Le guide ultime de l'IA dans le marketing numérique : outils, exemples et conseils pratiques

L’intelligence artificielle (IA) a remodelé de nombreux domaines et le marketing numérique ne fait pas exception. Les données d'IBM révèlent que 35 % des entreprises utilisent déjà l'IA dans leur activité, tandis que 42 % explorent l'IA. Si vous cherchez comment utiliser l’IA dans le marketing numérique, vous êtes exactement là où vous devez être !

Voici quelques-unes des façons dont l’IA peut vous aider en marketing, avec des exemples concrets et des conseils pratiques que vous pouvez appliquer pour vous rapprocher de votre public.

Table des matières

• Recommandations de contenu personnalisées
• Analyse prédictive pour la notation des leads
• Marketing par e-mail dynamique
• Chatbots pour le support client
• Ciblage comportemental dans la publicité
• Analyse sémantique pour l'optimisation du contenu
• Écoute des médias sociaux et analyse des sentiments
• Optimisation de campagne automatisée
• Modélisation prédictive de la valeur à vie du client (CLV)
• Recherche visuelle et reconnaissance d'images

1. Recommandations de contenu personnalisées

Imaginez une expérience de navigation dans laquelle vous êtes bombardé de contenu que vous ne trouvez ni intéressant ni pertinent. Dans un labyrinthe numérique aussi bruyant, vous arrêteriez probablement complètement de naviguer.

Maintenant, comparez cela avec un scénario dans lequel chaque élément de contenu que vous voyez semble sélectionné pour vous, en résonance avec vos intérêts et vos préférences. La deuxième scène reflète la puissance des recommandations de contenu personnalisées basées sur l'IA.

Les données de Google indiquent que neuf spécialistes du marketing sur dix reconnaissent que la personnalisation joue un rôle majeur dans l'amélioration de la rentabilité de l'entreprise. L'IA a rendu beaucoup plus facile l'offre de personnalisation en utilisant des algorithmes qui analysent le comportement des utilisateurs pour fournir des suggestions de contenu personnalisées.

Exemple concret : les recommandations personnalisées de YouTube

YouTube utilise l'IA pour proposer des recommandations de contenu personnalisées. La plateforme analyse les données d'interaction de chaque utilisateur, y compris les vidéos regardées, la durée des vues, les goûts, les aversions et les commentaires, chaque action contribuant à construire un profil de leurs préférences.

Au cours des dernières semaines, j'ai regardé des vidéos sur la productivité et l'écriture. J'ai également développé l'habitude de jouer de la musique jazz en arrière-plan chaque fois que je travaille.

Voici mes recommandations YouTube lorsque je l'ai ouvert sur mon navigateur au moment où j'écris cet article :

Ces recommandations ont piqué mon intérêt et je les regarderais probablement si je n'étais pas trop occupé à faire un travail en profondeur. Cela ne fait que montrer comment l'IA de YouTube comprend le contenu et le contexte des vidéos, ce qui m'aide à élaborer des recommandations sur mesure. Parce que les recommandations sont précises, je consomme plus de vidéos et passe plus de temps sur la plateforme.

L'appliquer à votre marque

Pensez à utiliser des outils de personnalisation de l'IA dans votre entreprise de commerce électronique. Par exemple, un outil comme Intellimaze permet aux sites Web d’afficher des variations de page uniques à chaque visiteur du site Web à l’aide de l’IA, augmentant ainsi les taux de conversion.

Dynamic Yield propose également des recommandations de produits personnalisées à l'aide d'un algorithme d'apprentissage en profondeur, pour prédire le prochain produit sur lequel chaque visiteur est le plus susceptible de cliquer.

2. Analyse prédictive pour la notation des leads

La notation des leads fait référence à la méthodologie marketing utilisée pour classer les prospects sur une échelle qui représente la valeur perçue de chaque prospect.

La stratégie consiste à attribuer des valeurs numériques, des scores ou des descripteurs (tels que chaud, tiède ou froid). Traditionnellement, les spécialistes du marketing établissent des critères spécifiques pour noter les prospects, tels que :

• Informations démographiques
• Taille de l'entreprise
• Titre d'emploi
• Niveau d'engagement (comme les visites de sites Web ou les interactions par e-mail)
• Où ils se trouvent dans l'entonnoir marketing

L’analyse prédictive, quant à elle, est définie par la Harvard Business School comme « l’utilisation de données pour prédire les tendances et les événements futurs ».

L'IA dans le marketing numérique permet des analyses prédictives dans la notation des leads en utilisant des données historiques pour prévoir des scénarios potentiels. Après tout, l’IA peut intégrer et analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, notamment :

• Systèmes CRM
• Réseaux sociaux
• Interactions sur le site Web, et
• Engagements par courrier électronique.

Cette analyse complète des données fournit une image plus complète de chaque prospect.

Exemple concret : Einstein Lead Scoring de Salesforce

Salesforce, un logiciel de gestion de la relation client (CRM), permet aux utilisateurs de suivre leurs prospects. Dans le CRM, chaque prospect est créé lorsqu'il reçoit de nouvelles informations de contact dans sa base de données.

La plateforme utilise une technologie appelée Einstein Lead Scoring pour qualifier les leads. Cette fonctionnalité exploite la puissance de l'IA pour évaluer les prospects par rapport aux modèles établis de conversions réussies de l'utilisateur.

Einstein Lead Scoring utilise l’IA pour analyser les leads historiques, car il identifie les leads actuels qui ressemblent le plus aux anciens convertisseurs. Sur la base de ces données, le système attribue des scores à ces prospects en fonction de diverses informations. Plus le score est élevé, plus les leads ont de points communs avec les anciens clients.

Cette fonctionnalité permet aux spécialistes du marketing d'obtenir des informations plus détaillées et de hiérarchiser les prospects en fonction de leur score.

L'appliquer à votre marque

Pensez à utiliser un logiciel basé sur l'IA pour obtenir des analyses prédictives pour la notation des prospects. Non seulement cela rationalisera vos efforts de marketing, mais cela améliorera également l'efficacité globale de votre marque à engager des clients potentiels.

3. Marketing par e-mail dynamique

À quelle fréquence ouvrez-vous les e-mails marketing dans votre boîte de réception ? Les données de Mailmunch révèlent un taux d'ouverture moyen des e-mails de 21,33 % dans tous les secteurs, soit seulement deux e-mails sur dix.

Sans aucun doute, le marketing par e-mail peut s’avérer délicat lorsque vous n’êtes pas armé de l’expérience, des compétences et des bons outils. Heureusement, l’intelligence artificielle en marketing permet aux entreprises d’optimiser leurs campagnes en tirant parti de l’apprentissage automatique pour créer les bons messages à envoyer aux bonnes audiences, au bon moment.

Dans le cadre de campagnes emailing, l’IA dans le marketing digital permet aux utilisateurs de :

• Analysez les performances passées des e-mails pour créer des lignes d'objet accrocheuses et identifier les délais d'envoi optimaux
• Analyses globales des e-mails, fournissant des informations précieuses sur les performances globales de la campagne
• Initiez automatiquement des flux de travail de courrier électronique en fonction des actions spécifiques entreprises par les destinataires
• Améliorez la gestion des listes de diffusion en nettoyant et en organisant vos listes de contacts
• Générez une copie d'e-mail sur mesure qui trouve un écho auprès de votre public cible
• Personnalisez le contenu des e-mails pour répondre à des segments d'audience distincts

Exemple concret : l'outil de marketing IA de MailChimp

Mailchimp s'appuie sur son assistant de croissance IA, Intuit Assist, pour révolutionner la façon dont les clients abordent leurs campagnes par e-mail.

L'outil permet aux utilisateurs d'automatiser et d'optimiser divers aspects du marketing et de créer du contenu personnalisé à grande échelle. Les fonctionnalités d'IA de Mailchimp incluent la génération d'automatisation pour accueillir de nouveaux contacts, récupérer les paniers abandonnés et réengager les clients perdus.

L'outil utilise également l'IA pour rédiger des e-mails et des textes marketing relatifs à la marque, ainsi que des capacités de conception personnalisée basées sur l'IA qui s'alignent sur l'esthétique de la marque.

L'appliquer à votre marque

Pensez à utiliser des outils de marketing par e-mail basés sur l'IA pour optimiser vos campagnes par e-mail. Cela vous aidera à envoyer les bons messages au bon moment, améliorant ainsi le taux d'ouverture de vos e-mails et votre taux de clics.

4. Chatbots pour le support client

Les chatbots existent depuis un moment déjà. Cependant, lorsque les chatbots ne sont pas configurés de manière réfléchie, les capacités limitées des chatbots traditionnels peuvent piéger les clients dans une boucle frustrante.

Entrez dans les chatbots conversationnels d’IA – la dernière révolution de l’IA dans le marketing numérique et le service client.

Les chatbots traditionnels, également appelés chatbots basés sur des règles, s'appuient sur un ensemble prédéterminé de règles et de réponses. Ces outils fonctionnent sur la base d'une logique « si-alors », répondant à des mots-clés ou des expressions spécifiques identifiés dans la saisie de l'utilisateur.

D’un autre côté, les chatbots conversationnels d’IA sont alimentés par des technologies telles que le ML et le traitement du langage naturel (NLP). Cela signifie qu’ils peuvent comprendre, apprendre et réagir au langage humain de manière plus nuancée et plus adaptée au contexte.

Exemple concret : KLM Royal Dutch Airlines

La clientèle de KLM Royal Dutch Airlines s'étend sur tous les continents. À juste titre, il implémente un chatbot multilingue alimenté par l'IA sur Facebook Messenger, accessible 24h/24 et 7j/7. Le chatbot gère 15 000 conversations sociales hebdomadaires dans différentes langues.

J'ai essayé de discuter avec le bot en espagnol, et il a compris ma requête et effectué les actions nécessaires :

En ayant une meilleure compréhension des demandes dans plusieurs langues, ces robots améliorent non seulement l'engagement des clients, mais font également gagner du temps aux représentants du service client, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes.

L'appliquer à votre marque

Si vous recevez de nombreuses demandes complexes qui peuvent être difficiles à traiter avec des chatbots basés sur des règles, envisagez d'utiliser des chatbots IA tels que LiveHelpNow, Ada, Tidio et bien d'autres.

5. Ciblage comportemental dans la publicité

L'utilisation de l'IA dans le marketing numérique inclut également le ciblage comportemental, qui permet aux marques de créer des campagnes publicitaires hautement ciblées et personnalisées.

Si vous avez déjà recherché un sac à dos en ligne et que, immédiatement après, des publicités pour des sacs à dos commencent à apparaître sur vos applications et vos navigateurs, vous avez constaté la puissance du ciblage comportemental.

Cette technique utilise les données collectées sur le comportement de navigation d'un utilisateur, telles que les recherches, les pages visitées et les produits extraits, pour sélectionner les annonces à afficher auprès de cet individu.

Par exemple, je me fais un devoir de me tenir au courant des dernières nouveautés en matière d'IA et d'affaires, et voici à quoi ressemblent les publicités sponsorisées sur ma page Instagram :

Exemple concret : publicités personnalisées sur Facebook

Facebook utilise le ML pour améliorer la diffusion de ses publicités personnalisées, créant ainsi de la valeur pour les consommateurs et les entreprises.

Les annonceurs définissent leur public cible via les outils en libre-service de Facebook, en utilisant des données telles que :

• Âge
• Genre
• Actions des utilisateurs sur la plateforme
• Informations personnalisées telles que les listes de diffusion ou les données des visiteurs du site Web

( Source de l'image )

Les annonces ciblant ces audiences entrent dans une enchère. Dans ce processus, Facebook utilise le ML pour calculer le score de valeur totale de chaque annonce en fonction de son enchère, du taux d'action estimé (la probabilité qu'un utilisateur effectue l'action souhaitée) et du niveau de qualité de l'annonce.

Ce système garantit que non seulement le plus offrant gagne, mais également les publicités qui devraient être plus attrayantes ou de meilleure qualité, permettant ainsi aux entreprises de toutes tailles d'atteindre efficacement le public souhaité.

L'appliquer à votre marque

Utilisez des plateformes comme Facebook et Instagram, qui proposent des algorithmes ML avancés pour identifier vos publicités auprès des utilisateurs en fonction de leurs interactions en ligne. Cela peut améliorer la pertinence de vos annonces et contribuer à augmenter les taux de conversion.

6. Analyse sémantique pour l'optimisation du contenu

Disons que vous deviez créer du contenu pour le mot-clé « rock ». Sur quel sujet centrerez-vous votre contenu ?

Eh bien, vous pouvez emprunter plusieurs voies. D’une part, vous pouvez créer du contenu sur la musique rock et discuter de son histoire et des principaux acteurs de l’industrie. D'un autre côté, vous pouvez également rédiger un article sur les matières minérales solides, leurs types et leurs utilisations.

Quoi qu'il en soit, parce que vous ne connaissiez pas le bon contexte au départ, la moitié des personnes recherchant le terme « rock » pourraient trouver votre contenu non pertinent. C’est là qu’intervient l’analyse sémantique.

Dans le contexte de l’IA dans le marketing numérique, les outils d’analyse sémantique permettent de comprendre le contexte et les nuances du langage dans le contenu. Ce processus permet de créer un contenu pertinent par rapport à l'intention de l'utilisateur et mieux aligné sur les algorithmes des moteurs de recherche.

Exemple concret : Google BERT

Google BERT (Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers) est une technique basée sur un réseau neuronal pour le traitement du langage naturel (NLP).

Cet outil est conçu pour saisir le contexte et les nuances des requêtes recherchées, permettant ainsi au moteur de recherche de fournir des résultats plus pertinents pour les recherches des utilisateurs.

Contrairement aux modèles précédents qui interprétaient le texte de manière linéaire (un mot après l'autre dans l'ordre), BERT traite les mots par rapport à tous les autres mots d'une phrase, de manière bidirectionnelle.

L'appliquer à votre marque

Utilisez des outils de référencement basés sur l'IA qui offrent des capacités d'analyse sémantique pour identifier non seulement les mots-clés, mais également les concepts, termes et questions associés qui intéressent votre public cible. Créez du contenu qui aborde ces domaines et concentrez-vous sur la fourniture de valeur et la réponse aux requêtes de manière contextuellement pertinente. manière.

7. Écoute des médias sociaux et analyse des sentiments

Surveiller le sentiment des clients a toujours fait partie des bonnes pratiques marketing. Mais l’IA en marketing a porté cette méthode à un tout autre niveau.

Les algorithmes permettent désormais aux entreprises de mieux comprendre l'humeur des clients et la perception du public et d'identifier les tendances en temps réel. L’IA peut analyser de grandes quantités de données sur les réseaux sociaux, fournissant ainsi aux utilisateurs des informations exploitables sur les préférences et les comportements des consommateurs.

Exemple concret : analyse du sentiment des avis d'Airbnb

Airbnb utilise des algorithmes d'IA pour tirer des informations importantes des commentaires des clients. En utilisant les méthodes NLP, la plate-forme peut analyser le texte des avis des clients pour obtenir une compréhension complète des sentiments, des goûts, des aversions et des sujets de préoccupation des clients.

Cette approche de l'IA permet à Airbnb d'aller au-delà de l'analyse de base des sentiments et d'identifier des opportunités d'amélioration précises.

L'appliquer à votre marque

Pour utiliser l'IA dans l'analyse des sentiments et l'écoute des médias sociaux, envisagez d'utiliser une plate-forme de gestion des médias sociaux compatible avec l'IA.

Par exemple, Hootsuite permet aux utilisateurs d'accéder à des données sur des informations telles que la fréquence des mentions et les mots couramment utilisés dans une recherche.

Le contexte émotionnel des conversations concernant les termes de recherche est analysé pour comprendre la perception du public. Par exemple, les commentaires constamment négatifs sur un produit doivent être communiqués à l’équipe de développement du produit.

L'identification des « meilleurs auteurs » peut également révéler des influenceurs ou des détracteurs potentiels engagés dans les termes de recherche, offrant ainsi des opportunités de collaboration ou d'engagement.

8. Optimisation automatisée des campagnes

Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre et de surveiller des campagnes, les stratégies basées sur l'IA permettent aux spécialistes du marketing d'aller au-delà des conjectures.

L'IA dans le marketing numérique peut faciliter les tests continus et les ajustements en temps réel, permettant aux utilisateurs d'obtenir le meilleur retour sur investissement (ROI).

Comment ça marche? Avec l’IA, vous pouvez automatiser l’allocation des dépenses publicitaires aux éléments créatifs et aux canaux les plus performants. Ce faisant, vos campagnes bénéficient d'un ciblage plus précis et vous pouvez bénéficier de taux de conversion accrus.

Exemple concret : les solutions de campagne basées sur l'IA de Google Ads

Google Ads permet aux utilisateurs de profiter de ses technologies d'enchères automatiques appelées Smart Bidding. Cette fonctionnalité utilise le ML pour optimiser les campagnes en termes de conversions ou de valeur de conversion.

( Source de l'image )

Alors que de nombreux utilisateurs de Google Ads utilisent déjà les enchères automatiques, l'accent est désormais mis sur une optimisation multicanal globale.

Cette technologie vise à transcender les stratégies monocanal traditionnelles en intégrant les enchères sur les réseaux de recherche, display, vidéo, etc., en s'adaptant au parcours du consommateur aux multiples facettes qui s'étend sur de nombreux canaux.

Par exemple, l’étude Holiday Shopping Study menée par Google/Ipsos entre octobre 2021 et janvier 2022 a révélé que plus de la moitié des acheteurs américains utilisaient cinq canaux ou plus, comme les médias sociaux et la vidéo, lorsqu’ils faisaient leurs achats sur une période de deux jours.

L'appliquer à votre marque

Pensez à utiliser les enchères automatiques la prochaine fois que vous lancerez une campagne sur des plateformes publicitaires. Dans Google Ads, par exemple, plus de 80 % des utilisateurs optent déjà pour les enchères automatiques. C'est donc une bonne idée de voir si cela fonctionnera également pour votre marque.

Il vaut également la peine de déterminer si votre optimisation multicanal pourrait être une bonne stratégie pour guider votre public tout au long de l'entonnoir alors qu'il interagit quotidiennement avec plusieurs plateformes.

9. Modélisation prédictive de la valeur à vie du client (CLV)

La valeur à vie du client (CLV) est une mesure qui estime le montant total qu'une entreprise peut attendre d'un client tout au long de la relation commerciale.

Voici une formule de base pour cette métrique :

CLV = Valeur moyenne d'une vente x Nombre de transactions répétées x Temps de rétention moyen

Disons que la valeur moyenne d'une vente est de 100 $, que le nombre de transactions répétées par an est de cinq et que les clients sont fidélisés pendant trois ans en moyenne. Si nous utilisons la formule ci-dessus (100 $ x 5 x 3), la CLV serait de 1 500 $.

L'IA dans le marketing numérique permet aux entreprises de calculer cette mesure à grande échelle sans avoir besoin d'effectuer un calcul manuel. Avec le CLV prédictif, les utilisateurs peuvent prévoir la valeur future des clients en analysant leurs comportements passés et actuels.

Exemple concret : Microsoft Dynamics 365

Dynamics 365 de Microsoft, une suite d'applications logicielles de planification des ressources d'entreprise (ERP) et de gestion de la relation client (CRM), utilise l'IA pour prédire la CLV en agrégeant l'historique des transactions et les activités des clients.

Ce faisant, il permet aux utilisateurs d'identifier les clients à forte valeur ajoutée et d'élaborer une stratégie en conséquence, de segmenter les clients en fonction de leur valeur potentielle et d'uniformiser les décisions de développement de produits.

Dynamics 365 utilise un système de notation pour évaluer les performances du modèle d'IA dans l'identification des clients à forte valeur ajoutée. Ces notes sont :

• Grade A – Le modèle d'IA prédit avec précision au moins 5 % de clients à forte valeur ajoutée en plus par rapport au modèle de référence.
• Grade B – Les performances du modèle d'IA dans la prévision des clients à forte valeur ajoutée se situent entre 0 et 5 % plus précisément que le modèle de référence.
• Grade C – Ce modèle d'IA prédit avec précision moins de clients de grande valeur par rapport au modèle de référence.

Ce système de notation permet aux utilisateurs d'évaluer l'efficacité de leurs modèles prédictifs CLV et de décider s'ils doivent s'appuyer sur les prédictions du modèle d'IA pour prendre des décisions stratégiques.

L'appliquer à votre marque

Envisagez de mettre en œuvre une solution d'IA pour intégrer les données dans des modèles prédictifs capables de prévoir la CLV. Vous pouvez ensuite utiliser ces informations pour affiner vos efforts marketing sur les clients à forte valeur ajoutée et personnaliser leurs expériences en offrant des récompenses sur mesure.

10. Recherche visuelle et reconnaissance d'images

Avez-vous déjà utilisé la recherche d'images pour rechercher un article en ligne ? Si vous avez répondu oui, vous savez à quel point cette fonctionnalité peut être utile pour les consommateurs.

Associées à la technologie de l'IA, la recherche visuelle et la reconnaissance d'images permettent une expérience d'achat plus efficace. Après tout, les clients n’auraient qu’à télécharger des photos des produits et ils pourraient obtenir automatiquement des résultats pertinents.

Les algorithmes peuvent également analyser les images pour identifier les couleurs, les formes, les motifs et d'autres caractéristiques, permettant ainsi aux clients de trouver plus facilement ce qu'ils veulent.

Exemple concret : Amazon Lens

Amazon Lens est un bon exemple de technologie de recherche visuelle basée sur l'IA dans le secteur du commerce électronique.

Les utilisateurs peuvent accéder à l'outil directement via l'application Amazon. Il vous suffit de sélectionner la fonction Objectif dans la barre de recherche et de télécharger une image existante ou de prendre une photo d'un élément. Des algorithmes de reconnaissance d’images identifieront ensuite les produits correspondant aux caractéristiques visuelles de l’article représenté sur la photo.

Par exemple, j'ai pris une photo de la souris de mon ordinateur et Amazon Lens a obtenu des résultats qui y ressemblent :

L'appliquer à votre marque

Intégrez une fonctionnalité de recherche visuelle dans votre site Web de commerce électronique. Les utilisateurs de Shopify, par exemple, peuvent choisir parmi plusieurs applications de la boutique d'applications Shopify qui offrent cette fonctionnalité. Il serait également judicieux d’utiliser les plateformes de commerce électronique qui utilisent déjà cette fonctionnalité, comme Amazon et eBay.