La technologie de l’IA en marketing est le sujet chaud du moment, mais l’IA est un terme générique couvrant un large panel de technologies différentes. L’Intelligence Artificielle implique n’importe quelle technologie qui imite, dans une certaine mesure, l’intelligence humaine.

Cela couvre un grand choix de capacités telles que la reconnaissance de la voix ou d’images, les techniques de « machine learning » ou encore de recherche sémantique.

  • Machine learning : Ou « apprentissage par l’exemple » , est un programme informatique qui, en analysant une grande quantité de données, va tenter de déterminer les conditions statistiques qui régissent ce même jeu de données.
  • Recherche sémantique : Ou comment optimiser la précision d’une recherche de mots-clés afin de générer des résultats plus pertinents.

Les marketeurs adorent se lancer dans des envolées lyriques sur les dernières technologies et particulièrement l’IA. Mais concrètement, comment sommes-nous supposés faire quoi que ce soit avec ce genre d’information / technologie ? C’est juste dans l’air du temps, vous ne pouvez pas le mettre en place dans votre quotidien.

Domaines d’intervention de l’IA

C’est pourquoi, plutôt que de vous parler de technologies que seuls les « géants de la Tech » peuvent utiliser, nous avons identifié 15 techniques d’Intelligence Artificielle que chaque entreprise peut implémenter dans son business. Nous avons également relié chacune de ces techniques à un parcours utilisateur, de manière à ce que vous identifiiez comment l’IA peut s’implémenter dans le « marketing funnel ». Voici l’infographie (en anglais)

infographie IA marketing

Toutes les techniques présentées sont « IA » au sens qu’elles impliquent des traitements informatiques, mais nous les avons divisé en 3 différentes catégories :

  • Techniques de Machine Learning : Comme nous l’avons mentionné plus haut, c’est l’utilisation d’algorithmes pour « apprendre » à partir de jeux de données qui permettront par la suite de créer des modèles de propension.
  • Modèles de propension : ce sont des modèles de prédiction statistique qui permettent d’associer un score de prédiction à un évènement donné. Par exemple le comportement d’un client sur un site internet peut être analysé, un score de prédiction peut lui être associé en fonction de sa probabilité à convertir ou non.
  • Les Applications IA : ce sont d’autres formes d’IA effectuant des tâches qui impliqueraient des opérateurs humains en temps normal. Par exemple un opérateur qui répond aux questions des clients ou qui produit du contenu pour le site.

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Quelle utilisation ?

Chacune de ces applications représente un intérêt pour les marketeurs mais peut agir à différents niveaux du parcours consommateur. Certaines sont meilleures pour attirer de nouveaux clients tandis que d’autres seront utiles pour la conversion ou pour réengager d’anciens clients. C’est pourquoi nous avons divisé ces techniques en utilisant la structure RACE (Reach / Act / Convert / Engage).

Nous présenterons dans un prochain article, une description détaillée de chacune des 15 techniques présentées dans l’infographie.

Ceci est une traduction adaptée de cet article.

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