L’apprentissage profond ou Deep Learning dans le marketing numérique

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 ».

Les modèles d’apprentissage profond sont capables de faire des hypothèses, de les tester et d’apprendre de manière autonome, sans être explicitement programmés. Ils sont déjà utilisés pour des choses comme les voitures à conduite autonome, les assistants virtuels et la reconnaissance d’images.

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.

Source d’image

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.

Cependant, les machines utilisant les ANN peuvent traiter d’énormes quantités de données et apprendre de nouvelles compétences beaucoup plus rapidement que les humains, quel que soit le nombre de vidéos explicatives que nous regardons !

Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent arriver à un résultat particulier en fonction des entrées qu’ils reçoivent. Les neurones sont capables de modifier leurs propres connexions en fonction de ce qu’ils ont appris, ce qui signifie qu’ils peuvent faire des prédictions sur le comportement des clients. Les modèles sont formés à l’aide de données qui ont déjà été classées, ce qui permet au système de classer de nouvelles données.

Par exemple, l’intégration TensorFlow de Databricks peut vous aider à former et à exécuter des réseaux neuronaux profonds.

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.

En termes d’IA, l’apprentissage continu (parfois appelé continu) signifie que les modèles informatiques apprennent et évoluent à mesure qu’ils reçoivent des quantités croissantes de données. Il est essentiel qu’ils puissent absorber de nouvelles informations tout en conservant ce qu’ils ont déjà appris.

La plupart des modèles ML sont formés hors ligne avec des flux d’entrée. Mais le dernier développement consiste à faire en sorte que les machines apprennent et se recyclent par elles-mêmes, en se nourrissant de données et de tendances en constante évolution.

Source d’image

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.

Par exemple, ils pourraient ajouter automatiquement des légendes aux photos de votre site Web, en utilisant la reconnaissance d’images. Ou ils pourraient créer des versions du site en différentes langues à l’aide de la traduction automatique.

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 spécialistes du marketing peuvent alors identifier le public cible d’une campagne particulière, tandis que les machines peuvent également prédire les prospects potentiels en fonction des comportements passés.

Les ANN sont capables de prendre des décisions sur la base de grands ensembles de données, de sorte que les spécialistes du marketing numérique n’ont pas à recourir à des suppositions. Par exemple, un modèle d’apprentissage continu peut vous dire sur quel canal ou quelle plateforme vous devez vous concentrer pour la publicité.

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.

Les modèles d’apprentissage continu traitent ces données rapidement, en identifiant les intérêts de chaque client à partir de ses comportements. L’apprentissage profond est utilisé pour développer des moteurs de personnalisation qui aident les spécialistes du marketing à fournir un contenu hyperpersonnalisé.

Pensez aux sites Web dynamiques qui affichent un contenu différent en fonction de la personne qui navigue, ou aux notifications pus pour les clients qui quittent sans acheter. Il est même possible de recommander des solutions avant que le client ne les cherche.

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.

Si vous pouvez cibler les bonnes personnes avec le bon message au bon moment, vous avez de bien meilleures chances d’obtenir un engagement.

Par exemple, l’IA peut détecter qu’un certain client vérifie toujours ses e-mails à 8 heures du matin et clique souvent sur les offres spéciales. Un autre client passe la plupart de son temps sur Facebook mais utilise rarement les e-mails. Dans les deux cas, l’équipe marketing saura comment engager au mieux ces clients.

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.

Cela aide non seulement à la personnalisation, mais indique également aux entreprises quels produits ou services sont susceptibles d’être demandés. Les entreprises peuvent utiliser ces connaissances pour expédier à l’avance les produits populaires dans leurs entrepôts (comme le fait Amazon) et mieux répartir leurs budgets marketing.

Vous pouvez également utiliser l’optimisation basée sur des règles pour adapter automatiquement vos campagnes de marketing et ajuster votre publicité, en fonction de la quantité de trafic et du comportement d’affichage des gens, sans que vous ayez besoin d’effectuer des changements manuels.

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.

En suivant les clics et les mouvements de la souris (et même les mouvements des yeux des utilisateurs), ils identifient les zones qui reçoivent le plus de « chaleur » de la part des visiteurs.

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 existe également un problème appelé « oubli catastrophique », où les réseaux profonds ne parviennent pas à se souvenir de ce qu’ils ont appris et doivent être constamment rappelés.

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.

Elle traite rapidement d’énormes ensembles de données, ce qui permet de gagner du temps et aide les spécialistes du marketing à identifier leur public cible.

La technique fournit également des informations plus approfondies sur les besoins et les comportements des clients – aujourd’hui et à l’avenir – que vous pouvez utiliser pour personnaliser les messages et améliorer les expériences.

Si vous exploitez cette technologie à son plein potentiel, vous constaterez un engagement et une fidélisation accrus de vos clients, ainsi qu’une augmentation de vos revenus.