Qu'est-ce que l'IA marketing et comment la mettre en œuvre ? Un guide complet

Les entreprises adoptent rapidement les technologies alimentées par l'IA pour en tirer des bénéfices commerciaux - personne ne veut être à la traîne dans la révolution de l'IA. Selon Forrester, 84 % des décideurs en matière d'IA déclarent que leurs cadres sont impatients d'adopter l'IA générative.

Le marketing est l'un des domaines les plus propices à la transformation par l'IA grâce à sa dépendance constante aux données de marketing numérique, ce qui facilite l'adoption d'outils d'IA formés à partir de données. Un rapport récent de PwC indique que le marketing piloté par l'IA devrait représenter 45 % de l'ensemble de l'économie mondiale d'ici 2030.

Chaque jour, de nouveaux outils d’IA marketing apparaissent, promettant d'aider les spécialistes du marketing à travailler plus rapidement, plus intelligemment et plus efficacement. Mais comment les entreprises peuvent-elles faire la différence entre de simples gadgets essayant de capitaliser sur l'engouement pour l'IA et une technologie réellement utile ?

Dans cet article, nous allons vous guider à travers tout ce que vous devez savoir sur l'IA dans le marketing, de ses avantages aux technologies utilisées et à leurs applications, et vous doter des connaissances nécessaires pour développer votre propre stratégie d’IA marketing.

Qu'est-ce que l'IA Marketing ?

L'intelligence artificielle (IA) marketing implique l'utilisation de logiciels d'IA avancés et d'outils - comme les modèles de données, les algorithmes et l'apprentissage automatique - pour obtenir des informations sur les clients, concevoir et exécuter des campagnes de marketing, créer du contenu marketing personnalisé et personnaliser le parcours client. L'objectif de l'IA marketing est d'améliorer les performances marketing d'une entreprise, de stimuler l'efficacité et de réduire les coûts en automatisant les tâches manuelles et en accélérant l'analyse des données.

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

• Chatbots : Des assistants automatisés qui traitent les demandes des clients en temps réel.
• Moteurs de recommandation : Des systèmes qui suggèrent des produits ou des contenus en fonction du comportement de l'utilisateur.
• Publicité ciblée : Des publicités adaptées à votre historique de recherche et à votre comportement en ligne.
• Tarification dynamique : Des 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'IA marketing utilisent des technologies et des données avancées pour effectuer des tâches marketing qui prendraient beaucoup de temps aux humains ou qui seraient totalement impossibles, comme l'analyse de grands ensembles de données pour trouver des modèles.

Types de solutions d'IA marketing

Dans le monde des affaires, l'abréviation « IA » 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 grands modèles linguistiques

L'apprentissage automatique (Machine Learning - ML) permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome à l'aide de réseaux neuronaux. En introduisant de grandes quantités de données dans les algorithmes d'apprentissage automatique, les institutions financières peuvent former des modèles pour résoudre des problèmes spécifiques et obtenir des informations pour une amélioration continue. Dans le domaine du marketing, l'apprentissage automatique améliore divers aspects, tels que la segmentation des clients, le marketing personnalisé et l'analyse prédictive.

Par exemple, les algorithmes de ML peuvent être utilisés comme un outil d’IA marketing pour identifier des segments de clientèle distincts en fonction du comportement, des préférences et des données démographiques. Cela aide les spécialistes du marketing à adapter leurs stratégies pour cibler plus efficacement des groupes spécifiques.

Les grands modèles de langage (LLM), tels que GPT-4, peuvent aider les équipes de marketing à créer du contenu, à assurer le service à la clientèle et à analyser les sentiments. Les LLM peuvent générer un contenu de haute qualité pour les pages web, les médias sociaux et le marketing par courriel. Ils peuvent rédiger des descriptions de produits, concevoir des titres attrayants, créer des articles entiers ou des guides orientés vers le client. Les LLM alimentent également les chatbots du service client qui fournissent des réponses instantanées aux questions des clients.

Traitement du langage naturel (NPL)

Le traitement du langage naturel permet à votre outil d'IA marketing de comprendre les textes écrits dans un langage naturel, c'est-à-dire tout texte écrit par un humain pour un ou plusieurs autres humains. Il est utilisé pour analyser les données d'écoute sociale, les courriels et les conversations textuelles, les documents marketing créés pour les campagnes précédentes, etc.

Les marques peuvent utiliser l'analyse des sentiments pour surveiller les médias sociaux et évaluer l'opinion publique sur leurs produits et leurs campagnes. En analysant les commentaires des clients, elles peuvent identifier les tendances, comprendre les émotions des clients et prendre des décisions fondées sur des données afin d'améliorer leurs stratégies de marketing numérique.

Les équipes marketing peuvent également utiliser le NLP pour analyser d'importants volumes de données textuelles provenant de diverses sources, notamment les sites web des concurrents, les avis sur les produits et les rapports sectoriels. Cela les aide à comprendre les tendances du marché, les stratégies des concurrents et les préférences des consommateurs, ce qui leur permet d'élaborer des tactiques de marketing et de développement de produits.

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'IA marketing d'obtenir des informations à partir de données numériques non textuelles, telles que les images. Elle permet la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour analyser les informations et les signatures dans les chèques, reconnaître les logos de marque dans les vidéos et extraire le texte des images à des fins d'accessibilité.

Un détaillant pourrait utiliser la vision par ordinateur pour analyser les photos des clients sur les médias sociaux. En reconnaissant et en suivant ses produits dans ces images, le détaillant peut évaluer la popularité des produits et les préférences des clients, ce qui l'aide à adapter ses stratégies de marketing et ses offres de produits de manière plus efficace.

Reconnaissance des entités nommées (NER) et réseaux neuronaux

La reconnaissance des entités nommées est une technique de NLP qui identifie et catégorise des entités spécifiques dans un texte, telles que des noms de personnes, d'organisations, de lieux, de dates, etc. La reconnaissance d'entités nommées consiste à analyser le texte pour reconnaître ces catégories prédéfinies et leur attribuer les étiquettes appropriées.

Par exemple, la NER peut identifier des noms et des préférences personnelles dans les données des clients, ce qui permet aux spécialistes du marketing numérique de créer des campagnes d'e-mailing personnalisées ou des recommandations de produits. En reconnaissant qu'un client mentionne souvent « New York » et « restaurants végétariens », il est possible d'adapter les offres en fonction de ces centres d'intérêt.

Les réseaux neuronaux fournissent des modèles puissants capables de comprendre et de traiter le langage naturel avec une grande précision. Ils se souviennent des points de données interconnectés et les ajoutent en permanence à leur base de connaissances. C'est ce qui permet aux modèles de ML de fournir des résultats plus précis et de mieux analyser les données des consommateurs au fil du temps grâce à l'apprentissage profond.

IA générative

Les outils d'IA générative exploitent les technologies d'IA telles que les réseaux neuronaux, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour créer des contenus nouveaux et originaux. Ces outils aident les équipes marketing en automatisant la création de contenu pour différents canaux de marketing, en améliorant la personnalisation et en optimisant les stratégies de campagne.

Par exemple, une entreprise de commerce électronique pourrait déployer l'IA générative pour ses campagnes de marketing numérique. Elle pourrait envoyer des offres de réduction personnalisées et des recommandations de produits aux clients, en veillant à ce que ces courriels de marketing soient uniques et pertinents par rapport aux intérêts et aux habitudes d'achat du destinataire.

Comment utiliser l'IA dans le marketing ?

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

Analyse des données marketing

L'IA est largement utilisée pour analyser les données marketing, ce qui permet d'obtenir des informations précieuses sur le comportement des clients et l'efficacité des campagnes marketing. Les algorithmes d'IA peuvent analyser des données volumineuses pour identifier des modèles de comportement, des préférences et des habitudes d'achat. Cela permet de comprendre ce qui motive les décisions des clients et comment ils interagissent avec votre marque.

En outre, l'IA analyse les données historiques des campagnes de marketing afin d'évaluer leurs performances. Cela inclut le suivi des indicateurs de marketing numérique tels que les taux de clics, les taux de conversion et le retour sur investissement (ROI). L'IA aide à identifier les éléments d'une campagne qui ont besoin d'être ajustés et utilise les données de performance pour optimiser les campagnes en cours en temps réel. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ajuster le ciblage des annonces, les stratégies d'enchères et le contenu en fonction des performances actuelles afin de maximiser les résultats.

En outre, l'IA peut identifier les tendances émergentes et les changements dans le comportement des consommateurs en analysant les big data accessibles au public, telles que les données d'écoute sociale et les études de marché. Cela permet aux spécialistes du marketing de garder une longueur d'avance et d'adapter leurs stratégies à l'évolution des conditions du marché.

Segmentation de l'audience

Les outils d'IA marketing peuvent rapidement regrouper les clients en fonction de leur comportement, de leurs données démographiques et de leurs préférences, ce qui conduit à une segmentation plus précise du marché. Cela permet d'élaborer des stratégies marketing sur mesure qui trouvent un écho auprès de différents groupes de clients et de publics cibles.

Dans le cadre d'une technique connue sous le nom de « lookalike modeling », la technologie identifie les traits et caractéristiques communs de vos meilleurs clients sur la base de leurs préférences et de leur historique d'achat. Vous pouvez ainsi cibler de nouveaux clients qui partagent des attributs similaires et sont susceptibles d'être intéressés par vos produits ou services.

Génération de contenu

Les outils d'IA générative sont utilisés dans le marketing pour toutes sortes de tâches de génération de contenu, de la planification de campagnes marketing complexes à la conception et à la rédaction de copies pour les courriels et les pages d'atterrissage.

L'IA générative contribue à améliorer les campagnes de marketing en générant des communications engageantes adaptées à chaque étape du parcours client. Elle peut créer des lignes d'objet d'e-mail convaincantes et du contenu personnalisé pour les buyer personas et conduire des conversations basées sur l'intention, en améliorant l'expérience client et en stimulant les ventes. De plus, les logiciels modernes d'IA marketing peuvent générer de l'audio, des images et des vidéos pour enrichir vos campagnes avec des ressources audiovisuelles.

Personnalisation du client

L'IA peut aider à tracer le parcours du client en analysant les interactions avec la marque sur différents points de contact. Cela permet d'avoir une vue d'ensemble de la manière dont les clients s'engagent avec la marque, ce qui vous permet d'élaborer des campagnes de marketing adaptées à des points de contact spécifiques de segments de clientèle particuliers.

L'IA peut également utiliser les données des clients pour créer des contenus et des offres hautement personnalisés. Par exemple, les outils d'IA marketing peuvent vous aider à créer du contenu qui reflète différentes perspectives sociales, rendant votre message inclusif et accessible à un public cible plus diversifié. Il peut s'agir de campagnes d'e-mailing personnalisées, de recommandations de produits et de publicités ciblées, toutes adaptées aux préférences et aux comportements individuels.

Automatisation du marketing

Les outils d'IA marketing sont utilisés pour automatiser diverses tâches et processus de marketing numérique :

Dans le marketing par courriel, l'IA peut segmenter les listes de courriels en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs, automatisant ainsi la création de contenus personnalisés pour les différents segments. Les algorithmes d'IA analysent les interactions passées avec les emails pour déterminer les moments optimaux pour envoyer des emails à chaque destinataire, augmentant ainsi les taux d'ouverture et l'engagement. Les chatbots pilotés par l'IA et les répondeurs automatisés aux courriels traitent les questions courantes des clients et fournissent une assistance immédiate, améliorant ainsi l'efficacité du service client.

Les campagnes de marketing numérique automatisées dotées de l'IA fournissent un contenu personnalisé de manière dynamique en fonction du comportement de l'utilisateur, de ses préférences et de ses interactions en temps réel. En outre, l'IA automatise le processus de test A/B de différents éléments de la campagne, tels que les titres et les appels à l'action, et analyse les résultats pour déterminer les variations les plus efficaces.

Enfin, l'IA permet d'automatiser certains aspects de la génération et du développement de prospects en évaluant et en notant les prospects en fonction de leur comportement et de leurs interactions, et en donnant la priorité aux prospects à fort potentiel pour le suivi. L'IA crée et diffuse des contenus et des offres ciblés en fonction du comportement et de l'engagement des prospects, les guidant dans l'entonnoir des ventes avec un minimum d'intervention manuelle.

Achat de médias et publicité

L'IA soutient l'achat de médias en automatisant le processus de placement des médias par le biais de plateformes de publicité programmatique. Cette technologie optimise les dépenses publicitaires et le ciblage en temps réel, en utilisant l'historique, les préférences et le contexte des clients pour proposer des publicités plus pertinentes et améliorer les taux de conversion. Si vous utilisez Google Ads, vous avez probablement rencontré des fonctions d'IA similaires qui facilitent le processus d'enchères.

L'IA peut non seulement ajuster les stratégies de ciblage et d'enchères, mais aussi affiner vos créations publicitaires sur la base des données de performance afin d'améliorer le retour sur investissement.

En outre, l'IA excelle dans le reciblage en tirant continuellement des enseignements de chaque interaction avec le client ou de chaque conversion. Cela permet au système d'optimiser le contenu et les stratégies marketing futurs, garantissant un engagement plus efficace et des taux de conversion plus élevés.

Gestion de la réputation

L'IA contribue à la gestion de la réputation en surveillant les mentions en ligne d'une marque sur diverses plateformes, notamment les médias sociaux, les avis et les sites d'information. Elle utilise l'analyse des sentiments pour comprendre la perception du public et identifier les problèmes ou les opportunités potentiels.

Les outils d'IA marketing peuvent ensuite envoyer des alertes en temps réel en cas de sentiments négatifs ou de tendances émergentes, ce qui permet de réagir en temps voulu et de gérer la réputation de manière proactive. En outre, l'IA peut contribuer à la création et à la diffusion de contenus positifs pour renforcer l'image de la marque.

Veille concurrentielle

L'IA peut vous aider à analyser les stratégies de marketing numérique de vos concurrents et à évaluer leurs performances. En analysant leur présence numérique, notamment leur activité sur les médias sociaux, leurs campagnes publicitaires et la performance de leur contenu, l'IA identifie les tendances, les tactiques efficaces et les lacunes dans les stratégies des concurrents.

Par exemple, l'IA peut révéler que les publicités d'un concurrent axées sur le développement durable obtiennent des résultats exceptionnels, ce qui vous incite à intégrer des thèmes similaires dans vos propres campagnes pour rester compétitif.

Les avantages de l'IA dans le marketing

L'un des rapports d'analyste sur l'IA dans le marketing à partir de 2023 a partagé la citation suivante d'un chef d'entreprise : « Les clients ne considèrent pas la genAI comme une solution technologique. Ils recherchent des moyens plus intelligents, plus efficaces et plus précis d'accomplir des tâches, ce que l'IA peut leur apporter. »

En effet, les avantages que procure l'IA marketing sont le principal point d'intérêt pour de nombreux spécialistes du marketing numérique et chefs d'entreprise. Dans cette section, nous vous proposons un bref tour d'horizon des nombreux avantages de l'IA marketing pour les entreprises.

Des décisions marketing efficaces étayées par des données

L'IA excelle dans l'analyse des données et l'extraction d'informations précieuses à partir de données non structurées, en les transformant en informations exploitables qui peuvent piloter votre stratégie de marketing numérique. Cette capacité permet aux spécialistes du marketing d'analyser les activités sur divers canaux de marketing, tels que les messages sur les médias sociaux, les commentaires des clients, les courriels et les interactions sur le site web, que les méthodes traditionnelles pourraient avoir du mal à traiter efficacement.

Cette approche axée sur les données garantit que les stratégies de marketing sont non seulement basées sur des informations précises et actualisées, mais aussi finement ajustées pour répondre aux besoins et aux attentes des clients, ce qui se traduit en fin de compte par des campagnes plus réussies et une plus grande satisfaction des clients.

Un meilleur retour sur investissement (ROI) pour vos campagnes

Les outils d'IA marketing permettent aux spécialistes du marketing d'identifier rapidement des informations exploitables à partir des données de campagne en temps quasi réel. Ces outils peuvent également déterminer les meilleurs canaux pour les achats médias et les placements publicitaires optimaux en fonction du comportement des clients.

Dans le cadre de ce processus, la modélisation d'attribution de l'IA attribue un crédit aux différents points de contact marketing, révélant ainsi l'efficacité des différents canaux et campagnes. De plus, l'analyse prédictive alimentée par l'IA peut prévoir les comportements des clients comme le désabonnement et la probabilité d'achat, suggérant des stratégies personnalisées d'engagement et de fidélisation.

Dans l'ensemble, ces fonctionnalités vous aident à économiser des budgets en rendant vos campagnes plus efficaces.

Augmentation de l'engagement et de la fidélité des clients

L'étude Marketing Survey, 2023 de Forrester montre que 77 % des décideurs marketing B2B mondiaux reconnaissent que les acheteurs et les clients s'attendent à une expérience personnalisée à travers les interactions commerciales et marketing.

Les outils d'IA permettent aux spécialistes du marketing d'améliorer la personnalisation, en leur permettant de personnaliser, de réutiliser et de mettre à jour le contenu pour mieux répondre aux besoins des clients. Ces outils aident les spécialistes du marketing à créer rapidement des variations de contenu et à utiliser la recherche en temps réel, alimentée par l'IA, pour trouver des actifs ou des composants de contenu via un LLM affiné sur leurs données internes.

Le contenu et les interactions personnalisés qui en résultent contribuent à renforcer les relations avec les clients et à accroître leur fidélité au fil du temps.

Amélioration de la productivité grâce à l'automatisation

L'IA dans le marketing stimule la productivité des entreprises en automatisant les tâches répétitives, telles que le marketing par courriel, 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.

Une meilleure transparence de vos activités de marketing

L'IA offre une plus grande transparence dans les activités de marketing en fournissant des informations détaillées et des analyses en temps réel. Les agents d'IA peuvent rapidement rassembler et analyser de grandes quantités de données, en identifiant les métriques et les indicateurs clés de performance. Ces données rapides sont ensuite utilisées pour créer des rapports complets qui mettent en évidence l'efficacité des campagnes, le comportement des clients et le retour sur investissement.

Grâce à l'IA, les responsables marketing peuvent facilement suivre et comprendre l'impact de leurs stratégies, ce qui garantit une prise de décision éclairée et une visibilité claire de tous les efforts marketing.

Augmentation des bénéfices

D'excellentes campagnes, basées sur des données de pointe et un engagement accru de la part des clients, contribuent à augmenter les bénéfices. La combinaison d'un ciblage précis, d'un engagement amélioré et d'une efficacité opérationnelle se traduit en fin de compte par une augmentation des revenus et de la rentabilité des entreprises.

9 stratégies pour mettre en œuvre l'IA dans le marketing

1. Définir ses objectifs

Avant de commencer, déterminez le but ou l'objectif que vous souhaitez atteindre. Voulez-vous rendre vos campagnes plus efficaces ? Voulez-vous accélérer certaines activités de marketing et augmenter le nombre d'opérations ?

Vous pouvez également commencer par donner la priorité à un certain domaine du marketing pour essayer l'IA, qu'il s'agisse du marketing par courriel, des médias sociaux ou de l'analyse marketing. En vous concentrant sur une seule direction, vous vous assurez que la mise en œuvre de l'IA dans le domaine du marketing ne vous paraîtra pas insurmontable et vous vous donnez une période d'essai pour voir comment l'IA peut profiter à votre équipe de marketing.

2. Être conscient des limites de l'IA générative

De nombreux spécialistes du marketing font l'éloge de l'IA pour sa capacité à créer des contenus personnalisés, tels que des textes et des vidéos. Cependant, il est important de reconnaître les limites actuelles de ces outils, en particulier en ce qui concerne la qualité du contenu, par exemple les difficultés de GenAI à reproduire des doigts humains réalistes dans des images.

Soyez sélectif dans la manière dont vous appliquez l'IA, en veillant à l'utiliser dans les domaines où elle peut fournir des résultats de haute qualité, et évitez de vous en remettre à elle là où elle n'est pas à la hauteur.

3. Auditer votre infrastructure et assurer une gestion solide des données

Avant d'utiliser une plateforme d'IA marketing, évaluez vos outils et votre infrastructure actuels en fonction des possibilités d'adoption de l'IA.

Créez un rapport décrivant les domaines de mise en œuvre potentiels, les résultats escomptés et les ressources nécessaires. Étant donné que les capacités de l'IA dépendent principalement des données sur lesquelles elle est formée, il est essentiel d'évaluer la qualité, la quantité et l'accessibilité de vos données. Des données de qualité permettent à l'IA de fournir des informations précieuses et des recommandations stratégiques.

4. Respecter les lois sur la confidentialité des données

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

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

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

Avant de mettre en œuvre l'IA pour le marketing, les marques devraient donner la priorité à la gouvernance pour atténuer les risques et les coûts. Une gouvernance efficace consiste notamment à garantir la confidentialité des données des consommateurs, le respect des droits d'auteur et l'intégration de l'intervention humaine pour assurer la qualité des résultats.

En établissant une gouvernance solide, les marques peuvent protéger la confidentialité des données, éviter les problèmes juridiques et maintenir l'intégrité et l'efficacité de leur contenu généré par l'IA.

6. Choisir les bons outils d'IA marketing

Choisissez un outil d'IA marketing qui s'aligne sur vos objectifs commerciaux, améliore vos efforts de marketing et garantit la conformité avec les réglementations en matière de confidentialité des données. Voici ce qu'il faut savoir lorsque l'on passe en revue les fournisseurs :

• Fonctionnalité : Assurez-vous que l'outil offre des fonctionnalités 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 répondre à vos besoins et flux de travail spécifiques en matière de marketing. Pour bénéficier d'options de personnalisation étendues, envisagez d'acheter une licence pour une plateforme d’IA no-code. Par exemple, Creatio AI vous permet de créer des cas d'utilisation d'IA personnalisés 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 de marketing existantes, à vos systèmes de CRM et à d'autres outils de votre pile technologique.
• Facilité d'utilisation : Une interface conviviale, intuitive et facile à naviguer.
• Évolutivité : Il doit pouvoir s'adapter aux progrès technologiques futurs et aux modifications de vos stratégies de marketing.
• Structure des prix : Comprendre le modèle de tarification et s'assurer qu'il correspond à votre budget.
• Pertinence pour l'industrie : Vérifiez si l'outil a été utilisé avec succès dans votre secteur d'activité.

7. Former votre personnel

Lors de la mise en œuvre de l'IA marketing dans votre organisation, il est essentiel de s'assurer que votre équipe marketing dispose de la formation et des connaissances nécessaires pour utiliser efficacement ces outils avancés. La première étape consiste à évaluer les capacités actuelles de votre personnel. Vous devrez peut-être investir dans la formation de votre équipe actuelle, faire appel à un consultant ou même créer un nouveau poste dédié à la mise en œuvre de vos initiatives en matière d'IA.

Considérez cela comme une opportunité pour votre équipe de se recycler, d'apprendre de nouvelles technologies et de devenir de meilleurs spécialistes du marketing. Comme l'a déclaré à Forrester un vice-président d'une entreprise d'IA générative, « vous avez besoin de votre équipe actuelle, mais de manière différente ». Avec l'IA générative, vous passez de la simple production de mots au brainstorming, à la conduite d'entretiens, à l'affinage et à l'édition. Il s'agit de créer un contenu de qualité avec des compétences diverses ».

En offrant une formation complète sur le fonctionnement des outils de génération de langage naturel pilotés par l'IA, vous inciterez également votre équipe à identifier de nouveaux cas d'utilisation de l'IA, ce qui favorisera une adoption et une intégration plus larges de l'IA au sein de votre organisation.

8. Tester vos outils d'IA

Enfin, il est temps de tester vos initiatives d'IA marketing. Choisissez vos principaux domaines de mise en œuvre et lancez vos programmes. Veillez à fixer un délai et à cibler des indicateurs clés de performance pour évaluer les résultats à l'issue de la période d'essai.

Par exemple, si vous testez des publicités sur les médias sociaux rédigées et placées par l'IA, faites un essai pendant un mois. Surveillez et modifiez le contenu tout au long de la période d'essai, en documentant le processus.

Après l'essai, comparez les performances du contenu généré par l'IA, du contenu généré par l'homme et du contenu assisté par l'IA afin d'évaluer l'efficacité et d'utiliser ces informations pour créer un plan d'action pour l'avenir.

9. Former des modèles spécifiques à la marque

Si votre plateforme d'IA marketing le permet, formez des modèles personnalisés basés sur vos propres données. Utilisez un ensemble de données complet qui comprend les campagnes passées, les e-mails, les messages, la copie du site Web et la marque interne pour permettre des recommandations sur mesure qui reflètent le style de votre marque.

Une infrastructure de données robuste est essentielle à la réussite de la mise en œuvre du modèle et de la génération de contenu, en particulier lorsque les marques commencent à déployer des instances de modèles linguistiques exclusifs.

Défis liés à la mise en œuvre de l'IA dans le domaine du marketing

Formation aux solutions d'IA :

Les modèles d'IA personnalisés ont besoin d'une formation approfondie pour effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, si vous souhaitez qu'une IA engage efficacement les clients, vous aurez besoin d'une quantité importante de données clients et éventuellement de data scientists pour l'entraîner.

Qualité et précision des données :

L'efficacité de l'IA dépend de la qualité des données sur lesquelles elle est entraînée. Des données de mauvaise qualité conduisent à des résultats inexacts ou de mauvaise qualité. L'IA générative, bien qu'avancée, produit souvent des contenus comportant des erreurs factuelles. Une supervision humaine régulière est nécessaire pour garantir l'exactitude et maintenir la cohérence de la marque.

Respect des lois sur la protection de la vie privée :

L'IA s'appuie sur des données personnelles, ce qui rend essentiel le respect strict des lois sur la protection de la vie privée. La non-conformité peut entraîner des amendes et des atteintes à la réputation. Il est crucial de suivre des réglementations telles que la RGPD et d'investir dans la gouvernance de l'IA pour protéger les informations des consommateurs.

Droit d'auteur et préoccupations juridiques :

L'IA générative peut produire des contenus similaires à des œuvres existantes en s'appuyant sur des analyses de données propriétaires, ce qui soulève des questions de droit d'auteur. Le statut juridique des contenus générés par l'IA évoluant, il est essentiel de comprendre comment les lois sur le droit d'auteur s'appliquent et de s'assurer que votre contenu reste original.

L'avenir de l'IA 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 pour guider l'IA générative dans la création d'un contenu axé sur le client qui s'aligne sur leur marque.

L'IA marketing évoluera pour remédier aux imperfections des modèles d'IA actuels. Pour améliorer les perspectives commerciales, les outils d'IA doivent être équitables, sûrs, fiables, inclusifs et transparents. Cela nécessite un développement et une formation réfléchis avec des données diverses afin d'éliminer les préjugés.

Il faut s'attendre à davantage de réglementations sur la confidentialité des données, les droits d'auteur et la gouvernance de l'IA pour garantir une utilisation éthique de la technologie de l'IA. À mesure que l'IA progresse, les entreprises doivent se concentrer sur la sécurité, 68 % des clients soulignant le besoin de fiabilité. Les marques devront mettre en œuvre des mesures de confidentialité solides et sécuriser efficacement leurs données.

À l'avenir, l'IA pourrait transformer l'ensemble du processus de marketing, en automatisant les campagnes, la création de contenu et l'analyse des performances, tout en permettant aux humains de garder le contrôle.

Exploiter la puissance de l'IA avec Creatio

Vous pensez peut-être que la mise en œuvre de l'IA marketing nécessite beaucoup de ressources techniques. Selon Computer Weekly, 20 % des dirigeants d'entreprises technologiques pourraient se tourner vers les RH fantômes pour améliorer l'acquisition de talents en raison du manque de compétences telles que l'IA, qui sont plus difficiles et plus coûteuses à trouver. Une façon d'atténuer ce problème est d'utiliser des plateformes d'IA no-code.

Creatio se distingue en tant que solution d'automatisation du marketing conviviale et personnalisable à l'infini, alimentée par l'IA. Sa plateforme unique composable no-code permet aux utilisateurs de créer et de mettre en œuvre des cas d'utilisation de l'IA pré-packagés et personnalisés sans avoir besoin d'embaucher des développeurs professionnels.

Le portefeuille de produits de Creatio comprend CRM Creatio et la plateforme complète Marketing Creatio. Cette dernière est axée sur l'automatisation du marketing et couvre l'ensemble du cycle de vie du client, depuis le contact initial et le passage à la vente jusqu'à l'engagement continu du client et aux efforts de marketing après la vente.

L'IA de Creatio est un assistant sophistiqué conçu pour interpréter les requêtes en langage naturel et servir de ressource fiable pour tous vos besoins en matière de marketing, notamment :

• Segmentation de l'audience
• Conception de flux de campagne
• Génération de contenu riche
• Évaluation 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
• ... et autres cas d'utilisation

Par exemple, vous pouvez simplement fournir une description de votre campagne de marketing souhaitée, et Copilot générera un flux de campagne bien structuré basé 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.

Un exemple de Creatio AI utilisé pour créer une campagne de marketing numérique

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

Un exemple de segmentation de l'audience avec Creatio AI

En plus de ces capacités clés en main, Creatio AI workplace 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 AI construira le nouveau modèle pour vous.

La plateforme propose également plusieurs modèles d'apprentissage automatique pré-packagés que vous pouvez entraîner sur vos propres données pour améliorer l'analyse et l'automatisation des flux de travail. 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 reconnue comme leader dans le rapport 2023 Gartner® Magic Quadrant™ pour les plateformes d'automatisation du marketing B2B et a récemment été incluse dans le cadre de l'évaluation de l'Innovation Watch du groupe Everest pour les applications d'IA générative.

Découvrez les capacités de Creatio en matière de marketing alimenté par l'IA CRM.

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