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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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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

Data et Techno Marketing Digital-émois

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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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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Rencontre avec le machine learning

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La démocratisation des technologies Big Data donne accès à des puissances de traitement considérables qui permettent de traiter des volumes de données ahurissant. Mais, les data aussi volumineuses soient elles, n’ont de valeur qu’accompagnées d’analyses et c’est là tout l’apport du machine learning, de l’apprentissage automatique.

 

Machine à prédire

Avec le machine learning, la machine arrive à apprendre toute seule grâce aux données sans être explicitement programmées pour cela. Le Machine Learning construit des mécanismes prédictifs à partir d’observations passées. Cette démarche présuppose l’existence d’un mécanisme causal. Ainsi, pour prédire un phénomène, il existe deux solutions :

  • élaborer un modèle explicatif en se basant sur la compréhension du mécanisme causal. Cette démarche est menée par les scientifiques.
  • mettre en évidence des corrélations significatives dans un jeu d’observations, c’est-à-dire trouver un modèle prédictif. Le Machine learning, tout comme les statistiques utilisent cette démarche.

Machine basée sur l’apprentissage

Pour faire fonctionner le machine learning, il existe différents types d’apprentissage dont les 2 principaux sont :

  • L’apprentissage supervisé

On donne aux machines un modèle (« teacher ») duquel elles apprennent.

Pour qu’un programme apprenne à reconnaître une voiture, par exemple, on le nourrit de dizaines de milliers d’images de voitures, étiquetées comme telles. Cette technique est relativement ancienne, mais elle a fait un bond avec les récentes avancées technologiques.

La masse de données désormais disponibles ainsi que la puissance de calcul à disposition des ingénieurs multiplient l’efficacité des algorithmes. Ce type d’apprentissage est courant et fait déjà parti de notre quotidien avec par exemple les outils de traduction automatique.

  • L’apprentissage non-supervisé

Si l’apprentissage supervisé revient à construire un modèle de corrélation entre 2 ou plusieurs variables a priori connues – l’apprentissage non supervisé va prendre en compte l’ensemble des variables d’un problème et va en extraire les corrélations les plus fortes. Ce qui est bien plus puissant car cela va au-delà des préjugés humains et met en relief des corrélations cachées qu’aucun d’entre nous n’aurait pu imaginer.

Pour le marketing, le machine learning va plus loin que la simple utilisation de données pour mieux cibler. Il apprend des réponses, des comportements des clients ou prospects.  Avez-vous reconnu votre précieux assistant, bras droit de demain ?

Data et Techno Marketing Digital-émois

Le data driven marketing pour penser client

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Penser client, c’est être capable de reconnaître l’individu à toutes les étapes de son parcours d’achat, dans toutes ses interactions avec la marque. Pour cela les directions marketing font face à un afflux d’informations sur le comportement des prospects.

L’objectif des directions marketing est de reconstituer les parcours clients pour identifier les actions à mener et préciser à quel moment, sur quel support, auprès de quelle personne intervenir.

Ainsi, l’ajustement de la stratégie marketing dépend directement de la capacité des marketeurs à structurer et analyser ces données en amont grâce à de nouveaux moyens. Cette démarche centrée sur la data client  est appelée data-driven marketing.

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Brèves d'actu Regard d'experts

Futur de la DMP : les robots aux commandes du marketing


Des données comme s’il en pleuvait …

Le rêve du directeur du marketing est enfin exaucé. Mais comment transformer cette abondance de chiffres en source de revenus. Les data management platforms (DMP) sont devenues un outil indispensable pour y réussir, mais elles n’ont pas encore livré toutes leurs potentialités. Directeurs marketings, vous êtes assis sur un tas d’or.

Telle est l’analyse de Vincent Luciani, directeur général d’Artefact.

La plus grande gageure sera technique pour passer à la deuxième ère data-driven.

Voici les 4 tendances à suivre pour relever ce défi :

  1. La réconciliation des parcours on et offline
  2. La diversification des cas d’usages
  3. Créativité et personnalisation
  4. Storytelling et campagnes continues

Dès aujourd’hui, la R&D et l’utilisation innovante de la data peut accroître significativement l’intérêt d’une DMP et en faire un vrai outil d’appui marketing. Mais demain, les progrès technologiques feront des outils basés sur l’intelligence artificielle de tels supports d’aide à la décision qu’ils pourraient peut-être même supplanter le directeur marketing !

Sourced through Scoop.it from: www.usine-digitale.fr

Regard d'experts

Didier Barbé – CMO, Dircom et vente : un avenir commun

 

Didier Barbé – Vice Président marketing et communication d’IBM France

IBM a interrogé des Directeurs Marketing internationaux du monde entier. Plus de 1700 Directeurs Marketing, répartis dans 64 pays et 19 secteurs d’activité ont participé à cette étude via des entretiens en face à face. 111 directeurs marketing ont été interviewés en France.  Cette étude qui date de 2011 est téléchargeable en ligne.

L’étude explore les tendances émergentes impactant les directeurs marketing, et explique comment ils ont fait face aux nouveaux besoins du marketing.

La conclusion majeure à retenir est claire : les CMO considèrent qu’ils vont être confrontés à une complexité majeure et ils ne sentent pas prêts à affronter ces changements.

La transformation du métier met en exergue les grands défis auxquels le Directeur Marketing est confronté : :

  • L’explosion des données. Il se crée un million millards de données dont 80% de ces données sont non structurées et digitales et les CMO ne sentent pas compétents pour gérer ces flux de données.
  • L’émergence des réseaux sociaux. Les CMO ont conscience que les réseaux sociaux sont à utiliser sous 3 angles : comme un canal d’information et d’influence mais aussi en tant que canal de vente. Là encore les CMO ne se sentent pas prêts à exploiter ce nouveau canal de distribution.

Pour résister le CMO doit :

  • penser système,
  • intégrer son entreprise non plus par rapport à un marché mais par rapport à des individus. Les 4P de Kotler sont remplacés  par les 4E (Emotion, Expérience, Engagement, Exclusivité)
  • doit être un expert des données.

Les Directeurs Communication, ventes et CMO ont un avenir commun.

Face à celui qui compte (le Dir financier) il n’en restera qu’un seul : celui qui crée les conditions de la croissance et qui s’occupe des lignes du haut du compte d’exploitation, ces lignes qui permettent de compter les lignes du bas !