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Data Marketing

[MOIS DE LA DATA] Comment le machine learning booste le marketing ?

Le marketing 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 aux entreprises pour mieux comprendre leurs clients et leur offrir la meilleure expérience possible. Eclairage.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est une branche de l’informatique qui permet à une machine d’apprendre de ses expériences. Elle peut ainsi analyser des données et en tirer des conclusions pour s’améliorer. On parle alors de Deep Learning pour entraîner l’Intelligence Artificielle. Car il faut fournir des sources de référence pour orienter ses algorithmes, et la qualité de ces jeux de données est primordiales pour obtenir de bons résultats. Le Deep Learning peut être supervisé ou non supervisé. C’est la première option qui donne les meilleurs résultats le plus rapidement.

Les algorithmes numériques explicites et implicites

Ce sont les algorithmes implicites qui sont utilisés pour le Deep Learning, et donc l’Intelligence Artificielle. Sa logique est alors créée implicitement par apprentissage. Le calcul d’apprentissage se fait sur réseau neuronal et fabrique les optimisations. Paramètres et critères sont donc des composantes complexes qui entrent en ligne de compte dans le Machine Learning.

L’intérêt de la gouvernance algorithmique pour le marketing

Le machine learning est un outil très précieux pour le marketing, car il lui permet notamment d’analyser les résultats de ses campagnes et d’en déduire les meilleures stratégies à adopter pour les prochaines. 

Le marketing peut également se servir de l’analyse de données pour déterminer les meilleurs canaux à utiliser pour communiquer avec les consommateurs, et ainsi adapter sa stratégie en fonction des résultats obtenus. Pour optimiser les résultats de sa stratégie de communication, il est important d’analyser les données recueillies, idéalement en continu. Ceci permet notamment de déterminer les canaux les plus efficaces pour communiquer avec les consommateurs et d’adapter sa stratégie en conséquence.

Le machine learning est une technique de calcul informatique permettant de développer des modèles prédictifs à partir d’un grand nombre de données. Pour les marketeurs, cela veut dire : anticiper les besoins et les préférences des clients potentiels, et développer des campagnes de marketing ciblées en conséquence.

Les algorithmes de machine learning repèrent les corrélations entre les différentes variables (achat de produits, fréquence d’utilisation, critères de choix, etc.) et en déduisent les profils de clientèle les plus susceptibles d’être intéressés par un produit ou un service. On rejoint ici la notion de segmentation client dynamique, mais aussi client scoring.

Cette stratégie permet d’obtenir de meilleurs résultats car elle cible les clients les plus réceptifs (ceux qui ont été sélectionnés par le tri puis la segmentation algorithmique).

De plus, elle permet aux services marketing de dépenser moins d’argent en vain car les campagnes peuvent être ainsi mieux ciblées, car les campagnes commerciales atteignent les clients potentiels qui correspondent au profil démographique et aux intérêts recherchés. De plus, l’efficacité des campagnes est renforcée grâce à la possibilité de les personnaliser en fonction des besoins et des attentes des clients (le fameux profilage ou scoring client).

L’apprentissage automatique est un outil puissant qui peut être utilisé par les entreprises pour les aider à mieux comprendre les habitudes et les préférences de leurs clients. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour créer des campagnes marketing plus efficaces et des produits qui répondent mieux aux besoins des consommateurs. 

D’une manière générale, le Machine Learning (surtout sa branche opérationnelle le Deep Learning) est la déclinaison pratique, à l’échelle algorithmique, de l’Intelligence Artificielle à l’ère du Big Data.

Ramenée au Marketing, elle permet donc d’alimenter et d’exécuter (au moins en partie) les processus de collecte, tri et analyse de données, et actions automatisées pour l’exploitation en relation client.

Si vous souhaitez plus de conseils sur l’utilisation du machine learning pour le marketing client, faites appel à nos experts.

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