Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et est-ce la voie à suivre ?

Vous ne savez pas si l'apprentissage automatique a sa place dans votre entreprise et la façon dont vous rapportez et optimisez votre marketing ? L'équipe de Distract partage ses réflexions.

À mesure que la technologie progresse, l'apprentissage automatique devient de plus en plus ancré dans notre vie quotidienne.

Après tout, il a été constaté que 40 % des spécialistes du marketing pensent que de meilleures données amélioreraient leurs résultats marketing.

Et on comprend pourquoi.

L'accès à de meilleures données peut vous donner plus de confiance pour prendre des décisions basées sur les données. Et avec l'apprentissage automatique en place, vous pouvez même obtenir des recommandations intuitives basées sur les performances de la campagne.

Ainsi, dans ce blog, nous allons explorer :

• Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
• Pourquoi le marketing peut bénéficier du machine learning ?
• Étapes à suivre pour se préparer aux opportunités d'apprentissage automatique

Entrons dedans.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une forme d'intelligence artificielle qui permet aux applications logicielles de mieux prédire les résultats en utilisant des données et des analyses historiques.

Si vous travaillez dans le domaine du marketing numérique, vous savez que l'apprentissage automatique est inévitable et, dans de nombreux cas, peut entraîner une augmentation significative des performances de l'entreprise.

Exemples d'apprentissage automatique en marketing

Il existe toutes sortes d'outils d'intelligence artificielle qui soutiennent les entreprises avec l'apprentissage automatique.

D'un point de vue marketing, il existe cinq principaux types de logiciels d'apprentissage automatique :

1. Systèmes de recommandation
2. Ciblage des prévisions
3. Prévision LTV
4. Prévision du taux de désabonnement
5. Reporting et analyse de données volumineuses

Regardons chacun un peu plus en détail.

Systèmes de recommandation

C'est à peu près ce qu'il dit sur l'étain. L'apprentissage automatique des recommandations peut utiliser les données de l'historique des achats pour proposer aux acheteurs des produits que d'autres acheteurs comme eux ont achetés.

En proposant des offres et des recommandations personnalisées, les entreprises peuvent augmenter leurs ventes et affiner leur ciblage.

Ciblage des prévisions

De manière générale, la publicité payante cible les utilisateurs en fonction de données démographiques particulières ou d'une activité historique.

Cependant, il existe également un ciblage prédictif, qui vous permet de cibler les utilisateurs les plus susceptibles d'effectuer un achat.

Prévision LTV

LTV est calculé dans le cadre d'un rapport, ce qui signifie qu'il est rétrospectif. Idéalement, le LTV devrait être calculé avant le départ d'un client. Et encore mieux serait de pouvoir prédire quand un type particulier de client envisagera de changer et de l'utiliser pour lancer une campagne pour les garder à bord.

Il peut également être utilisé pour mesurer l'impact des campagnes marketing sur la LTV par opposition aux seuls prospects ou ventes.

Prévision du taux de désabonnement

Semblable à ce qui précède, la prévision du taux de désabonnement offre aux entreprises des opportunités de marketing prédictif pour garder les clients à bord plus longtemps et pour identifier les principales causes de désabonnement plus tôt.

Reporting et analyse de données volumineuses

Enfin et surtout, le reporting et l'analyse de données volumineuses sont une tendance future clé pour l'apprentissage automatique dans le marketing.

Bien que des outils tels que Google Analytics vous fournissent toutes vos données marketing au même endroit, ils n'offrent pas grand-chose en termes d'informations ou de recommandations.

Nous prévoyons une augmentation des logiciels offrant des analyses plus prédictives d'un point de vue marketing.

Étapes pour se préparer à l'apprentissage automatique dans l'analyse marketing

Historiquement, les spécialistes du marketing se sont appuyés sur des outils tels que Google Analytics et les rapports natifs dans des outils tels que Google Ads et Facebook Business Manager pour comprendre la qualité de leurs campagnes marketing, en particulier leurs publicités payantes.

Mais avec la mort des cookies tiers et la mise en place des mises à jour de confidentialité, l'analyse des métriques des utilisateurs pour l'optimisation devient de plus en plus difficile.

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Pour cette raison, les plateformes de marketing se penchent sur l'apprentissage automatique, retirant les données sensibles des mains des spécialistes du marketing et les forçant à faire confiance aux optimisations intelligentes que les plateformes effectuent.

Les plates-formes marketing telles que Google et Facebook vous permettent de choisir un objectif pour vos campagnes publicitaires afin de maximiser certaines conversions, d'atteindre un ROAS spécifique ou simplement de générer du trafic vers votre site Web. Ces plates-formes affirment qu'elles peuvent utiliser des mesures détaillées (qu'elles ne divulguent pas exclusivement) sur les utilisateurs pour atteindre ces objectifs pour vous.

Cependant, Google a considérablement réduit le nombre de termes de recherche d'utilisateurs que vous pouvez voir, et avec la transition vers GA4, il sera presque impossible d'analyser la navigation de votre site Web sans disposer d'un grand ensemble de données.

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iOS 14 a eu un autre impact crucial sur la publicité Facebook, le ciblage démographique n'étant plus disponible lors de l'examen des conversions.

Des limitations comme celle-ci ne laissent d'autre choix aux spécialistes du marketing que de faire confiance aux systèmes d'apprentissage automatique.

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Pourquoi il est crucial de configurer correctement les conversions

Lorsque vous confiez à ces plateformes l'optimisation de vos campagnes pour atteindre vos objectifs marketing, il est important de vous assurer que les données que vous leur fournissez sont correctes.

S'assurer que vos conversions sont configurées correctement et qu'elles se trouvent sur vos plates-formes vous mettra du bon pied et signifiera que les plates-formes s'optimisent pour la bonne chose. Si vous ne fournissez pas aux plateformes des données pertinentes, le processus d'apprentissage automatique sera beaucoup plus long. Il est également probable que vous ne verrez pas tous les avantages.

Plus vous pouvez fournir de données pour l'apprentissage automatique, mieux c'est. Trouver des similitudes significatives dans un groupe de 10 000 utilisateurs sera plus précis que dans un groupe de 100, ce qui signifie que les optimisations intelligentes basées sur un grand groupe sont plus susceptibles d'aboutir à un résultat positif.

Optimisation des conversions sur Google

Google propose de nombreux types de campagnes où l'apprentissage automatique est au premier plan. Le plus récent est Performance Max, où vous entrez un certain nombre d'actifs et Google fait de la publicité sur plusieurs plates-formes Google en votre nom auprès des utilisateurs qu'il juge susceptibles de vous apporter des conversions.

Bien qu'il s'agisse d'une forme extrême d'apprentissage automatique, vous n'avez pas besoin de plonger dans le vif du sujet et de faire confiance à Google pour tout prendre entre vos mains.

Les stratégies d'enchères automatisées sont également une forme d'apprentissage automatique. Vous pouvez garder le contrôle de vos mots-clés et copier tout en permettant à Google de montrer ces annonces aux personnes qui se convertiront.

Fournir à Google le plus de données possible vous placera au meilleur endroit pour attirer les bons utilisateurs. L'un des principaux avantages de l'utilisation des plates-formes Google est que tous les outils Google fonctionnent ensemble de manière transparente. Cela facilite la configuration des conversions à l'aide de Google Tag Manager, de Google Analytics ou de Google Ads lui-même. Une fois qu'une conversion est ajoutée à Google Ads, vous bénéficiez immédiatement de l'apprentissage automatique et de l'optimisation intelligente. Google utilisera l'apprentissage automatique pour atteindre vos objectifs en fonction de votre stratégie d'enchères.

Avec Ruler, les appels ou les formulaires peuvent être importés dans Google Ads de plusieurs façons. Les appels de règle peuvent être automatiquement importés dans Google Analytics en tant qu'événement qui peut ensuite être créé en tant qu'objectif et importé dans Google Ads.

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Alternativement, les données de formulaire et d'appel peuvent être exportées depuis Ruler et téléchargées dans Ads. Cette méthode antidatera les conversions et les associera aux annonces utilisant des GCLID. Google peut ensuite utiliser ces informations pour dicter des décisions intelligentes.

Tirer le meilleur parti des plateformes sociales

Faire en sorte que des plateformes tierces communiquent avec Facebook et d'autres plateformes de médias sociaux peut être difficile. Il est recommandé aux plates-formes sociales d'ajouter des UTM à chaque annonce afin que l'action sur le site Web puisse être retracée jusqu'à la campagne sociale, le groupe d'annonces et l'annonce spécifique.

Avec Ruler, ces UTM peuvent être analysés pour déterminer le nombre d'appels et de formulaires qui peuvent être attribués en retour.

Cependant, une autre façon d'utiliser l'apprentissage automatique consiste à créer des audiences personnalisées. Les audiences peuvent être téléchargées sur des plateformes sociales à l'aide d'identifiants tels que des numéros de téléphone et des adresses e-mail. Ce faisant, cette audience personnalisée peut ensuite être ciblée pour le remarketing ou pour des audiences similaires. Ces audiences similaires sont là où l'apprentissage automatique entre en jeu.

Les plateformes sociales analyseront votre liste d'audience personnalisée et utiliseront des marqueurs clés pour identifier ce que ces utilisateurs ont en commun. Ils peuvent ensuite créer une audience similaire basée sur des utilisateurs supplémentaires qui possèdent également ces marqueurs clés. En théorie, cette audience sera similaire à votre liste de remarketing, ce qui signifie qu'elle est plus susceptible d'entreprendre des actions similaires.

Plus vous pouvez fournir de données à n'importe quelle plate-forme, meilleures seront les optimisations intelligentes. Il est recommandé d'avoir une liste de plus de 300 utilisateurs lors de la création d'une audience personnalisée.

S'il n'est pas possible de créer une liste d'anciens acheteurs ou convertisseurs, examinez l'étape avant la conversion ou l'étape précédente. La création d'un public d'utilisateurs qui ont effectué des actions clés sur votre site (qu'il s'agisse ou non de la dernière étape de votre parcours de conversion) rend tout public similaire plus susceptible d'être un peu plus près de la conversion qu'un public complètement nouveau et large.

Emballer

L'apprentissage automatique est incontournable dans l'espace du marketing numérique.

Soyez proactif et configurez les audiences et le suivi dès maintenant. Plus tard, ceux-ci pourront être utilisés dans des campagnes et les plateformes disposeront déjà de données pour prendre des décisions.

N'oubliez pas que les outils d'attribution sont le premier pas vers l'apprentissage automatique. Investissez-en un dès maintenant pour prendre une longueur d'avance sur vos données marketing.

Ruler Analytics est un outil d'attribution de premier plan qui peut s'intégrer à tous vos principaux outils marketing. Réservez une démo pour en savoir plus.

Ou, si vous avez besoin d'aide pour créer des campagnes marketing de bout en bout, contactez l'équipe Distract.

À propos de Hannah Langton

Hannah est responsable de compte senior pour la publicité sur le Réseau de Recherche chez Distract. Avec cinq ans d'expérience, Hannah se tourne vers l'avenir de la publicité numérique et de l'apprentissage automatique.

À propos de Distraire  

Distract est une agence créative de marketing numérique et de publicité basée dans la ville de Lincoln dans les East Midlands. Distract est fier de son innovation et de sa créativité, permettant aux clients des secteurs B2B et B2C de se démarquer de leurs concurrents.

Les équipes Recherche et Social de Distract travaillent de manière créative avec les clients pour créer des campagnes qui génèrent constamment des prospects et des demandes de renseignements et augmentent la notoriété de la marque. Distract y parvient grâce à une combinaison d'une image de marque personnelle claire, de stratégies innovantes et de l'utilisation d'éléments créatifs produits par le design, la vidéo et les médias sociaux.