Données temps réel et modélisation des profils acheteurs : le futur de l’IA dans le marketing programmatique

L’IA permet aux marketeurs de créer une modélisation du profil des acheteurs qui transforme la façon dont les marques agissent sur le marché, et qui change la manière dont les internautes consomment le contenu lié aux produits.

Nous assistons incontestablement à l’essor de l’intelligence artificielle (IA), dont de nouveaux avantages sont découverts chaque jour et dont la valeur peut se mesurer par une grande diversité de mécanismes. L’IA nous permet de faire toutes les choses pour lesquelles les personnes sont déjà douées mais, sans doute, plus efficacement.

On pourrait parler des heures de la valeur de l’IA et des bénéfices qui en découlent pour les organisations d’un grand nombre de secteurs. La sphère dirigeante dans le monde des affaires s’attend à ce que l’IA contribue à une augmentation moyenne des revenus de 39% d’ici 2020. Parallèlement, seuls 11% des marketeurs sont considérés comme des experts de l’IA. Outre la difficulté d’en comprendre le fonctionnement, un autre obstacle majeur empêche la plupart des marketeurs de profiter pleinement des avantages de l’IA : l’utilisation optimale de leurs données. La data science est le moteur qui alimente l’IA, et tous ses bénéfices sont liés à la condition de mettre en place une stratégie robuste en matière de données.

L’association des données en temps réel et de l’IA peut donner lieu à un outil puissant ouvrant de nombreuses possibilités : de l’amélioration de l’expérience client à l’augmentation de l’efficacité budgétaire en passant par l’optimisation des campagnes globales et la croissance des revenus. Ensemble, elles permettent aux marketeurs d’atteindre, d’influencer et de convertir les clients beaucoup plus rapidement. La mise en place d’une stratégie de gestion des données robuste permet aux marketeurs de personnaliser leur logique en matière d’IA afin d’identifier précisément les consommateurs prêts à acheter. Le trafic en ligne sur votre site peut se diviser en trois catégories : les robots, les internautes qui n’achètent pas (les curieux) et les consommateurs qui achètent. Avec une stratégie sur les données appropriées, les marketeurs peuvent utiliser l’IA pour établir des modèles permettant de distinguer ces groupes et prédire quels sont les produits les plus pertinents pour eux. C’est ce qu’on appelle la modélisation du profil des acheteurs ; et non seulement elle transforme la façon dont les marques agissent sur le marché, mais elle change également la manière dont les internautes consomment le contenu lié aux produits.

La modélisation du profil des acheteurs est bénéfique pour les consommateurs car elle les aide à gérer l’offre démesurée de produits en ligne. Par exemple, si un consommateur recherche des équipements de sport en plein air, la modélisation des données peut utiliser des corrélations déjà établies entre des produits au sein de cette catégorie pour créer et proposer des offres commerciales plus pertinentes. Si le modèle établi indique que le prochain achat de ce consommateur correspondra étroitement à un type de produit particulier basé sur des produits achetés antérieurement, cette déduction devrait être exploitée par les systèmes de recommandation sur le site ainsi que par l’expérience publicitaire hors du site. Ces modèles peuvent également être bénéfiques en termes de découverte, en aidant les clients à trouver des produits complémentaires fortuits dont ils ne connaissaient pas forcément l’existence. Alors qu’on a anticipé que le mobile serait la source dominante de dépenses e-commerce d’ici 2021, la pertinence et la recommandation sont plus importantes que jamais. En effet, la taille d’écran réduite et les notifications intempestives ont tendance à distraire les consommateurs, et les marques devront créer une expérience d’achat à valeur ajoutée pour se démarquer et attirer l’attention des consommateurs.

Dans le domaine de la publicité, on associe communément l’IA au display, qui puise ses origines dans la technologie programmatique. Mais il existe également la possibilité d’introduire l’automatisation basée sur l’IA dans le marketing d’affiliation traditionnel. Les moteurs d’IA peuvent faire des recommandations stratégiques sur des partenaires affiliés qui auront un impact maximal sur la réalisation d’un objectif commercial donné, par exemple la promotion d’un produit à forte marge ou l’acquisition de clients qui n’ont pas encore été convertis. De même, les commissions peuvent être attribuées de façon dynamique en fonction de l’atteinte des objectifs plutôt que sur la base de paramètres marketing arbitraires. Les annonceurs pourraient également utiliser l’IA pour optimiser leurs offres et proposer un code promotionnel pertinent à un consommateur en se basant sur son comportement en ligne et sur sa tendance démontrée à répondre aux réductions, aux promotions ou aux offres.

Les principaux avantages de l’IA sont parfaitement résumés dans le Rapport des services analytiques de la Harvard Business Review qui a été commandé par Rakuten Marketing. Il explique que le machine learning, qui est une fonction de base de l’IA, « représente une avancée monumentale pour aider les marketeurs à placer les clients au cœur de leurs stratégies publicitaires. À chaque clic, mention ‘j’aime’, vue, recherche et achat – représentés par des milliards de points de données – les clients montrent précisément aux marques ce qu’ils veulent à un moment donné. Les outils fonctionnant avec l’IA permettent aux marketeurs de mieux entendre et mieux répondre à ces désirs, et ce d’une façon beaucoup plus efficace. »

Source : « Journal du net.com » 15 octobre 2019