Data et Techno Marketing

Data et Techno Marketing Intelligence Artificielle

Intelligence Artificielle : mon soutien opérationnel

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L’intelligence artificielle et les analyses prédictives sont centrales dans les activités de ciblage et de gestion de campagne marketing. Le machine learning permet d’analyser le comportement du consommateur dans un contexte de parcours omnicanal. Il permet de comprendre et d’anticiper ses besoins, de prédire les best moments et leviers pour l’adresser. Voici différentes applications concrètes d’assistance à la conception des campagnes de marketing :

 Le ciblage

Le ciblage et la segmentation profitent pleinement de cette technologie. Les ciblages temps réel, dépassent les simples données sociodémographiques ou transactionnelles pour tenir compte du comportement des individus, de données contextuelles, ou psychologiques.

L’intelligence artificielle est très utile au marketing dans sa segmentation. Elle permet d’extraire de petits groupes homogènes qui ont des comportements et préférences similaires. C’est tout ce dont un marketeur a besoin !

L’automatisation des envois selon les cibles va encore plus loin avec l’intelligence artificielle.

La technologie permet de cibler au maximum au sein d’un segment et d’intégrer des fonctions qui personnaliseront vraiment les emails envoyés en fonction de la cible (sexe, profession, niveau de hiérarchie, centres d’intérêt, historique client, etc.).

Tinyclues par exemple, permet à tout marketeur de tirer davantage profit de sa base de données clients. Il donne la possibilité de toucher la bonne cible pour n’importe quelle campagne. C’est une un moteur de machine learning non-supervisé qui analyse les bases clients pour en extraire des signaux faibles. Il est capable de prédire la probabilité d’acheter, utilisateur par utilisateur et poste par poste.

Tinyclues remplace deux approches marketing ‘à l’ancienne’. D’une part le ciblage sociodémographique  (la ménagère de moins de 50 ans, qui présuppose tel ou tel comportement pour les femmes, les jeunes, les urbains) et d’autre part le ciblage des ‘intentionnistes’.

Les clients sont compliqués. Ils ne sont pas conformes aux stéréotypes. Ils achètent des choses différentes à des moments différents pour des raisons différentes. Et ils détestent se sentir re-ciblés.

La gestion de campagnes

Les solutions d’automatisation marketing offrent de nombreux avantages. Elles permettent réellement aux experts marketing d’en faire plus avec moins. Cela passe par la suppression des nombreuses étapes chronophages.

Pour tout expert marketing, il est difficile, voire impossible, d’accomplir toutes ses tâches quotidiennes, et d’avoir encore le temps de tester de nouveaux produits ou de nouvelles idées.

Les solutions de gestion de campagne comme SalesforceMarketo ou tant d’autres,  permettent de décharger le marketeur. Elles allègent les tâches les plus fastidieuses comme la qualification, l’assignation de leads, la personnalisation des messages. Voilà ce que vous apporte l’automatisation marketing.

Avec le développement de l’intelligence artificielle ces solutions d’automation prennent une nouvelle dimension. Les algorithmes sont désormais en capacité d’intégrer la position du prospect dans le tunnel de conversion.

La solution MailPerformance, par exemple se connecte à toutes les  sources de données. Il applique un scoring prédictif pour détecter et prédire le niveau de cycle de vie de chacune des cibles. Ainsi, positionnés dans le tunnel de conversion, les clients sont exposés aux meilleurs programmes marketing : Welcome Pack, Win back programme (opération de reconquête d’un client perdu), programme de fidélité,…

D’autres scores sont calculés, parmi lesquels, le score d’appétence horaire. Il calcule en temps réel pour chacune des cibles :

  • la meilleure heure d’envoi des emailings pour provoquer une réaction
  • d’autres scores prédictifs tels que : réactivité, attrition, réactivation …

MailPerformance permet de créer et d’envoyer des milliards d’emails et SMS ultra personnalisés dont le contenu est adapté en temps réel en fonction des informations clients : informations descriptives, comportement de navigation, support de lecture, précédents achats…

Le développement de ces solutions évoluant très rapidement et sans cesse, le but de cet article est d’illustrer des cas d’usage de l’intelligence artificielle en marketing. Ce propos n’est en rien exhaustif mais il permet simplement de prendre conscience de cette tendance de fond, et de l’arrivée irrémédiable de ces nouveaux assistants dans tous les domaines du marketing… Retrouvez d’autres applications [ici]

 

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Programmatique à la vitesse de la lumière

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Les analyses prédictives sont centrales dans les activités d’achat d’espace. Le machine learning permet d’analyser le comportement du consommateur de prédire les best moments pour l’adresser et par quels leviers. Nous poursuivons notre exploration des applications marketing de l’intelligence artificielle avec cette fois les leviers de com. Voici quelques cas d’usages  :

Gestion des achats publicitaires

Les nouveaux modes d’achats médias  (le Real Time Bidding, programmatique) orientent vers l’automatisation des achats publicitaires.

L’achat programmatique est un processus permettant aux annonceurs d’acheter de l’espace publicitaire et aux éditeurs de vendre leurs espaces publicitaires de manière automatisée. Ces achats/vente à grande échelle se font quasiment en temps réel.

“Un inventaire publicitaire s’achète aujourd’hui en l’espace de 150 millisecondes, après sélection de la bonne audience parmi les quelques 2,5 milliards de profils disponibles dans le monde”[1].

Aucun cerveau humain n’est capable de prendre une décision aussi vite, c’est ici qu’intervient l’intelligence artificielle.

Le programmatique libère des tâches répétitives et manuelles et donne plus temps pour la stratégie, la créativité et l’optimisation. Ceci permet de se concentrer sur des opérations spéciales à plus forte valeur ajoutée.

Mais au-delà de la mécanisation de l’achat des espaces, ces technologies permettent d’optimiser en quasi-temps réel les investissements de la marque. L’intelligence artificielle donne  accès à la meilleure impression possible. Le meilleur canal du moment donné, pour la personne souhaité en se basant sur l’exploitation de la data et utilisation d’algorithmes.

La méthodologie est simple : observer l’attitude de l’internaute, puis regarder son surf sur les principaux sites pour trouver le meilleur moment sur le bon support (desktop, tablette, smartphone). Mais c’est la programmatique qui en permet la mise en œuvre.

 

Display et affichage dynamique

Le programmatique à travers ces algorithmes de segmentation de l’audience permet de diffuser des impressions mieux ciblées. Grâce à la finesse des données utilisées pour cibler les internautes il est possible de personnaliser au mieux les bannières poussées. Elles sont sélectionnées en fonction du profil, du parcours mais aussi en tenant compte de données contextuelles externes comme la météo par exemple. Cette avancée, porte le nom de Dynamic Creative Optimization (DCO).

Le machine learning peut aussi être utilisé pour optimiser l’affichage urbain : le DOOH en mode programmatique. DOOH signifie Digital Out-Of-Home. Il regroupe, entres autres, les techniques d’affichage digital urbaines et l’affichage numérique indoor en centres commerciaux ou aéroports par exemple.

Depuis avril 20016, Amnet, avec la technologie Displayce, cible des audiences en fonction des centres d’intérêt, typologies de lieux, points de vente et coupler les diffusions multi-écrans. C’est la 1ère plateforme française dédiée à l’achat de campagnes d’affichage digital, via un processus programmatique.

Au Royaume-Uni, l’agence M&C Saatchi avec le réseau Clear Channel a développé une technologie qui permet de doter les panneaux publicitaire d’une véritable intelligence artificielle.

Les réactions du passant influent sur le visuel grâce à un système d’algorithmes : le contenu dépend et évolue au fil de la réaction des passants.  Un algorithme définit les publicités qui plaisent ou non aux passant, en utilisant la reconnaissance faciale pour détecter si une publicité rend heureux, triste, ou si elle laisse indifférent. L’affichage apprend des réactions des passants pour diffuser une publicité au plus en adéquation avec les réactions attendues par la marque. Les éléments  de la publicité  (image, baseline, typographies, mise en page…) alors affichée sur le panneau sont  modifiée  en temps réel.

Le développement de ces solutions évoluant très rapidement et sans cesse, le but de cet article est d’illustrer des cas d’usage de l’intelligence artificielle en marketing. Ce propos n’est en rien exhaustif mais il permet simplement de prendre conscience de cette tendance de fond, et de l’arrivée irrémédiable de ces nouveaux assistants dans tous les domaines du marketing… Retrouvez d’autres applications [ici]   

[1] Éric Clemenceau, directeur France de RocketFuel

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Machine Learning : tu ne m’avaleras pas

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Intelligence artificielle, deep learning, robotisation du monde…

Une révolution en marche

Les machines s’introduisent dans notre vie quotidienne et les consommateurs sont déjà exposés quotidiennement à l’Intelligence Artificielle.

Google l’utilise pour compléter ses requêtes de recherche par la saisie semi-automatique, Facebook et Amazon utilisent des algorithmes prédictifs pour formuler des recommandations basées sur l’historique de lecture ou d’achat de l’utilisateur.

On observe la multiplication des assistants virtuels dans les systèmes d’exploitation des smartphones et les japonais vivent déjà avec  Pepper, un robot humanoïde capable d’identifier l’humeur des clients et de reconnaître leurs visages…

C’est une évidence, la prochaine génération de consommateurs aura grandi avec ces technologies numériques et exigera des marques qu’elles anticipent ses besoins et apportent des réponses instantanées et personnalisées. Les marques doivent donc se préparer et en particulier leurs marketeurs.

“Les technologies, l’automatisation et l’intelligence artificielle nous placent à l’aube de la quatrième révolution industrielle »[1].

Le marketing révolutionné ?

Pour le marketing, le machine learning va plus loin que la simple utilisation de données pour mieux cibler. Les algorithmes de machine learning peuvent apprendre des réponses, des comportements des clients ou prospects.

Il devient alors un assistant, un complément d’analyse, un bras droit précieux du marketeur indispensable à ses activités. Le Marketing et la connaissance client doivent capitaliser sur toutes ces nouvelles possibilités.

Le machine learning transporte le marketing traditionnel dans l’ère du  marketing dynamique. Dorénavant, le marketeur agit et communique en comprenant l’environnement des clients et leur état émotionnel.  Il permet d’identifier quels sont les moments adéquats pour convertir et donne les moyens d’atteindre le consommateur au meilleur moment : où qu’il se trouve, sur n’importe quel canal web ou physique avec un produit unique et  un prix contextualisé.

Si le digital a bouleversé le marketing, y compris dans la pratique même du métier, c’est au tour du machine learning de transformer le métier de marketeur pour sans doute mieux le révolutionner ?

Des marketeurs un peu perdus

Les marketeurs sont face à une dure réalité : s’ils ne s’adaptent pas aux nouveaux usages et ne proposent pas d’expériences suffisamment personnalisées à leurs clients d’autres le feront….

Entrer dans une logique de prédictibilité est la clé du succès car elle permet de se focaliser sur l’anticipation et la vision plutôt que sur résolution de problèmes. C’est véritable changement de paradigme pour le marketeur : il va anticiper et prédire le succès d’une campagne plutôt que de l’analyser a posteriori.

Et c’est bien là toute la différence qui crée la disruption : pouvoir affiner en temps réel et selon la bonne méthode les campagnes marketing grâce à des algorithmes créés à partir de ce que l’on sait sur ses clients.

Les possibilités offertes par le Machine Learning sont infinies … Des données illimitées, un apprentissage machine et une puissance de calcul décuplée vont bientôt rendre omniprésente l’intelligence artificielle. Si jusqu’à présent les technologies sont restées cantonnées à des sujets très techniques comme la data, l’automation marketing… l’avènement annoncé de l’intelligence artificielle va venir bousculer les marketeurs au cœur même de leur savoir-faire.

Déjà que les marketeurs souffraient d’un déficit de compétences pour s’approprier les technologies marketing et l’exploitation des data … Si l’optimisation de leurs activités est délégué à une machine, peut-on imaginer que les marketeurs soient demain des robots ?

[1] Affirmation tirée du dernier Forum économique mondial-Davos – début 2016

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Le couple DSI / Marketing : je t’aime moi non plus

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La logique du rapprochement Marketing-DSI est assez évidente. Pour beaucoup d’entreprises la transformation digitale tourne autour du digital pour le client : le choix du binôme s’impose de lui-même et d’ailleurs ils se sont trouvés naturellement. Pourtant, les relations DSI – Marketing sont souvent un peu tumultueuses.

‘Je vais être un peu caricatural mais le marketeur aime ce qui est nouveau et a besoin d’aller très vite alors que l’IT a un côté lourd, lent et cher.’ Michel Mariet, Président du CMIT (Club des Directeurs Marketing et Communication des TIC).

Voyons comment sauver ce couple.

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Data et Techno Marketing

La loi de MarTech : faire avec !

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72% des marketeurs[1] estiment que le paysage de la technologie de marketing est en train de changer «rapidement» ou à la «vitesse de la lumière » au cours des 5 dernières années !

La technologie évolue plus vite que les organisations, c’est ce que l’on appelle la loi de Martech. Les technologies évoluent à un rythme exponentiel, alors que les organisations se transforment à un rythme logarithmique. Les entreprises n’évoluent pas assez vite par rapport au marché (clients et concurrents) et leur retard s’accentue à mesure que les innovations technologiques font évoluer les usages.

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Marketeurs condamnés à la techno

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Les marketeurs de toutes générations sont pleinement conscients de la nécessité de faire évoluer leurs modèles marketing, sous la pression du nouveau consommateur connecté. Le rapprochement entre marketing et technologies n’est déjà plus une tendance. C’est une évolution concrète du secteur.

D’abord parce que le marketing devient petit à petit le référent «front office client», ses choix techniques impactant directement l’expérience client. Ensuite, du fait de la monétisation des données et des audiences, cette nouvelle source de ROI, le pousse vers le statut de centre de revenus.

Au-delà d’être bousculé dans ses fondations, le marketing se voit surtout et avant tout enrichi d’un nouveau P, celui de Plateforme. Plateforme, pour plateforme marketing, plateforme technologique. Ce P vient marquer le rôle de plus en plus structurant des technologies dans la les fonctions marketing.

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Marketing prédictif : mon avenir en data

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“Oubliez tout ce que vous avez appris sur le marketing ! »

Ce titre évocateur du Harvard Business Revue date déjà de juin 2015.  Le data-driven transforme la façon de faire du marketing (cf  l’article : le data-driven marketing pour penser client), mais le plus impressionnant encore reste à venir. Le data-driven marketing va entrer dans une nouvelle ère encore plus extraordinaire : celle du Marketing prédictif.

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