Comment l'IA a évolué dans l'industrie du marketing – et où elle se dirige ensuite

Au cours de l’histoire, l’objectif fondamental du marketing n’a pas changé. Comme dans les générations passées, le rôle du marketeur aujourd’hui est d’encourager l’engagement des consommateurs dans l’espoir de générer des achats et de fidéliser la marque. Mais si la fonction reste en grande partie la même, la réalisation de l’expérience client ultime a considérablement évolué avec l’arrivée des technologies de personnalisation et d’intelligence artificielle (IA), dotant les praticiens d’un ensemble d’outils entièrement nouveau et sophistiqué pour mieux se connecter avec leurs publics cibles. .

Ces progrès permettent la livraison automatique d’expériences client pertinentes et personnalisées d’une manière beaucoup plus simple, plus rapide et plus efficace que jamais auparavant.

En fait, selon une enquête Demandbase, en 2019, 84% des professionnels du marketing et des ventes utilisaient déjà l’IA dans le cadre de leurs opérations commerciales ou étaient à différentes étapes de la planification et de la mise en œuvre de leurs stratégies d’IA.

Mais à quoi ressemble le parcours des marques en ce qui concerne ces systèmes intelligents, comment ont-ils influencé le flux de travail marketing et où voyons-nous l’IA continuer à remodeler l’industrie?

Trouvons son histoire récente à travers le prisme de la croissance de Dynamic Yield dans l’espace et évaluons les leçons apprises ainsi que nos prédictions sur ce que l’avenir doit nous réserver.

AI: du battage médiatique à la refonte

À la fin des années 2000, l’IA, et plus particulièrement les algorithmes d’apprentissage automatique, se trouvaient principalement dans les discussions théoriques dans les universités ou laissées aux grandes entreprises technologiques telles que Google et Amazon.

Ce n’est qu’aux alentours de 2009 que l’apprentissage automatique a gagné ses jambes et que des initiatives comme le prix Netflix, un concours d’algorithmes de recommandations de contenu, ont propulsé le savoir-faire de l’industrie et démontré ses applications commerciales potentielles dans le paysage martech et au-delà.

Peu de temps après, de nouveaux algorithmes disruptifs appelés «  bandits contextuels  », «  filtrage collaboratif  » et d’autres ont offert aux spécialistes du marketing une plus grande précision, efficacité et évolutivité dans la manière dont ils livraient, analysaient et optimisaient les expériences tout au long du parcours client.

Celles-ci finiraient par devenir la norme de l’industrie, mais malgré les nombreux avantages et les impacts positifs sur les performances, les premiers utilisateurs voulaient mieux comprendre le fonctionnement de la technologie.

Après tout, si l’IA et l’apprentissage automatique devaient remplacer la connaissance approfondie des produits et l’expertise du domaine acquise par les spécialistes du marketing au fil des ans, il était logique qu’ils veuillent savoir exactement ce qui se passait dans les calculs et pourquoi, par exemple, un certain l’utilisateur a reçu un contenu particulier sur un autre.

En termes simples, l’IA ne peut pas fonctionner comme une boîte noire.

Le passage à l’intelligence augmentée

Pour répondre à la demande croissante des spécialistes du marketing pour un meilleur contrôle et une meilleure compréhension des résultats, les algorithmes mis en œuvre et la technologie ont dû s’adapter.

Par exemple, chez Dynamic Yield, nous avons introduit des algorithmes supplémentaires faciles à expliquer, à comprendre et à prévoir. Cela a conduit à une forte adoption et, par la suite, à de nombreuses expériences améliorées qui ont généré un impact commercial significatif.

Nous avons également permis aux spécialistes du marketing de tester A / B des algorithmes par rapport au contrôle existant ou à d’autres algorithmes, la décision ultime sur la stratégie à appliquer étant laissée au marketing (en fonction des résultats commerciaux générés par chaque algorithme).

Dans une application d’IA de Dynamic Yield, plutôt que d’appliquer automatiquement ce que l’algorithme devrait recommander, notre solution de ciblage prédictif a été conçue pour «détecter» les opportunités de personnalisation, c’est-à-dire des suggestions basées sur des données que les équipes pourraient «cliquer pour appliquer» pour des gains de revenus supplémentaires prévus .

En 2017, de plus en plus de marques ont commencé à voir l’IA non pas comme le seul décideur, mais comme un outil essentiel pour augmenter le processus de prise de décision, gagnant la confiance des spécialistes du marketing.

Et ironiquement, alors que l’IA commençait à se développer dans de nombreux domaines de la vie quotidienne sous la forme d’assistants vocaux personnels, d’appareils pour la maison intelligente, de réponses de recherche sur le Web, de véhicules autonomes, ainsi que de plus de contenu et de recommandations de produits, un changement d’état d’esprit s’est produit. encore.

L’IA est une zone sûre pour l’innovation continue

Largement adoptée dans tous les secteurs, l’IA n’était soudainement plus une nouveauté, de plus en plus considérée comme un incontournable par les spécialistes du marketing qui s’attendaient désormais à une prise de décision plus intelligente.

Et à mesure que la technologie d’apprentissage automatique s’est améliorée – avec la montée des recommandations basées sur l’apprentissage en profondeur qui ont rendu l’IA encore plus intelligente – les spécialistes du marketing en sont venus à faire confiance (et à adopter) l’IA à des taux encore plus élevés.

Tout aussi important, le déploiement de l’infrastructure cloud a rendu l’IA beaucoup plus abordable et évolutive. Cette confluence de facteurs a conduit certaines marques à accorder une telle confiance à l’IA qu’elles ont traité la technologie comme une boîte noire, propice à la prise de décisions avec peu d’implication humaine.

Aujourd’hui, ces algorithmes avancés montrent en effet d’excellents résultats et, comme nous l’espérions, permettent un saut quantique dans la qualité des expériences qu’ils permettent.

Cependant, de nombreux spécialistes du marketing exigent que l’IA soit toujours couplée à des mécanismes pour voir la valeur commerciale, car sans la capacité de comprendre la valeur qu’elle rapporte, il ne peut y avoir d’acceptation totale, et sans acceptation, de nouvelles améliorations aux algorithmes ne peuvent pas être apportées pour produire des performances supérieures.

En regardant vers l’avenir, nous prévoyons une approche plus hybride, avec des investissements plus importants dans des algorithmes qui assument davantage de responsabilités dans la prise de décision tout en offrant aux spécialistes du marketing un plus grand niveau de contrôle.

Les marques doivent donc évaluer leurs outils basés sur l’IA en fonction de leurs besoins et préférences distincts, que cela signifie faire entièrement confiance aux algorithmes, tester A / B à chaque étape du processus, ou appliquer uniquement l’apprentissage automatique si elles sont pleinement informées de son fonctionnement.

Quoi qu’il en soit, je m’attends à ce que l’intelligence artificielle continue de jouer un rôle majeur dans la manière dont les spécialistes du marketing affinent l’expérience client et génèrent des résultats significatifs.