Guide de l’IA dans le marketing

Dans une étude récente, le cabinet de conseil en management McKinsey estime que l’IA générative pourrait injecter jusqu’à 4 400 milliards de dollars par an dans l’économie mondiale¹. Et ces dernières années en particulier, les outils alimentés par l’IA se sont multipliés dans la sphère marketing pour améliorer le travail humain et rationaliser les workflows.

De la création de contenu personnalisé à l’automatisation des tâches et à l’analyse des données, les applications de l’IA en marketing semblent infinies. Voici quelques exemples des définitions, avantages et cas d’utilisation clés, ainsi qu’un guide détaillé pour intégrer l’IA à votre prochaine campagne marketing.

Le marketing basé sur l’IA est la démarche qui consiste à exploiter les capacités de l’IA telles que la collecte de données, l’analyse fondée sur les données, le traitement automatique du langage naturel (TALN) et le machine learning (ML), afin de fournir des informations sur les clients et d’automatiser les décisions marketing essentielles. Aujourd’hui, les technologies d’IA sont de plus en plus utilisées pour générer du contenu, accroître l’efficacité des équipes, améliorer l’expérience client et fournir des résultats plus précis. Selon le cabinet de conseil McKinsey l’adoption de l’IA dans le monde des affaires a atteint 72 % en 2024².

Compte tenu de l’utilité croissante de l’IA générative, les services marketing se servent de cette technologie pour créer instantanément des supports marketing hyperpersonnalisés, extraire des informations à partir des données des clients et itérer sur les stratégies marketing existantes. Les énormes quantités de données omnicanal traitées par les services marketing et la valeur qui peut en être tirée rendent l’adoption de l’IA de plus en plus cruciale pour les entreprises qui veulent rester compétitives. Selon l’étude annuelle de l’IBM Institute for Business Value menée auprès des PDG, plus de 70 % des dirigeants les plus performants interrogés estiment que leur avantage concurrentiel dépend de leur capacité à disposer de l’IA générative la plus avancée. 

Les équipes marketing dotées d’outils d’IA de pointe peuvent constater l’impact de leurs efforts marketing en temps quasi réel et rectifier leurs tactiques en conséquence. Les plateformes de marketing basé sur l’IA peuvent créer des stratégies marketing et analyser les données plus rapidement que les humains à l’aide d’algorithmes de ML et recommander des actions éclairées par l’analyse des sentiments à partir des données historiques des clients.

Grâce aux outils de marketing basé sur l’IA, les responsables marketing peuvent identifier des informations exploitables à partir des données générées par une campagne, et ce en temps quasi réel. En outre, ces mêmes outils peuvent participer à l’identification des bons canaux pour un achat média, et même au placement optimal d’une publicité en fonction du comportement du client. Les solutions modernes de marketing basé sur l’IA aident les parties prenantes à s’assurer qu’elles rentabilisent au mieux leur investissement dans une campagne.

Les campagnes numériques génèrent plus de données que les humains ne peuvent en traiter, ce qui peut rendre difficile la mesure de leur efficacité. Les tableaux de bord améliorés par l’IA aident les spécialistes du marketing à corréler l’efficacité de leurs efforts aux tactiques déployées, ce qui leur permet de mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui pourrait être amélioré.

Les technologies d’IA aident les équipes marketing à améliorer leurs programmes de gestion de la relation client (CRM) en automatisant les tâches répétitives telles que la préparation des données des clients. Elles peuvent également réduire la probabilité d’erreurs humaines, fournir des messages plus personnalisés aux clients et identifier les clients à risque.

Aujourd’hui, de nombreux spécialistes du marketing sont confrontés à l’énorme quantité de données dont ils disposent lorsqu’ils planifient une campagne. L’IA peut les aider en effectuant des analyses prédictives sur les données client, en examinant de vastes volumes de données en quelques secondes à l’aide d’algorithmes de ML rapides et efficaces. Elle exploite les données pour générer des idées sur le comportement futur des clients, suggérer un contenu plus personnalisé et détecter des schémas dans les grands jeux de données afin que les spécialistes du marketing puissent agir en conséquence.

Les services marketing utilisent les outils d’IA dans un large éventail d’applications internes et tournées vers le client. L’optimisation des publications sur les réseaux sociaux, du marketing par e-mail et du marketing de contenu sont autant d’exemples du recours à l’IA pour l’expérience client. En interne, les spécialistes du marketing utilisent l’IA pour segmenter le public, analyser les données des consommateurs et automatiser intelligemment les tâches de routine. Voici quelques exemples de la manière dont les entreprises utilisent de plus en plus l’IA pour atteindre leurs objectifs marketing : 

L’IA aide les entreprises à ventiler intelligemment et efficacement leurs clients en fonction de divers traits, intérêts et comportements, ce qui permet un meilleur ciblage et des campagnes marketing plus efficaces. Cela se traduit par un engagement client accru et un meilleur retour sur investissement (ROI).

En 2022, le lancement de la plateforme d’IA générative ChatGPT d’OpenAI a engendré une vague de nouveaux cas d’utilisation de l’IA. L’IA employée pour la génération de contenu peut faire gagner du temps et de l’argent aux équipes marketing en créant une foule de contenus, notamment des articles de blog, des messages marketing, des documents de rédaction, des e-mails, des objets, des sous-titres de vidéos ou encore des textes de sites Web. La technologie est également capable de traduire automatiquement des contenus d’une langue à l’autre ou de créer plusieurs itérations cohérentes des mêmes supports de campagne sur différentes plateformes. 

Les premiers outils d’assistance à la clientèle basés sur l’IA comprenaient des chatbots qui, une fois entraînés, pouvaient interagir avec les clients à la recherche de réponses simples aux questions fréquemment posées. Aujourd’hui, les assistants alimentés par l’IA générative interagissent en langage naturel avec les clients, quel que soit le stade de leur parcours, et contribuent à résoudre rapidement les problèmes et à accroître la satisfaction des clients.

L’IA aide les entreprises à améliorer leurs programmes d’e-commerce et leurs capacités de marketing numérique en leur apportant une compréhension plus nuancée des besoins et des habitudes d’achat de leurs clients, en automatisant les tâches et en simplifiant les workflows. Les technologies telles que les agents d’IA, qui collectent et analysent en permanence des données, alimentent souvent les moteurs de recommandation personnalisés des sites d’e-commerce en suivant l’activité des utilisateurs et en générant des produits qu’un individu est le plus susceptible d’acheter. 

L’analyse prédictive exploite les données historiques et prévoit les tendances futures, facilitant ainsi la prise de décisions fondées sur les données et l’optimisation des workflows. En identifiant les habitudes de comportement des clients, l’IA prédit les produits susceptibles de bien se vendre, optimise les stratégies d’établissement des prix et améliore le lead scoring. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour affiner leurs stratégies marketing, réduire la perte de clients et pénétrer de nouveaux marchés en fonction de la demande des consommateurs. 

La publicité programmatique est l’automatisation de l’achat et du placement de publicités sur les sites Web et les applications. L’IA améliore considérablement les capacités des organisations à mener des campagnes publicitaires programmatiques en utilisant l’historique, les préférences et le contexte des clients pour proposer des publicités plus pertinentes assorties de taux de conversion supérieurs.

Le déploiement d’une solution d’IA pour améliorer l’optimisation des moteurs de recherche (SEO) aide les spécialistes du marketing à augmenter le classement de leurs pages et à élaborer des stratégies plus pertinentes. L’IA peut contribuer à la création et à l’optimisation du contenu pour répondre à l’évolution des normes. 

L’analyse des sentiments utilise l’IA pour évaluer les opinions et les émotions des clients telles qu’elles sont exprimées à travers les réseaux sociaux, les avis en ligne et les commentaires. Par exemple, un agent d’IA peut passer au crible de grandes quantités de données textuelles pour en extraire les attitudes sous-jacentes. En comprenant les sentiments de leur public, les entreprises peuvent ajuster leur message, gérer leur réputation et répondre de manière proactive aux préoccupations des clients. 

En exploitant la puissance de l’IA, les spécialistes du marketing peuvent rationaliser les tâches répétitives et chronophages, ce qui leur permet de se concentrer sur des initiatives stratégiques. En automatisant des processus tels que la saisie de données, la transcription et les interactions simples avec les clients, les entreprises gagnent en efficacité et réduisent leurs coûts opérationnels. Les outils alimentés par l’IA permettent également de planifier le contenu, de gérer les publications sur les réseaux sociaux et de personnaliser la communication, ce qui favorise une interaction cohérente avec les clients. 

L’efficacité des solutions basées sur l’IA dépend de la qualité des données avec lesquelles elles sont entraînées. Quel que soit le degré de technicité d’un outil, s’il a été entraîné avec des données inexactes et non représentatives, il ne pourra pas produire de réponses ni de décisions efficaces et de qualité. En vue de favoriser la réussite de leurs initiatives de marketing basé sur l’IA, de nombreuses entreprises prennent le temps de normaliser et de nettoyer leurs jeux de données, de façon à en garantir l’exactitude et l’efficacité. 

L’efficacité de l’IA dépend aussi de la bonne circulation des données entre les systèmes. Afin de maximiser l’efficacité de ces outils, les entreprises s’efforcent généralement d’optimiser l’intégration des données sur l’ensemble des plateformes et des systèmes, notamment les logiciels CRM, les analyses de sites Web et les plateformes de vente. La mise en œuvre de pipelines de données robustes et d’une infrastructure basée sur le cloud permet de traiter les données en temps réel, et ainsi à l’IA de fournir des informations précises et des expériences client personnalisées. 

Tout comme les humains, l’IA nécessite un entraînement important pour apprendre une nouvelle tâche. Par exemple, si une entreprise a besoin d’une solution d’IA qui communique avec ses clients de manière engageante, elle doit investir le temps et les ressources nécessaires à son apprentissage. Pour créer une application de ce type, les services marketing ont souvent besoin d’une grande quantité de données sur les préférences des clients et, éventuellement, de data scientists spécialisés dans ce type d’entraînement. De plus en plus, les entreprises de premier plan conçoivent des outils d’IA spécialement conçus et entraînés avec des jeux de données spécifiques à une tâche ou à une entreprise, ce qui augmente l’efficacité de la technologie. 

L’IA étant entraînée à partir d’informations personnelles sur les clients, les lois relatives à l’utilisation de ces données doivent être strictement respectées. Les entreprises qui déploient l’IA à des fins de marketing sont tenues de respecter les réglementations relatives aux données des consommateurs, sous peine de se voir infliger de lourdes amendes et de voir leur réputation entachée. Le fait d’appliquer une bonne gouvernance des données et de fournir des explications transparentes sur la manière dont l’IA est développée et déployée renforce la confiance des consommateurs. 

Avant de mener à bien l’intégration de l’IA, les responsables marketing et les parties prenantes de l’organisation se fixent généralement des objectifs précis. Cette démarche s’inscrit dans un processus systématique d’évaluation des outils d’IA. Après leur déploiement, ces technologies doivent faire l’objet d’une surveillance continue afin de veiller à ce qu’elles répondent aux objectifs fixés. 

L’intégration de l’IA peut changer la nature fondamentale du travail d’un employé. La mise en place de programmes de formation et de systèmes de gestion du changement facilite la transition vers l’IA et aide les services marketing à tirer le meilleur parti de cette technologie. Cela leur permet également de savoir quelles tâches doivent être effectuées par un humain plutôt que par une machine.

L’intégration de l’IA peut être très simple, par exemple automatiser intelligemment un workflow marketing à l’aide d’applications prédéfinies, ou très complexe, notamment en créant une série d’outils de productivité internes basés sur les données de l’entreprise. Dans les deux cas, vous pouvez suivre les cinq étapes suivantes afin d’intégrer l’IA correctement à votre stratégie marketing. 

La première étape de l’intégration de l’IA dans une campagne marketing consiste à définir les objectifs et les attentes. Au cours de cette étape, les dirigeants d’entreprise identifient les goulets d’étranglement et décrivent les moyens par lesquels ils espèrent que l’IA pourra améliorer les pratiques de marketing à long terme. Une fois les parties prenantes en phase avec les attentes, il est plus facile de choisir une solution d’IA et de définir des indicateurs clés de performance (KPI) significatifs pour en évaluer la réussite. 

Les data scientists ou les ingénieurs spécialisés dans l’IA, le machine learning et l’apprentissage profond ne font généralement pas partie des équipes marketing, mais leur expertise est nécessaire à la réussite des initiatives de marketing basé sur l’IA. Pour remédier à ce problème, les organisations peuvent soit investir pour embaucher les data scientists et les ingénieurs dont elles ont besoin, soit s’adresser à un fournisseur tiers qui les aidera à entraîner et à gérer leur outil de marketing basé sur l’IA. Les deux approches ont leurs avantages et leurs inconvénients, principalement en ce qui concerne le niveau d’investissement que l’organisation est prête à faire.

L’un des plus grands défis auxquels sont confrontées les solutions de marketing basé sur l’IA est l’utilisation des données client à des fins d’entraînement et de mise en œuvre sans enfreindre les lois sur la protection de la vie privée. Tout au long de l’entraînement, les organisations doivent trouver des moyens de préserver la sécurité et la confidentialité de leurs clients. Cela peut impliquer d’investir davantage dans l’infrastructure afin de stocker les informations client de manière sécurisée.

L’efficacité d’un outil de marketing basé sur l’IA dépend de l’exactitude et de la pertinence des données avec lesquelles il a été entraîné. Les outils d’IA entraînés à partir de données qui ne reflètent pas précisément les intentions des clients ou de l’entreprise ne fourniront pas d’informations utiles sur le comportement des clients ni de recommandations stratégiques pertinentes. En privilégiant la qualité de leurs données, les entreprises veillent à ce que leurs solutions d’IA les aident à atteindre les résultats escomptés à travers leurs programmes marketing.

Les organisations qui optent pour une solution d’IA ont le choix entre de nombreuses plateformes et capacités différentes. Si elles ont suivi attentivement les quatre premières étapes (définir leurs objectifs, recruter les bons talents et s’assurer de la qualité et de l’exactitude de leurs données), il leur sera facile de choisir le bon outil.

Selon l’outil, l’intégration de l’IA peut se résumer à la simple saisie de jeux de données dans une application standard, ou être bien plus complexe, à savoir intégrer systématiquement l’IA à de multiples fonctions au sein d’un service. Dans les deux cas, à mesure que de nouveaux workflows apparaissent, cette étape implique de prêter une attention particulière à la gestion du changement à mesure que les employés s’habituent aux nouvelles méthodes de travail.

Au cours de cette étape, les entreprises analysent les workflows alimentés par l’IA afin de vérifier qu’ils atteignent les KPI fixés, surveillent les résultats et alimentent par intermittence les outils d’IA en nouvelles données pour améliorer leur précision. Les dirigeants peuvent également suivre l’adoption par les employés et les principaux indicateurs de productivité, en modifiant les stratégies pour optimiser en permanence les workflows améliorés par l’IA.