Dans un sondage réalisé en 2021, 86 % des entreprises ont déclaré que l’IA devenait une « technologie courante » dans leur entreprise, tandis qu’un autre sondage a montré que le taux d’adoption des méthodes d’apprentissage automatique était de 45 %.
Le marketing numérique est l’une des industries qui peuvent bénéficier grandement de cette technologie, en l’exploitant pour une segmentation avancée, la personnalisation et l’optimisation du référencement.
L’avantage est que les machines peuvent traiter rapidement les big data, en apprenant d’elles afin de tirer des conclusions et de faire des prédictions précises sur le comportement des clients. L’apprentissage profond et l’apprentissage continu permettent d’aller encore plus loin – et c’est ce que nous allons explorer dans ce post.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage machine (ML) dans lequel on apprend aux ordinateurs à penser d’une manière semblable à celle des humains. Il utilise des algorithmes appelés réseaux neuronaux artificiels (ANN) contenant plusieurs couches de neurones ou d’unités de prise de décision – c’est pourquoi on parle d’apprentissage « profond ».
Cette technologie est capable de gérer et d’apprendre à partir de grandes quantités de données structurées et non structurées. Le modèle améliore son apprentissage à mesure qu’il reçoit plus de données, ce qui conduit à des résultats plus précis.
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Comment fonctionne l’apprentissage profond ?
Les réseaux neuronaux artificiels sont des algorithmes compliqués, capables d’apprendre à partir de chaque nouvelle donnée. Ils sont conçus pour reproduire les neurones et les synapses du cerveau humain.
Bien que ces machines puissent apprendre de manière autonome, elles ont toujours besoin d’une certaine assistance de la part de leurs créateurs – si vous voulez qu’elles apprennent de nouveaux mots, vous devrez leur dire ce que chaque mot signifie. Vous pouvez utiliser la virtualisation des données pour trouver les données les plus pertinentes à des fins de formation.
Qu’est-ce qu’une IA à apprentissage continu ?
Les machines les plus avancées sont désormais capables d’acquérir de nouvelles connaissances tout au long de leur vie. Elles reproduisent la capacité humaine à apprendre de manière incrémentielle en affinant et en transférant leurs connaissances et leurs compétences.
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Comment cela aide-t-il le marketing numérique ?
L’un des avantages pour les équipes de marketing numérique est que les modèles d’IA peuvent faire gagner du temps en automatisant les processus répétitifs.
L’IA est également utilisée dans les logiciels de proposition de vente et de génération de contrats, créant des documents basés sur les données du client. En plus de libérer les spécialistes du marketing pour qu’ils puissent se concentrer sur les interactions humaines avec les clients, les modèles d’apprentissage continu contribuent également à améliorer l’engagement, la fidélité et les revenus des clients. Voici comment :
Segmentation à l’échelle
Les modèles d’apprentissage profond trouvent des modèles subtils dans les données, ce qui les rend idéaux pour une segmentation avancée.
Les machines peuvent également identifier les clients qui sont sur le point de partir, vous donnant ainsi l’opportunité d’agir. De plus, elles peuvent repérer les défenseurs potentiels et vous aider à les inciter à promouvoir votre marque.
Hyper-personnalisation
71 % des consommateurs attendent des interactions personnalisées, mais ce n’est pas facile lorsqu’il y a tant de données à analyser et à déduire.
Plutôt qu’un courriel générique sur les cadeaux de Noël, la machine pourrait faire des recommandations personnalisées basées sur l’activité des médias sociaux.
Un engagement accru
En plus de faciliter la personnalisation du contenu lui-même, les outils d’apprentissage continu vous aident également à identifier les moments et les méthodes optimaux de diffusion.
Bien sûr, vous aurez besoin des bonnes coordonnées pour tous les clients – le logiciel de recherche d’e-mails utilise l’apprentissage automatique pour trouver des adresses à jour afin que vos efforts de marketing ne soient pas gaspillés.
Prédire le comportement des consommateurs
Un autre aspect utile de l’apprentissage continu est qu’il aide les entreprises à prédire ce que les clients feront ensuite. Qu’il s’agisse de suivre la façon dont les gens naviguent sur votre site Web ou la fréquence de leurs achats, les modèles d’IA peuvent apprendre et tirer des conclusions précises des données.
Il est bon de se rappeler que des biais peuvent exister dans les ensembles de données, par exemple lorsqu’il y a moins de données pour un certain groupe. Vous pouvez vous assurer que votre modèle ML n’est pas biaisé en utilisant l’outil de réduction des biais de SageMaker.
Utilisations de l’IA d’apprentissage continu dans le marketing numérique
IA conversationnelle
Grâce à la programmation en langage naturel (NLP), les machines peuvent être entraînées à répondre aux demandes des clients de manière naturelle et non robotique. Par exemple, les chatbots à apprentissage continu analysent les données des conversations humaines – et, au fil du temps, ils apprennent à paraître plus humains. En plus d’être attrayants pour les clients, ils recueillent plus de données pendant qu’ils discutent. Et ils peuvent identifier les humeurs et les réactions des clients grâce à l’analyse des sentiments, ce qui permet aux spécialistes du marketing d’en savoir plus.
Cartes thermiques
Les outils d’apprentissage profond peuvent utiliser la cartographie thermique pour analyser les performances de zones spécifiques d’un site Web.
Les spécialistes du marketing peuvent alors s’assurer qu’ils positionnent les éléments clés, comme les CTA, à ces endroits, ce qui augmente les taux de clics et améliore l’expérience utilisateur.
SEO
La cartographie thermique est l’un des outils que les spécialistes du marketing peuvent utiliser pour optimiser le référencement, tandis que les modèles d’apprentissage continu analyseront également le contenu en ligne et les termes de recherche des clients pour identifier les mots-clés et les sujets tendances.
Les logiciels de génération automatique de sites Web peuvent optimiser la conception et le contenu des sites en temps réel, ce qui est plus efficace que les tests et les expérimentations manuels.
Médias sociaux
L’essor des médias sociaux a fourni aux spécialistes du marketing une tonne de données à analyser. Des outils d’apprentissage continu sont donc nécessaires pour aider les spécialistes du marketing à donner un sens à tout cela.
En analysant les mots-clés et le sentiment dans les messages, les commentaires et les critiques, les machines peuvent produire des rapports sur la façon dont les utilisateurs perçoivent la marque et communiquent avec elle.
Défis de l’utilisation de l’IA d’apprentissage continu
Exigences
L’apprentissage continu nécessite un certain investissement en termes de gestion des données et d’infrastructure technologique, comme des outils capables d’exécuter et d’analyser un nombre massif de simulations.
Vous pouvez disposer d’une quantité importante de données dans un lac de données, mais vous avez besoin d’une puissance de calcul suffisante pour les traiter et les analyser. De grands volumes de données sont nécessaires pour former un réseau neuronal, de sorte que les nouvelles entreprises pourraient ne pas avoir suffisamment de détails sur les clients pour alimenter les machines.
Reconditionnement
Les machines d’IA sont intelligentes, mais pas infaillibles. Vous pourriez constater une diminution des performances pendant l’intégration des nouvelles données ou même un écrasement des connaissances précédentes par les nouvelles données.
Il est coûteux et long de réentraîner le modèle à chaque fois qu’il y a de nouvelles données. Pour être sûr que votre nouveau modèle fonctionne correctement, vous devrez le tester sur d’anciennes données avant et pendant le déploiement. MLOps avec Databricks est un moyen de maintenir et de surveiller les modèles ML.
Préoccupations en matière de confidentialité
Deux tiers des clients seraient heureux de partager leurs données, ou envisageraient de le faire, s’ils obtenaient quelque chose de valeur en retour – comme des offres personnalisées.
Toutefois, les entreprises doivent veiller à ne pas aliéner les clients en donnant l’impression de les harceler ! Et il est également essentiel de se conformer aux lois sur la protection de la vie privée.
À retenir
L’adoption de toute nouvelle technologie s’accompagne de défis, mais dans le cas de l’apprentissage continu, les avantages ont tendance à les dépasser.