Le marketing digital ne cesse d’évoluer grâce à de nouveaux outils qui font régulièrement leur apparition. C’est le cas du Machine Learning qui offre de nouvelles opportunités de performance aux entreprises et permet de mieux comprendre les clients afin de leur offrir la meilleure expérience possible.
Grâce à sa puissance d’analyse, le Machine Learning permet aux entreprises de tirer parti efficacement de la richesse des données collectées.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Appelé aussi “Apprentissage automatique”, le Machine Learning est un domaine s’intéressant aux capacités d’apprentissage d’une machine et son mode de fonctionnement. L’objectif du Machine Learning est donc d’apprendre à un algorithme comment traiter de manière pertinente et efficace les différentes données à sa disposition. Le Machine Learning se divise en deux principales phases : apprentissage et prédiction.
- Phase d’apprentissage
Cela consiste à laisser la machine construire son système de raisonnement sans avoir à imposer un programme au préalable. Pour cette phase d’apprentissage, la machine se base sur plusieurs exemples afin de comprendre la logique du modèle qu’elle doit intégrer. Pour se former, le Machine Learning va s’intéresser au Big Data à analyser afin d’en déterminer l’algorithme de transformation. A partir des exemples étudiés, le Machine Learning commence ainsi sa phase d’apprentissage en toute autonomie.
- Phase de prédiction
Après avoir intégré le raisonnement et l’algorithme du problème en question, le Machine Learning doit pouvoir déterminer la finalité d’une situation donnée. Plus l’apprentissage du Machine Learning est complet, plus les prédictions obtenues par cet outil seront précises.
Machine Learning supervisé ou non supervisé
Le Machine Learning se divise en deux catégories :
- Les systèmes de Machine Learning supervisés : ils nécessitent la supervision d’un spécialiste ou d’un analyste des données qui sont invités à fournir les variables que le modèle doit analyser et utiliser pour élaborer des prévisions. Une fois créé, un algorithme applique ce qu’il a appris à de nouvelles données.
- Les algorithmes non supervisés : basés sur le Deep Learning, ils examinent les données et arrivent à en déduire des résultats grâce à des réseaux neuronaux qui identifient des corrélations entre de multiples variables dans de grandes quantités de données.
En effet, ils utilisent ce qu’ils apprennent pour traiter les données entrantes. Les systèmes supervisés sont mieux adaptés à des tâches de traitement plus complexes comme la reconnaissance d’images ou la synthèse vocale.
Les analyses prédictives
Les analyses prédictives consistent à exploiter et à traiter les données issues du Big Data par des algorithmes statistiques ou des techniques de Machine Learning, afin d’établir des probabilités en se basant sur le passé.
Ces analyses rassemblent plusieurs données pour permettre aux entreprises de décider quelle direction emprunter par la suite et offrir une meilleure expérience aux clients. Grâce à l’augmentation du nombre de données, de la puissance informatique et du développement de logiciels IA et d’outils analytiques plus simples à utiliser, un grand nombre d’entreprises peuvent désormais utiliser ce type d’analyse pour les intégrer dans leur stratégie.
Les avantages du Machine Learning
Le Machine Learning appliqué au webmarketing vous permet de :
- Collecter et analyser la data
Collectées et exploitées correctement, les données sont en effet la base de toute action marketing.
Dans ce domaine, l’Intelligence Artificielle (IA) permet de réaliser des tâches qu’il serait impossible de traiter humainement, parce que cela prendrait trop de temps ou parce que cela est imperceptible pour l’œil humain.
L’IA permet de prendre en compte de grands volumes de données en temps réel et de les traiter en fonction de règles définies en amont.
L’IA est capable d’identifier des informations comme la probabilité de conversion, l’appétence pour un produit ou un message plutôt qu’un autre.
- Segmenter et cibler votre audience
L’Intelligence Artificielle est capable de segmenter votre audience en temps réel en fonction des données collectées et de créer des segments avec des critères très fins pour atteindre les clients et prospects avec le bon niveau de personnalisation :
- Personnaliser votre site
Les consommateurs sont à la recherche d’expériences adaptées à leurs besoins sur internet. La personnalisation permet d’adapter chaque élément de votre site en temps réel en fonction des segments visiteurs identifiés. Avec l’Intelligence Artificielle, vous pouvez déclencher des actions en temps réel en fonction de la segmentation réalisée par les algorithmes. Cela vous permet de prioriser vos actions et surtout d’optimiser le budget marketing puisque le ciblage est beaucoup plus précis. Il est alors possible de personnaliser de nombreux éléments en temps réel en fonction de la probabilité d’achat ou de la sensibilité du visiteur avec des messages, bannières, pop-up, navigation avec proposition de bon d’achat, envoi d’emails, etc.
- Prédire le comportement du consommateur :
Le Machine Learning vous aide à identifier vos cibles, à comprendre ses interactions passées et présentes, à prédire ses besoins et ses prochaines recherches sur internet. Ce qui vous permet d’adapter vos offres à leurs attentes.
- Favoriser l’engagement envers la marque :
Plus le Machine Learning a de données pour travailler, plus il sera efficace pour s’adresser aux clients potentiels en utilisant le bon message au bon moment et sur le bon canal.
- Optimiser les ventes :
Afin de définir le meilleur prix, les algorithmes de Machine Learning prennent en compte des variables telles que la saisonnalité, l’offre et la demande. Cela aide les entreprises à proposer le bon prix au bon moment, tout en atteignant des objectifs spécifiques, comme maximiser les bénéfices ou optimiser le chiffre d’affaires.
- Améliorer les recommandations de produits :
Les algorithmes de Machine Learning permettent de détecter des schémas directeurs pour aider les marques à réagir aux habitudes d’achat et au comportement de l’acheteur. En fonction des tendances du marché, le Machine Learning peut créer des suggestions d’articles complémentaires dont le consommateur peut avoir besoin : un coussin pour le canapé que vous venez d’acheter. Les expériences de marque et les recommandations de produits sont personnalisées pour favoriser les ventes.
Le Machine Learning au service des entreprises
En intégrant l’apprentissage automatique dans le marketing digital, il devient plus simple de comprendre vos clients cibles et surtout de savoir comment optimiser les interactions avec eux.
Par exemple, en se basant sur le parcours utilisateur d’un internaute sur un site visité récemment, le Machine Learning permet de calculer les probabilités de contenus ou suggestions susceptibles de lui plaire. Sa géolocalisation est également prise en considération afin de l’aider à trouver l’article ou le produit dont il a besoin dans sa zone géographique. Le Machine Learning est aussi idéal pour la fidélisation de nouveaux clients et l’augmentation des conversions. Notamment parce que les données sont recueillies depuis plusieurs sources (réseaux sociaux, site, cookies, les plateformes CRM, etc.) et étudiées en temps réel. Les profils font donc l’objet d’un suivi très précis pour des suggestions toutes aussi précises.
Exemples d’utilisation du Machine Learning
Les chatbots
Les chatbots font partie des applications les plus connues du Machine Learning. Ces assistants virtuels sont des robots qui peuvent mener une conversation à la place de l’être humain grâce à des scénarios préétablis et à l’analyse prédictive de données.
Les chatbots offrent de nombreux avantages en matière de relation client :
- Réactivité des réponses même en dehors des heures de travail
- Gain de temps en répondant à des problématiques simples
- Plus le chatbot interagit, plus ses analyses s’affinent
Recommandation de produits
Dans la vente en ligne, les algorithmes de Machine Learning peuvent proposer le bon produit à chaque client après avoir recueilli une quantité massive de données (comportement des clients, historique d’achats, tendances, etc.).
Cette application de l’Intelligence Artificielle permet de mieux orienter les clients, d’obtenir du trafic qualifié et potentiellement d’augmenter les ventes. Cela fonctionne également pour des points de vente physiques qui reçoivent un grand nombre de clients.
Cybersécurité
Les algorithmes de Machine Learning sont capables d’identifier des menaces plus rapidement que l’être humain même si celles-ci sont nouvelles ou inconnues.
Diagnostics médicaux
Les algorithmes de Machine Learning peuvent aider à établir des diagnostics médicaux précis en tenant compte des essais cliniques, des études, des recherches et en interprétant les données de chaque patient. En effet, c’est l’analyse de milliers de données par la machine qui prend l’avantage sur l’être humain, à l’image de Watson, l’intelligence artificielle d’IBM qui a permis de trouver des traitements encore inconnus des professionnels de la santé.
Un chatbot peut également être capable d’analyser des symptômes et de répondre aux questions d’un utilisateur sur son état de santé.
Filtrage anti-spam et sécurité réseau
Le Machine Learning peut aussi aider à filtrer les emails indésirables. Lorsque nous déplaçons un email dans les spams, le Machine Learning analyse les caractéristiques de ce mail. Lorsque vous recevez un email présentant des caractéristiques similaires, votre boîte mail le mettra automatiquement dans vos spams. Ces algorithmes aident les entreprises à détecter rapidement les activités malveillantes et à stopper les attaques avant qu’elles ne causent des dommages.
Pour se démarquer d’une concurrence en pleine évolution, il est primordial de développer une stratégie marketing digitale efficace