façon dont nous abordons le marketing.

L'apprentissage automatique peut être appliqué au marketing en ligne pour analyser le comportement des clients et prédire les modèles futurs sans avoir besoin de l'intervention d'un humain (et considérablement plus rapidement qu'un humain !). De cette façon, les organisations peuvent plus facilement développer des stratégies basées sur l'évolution des besoins des consommateurs et goûts.

En tant que forme d'IA, l'apprentissage automatique peut également aider les entreprises à anticiper la façon dont les clients pourraient réagir aux nouveaux produits ou services. L'apprentissage automatique pourrait aider à prédire les données démographiques et les profils psychographiques des clients, ainsi que leurs habitudes d'achat probables. L'entreprise pourrait ensuite utiliser ces informations pour adapter ses stratégies marketing à certains groupes de clients.

En fait, Google utilise l'apprentissage automatique dans presque tout ce qu'il fait. Des analyses aux publicités en passant par la reconnaissance vocale, il utilise les masses de données qu'il obtient pour prendre des décisions éclairées et les analyse en notre nom.

Ce qui est formidable, c'est que nous pouvons également utiliser les mêmes approches pour exploiter nous-mêmes les données. Cela offre des opportunités au-delà de ce que Google peut nous offrir dans ses outils et également une plus grande capacité à adapter nos efforts à l'objectif que nous choisissons.

Applications du Machine Learning en marketing

Voici un bref aperçu de certains domaines clés dans lesquels l'apprentissage automatique profite au marketing.

Analyse des données

Les machines sont excellentes pour travailler avec des données qui seraient soit fastidieuses, soit incompréhensibles pour les humains. En appliquant des algorithmes à de grands ensembles de données, nous pouvons révéler toutes sortes de modèles qui passeraient autrement inaperçus en observant manuellement les feuilles de calcul. Cela pourrait inclure des fonctionnalités telles que :

• Corrélations : elles peuvent révéler des relations au sein de données que vous n'aviez pas prises en compte.
• Tendances : Au-delà des simples tracés 2D et 3D, il peut y avoir des tendances cachées difficiles à repérer.
• Regroupement : étant donné que la plupart des données sont trop complexes pour être visualisées toutes en même temps, il peut être presque impossible de voir des similitudes entre plusieurs variables disparates.
• Valeurs aberrantes et anomalies : Encore une fois, cela peut être très difficile à établir manuellement lorsque les données sont complexes.
• " Big data " : bien que certaines analyses de données puissent être effectuées dans une feuille de calcul avec une utilisation intelligente de formules, lorsque l'ensemble de données dépasse une certaine taille, cette approche cessera d'être pratique. Une approche d'apprentissage automatique nous permet de faire face à des ensembles de données extrêmement volumineux.

Automatisation et personnalisation

En apprenant au fur et à mesure (ou "en ligne" dans le langage de l'apprentissage automatique), un algorithme peut automatiquement ajuster les paramètres en fonction d'événements externes (pensez : comportement de l'utilisateur).

Les applications pourraient inclure :

• Contenu suggéré sur un site Web basé sur des utilisateurs similaires (pensez : recommandations de films)
• Répondre dynamiquement à la durée d'activité d'une session de navigation (pensez à la durée d'attention des visiteurs !)
• Annoncez des produits pertinents de manière dynamique en fonction des conditions météorologiques sans avoir à étiqueter chaque produit que vous vendez (pensez à l'été et aux parapluies britanniques !)

Ce type de système de comportement et de réponse peut être constamment mis à jour sans intervention humaine.

Optimisation et ROI

Vous voulez savoir laquelle de vos nombreuses dépenses marketing vous en donne le plus pour votre argent ? Avec les bonnes données, un algorithme peut apprendre quels flux offrent le meilleur retour sur investissement et dans quelles conditions.

La beauté de cela réside dans le modèle des données que l'apprentissage automatique peut produire. En utilisant ce modèle, vous pouvez y introduire de nouvelles données dans n'importe quelle configuration que vous souhaitez essayer et il vous indiquera le résultat probable en fonction des événements passés.

Cela ouvre la possibilité de prévoir le retour sur investissement pour toute combinaison de dépenses et de circonstances que vous souhaitez choisir. En plus de cela, plus vous mettez de données de bonne qualité, meilleures seront les prévisions, donc les prévisions devraient s'améliorer avec le temps.

Génération de copie

Certaines des plus grandes avancées récentes dans le monde de l'apprentissage automatique ont été dans le traitement du langage naturel (TAL). Avec la sortie du GPT-3 d'OpenAI, il est désormais tout à fait possible d'inclure l'apprentissage automatique directement dans le flux de travail des rédacteurs, des référenceurs et des spécialistes du marketing. En fait, quiconque travaille avec du texte peut probablement tirer parti de l'interaction avec ce type d'IA. (Cela dit, je promets que la personne qui écrit ceci est humaine et non une machine - honnête !)

Pour tirer le meilleur parti d'une IA comme celle-ci, il faut prendre le temps de comprendre comment interagir avec elle - et, souvent, un œil expérimenté pour la modifier. De toute évidence, une compréhension du sujet sur lequel vous travaillez est également extrêmement bénéfique, mais il y a un argument pour dire que les gains de temps globaux et les résultats ultérieurs pourraient en valoir la peine.

L'apprentissage automatique est-il adapté à mon entreprise ?

C'est une question très importante et à laquelle chaque entreprise de marketing devra s'attaquer à un moment donné.

Bien que l'apprentissage automatique puisse apporter un énorme avantage lorsqu'il est appliqué de manière appropriée, ce n'est pas quelque chose que vous pouvez simplement intégrer à une organisation et en récolter les bénéfices. Il vaudra la peine de prendre le temps d'examiner attentivement les données avec lesquelles vous devez travailler et ce que vous pouvez en faire.

Obtenir des données de haute qualité dans le bon format est extrêmement important. Mais le traitement et le nettoyage des données demandent du temps, des ressources et beaucoup de savoir-faire.

La décision finale revient donc à :

• Avons-nous des données appropriées?
• Avons-nous un cas d'utilisation clair ?
• Cela vaudra-t-il le temps et les efforts nécessaires pour notre entreprise ?

Conclusion

Mon avis? Le ML est l'avenir du marketing

Il est indéniable que l'apprentissage automatique apporte des capacités incroyables au marketing numérique. Avec de grandes entreprises comme Google, Facebook et Amazon qui rivalisent pour dominer l'arène de l'apprentissage automatique, il est déjà devenu un élément essentiel de notre façon de penser la stratégie.

Les petites entreprises, cependant, en sont encore aux premiers stades de l'adoption. D'un point de vue marketing et opérationnel, cela signifie que le champ est très ouvert pour prendre l'avantage sur les concurrents en rationalisant et en identifiant les opportunités.

Bien que la mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique en interne puisse être possible pour certaines entreprises, ce n'est pas quelque chose sur lequel la plupart des entreprises peuvent se concentrer suffisamment pour que cela en vaille la peine. C'est là que travailler avec une entreprise comme Hallam peut aider à intégrer l'apprentissage automatique dans les flux de travail actuels. Notre approche centrée sur les données signifie que vous pouvez vous concentrer sur ce que vous connaissez le mieux - vos données - pendant que nous gérons la technologie de traitement.