3 choses sur l'apprentissage automatique que chaque spécialiste du marketing doit savoir

TL;DR : Machine Learning 101 : 3 choses que les spécialistes du marketing doivent savoir

Vous avez des données ?

Je parie que oui.

Des montagnes de données, en fait. Des téraoctets de données. Des bibliothèques pleines de données. Avec plus de streaming à chaque heure de chaque jour.

Nous, les spécialistes du marketing, aimons nos données, mais, avouons-le… nous n'utilisons probablement qu'une fraction des données que nous collectons.

Ce n'est pas que nous ne voulons pas en utiliser davantage. Nous faisons.

Ce serait fantastique, par exemple, de suivre chaque client, de voir tout ce qu'il lit, combien de temps il l'a lu, où il a cliqué ensuite. Vous voudrez peut-être même déposer un cookie sur leur ordinateur et voir tous les autres sites Web qu'ils ont visités. Vous pouvez également les sonder et leur envoyer des messages personnels sur les réseaux sociaux. Testez quel est le meilleur moment pour leur envoyer des messages et sur quel canal ils répondent le mieux.

Ensuite, avec toutes ces merveilleuses connaissances, vous pourriez vous cacher dans votre bureau et concevoir une stratégie marketing complète juste pour eux.

Je ne parle pas de quelque chose comme le marketing basé sur les comptes, où votre travail est pour une grande entreprise cible. Je parle d'une stratégie et d'une exécution marketing totalement personnalisées et artisanales pour chaque prospect possible que votre entreprise pourrait avoir.

Pensez-y : des milliers de plans marketing entièrement personnalisés. Des dizaines de milliers de messages personnalisés. Des centaines de milliers d'heures consacrées aux données, à étudier exactement le comportement de chaque prospect.

Ce serait génial, non ?

Eh bien, si vous aviez un temps illimité et des ressources illimitées, peut-être. Si vous n'aviez jamais à dormir, et n'aviez pas de famille et pas de vie... et l'assurance que vous vivriez au moins jusqu'à 312 ans.

Sinon… oubliez-le.

Être capable de se concentrer aussi étroitement et de traiter chaque petite donnée que nous avons sur nos prospects et nos clients est risible. Délirant.

Nous ne sommes pas des machines.

Tout au plus, nous avons juste assez de ressources pour segmenter nos audiences. Nous devons créer des personas et des parcours d'acheteurs basés sur nos meilleures suppositions (informées par les données, bien sûr).

Et si les machines pouvaient faire tout ça ?

Et si un algorithme bien formé pouvait suivre chacun de vos prospects et recommander le contenu parfait et le leur envoyer au bon moment, dans le canal sur lequel ils seraient le plus susceptibles de répondre ? Et si l'algorithme pouvait même prédire le moment idéal pour que votre excellent vendeur puisse enfin l'appeler ?

C'est ce que l'apprentissage automatique peut faire.

Voici ce que vous devez savoir à ce sujet (au moins pour les débutants).

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.

Dans sa définition la plus simple, l'apprentissage automatique n'est rien de plus que "l'utilisation de données pour répondre à des questions". Astuce pour remercier la superbe série de vidéos de Google sur l'apprentissage automatique pour cette définition.

C'est un type spécifique ‒ ou une discipline, si vous voulez ‒ d'intelligence artificielle. L'un de ses points forts est que la précision d'un algorithme d'apprentissage automatique peut s'améliorer avec le temps. Il peut « apprendre ». Donc. alors qu'un programme capable de jouer aux échecs pourrait être considéré comme une intelligence artificielle, un programme capable d'apprendre à jouer aux échecs, au ping-pong et à tout autre jeu serait un exemple d'apprentissage automatique.

Les systèmes d'apprentissage automatique plus complexes sont souvent appelés "apprentissage en profondeur". Ainsi, pour l'exemple du jeu, les systèmes d'apprentissage en profondeur sont configurés pour utiliser plusieurs niveaux - appelés « réseaux de neurones » - pour effectuer leur traitement.

L'apprentissage automatique s'applique à presque tous les grands ensembles de données.

Alors que nous, les spécialistes du marketing, pourrions être intéressés par l'apprentissage automatique pour identifier des prospects ou pour optimiser nos systèmes de messagerie, il existe également de vastes applications pour l'apprentissage automatique en médecine, en finance, en météo… dans n'importe quel grand ensemble de données, vraiment.

C'est bon pour catégoriser les choses, comme nous l'avons vu dans la vidéo de Google. Une application déjà utilisée pour cela est la reconnaissance de photographies.

Facebook et Google le font depuis un certain temps, bien sûr, mais bientôt les algorithmes seront peut-être assez bons pour nous reconnaître même avec des lunettes de soleil ou un masque.

Si vous souhaitez jouer avec une forme beaucoup plus bénigne d'identification photographique, téléchargez Google Lens.

Il vous permet de photographier des choses, puis vous renvoie une évaluation de ce qu'il pense que la photographie représente. Il peut tout reconnaître, des codes-barres aux fleurs en passant par les entrées de restaurant.

Les photos ne sont cependant que la pointe de l'iceberg. L'apprentissage automatique est également utilisé pour les recommandations, qu'il s'agisse de Netflix vous informant des films que vous pourriez aimer, d'Amazon suggérant des produits ou de Google proposant une liste de résultats en fonction de vos requêtes de recherche.

En parlant de recherche… la recherche vocale et la reconnaissance vocale sont l'une des applications les plus prometteuses pour l'apprentissage automatique. Il ne s'agit pas du tout d'une application futuriste, d'une durée de dix ans. Même l'année dernière, Google a signalé que 20 % de ses requêtes étaient des recherches vocales. Gartner prédit que "30% des recherches se feront sans écran d'ici 2020".

Les spécialistes du marketing placent de grands espoirs dans l'apprentissage automatique.

80 % des responsables marketing pensent que l'intelligence artificielle (qui inclut l'apprentissage automatique) va "révolutionner" l'industrie du marketing au cours des cinq prochaines années.

C'est dire quelque chose. Mais cela ne se traduit pas nécessairement par une action, car seuls 10 % des mêmes spécialistes du marketing interrogés utilisent réellement l'IA.

Plus grave encore, seuls 26 % de ces spécialistes du marketing sont très convaincus de comprendre même comment l'IA est utilisée dans le marketing. (J'espère que la lecture de cet article vous aidera à passer à ces 26 %… ne serait-ce que de peu.)

Cette question sur le fait que les spécialistes du marketing sont obscurs quant au fonctionnement réel de l'apprentissage automatique a été soulevée dans une étude différente de TechEmergence. Ils ont interrogé 50 dirigeants d'entreprises d'apprentissage automatique, avec un accent particulier sur l'industrie du marketing. Ces dirigeants affirment que leur plus grand défi pour vendre leurs services consiste simplement à « démystifier la technologie ». Et si vous regardez certaines des autres réponses données (comme "les gens sont confus par la technologie"), ce problème de spécialistes du marketing ne comprenant pas vraiment l'apprentissage automatique peut être l'un des plus grands obstacles à son adoption.

Malgré la confusion, les spécialistes du marketing semblent savoir dans quelles parties de leur travail l'IA pourrait les aider :

• 60 % d'entre eux ont déclaré que l'IA peut leur donner un meilleur aperçu de leurs comptes ;
• 56 % s'attendent à ce qu'il les aide à mieux analyser leurs campagnes ;
• 53 % ont déclaré que cela les aiderait à identifier des clients potentiels ; et
• 53 % ont déclaré que cela augmenterait l'efficacité des tâches quotidiennes (merci, les filtres anti-spam).

C'est un peu différent de ce que les vendeurs pensent que les opportunités sont (bien que ce ne soit pas exactement une comparaison "des pommes avec des pommes"). Les fournisseurs choisissent la recherche, la « segmentation/ciblage de la clientèle » et les « moteurs de recommandation » comme les applications les plus prometteuses.

Malgré toutes les promesses, les spécialistes du marketing ont de nombreuses inquiétudes quant à la mise en œuvre de l'apprentissage automatique ou de toute forme d'IA :

• 60 % sont préoccupés par l'intégration de l'IA dans leur technologie existante (cela correspond à ce que les fournisseurs disent être un problème de qualité et d'intégration des données) ;
• 54 % s'inquiètent de la formation de leurs employés ;
• 46 % s'inquiètent de l'interprétation des résultats ; et
• 42% sont inquiets du coût.

Pourtant, les spécialistes du marketing sont prêts à plonger de toutes les manières, tant qu'ils peuvent être assurés de :

• un meilleur taux de clôture des ventes (59 % l'ont dit) ;
• augmentation des revenus (58 % );
• amélioration du trafic et de l'engagement sur leurs sites Web (54 %) ; et
• un taux de conversion plus élevé pour les prospects (52 %).

Conclusion

L'apprentissage automatique pourrait bien changer le monde. Nul autre que Vladimir Poutine a déclaré : "Celui qui deviendra le leader dans ce domaine sera le maître du monde".

Et donc, bien que cela puisse parfois être déroutant et que cela nous oblige tous à revenir en arrière et à améliorer la qualité de nos données, les récompenses de l'apprentissage automatique sont là. Les spécialistes du marketing qui peuvent diriger dans ce domaine pourraient finir par dominer leurs industries.

Retour à toi

Faites-vous partie des spécialistes du marketing sur dix qui utilisent déjà l'apprentissage automatique (ou toute forme d'IA) dans votre marketing ? Avez-vous des plans - et un budget alloué - pour le mettre en œuvre l'année prochaine ? Laissez un commentaire et dites-nous où vous en êtes.