L’IA est un véritable accélérateur du parcours client et de son expérience. Toute l’expérience client se construit à partir du parcours d’achat jusqu’à sa relation avec la marque et les valeurs autour de cette dernière.
Le « Content Marketing » est clé lorsqu’il s’agit de réussir sa stratégie marketing, ce n’est pas nouveau. Récemment, un nouveau levier s’est ajouté à la stratégie marketing d’une entreprise et sa bonne exploitation peut être synonyme de succès : il s’agit de la data.
Dans cet article, nous allons vous présenter différents cas d’usage concrets de la data science dans le marketing que vous pourrez trouver dans toute entreprise utilisant la data.
Utiliser la data pour du recrutement et de la fidélisation client ?
La data répond à un premier défi déterminant du marketing : savoir qui sont les nouveaux potentiels clients de votre entreprise. Pour savoir quels pourraient être les profils de vos nouveaux prospects, les actions marketing sont ciblées sur les contacts les plus pertinents.
De manière plus générale, le data marketing repose sur la segmentation de la clientèle, ou plus communément appelé le « clustering » . Le principe est de construire des segments similaires de consommateurs en fonction des comportements des consommateurs. Vous aurez alors des ensembles et des sous-ensembles cohérents (âge, catégories socioprofessionnelles…). Ainsi, grâce à la data, vous pourrez construire des offres promotionnelles personnalisées pour les clients fidèles, pour ceux qui n’ont pas encore réalisé d’achats, vers ceux adeptes des promotions… la data va révolutionner la stratégie marketing de votre entreprise.
À titre d’exemple, Europcar utilise une IA basée sur toutes les données accumulées sur un client qui lui permettent de prédire une vingtaine d’évènements pour ses clients et qui permet aux équipes marketing de viser les audiences les plus logiques dans les campagnes de publicité par e-mail. Le groupe va par exemple proposer des promotions sur certains gadgets à ceux qui sont plus intéressés que d’autres, va identifier les clients qui prennent des créneaux de rendez-vous pour arriver au bon moment ou encore ceux qui sont intéressés par un programme de fidélité.
Comment améliorer son parcours client grâce à l'IA ?
L’IA a fondamentalement modifié la manière de faire des recherches sur le web. Cela a notamment aidé à affiner les résultats d’une recherche web et à les rendre pertinents. En 2015, lorsque Google et plusieurs autres acteurs comme Amazon ont intégré l’IA dans leur moteur de recherche et sur leurs site web, une IA de traitement du langage naturel ainsi qu’une technologie de recherche sémantique ont permis de trouver des « associations » entre « attributs » de certains produits et « mots clés » de recherche Google.
Ces techniques permettent de corriger de manière automatique les erreurs de saisie de tous les mots-clés que les consommateurs entrent sur le moteur de recherche et rendent leur parcours d’achat plus agréable, que leurs achats soient faits sur internet ou non.
Faire des recommandations ciblées à ses clients : Est-ce utile ?
Proposer un contenu personnalisé à des consommateurs et des potentiels clients est devenu un des leviers majeurs pour n’importe quelle marque qui souhaiterait augmenter l’engagement de ses différents utilisateurs.
Il faut également pouvoir anticiper les besoins clients afin d’éviter qu’ils basculent chez les concurrents. Dans cette optique, se baser sur les préférences et les comportements des utilisateurs en utilisant un algorithme de recommandation nommé « filtrage collaboratif » devient primordial. C’est un modèle qui permettra aux entreprises d’identifier et recueillir le comportement de chaque utilisateur afin de leur proposer du contenu qui lui ressemble. À titre d’exemple, grâce au filtrage collaboratif, YouTube est capable de suggérer des musiques qui s’alignent sur les goûts de ses utilisateurs, Netflix vous permet de voir apparaître des films qui vous intéressent plus que d’autres. Le but est alors de proposer un contenu personnalisé en fonction des humeurs de l’utilisateur à un instant précis.
Un autre exemple concerne les data scientists de Sky qui ont réussi à lier chaque contenu à une humeur particulière et ont pu, grâce à des modèles de Machine Learning, deviner le film qu’un utilisateur quelconque voulait regarder en utilisant tous les mots-clés recherchés.
En conclusion, nous observons que la data est devenue indispensable pour qu’une stratégie marketing soit efficace. Lorsque nous nous appuyons sur un large éventail de données basées sur les actions des différents utilisateurs, la data science génère des prédictions sur celles-ci et permet d’optimiser la stratégie marketing d’une entreprise. La science des données vous permettra alors de mettre en place un réel outil pour définir votre positionnement par rapport aux différents comportements de vos consommateurs, et ainsi les connaître parfaitement.
