Qu'est-ce que le marketing AI et comment le mettre en œuvre ? Guide complet

Les entreprises adoptent rapidement les technologies d'intelligence artificielle (IA ou Artificial Intelligence - AI) pour maximiser leurs bénéfices commerciaux, car personne ne souhaite être à la traîne dans la révolution de l’AI marketing. Selon un rapport de Forrester, 84 % des décideurs en intelligence artificielle affirment que leurs cadres sont impatients d'implémenter l'IA générative dans leurs opérations.

Le marketing est l'un des secteurs les plus propices à une transformation grâce à l'intelligence artificielle en raison de sa forte dépendance aux données numériques. Un rapport récent de PwC révèle que le marketing piloté par l'IA pourrait représenter jusqu'à 45 % de l'économie mondiale d'ici 2030.

Chaque jour, de nouveaux outils de AI marketing émergent, offrant aux spécialistes du marketing des moyens de travailler plus rapidement, de manière plus intelligente et plus efficace. Toutefois, comment les entreprises peuvent-elles distinguer les solutions innovantes des simples gadgets cherchant à surfer sur la vague de l'IA ?

Dans cet article, nous vous proposons un guide complet sur l'IA dans le marketing. Vous y découvrirez ses avantages, les technologies qui la soutiennent, ainsi que ses applications concrètes. Nous vous fournirons également des conseils pour développer une stratégie d’AI marketing adaptée à votre entreprise et à vos besoins.

Optimiser votre stratégie d’AI marketing pourrait être la clé pour vous démarquer dans un environnement de plus en plus compétitif et orienté vers les données.

Qu'est-ce que l’AI marketing ?

L’AI marketing utilise des outils avancés comme les modèles de données, les algorithmes et l'apprentissage automatique pour analyser les clients, concevoir des campagnes, créer du contenu personnalisé et adapter le parcours client. Son objectif est d'améliorer les performances marketing, d'augmenter l'efficacité et de réduire les coûts en automatisant les tâches et en accélérant l'analyse des données.

Voici quelques exemples populaires d'intelligence artificielle dans le domaine du marketing numérique :

• Chatbots : Assistants automatisés qui gèrent les demandes des clients en temps réel.
• Moteurs de recommandation : Systèmes qui suggèrent des produits ou des contenus en fonction du comportement de l'utilisateur.
• Publicité ciblée : Annonces publicitaires adaptées à l'historique des recherches et au comportement en ligne des clients.
• Tarification dynamique : Stratégies de prix flexibles sur les sites de commerce électronique qui s'adaptent à la demande et à d'autres facteurs.

Dans l'ensemble, les outils d’AI marketing utilisent des technologies et des données avancées pour effectuer des tâches marketing qui prendraient beaucoup de temps manuellement ou qui seraient totalement impossibles, comme l'analyse de grands ensembles de données pour trouver des modèles.

Types de solutions d’AI marketing

Dans le monde des affaires, l'abréviation « IA » ou « AI » est souvent utilisée pour décrire une pléthore de technologies qui peuvent être entraînées sur de grandes quantités de données pour prendre des décisions indépendantes. Voici une brève liste des outils d'intelligence artificielle les plus couramment utilisés dans le domaine du marketing.

Apprentissage automatique et modèles linguistiques

L'apprentissage automatique (ou ML, pour Machine Learning) permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome grâce aux réseaux neuronaux. En traitant de grandes quantités de données, les institutions financières peuvent former des modèles pour résoudre des problèmes spécifiques et améliorer leurs résultats en continu. Dans le marketing, l'apprentissage automatique optimise la segmentation de la clientèle, le marketing personnalisé et l'analyse prédictive.

Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier des segments de clientèle distincts selon le comportement, les préférences et les données démographiques, permettant ainsi aux spécialistes du marketing de mieux cibler leurs campagnes.

Les grands modèles de langage (LLM pour Large Language Models), comme GPT-4, sont également utiles aux équipes marketing pour la création de contenu, le service à la clientèle et l'analyse des sentiments. Les LLM génèrent du contenu de qualité pour les sites web, les réseaux sociaux et les emails marketing. Ils rédigent des descriptions de produits, des titres accrocheurs, ou encore des articles et guides. Ces modèles peuvent également alimenter des chatbots capables de fournir des réponses instantanées aux clients.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) permet à un outil d’AI marketing de comprendre et d'analyser des textes écrits par des humains, comme les emails, les conversations textuelles, ou les documents marketing. Il est utilisé pour évaluer les données d'écoute sociale et d'autres interactions textuelles.

Les entreprises peuvent exploiter l'analyse des sentiments pour surveiller les réseaux sociaux et évaluer l'opinion publique sur leurs produits et campagnes. En analysant les commentaires clients, elles peuvent identifier des tendances, comprendre les émotions et ajuster leurs stratégies de marketing numérique en conséquence.

Le NLP aide également les équipes marketing à traiter de grandes quantités de données textuelles issues de diverses sources, comme les sites concurrents ou les avis produits. Cela permet de mieux comprendre les tendances du marché, les stratégies concurrentes et les préférences des consommateurs, afin d'adapter les tactiques marketing et le développement produit.

Recherche sémantique

Les algorithmes de recherche sémantique sont un élément essentiel du NLP. Ils extraient et classent les mots-clés pertinents en groupes sémantiques et réduisent les doublons dans l'exploration de texte, ce qui permet une analyse plus précise des textes. Cette technologie est essentielle pour les outils de rédaction d'IA et l'optimisation des moteurs de recherche.

Par exemple, les équipes marketing qui utilisent la recherche sémantique peuvent analyser les commentaires des clients pour comprendre les thèmes et les sentiments communs concernant leur produit et l'expérience client. Si les clients mentionnent fréquemment « livraison rapide » et « excellent service client », l'algorithme regroupe ces expressions, ce qui aide l'équipe à mettre en avant ces points forts dans ses campagnes de marketing.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur permet aux outils d'AI marketing d'extraire des informations à partir de données visuelles, telles que des images. Elle inclut des fonctionnalités comme la reconnaissance optique de caractères (OCR pour Optical Character Recognition) pour analyser des informations ou signatures sur des documents, reconnaître des logos dans des vidéos, et extraire du texte des images pour en améliorer l'accessibilité.

Par exemple, un détaillant peut utiliser la vision par ordinateur pour analyser les photos de clients sur les réseaux sociaux. En identifiant et suivant ses produits dans ces images, il peut mesurer la popularité de ses articles et les préférences des clients, ce qui permet d'ajuster ses stratégies marketing et offres de produits de façon plus précise.

Reconnaissance des entités nommées (NER) et réseaux neuronaux

La reconnaissance des entités nommées (NER pour Named Entity Recognition) est une technique de NLP qui identifie et catégorise des entités spécifiques dans un texte, telles que des noms de personnes, lieux, organisations ou dates. Elle analyse le texte pour reconnaître ces entités et leur attribuer des étiquettes prédéfinies.

Par exemple, la NER peut identifier des noms et préférences dans les données clients, permettant aux spécialistes du marketing de créer des campagnes personnalisées ou des recommandations de produits. Si un client mentionne souvent « New York » et « restaurants végétariens », les offres peuvent être adaptées en fonction de ces intérêts.

Les réseaux neuronaux soutiennent ces modèles en apprenant constamment à partir de données interconnectées, ce qui améliore la précision et la capacité d'analyse des comportements des consommateurs via l'apprentissage profond.

IA générative

Les outils d'IA générative utilisent des technologies telles que les réseaux neuronaux, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour produire du contenu original. Ces outils aident les équipes marketing à automatiser la création de contenu pour divers canaux, à améliorer la personnalisation et à optimiser les stratégies de campagne.

Par exemple, une entreprise de commerce électronique pourrait utiliser l'IA générative pour ses campagnes numériques en envoyant des offres personnalisées et des recommandations de produits. Ces emails marketing seraient uniques et adaptés aux intérêts et habitudes d'achat des clients, garantissant ainsi une meilleure pertinence.

Comment utiliser l'IA dans le marketing ?

Passons en revue les principaux cas d'utilisation de l'AI marketing et examinons comment les technologies énumérées dans la section ci-dessus profitent aux spécialistes du marketing.

Analyse de données marketing

L'IA est largement utilisée pour analyser les données marketing, fournissant des informations précieuses sur le comportement des clients et l'efficacité des campagnes marketing. Grâce à l'analyse de vastes ensembles de données, les algorithmes d'IA peuvent identifier des modèles de comportement, des préférences et des habitudes d'achat, aidant à comprendre ce qui motive les décisions des clients et comment ils interagissent avec l’entreprise.

De plus, l'IA évalue les performances des campagnes marketing en analysant des données historiques, y compris des indicateurs comme les taux de clics, les taux de conversion et le ROI. Elle permet d'ajuster les éléments de la campagne en temps réel, comme le ciblage publicitaire, les stratégies d'enchères et le contenu, afin d'optimiser les résultats.

L'IA peut aussi détecter les tendances émergentes et les changements de comportement en analysant les big data publics, tels que les données d'écoute sociale et les études de marché. Cela aide les spécialistes du marketing à anticiper l’évolution du marché et à ajuster leurs stratégies en conséquence.

Segmentation de l'audience

Les outils marketing d'IA permettent de segmenter rapidement les clients en fonction de leur comportement, de leurs données démographiques et de leurs préférences, offrant ainsi une segmentation plus précise du marché. Cela facilite la création de stratégies marketing sur mesure qui résonnent avec différents groupes de clients et publics cibles.

Par exemple, avec la technique de lookalike modeling, la technologie analyse les traits et caractéristiques communs de vos meilleurs clients en se basant sur leurs préférences et leur historique d'achat. Vous pouvez ainsi cibler de nouveaux clients partageant des attributs similaires et susceptibles d’être intéressés par vos produits ou services.

Génération de contenu

Les outils d'IA générative sont largement utilisés dans le marketing pour diverses tâches de création de contenu, allant de la planification de campagnes complexes à la rédaction de copies pour emails et pages de destination.

L'IA générative améliore les campagnes marketing en produisant des communications engageantes adaptées à chaque étape du parcours client. Elle peut créer des lignes d'objet d'email percutantes, du contenu personnalisé pour des buyer personas, et gérer des conversations basées sur l'intention, optimisant ainsi l'expérience client et stimulant les ventes. De plus, les logiciels modernes de marketing par IA peuvent générer des sons, des images et des vidéos pour enrichir vos campagnes grâce à des ressources audiovisuelles diversifiées.

Personnalisation de l'offre

L'IA aide à tracer le parcours du client en analysant les interactions sur divers points de contact. Cela offre une vue d'ensemble de l'engagement des clients avec l’entreprise, permettant ainsi de créer des campagnes marketing ciblées pour des points de contact spécifiques et des segments de clientèle particuliers.

De plus, l'IA utilise les données des clients pour générer des contenus et des offres hautement personnalisés. Par exemple, les outils marketing d'IA peuvent produire du contenu reflétant diverses perspectives sociales, rendant le message plus inclusif et accessible à un public diversifié. Cela inclut des campagnes d'emailing personnalisées, des recommandations de produits et des publicités ciblées adaptées aux préférences et comportements individuels.

Automatisation du marketing

Les outils d’AI marketing sont utilisés pour automatiser diverses tâches et processus de marketing numérique :

Les outils d’AI marketing automatisent divers aspects du marketing numérique. Dans l’email marketing, l'IA segmente les listes en fonction des comportements et préférences des utilisateurs, permettant la création de contenus personnalisés pour chaque segment. Les algorithmes analysent les interactions passées pour déterminer les moments optimaux d'envoi, ce qui améliore les taux d'ouverture et d'engagement. Les chatbots gèrent les questions courantes et offrent une assistance immédiate, renforçant l'efficacité du service client.

Pour les campagnes de marketing numérique, l'IA fournit du contenu dynamique et personnalisé en fonction du comportement, des préférences et des interactions des utilisateurs en temps réel. Elle automatise également les tests A/B des éléments de la campagne, tels que les titres et les appels à l'action, et analyse les résultats pour identifier les variations les plus efficaces.

En ce qui concerne la génération et maturation des prospects, l'IA évalue et note les prospects selon leur comportement et leurs interactions, en priorisant ceux à fort potentiel pour un suivi. Elle crée et partage des contenus et des offres ciblés en fonction de l'engagement des prospects, guidant ces derniers à travers l'entonnoir de vente avec un minimum d'intervention manuelle.

Achat d'espace et publicité

L'IA facilite l'achat de médias en automatisant le placement des publicités via des plateformes de publicité programmatique. Cette technologie optimise les dépenses publicitaires et le ciblage en temps réel en se basant sur l'historique, les préférences et le contexte des clients pour diffuser des publicités plus pertinentes et améliorer les taux de conversion. Si vous utilisez Google Ads, vous avez sans doute déjà rencontré des fonctionnalités d'IA qui simplifient les enchères.

En plus d'ajuster les stratégies de ciblage et d'enchères, l'IA affine également les créations publicitaires en analysant les données de performance pour maximiser le retour sur investissement.

De plus, l'IA excelle dans le reciblage, en apprenant continuellement de chaque interaction ou conversion. Cela permet au système d'optimiser le contenu et les stratégies marketing futures, garantissant ainsi un engagement plus efficace et des taux de conversion accrus.

Gestion de la réputation

L'IA joue un rôle crucial dans la gestion de la réputation en surveillant les mentions d'une entreprise à travers diverses plateformes, telles que les médias sociaux, les avis et les sites d'information. Grâce à cette analyse, elle évalue la perception du public et détecte les problèmes ou opportunités potentielles.

Les outils marketing d'IA peuvent émettre des alertes en temps réel en cas de sentiments négatifs ou de tendances émergentes, permettant ainsi une réaction rapide et une gestion proactive de la réputation. De plus, l'IA peut aider à créer et diffuser du contenu positif pour renforcer l'image de l’entreprise.

Veille concurrentielle

L'IA vous aide à analyser les stratégies de marketing numérique de vos concurrents en évaluant leur présence en ligne, y compris leur activité sur les médias sociaux, leurs campagnes publicitaires et la performance de leur contenu. En identifiant les tendances, les tactiques efficaces et les lacunes dans les stratégies des concurrents, l'IA vous permet de mieux comprendre le paysage concurrentiel.

Par exemple, si l'IA révèle que les publicités d'un concurrent axées sur le développement durable obtiennent des résultats exceptionnels, cela peut vous encourager à intégrer des thèmes similaires dans vos propres campagnes pour maintenir votre compétitivité.

Les avantages de l'IA pour le marketing

Un rapport d'analyste de 2023 sur l'IA dans le marketing a cité un chef d'entreprise disant : « Les clients ne considèrent pas la genAI comme une simple solution technologique. Ils recherchent des moyens plus intelligents, plus efficaces et plus précis d'accomplir des tâches, ce que l'IA peut leur offrir. »

Les avantages de l’AI marketing sont effectivement au cœur des préoccupations de nombreux spécialistes du marketing numérique et dirigeants d'entreprises. Dans cette section, nous vous présenterons un aperçu des nombreux bénéfices que l'IA peut apporter aux entreprises en matière de marketing.

Décisions marketing efficaces fondées sur des données

L'IA excelle dans l'analyse des données en transformant les informations non structurées en données exploitables, essentielles pour orienter votre stratégie de marketing numérique. Elle permet aux spécialistes du marketing d'examiner les activités sur divers canaux, tels que les messages sur les médias sociaux, les commentaires des clients, les emails et les interactions sur le site web - des tâches que les méthodes traditionnelles peuvent avoir du mal à traiter efficacement.

Cette approche axée sur les données assure que les stratégies de marketing reposent sur des informations précises et à jour, tout en étant finement ajustées pour répondre aux besoins et attentes des clients. Cela se traduit par des campagnes réussies et une satisfaction client accrue.

Meilleur retour sur investissement pour vos campagnes

Les outils d’AI marketing permettent aux spécialistes du marketing de dégager rapidement des informations exploitables à partir des données de campagne en quasi temps réel. Ils identifient également les meilleurs canaux pour les achats médias et les placements publicitaires optimaux en fonction du comportement des clients.

Par exemple, la modélisation d'attribution de l'IA attribue un crédit aux différents points de contact marketing, révélant ainsi l'efficacité des divers canaux et campagnes. L'analyse prédictive alimentée par l'IA anticipe des comportements tels que les désabonnements et les probabilités d'achat, suggérant des stratégies d'engagement et de fidélisation personnalisées.

Ces fonctionnalités permettent d'optimiser les budgets en rendant les campagnes plus efficaces.

Augmentation de l'engagement et de la fidélité des clients

Selon l'étude Marketing Survey, 2023 de Forrester, 77 % des décideurs marketing B2B mondiaux estiment que les acheteurs et clients attendent une expérience personnalisée dans leurs interactions commerciales et marketing.

Les outils d'IA permettent aux spécialistes du marketing d'améliorer cette personnalisation en facilitant la personnalisation, la réutilisation et la mise à jour du contenu pour mieux répondre aux besoins des clients. Ces outils aident à créer rapidement des variations de contenu et utilisent la recherche en temps réel, alimentée par l'IA, pour trouver des actifs ou des composants via un LLM affiné sur les données internes de l'entreprise.

Le contenu et les interactions personnalisés qui en résultent renforcent les relations avec les clients et favorisent leur fidélité au fil du temps.

Amélioration de la productivité grâce à l'automatisation

L'intelligence artificielle stimule la productivité des entreprises en automatisant les tâches répétitives, telles que le marketing par email, la publication sur les médias sociaux et la gestion des publicités. Les spécialistes du marketing peuvent ainsi se concentrer sur des activités plus stratégiques, ce qui améliore l'efficacité globale.

Meilleure transparence de vos activités de marketing

L'IA améliore la transparence dans les activités marketing en fournissant des analyses détaillées et des informations en temps réel. Les agents peuvent rapidement collecter et analyser de vastes quantités de données en identifiant les métriques clés et les indicateurs de performance. Ces données sont ensuite utilisées pour générer des rapports complets, soulignant l'efficacité des campagnes, le comportement des clients et le retour sur investissement.

Grâce à l'IA, les responsables marketing peuvent suivre et comprendre facilement l'impact de leurs stratégies, assurant ainsi une prise de décision éclairée et une visibilité claire sur l'ensemble des efforts marketing.

Augmentation des bénéfices

Des campagnes efficaces, fondées sur des données de pointe et un engagement accru des clients, peuvent considérablement augmenter les bénéfices. En combinant un ciblage précis, un engagement amélioré et une efficacité opérationnelle, les entreprises peuvent voir une augmentation notable de leurs revenus et de leur rentabilité.

9 stratégies pour mettre en œuvre l'IA au service du marketing

1. Définissez vos objectifs

Avant de commencer, déterminez l’objectif que vous souhaitez atteindre. Souhaitez-vous rendre vos campagnes plus efficaces ? Cherchez vous à accélérer certaines activités de marketing et augmenter le nombre d’opérations ?

Vous pouvez également choisir de commencer par donner la priorité à un domaine spécifique du marketing pour tester l'IA, que ce soit le marketing par email, les médias sociaux ou l’analyse marketing. En vous concentrant sur une seule direction, vous vous assurez que la mise en œuvre de l’IA ne semble pas insurmontable et vous vous laissez le temps d’évaluer comment l’IA peut bénéficier à votre équipe marketing.

2. Soyez conscient des limites de l'IA générative

De nombreux spécialistes du marketing louent l’IA pour sa capacité à créer des contenus personnalisés, comme des textes et des vidéos. Toutefois, il est crucial de reconnaître les limites actuelles de ces outils, notamment en ce qui concerne la qualité du contenu. Par exemple, l’IA générative a souvent du mal à reproduire de manière réaliste des doigts humains dans des images.

Soyez sélectif dans l’application de l’IA, en l’utilisant dans les domaines où elle peut produire des résultats de haute qualité, et évitez de vous reposer sur elle lorsque ses performances ne sont pas à la hauteur.

3. Auditez votre infrastructure et assurez-vous d’avoir une bonne gestion des données

Avant d’utiliser une plateforme de marketing basée sur l'IA, évaluez vos outils et votre infrastructure actuels en fonction des possibilités d’adoption de l’IA. Créez un rapport détaillant les domaines potentiels d’implémentation, les résultats attendus et les ressources nécessaires.

Étant donné que les performances de l'IA dépendent principalement des données sur lesquelles elle est formée, il est crucial d’évaluer la qualité, la quantité et l’accessibilité de vos données. Des données de haute qualité permettent à l'IA de fournir des informations précieuses et des recommandations stratégiques.

4. Respectez les lois sur la confidentialité des données

Le respect des lois sur la protection des données est essentiel lors de l'utilisation de l'IA dans le marketing, car l’utilisation des données clients pour la formation et la mise en œuvre de l’IA ne doit pas enfreindre les réglementations en matière de protection de la vie privée. L'un des plus grands défis des solutions d’AI marketing est de garantir que les données des clients sont traitées de manière sécurisée et éthique. Les organisations doivent prioriser la confidentialité des clients tout au long du processus de formation de l’IA pour éviter de lourdes amendes et des répercussions juridiques.

Pour relever ce défi, il est crucial de promouvoir utilisation éthique de l'IA au sein de l'organisation. Cela implique de mettre à jour les lignes directrices et les processus pour assurer des pratiques transparentes en matière de gestion des données et de conformité avec les lois sur la confidentialité. La mise en œuvre de mécanismes clairs d'acceptation et de refus ainsi que la communication efficace des politiques d'utilisation des données sont des étapes essentielles pour protéger les informations des clients.

5. Accordez la priorité à la gouvernance de l'IA

Avant d'implémenter l'IA au sein de votre département marketing, vous devez prioriser la gouvernance pour réduire les risques et les coûts. Une gouvernance efficace inclut la protection des données des consommateurs, le respect des droits d'auteur et l’intégration d’une supervision humaine pour garantir la qualité.

Une bonne gouvernance aide à préserver la confidentialité des données, éviter des problèmes juridiques et maintenir l'intégrité du contenu généré par l'IA.

6. Sélectionnez les bons outils d’AI marketing

Choisissez un outil d’AI marketing qui s'aligne sur vos objectifs commerciaux, améliore vos efforts marketing et garantit la conformité avec les réglementations en matière de confidentialité des données. Voici les éléments à prendre en compte lors de la sélection des fournisseurs :

• Fonctionnalité : Assurez-vous que l'outil offre des fonctions essentielles telles que l'analyse prédictive, la personnalisation, la génération de contenu, la segmentation des clients et l'automatisation des campagnes.
• Personnalisation : Recherchez des outils qui permettent une personnalisation pour s'adapter à vos besoins et workflows marketing spécifiques. Pour des options de personnalisation étendues, envisagez d'acheter une licence pour une plateforme no-code d'IA. Par exemple, Creatio Copilot vous permet de créer des cas d'utilisation personnalisés de l'IA pour automatiser vos processus marketing sans avoir besoin de compétences en développement logiciel.
• Intégration : Vérifiez si l'outil s'intègre de manière transparente à vos plateformes marketing existantes, à vos systèmes CRM et à vos autres outils.
• Facilité d'utilisation : Une interface conviviale, intuitive et facile à parcourir.
• Évolutivité : L'outil doit pouvoir s'adapter aux progrès technologiques futurs et aux modifications de vos stratégies de marketing.
• Structure tarifaire : Comprenez le modèle de tarification et veillez à ce qu'il corresponde à votre budget.
• Pertinence pour le secteur : Vérifiez si l'outil est utilisé avec succès dans votre secteur d'activité.

7. Formez votre personnel

Lors de l'implémentation de l'AI marketing dans votre organisation, il est crucial que votre équipe marketing soit bien formée. Commencez par évaluer les compétences actuelles de votre personnel. Vous devrez peut-être investir dans leur formation, engager un consultant ou créer un poste spécifique pour superviser les initiatives liées à l’IA.

Considérez cela comme une opportunité d’améliorer vos équipes, d’introduire de nouvelles technologies et d’améliorer les compétences marketing. Comme l’a souligné un vice-président d’une entreprise d’IA générative à Forrester, « vous aurez besoin de votre équipe actuelle, mais de manière différente ». Avec l’IA générative, le rôle évolue de la simple production de contenu à des tâches comme le brainstorming, la conduite d’entretiens, le raffinement et l’édition, nécessitant ainsi des compétences variées pour créer du contenu de qualité.

Offrir une formation approfondie sur les outils d’IA encouragera votre équipe à découvrir de nouveaux cas d’utilisation, facilitant ainsi son adoption et son intégration au sein de votre organisation.

8. Testez vos outils d'IA

Enfin, testez vos initiatives en sélectionnant vos principaux domaines de mise en œuvre et en lançant vos programmes. Définissez un délai et établissez des indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer les résultats à la fin de la période d'essai.

Par exemple, si vous testez des publicités sur les médias sociaux générées et placées par l'IA, réalisez un essai pendant un mois. Surveillez et ajustez le contenu tout au long de cette période en documentant le processus.

Après l'essai, comparez les performances du contenu généré par l'IA, du contenu créé par vos équipes et du contenu assisté par l'IA. Utilisez ces résultats pour évaluer l’efficacité et élaborer un plan d'action pour l'avenir.

9. Formez des modèles spécifiques à votre entreprise

Si votre plateforme d’AI marketing le permet, formez des modèles personnalisés en utilisant vos propres données. Intégrez un ensemble de données complet comprenant les campagnes passées, les emails, les messages, la copie du site Web et l’entreprise interne pour obtenir des recommandations sur mesure qui reflètent le style de votre entreprise.

Une infrastructure de données robuste est cruciale pour la réussite de la mise en œuvre du modèle et la génération de contenu, surtout lorsque vous commencez à déployer des modèles linguistiques exclusifs.

Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans le marketing

Formation aux solutions d'IA :

Les modèles d'IA personnalisés nécessitent une formation approfondie pour accomplir des tâches spécifiques. Par exemple, pour qu'une IA engage efficacement les clients, vous aurez besoin d'une grande quantité de données clients et, possiblement, de data scientists pour l’entraîner correctement.

Qualité et précision des données :

L'efficacité de l'IA repose sur la qualité des données utilisées pour son entraînement. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats inexacts ou peu fiables. Bien que l'IA générative soit avancée, elle peut produire des contenus contenant des erreurs factuelles. Une supervision humaine régulière est donc essentielle pour assurer l'exactitude et maintenir la cohérence.

Respect des lois sur la protection de la vie privée :

L'IA utilise des données personnelles, rendant impératif le respect strict des lois sur la protection de la vie privée. La non-conformité peut entraîner des amendes et nuire à la réputation. Il est crucial de se conformer à des réglementations telles que le GDPR et d’investir dans la gouvernance de l'IA pour protéger les informations des consommateurs.

Droits d'auteur et questions juridiques :

L'IA générative peut créer des contenus ressemblant à des œuvres existantes en s'appuyant sur des analyses de données propriétaires, ce qui pose des questions de droit d'auteur. Avec l'évolution du statut juridique des contenus générés par l'IA, il est crucial de comprendre comment les lois sur le droit d'auteur s'appliquent et de veiller à ce que votre contenu soit original.

L'avenir de l'IA dans le marketing

À l'avenir, les spécialistes du marketing s'appuieront de plus en plus sur l'IA pour faire des prédictions à partir de données non structurées et utiliser des données de première partie afin de guider l'IA générative dans la création de contenu axé sur le client et aligné avec leur entreprise.

Le marketing par l'IA évoluera pour corriger les imperfections des modèles actuels. Pour améliorer les perspectives commerciales, les outils d'IA devront être équitables, sûrs, fiables, inclusifs et transparents, nécessitant un développement réfléchi et une formation avec des données diversifiées pour éliminer les préjugés.

On peut s'attendre à une augmentation des réglementations sur la confidentialité des données, les droits d'auteur et la gouvernance de l'IA pour garantir une utilisation éthique. Avec les progrès de l'IA, les entreprises devront se concentrer sur la sécurité, car 68 % des clients soulignent l'importance de la fiabilité. Les entreprises devront mettre en œuvre des mesures de confidentialité robustes et sécuriser efficacement leurs données.

L'IA pourrait à l'avenir transformer le marketing en automatisant les campagnes, la création de contenu et l'analyse des performances, tout en permettant aux humains de conserver le contrôle.

Découvrez la puissance de l'IA avec Creatio

Vous pourriez penser que la mise en œuvre de l'AI marketing exige des ressources techniques considérables. Selon Computer Weekly, 20 % des dirigeants d'entreprises technologiques considèrent se tourner vers des solutions d'IA no-code pour surmonter le manque de compétences spécialisées, telles que celles en IA, qui sont coûteuses et difficiles à trouver.

Une option pour atténuer ce problème est d'utiliser des plateformes no-code alimentées par l'IA. Creatio se distingue par sa solution d'automatisation du marketing conviviale et hautement personnalisable. Sa plateforme no-code composable permet aux utilisateurs de créer et de déployer des cas d'utilisation de l'IA pré-configurés ou personnalisés sans avoir besoin d'embaucher des développeurs.

Le portefeuille de produits de Creatio comprend CRM Creatio et Marketing Creatio, une plateforme complète axée sur l'automatisation du marketing. Cette dernière couvre l’ensemble du cycle de vie du client, depuis le contact initial et le transfert aux ventes jusqu’à l’engagement continu et les efforts de marketing post-vente.

La principale offre d'IA de Creatio, Creatio Copilot, est un assistant d'IA sophistiqué conçu pour interpréter les requêtes en langage naturel et servir de ressource pour tous vos besoins en matière de marketing, comme par exemple :

• Segmentation de l'audience
• Conception de flux de campagne
• Génération de contenu riche
• Evaluation des prospects
• Assistant de gestion des prospects
• Localisation et traduction de contenu
• Personnalisation du contenu
• Analyse de l'intention et du comportement du client
• Assistance à la publicité numérique
• Connaissance du client
• Gestion de documents et recherche intelligente

Il vous suffit de fournir une description de votre campagne marketing souhaitée, et Copilot générera automatiquement un flux de campagne bien structuré en se basant sur les campagnes précédentes réussies, les playbooks disponibles et les meilleures pratiques. Il prend en compte les préférences des utilisateurs, suggère des canaux de communication, du matériel promotionnel et des stratégies d'engagement adaptées.

Exemple de Creatio Copilot utilisé pour créer une campagne de marketing numérique

Pour faciliter la segmentation de l'audience, les responsables marketing peuvent simplement indiquer à Copilot les exigences spécifiques de la segmentation, et il créera les règles et les filtres nécessaires. Il peut également appliquer une approche de type « lookalike » et sélectionner un public cible ayant un potentiel de réponse plus élevé.

Exemple de segmentation de l'audience avec Creatio Copilot

En plus de ces capacités clés en main, le poste de travail de Creatio Copilot vous permet de créer de nouveaux cas d'utilisation de l'IA - vous pouvez indiquer à l'assistant le processus que vous souhaitez automatiser ou les données à analyser, et Creatio Copilot construira le nouveau modèle pour vous.

La plateforme fournit également plusieurs modèles d'apprentissage automatique pré-packagés que vous pouvez former sur vos propres données pour améliorer l'analyse et l'automatisation des workflows. Elle s'intègre également à OpenAI et ChatGPT, ce qui facilite les tâches de routine telles que la rédaction d'e-mails et la génération d'articles de blog.

Creatio a été reconnu comme leader dans le rapport 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for B2B Marketing Automation Platforms et a récemment été inclus dans l'évaluation Innovation Watch du groupe Everest pour les applications d'IA générative.

Découvrez les capacités de marketing du CRM de Creatio alimentées par l'IA

Obtenir une démo en direct