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Par une analyse fine des comportements des clients, l’intelligence artificielle permet de mener des actions de marketing hyper individualisées, voire de les automatiser. Des offres sont déjà sur le marché.
L’intelligence artificielle ne sert pas seulement à gagner à Jeopardy ou au jeu de Go. Ce qui relevait il y a encore quelques années de la science- fiction prend aujourd’hui forme avec les progrès technologiques. De nouveaux systèmes cognitifs reproduisent le fonctionnement du cerveau humain à l’aide de réseaux neuronaux. Et comme le cerveau, ils progressent avec l’expérience. C’est ce qu’on appelle le deep learning.
Appliquée au marketing, l’intelligence artificielle pourrait enfin tenir la promesse d’une connaissance augmentée du client. En modélisant les comportements d’achats, l’IA permet d’anticiper les besoins des clients et de donner des conseils avisés aux commerciaux.
De multiples cas d’usages sont envisageables. Comme la capacité d’affiner la segmentation de prospects, de créer de nouvelles offres en temps réel, d’adapter en permanence la politique tarifaire en fonction du paysage concurrentiel, ou de réduire le taux d’attrition en décelant les signes avant-coureurs d’une résiliation.
L’IA peut également optimiser les moteurs de recommandation de produits sur un site d’e-commerce et gérer des campagnes marketing individualisées. Enfin, sa vitesse d’exécution peut être fort utile pour l’achat d’espaces publicitaires mis aux enchères (real time bidding).
Il s’agit, on le voit, d’automatiser les réponses à déclencher suite à une demande ou à un événement client pour arriver à un marketing réactif voire prédictif. L’exemple d’Amazon est connu. Sur certains de ses produits best-sellers, le géant de l’e-commerce prépare la livraison des colis avant même que les commandes ne soient passées en analysant les ventes passées.
Des offres sont déjà constituées. Google propose un outil conçu par son laboratoire d’intelligence artificielle et baptisé « The predictive marketing engine ». En analysant les données comportementales des internautes, son algorithme va proposer de pousser les contenus les plus appropriés pour chaque individu dans une optique de marketing hyper individualisé.
Watson, le « super-ordinateur » d’IBM, mêle, quant à lui, intelligence artificielle et analyse sémantique. Ce qui autorise des requêtes en langage naturel de type : «Quelles ventes ont le plus de chances d’aboutir?» ou « Quels prospects dois-je relancer en priorité ? » Avec, derrière, des prédictions exprimées en pourcentages qui s’affineront au fur et à mesure que Watson est alimenté en données.
Watson peut aussi interagir avec les clients. La marque de vêtements The North Face fait appel à lui pour donner vie à son « personnal shopper ». Comme un vendeur dans une boutique, il va guider l’internaute en lui posant quelques questions. Quand et où allez-vous utiliser la veste ? Quel sport pratiquez-vous ? De quel type d’intempéries souhaitez-vous vous protéger ? Après ce court dialogue, le personnal shopper va proposer le modèle le plus adapté.
Dans un tout autre registre, le Crédit Mutuel-CIC teste Watson pour assister les conseillers bancaires dans la relation-client. La machine lit le contenu des emails entrants, détecte le sens du message et son degré d’urgence et propose des réponses pré-formatées. Elle doit aussi tenir le rôle d’assistant virtuel pour les produits d’assurance et d’épargne.
Ce type d’applications peut concerner autant le B2B que le B2C, et ce, dans un futur proche.
Pour autant, pas question de laisser les clés à une intelligence artificielle, aussi perfectionnée soit-elle. Le marketing reste une affaire d’intuition. L’IA n’est qu’une aide à la décision pour éclairer les professionnels sur les actions les plus pertinentes à mener.
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