L’IA, pour Intelligence Artificielle, occupe désormais une place prépondérante dans le monde entrepreneurial, notamment auprès des professionnels du marketing qui sont de plus en plus nombreux à solliciter ce type de solutions pour répondre à leurs problématiques. Où en est-on exactement, quelles solutions concrètes ont déjà été implémentées ou s’apprêtent à l’être et quels sont les objectifs de déploiement de l’IA dans les services marketing ?

L’IA : quels impacts pour les secteurs marketing ?

Dans les secteurs marketing, il s’avère que la perception de l’Intelligence Artificielle est en majorité positive. Près de la majorité des marketeurs estiment ainsi que l’IA va leur permettre d’être plus performants en se dotant d’outils fiables dans les domaines de l’analyse et du prédictif. L’Intelligence Artificielle est également perçue comme génératrice de nouveaux services et produits, mais aussi comme une solution permettant aux marketeurs de se libérer du temps en accomplissant, à leur place, des tâches à valeur ajoutée.

L’Intelligence artificielle n’est que rarement perçue comme un ensemble de solutions risquant de déshumaniser les rapports avec les prospects et les clients, bien au contraire, en personnalisant ces derniers, elle est considérée comme vecteur de fidélisation.

Les marketeurs ayant déjà implémenté des solutions d’Intelligence Artificielle, ou bien qui s’apprêtent à le faire, sont nombreux à chercher en premier lieu à améliorer le ciblage des clients et l’UX, soit l’Expérience Utilisateur. Les services marketing se servent notamment de l’IA pour améliorer l’expérience client, en personnalisant par exemple les messages adressés à ces derniers, mais également pour comprendre les comportements des consommateurs.

Viennent ensuite les opérations liées aux traitements de la data, telles que l’exploitation des données issues des réseaux sociaux et la possibilité offerte par l’IA de pouvoir traiter de nombreuses sources de données.

Les marketeurs utilisant déjà quotidiennement des solutions d’Intelligence Artificielle en font également un usage prédictif, de manière à prédire les comportements d’achat des consommateurs et ainsi être en mesure d’établir de futures tendances de consommation.

Le Machine Learning : l’IA la plus familière aux yeux des marketeurs

Les dernières enquêtes réalisées au sujet de l’intelligence artificielle et notamment du Machine Learning, tendent toutes à démontrer que l’Intelligence Artificielle est d’ores et déjà familière pour une grande majorité des professionnels du marketing qui ont, pour la plupart, déjà abordé ce sujet en milieu professionnel. Près de la moitié de ces professionnels du marketing estiment avoir une connaissance moyenne des solutions liées à l’Intelligence Artificielle, quand près de 30% estiment leurs connaissances insuffisantes. Quoi qu’il en soit, l’IA la plus familière des marketeurs demeure le Machine Learning, suivi par le Deep Learning et le langage automatique. Des techniques pour l’heure fréquemment utilisées parmi les solutions d’Intelligence Artificielle. À noter que certaines IA restent encore peu connues, comme l’IA explicable et le Computer Vision.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning, ou “apprentissage automatique”, est donc pour l’heure l’outil IA le plus utilisé par les entreprises. Appelé également “apprentissage statistique”, le Machine Learning est un ensemble de processus de développement, d’analyse et d’implémentation, conduisant au déploiement de procédés dits systématiques. En clair, Le Machine Learning peut être défini comme un programme permettant à un ordinateur ou une machine d’apprendre de façon automatisée, de manière à être en mesure de réaliser un certain nombre d’actions particulièrement complexes.

Le Machine Learning se base sur deux principaux systèmes d’apprentissage que sont l’analyse discriminatoire ou apprentissage supervisé et le clustering, ou apprentissage non-supervisé. Le premier s’appuie sur des classes prédéterminées et des paradigmes connus de manière à établir un système de classement en fonction de modèles déjà étudiés. Le second ne se base pas sur des éléments prédéfinis, mais sur un croisement d’informations au sein duquel le système va devoir, tout seul, rassembler les informations lui semblant présenter des similitudes. Il adviendra alors à l’opérateur, en fonction du but recherché, d’analyser ces similitudes afin d’en déduire différentes hypothèses.

Le chatbot : outil doté d’IA plébiscité par les marketeurs

L’Intelligence Artificielle et ses solutions impactent en premier lieu la relation client, via le chatbot notamment, outil largement utilisé par les services marketing, mais également d’autres outils permettant la création de Data Visualisation ou bien réservés à l’analyse de texte, sans oublier les objets connectés et les assistants virtuels vocaux.

Parmi ces outils dotés d’IA particulièrement plébiscités par les services marketing des entreprises, le chatbot est véritablement l’outil de demain. Aujourd’hui, près de 4 entreprises sur 10 en sont équipées et d’ici deux ans il est établi que près de 70 % des marketeurs comptent s’en doter. Ainsi, il est fort probable que les chatbots équiperont près de deux tiers des entreprises dans le futur.

Les chatbots, contraction du mot “chat” (discuter en anglais) et de “bot” (robot en anglais), intègrent un algorithme d’intelligence artificielle permettant de dialoguer directement avec les consommateurs en répondant à leurs questions. De plus en plus répandus sur les sites e-commerce notamment, ainsi que sur les réseaux sociaux, les chatbots représentent non seulement un réel intérêt pour les entreprises, mais également pour les utilisateurs qui peuvent obtenir plus rapidement des réponses.

Comment fonctionnent les chatbots ?

Le fonctionnement d’un chatbot repose essentiellement sur les interactions entre une plateforme/application pour laquelle il a été développé, et l’utilisateur avec lequel il interagit. Grâce à un algorithme, le chatbot agit en fonction des échanges apportés par le consommateur, avec lequel il entretient une conversation qui peut être écrite comme vocale. A partir du texte ou de la voix de l’utilisateur, le chatbot va décrypter les différents mots-clés d’une conversation afin d’apporter la réponse la plus appropriée. Plus le message délivré par l’utilisateur est clair et précis, plus le chatbot est en mesure de répondre à ses attentes. Les réponses apportées par ce type d’outil IA se veulent donc personnalisées et immédiates.

Chatbot et Machine Learning

A l’heure actuelle, il existe deux types de chatbot : ceux fonctionnant dans le cadre défini par leur créateur et ceux intégrant le Machine Learning à leur algorithme, de manière à améliorer constamment la pertinence de leurs réponses en fonction des requêtes des utilisateurs. Les premiers ont été développées en intégrant une liste de mots-clés, qui, combinés entre eux déclenchent une réponse type. Les seconds ajustent en permanence leurs réponses au fur et à mesure des échanges avec les utilisateurs. Ainsi, plus un chatbot s’appuyant sur le Machine Learning échange avec des utilisateurs, plus ses réponses seront adaptées aux requêtes de ces derniers.

Les bénéfices de ce type d’outils sont réels pour les services marketing, qui sont alors en mesure de répondre immédiatement aux requêtes des utilisateurs, là où ces derniers devaient bien souvent patienter avant d’obtenir une réponse. Les chatbots permettent donc le désengorgement des plateformes de service après-vente et relation client, tout en optimisant la satisfaction client et donc la fidélisation.

Autre intérêt pour les marketeurs : la collecte de données clients lors de ses échanges via un chatbot. Les services marketing peuvent ainsi se rendre compte des requêtes émises les plus fréquemment par les utilisateurs et développer une stratégie marketing intégrant pleinement ces attentes. L’IA au service du marketing constitue donc un réel atout que devraient intégrer la majorité des entreprises dans le futur.