Comment l'IA s'intègre dans le paysage martech


Résumé de 30 secondes :

  • Aujourd’hui, l’intelligence artificielle, les capteurs et les plateformes numériques – et l’explosion des données – ont déjà augmenté les possibilités d’apprendre plus efficacement ; mais la concurrence sur le rythme de l’apprentissage deviendra une nécessité dans les années 2020.
  • L’échelle d’autonomie Lean AI sert de cadre pour évaluer comment les différentes capacités des fournisseurs de martech se comparent à l’IA dans l’industrie.
  • Toutes les grandes plateformes et bourses de publicité sont aujourd’hui alimentées par un éventail étourdissant de calculs complexes dans le but de transmettre votre message au bon public au bon moment – et d’encourager les gens à prendre une mesure, à acheter un produit ou une foule d’autres résultats qu’un spécialiste du marketing pourrait rechercher.
  • Aujourd’hui, nous en sommes à l’émergence de solutions d’achat qui fonctionnent à un niveau supérieur à celui des plateformes elles-mêmes, et qui s’efforcent d’orchestrer vos dépenses, votre ciblage et même vos créations sur les différents canaux.
  • Un certain nombre de fournisseurs émergents utilisent aujourd’hui l’intelligence artificielle pour optimiser automatiquement les dépenses publicitaires et le ciblage.
  • Un grand changement est en train de se produire dans le secteur des technologies de l’information et de la communication (TIC) au cours des cinq prochaines années, alors que de plus en plus d’entreprises se battent pour être plus dépendantes de la stratégie et moins dépendantes des humains qui orchestrent leurs campagnes.
  • Tôt ou tard, les machines feront le gros du travail en créant une valeur énorme dans l’ensemble de l’expérience client.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA), les capteurs et les plateformes numériques – et l’explosion des données – ont déjà augmenté les possibilités d’apprendre plus efficacement ; mais la concurrence sur le rythme d’apprentissage deviendra une nécessité dans les années 2020.

L’environnement commercial dynamique et incertain obligera les entreprises à se concentrer davantage sur la découverte et l’adaptation plutôt que sur la prévision et la planification.

L’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage machine, joue depuis longtemps un rôle important dans la publicité numérique. En fait, l’industrie n’existerait pas à cette échelle sans l’intelligence artificielle qui alimente la performance de vos campagnes.

Couper à travers le bruit : Un cadre pour évaluer l’état des technologies de l’information

Les revendications ne manquent pas dans le monde du martech – en particulier lorsqu’il s’agit d’intelligence artificielle. Comment pouvez-vous évaluer systématiquement les fournisseurs et leurs revendications, et vous faire une idée précise de l’état de la technique ?

Un bon moyen pour les responsables marketing de faire cela est d’utiliser le cadre Lean AI Autonomy Scale ci-dessous pour vous aider à évaluer comment les différentes capacités des fournisseurs se combinent avec l’IA dans l’industrie :

L’échelle d’autonomie de l’IA Lean

Lean AI

La plupart des équipes de marketing sont en train de déterminer comment atteindre un niveau de compétence pour passer, par exemple, du niveau 0 au niveau 2. Toutefois, le plus grand défi et la plus grande opportunité pour les spécialistes du marketing est de tirer parti des technologies de l’information pour passer du niveau 2 au niveau 5.

Ce saut leur permettra d’accélérer considérablement leur croissance, grâce à l’utilisation judicieuse de l’intelligence artificielle et de l’automatisation dans le monde de l’IA Lean.

Hé, notre IA aime votre IA

Toutes les grandes plateformes et bourses de publicité sont aujourd’hui alimentées par un éventail étourdissant de calculs complexes dans le but de transmettre votre message au bon public au bon moment – et d’encourager les gens à prendre une mesure, à acheter un produit, à enregistrer une application, ou une foule d’autres résultats qu’un spécialiste du marketing pourrait rechercher.

Ces plateformes utilisent toutes l’IA pour négocier des transactions minuscules mais complexes en temps réel, des milliards de fois par heure.

Les plates-formes ont mûri (à des rythmes différents) au cours des 15-20 dernières années, mais pour la plupart, ces entreprises ont permis toutes sortes de moyens efficaces pour atteindre vos objectifs de marketing en matière d’acquisition, de rétention et de monétisation.

Bien sûr, aucune de ces plateformes ne vous dira exactement comment fonctionne leur IA – et en tant qu’annonceurs, nous sommes obligés d’accepter cela comme faisant partie du marché. C’est donc ça le marché, et ça marche plutôt bien.

Mais le grand défi pour tout commercial travaillant à l’échelle est de gérer toutes ces plates-formes de vente alimentées par l’IA de manière systématique. Entrez dans l’IA côté achat.

Cette nouvelle catégorie de logiciels émergents est capable d’éliminer autant de biais humains (et mathématiques) que possible pour vous aider à mieux contrôler vos efforts inter-canaux, à gérer vos campagnes avec une plus grande précision et à éliminer les dépenses inutiles en mettant en place des éléments comme l’incrémentalité.

Les plateformes côté acheteur utilisent l’IA pour « parler » à l’IA correspondante du côté de la plateforme et travailler à l’unisson pour obtenir des résultats optimaux.

Ces plateformes martech côté achat peuvent tirer parti des riches API mises à disposition par les plateformes et agir en votre nom en fonction de vos objectifs globaux, sur la base de l’observation des interactions sur plusieurs canaux.

Il existe certainement des solutions moins sophistiquées qui offrent des recommandations d’optimisation, également basées sur l’IA – celles-ci sont classées comme des capacités de niveau 2.

La raison pour laquelle vous voulez évoluer à partir de là est claire : le niveau 2 signifie qu’il y a toujours un humain dans la boucle, c’est pourquoi nous exclurons les plateformes d’intelligence économique, de reporting et de recommandation pour cette raison dans cette discussion.

Ces systèmes d’achat peuvent « apprendre » comment tirer le meilleur parti de chaque plateforme. Nous voyons que, par exemple, l’IA de Facebook examine de près la fréquence et une mesure propriétaire qu’ils appellent « pertinence ».

Ces deux facteurs à eux seuls ont un impact ÉNORME sur le montant que vous payez pour chaque impression, ainsi que sur le lieu et la manière dont vos annonces sont affichées.

La fréquence, en tant que mesure distincte de la campagne, fonctionne différemment selon le type de plate-forme publicitaire. Les plateformes sociales comme Facebook estiment (grâce à de nombreuses recherches et observations) que des fréquences supérieures à trois dans un cycle d’achat ont en fait un impact négatif sur les performances.

Plus la fréquence est élevée, plus les utilisateurs sont susceptibles de dire à Facebook que la publicité ne les concerne pas.

Que cela vous plaise ou non, vos budgets publicitaires utilisent l’IA pour évaluer un ensemble incroyablement complexe de variables et de points de données afin de stimuler les performances et de satisfaire les annonceurs. Enfin, relativement heureux en tout cas.

Aujourd’hui, nous en sommes à l’émergence de solutions d’achat qui fonctionnent à un niveau supérieur à celui des plateformes elles-mêmes, et qui s’efforcent d’orchestrer vos dépenses, votre ciblage et même vos créations sur les différents canaux.

La meilleure de ces plates-formes peut vous faire passer rapidement du niveau 0 au niveau 3 et au-delà, et ce, sans révision majeure de votre mode de fonctionnement actuel.

L’IA évoluée d’aujourd’hui

L’automatisation, c’est le beurre de cacahuètes à la gelée d’AI. Un certain nombre de fournisseurs émergents utilisent aujourd’hui l’intelligence artificielle pour optimiser automatiquement les dépenses publicitaires et le ciblage.

Ces systèmes examinent vos résultats non seulement dans le cadre d’une campagne, mais aussi dans le cadre de toute une série de « campagnes », à la fois au sein de diverses plates-formes publicitaires et entre elles.

En fin de compte, nous nous soucions des résultats. Pourquoi ne pas confier l’orchestration de vos campagnes cross-canal à AI ?

Ces plateformes varient en fonction de leur approche de l’IA (en termes d’approches et de résultats) mais en général, elles seront plus performantes qu’une agence ou une équipe interne équipée d’une plateforme d’intelligence économique étoffée avec « IA » boulonnée.

C’est un avantage considérable pour les entreprises qui se réjouissent de l’émergence de ces plates-formes d’achat alimentées par l’IA.

Lorsque COVID-19 a fait son apparition, de nombreux annonceurs ont suspendu leurs achats de médias. Il s’agit d’une réaction spontanée et compréhensible à l’incertitude économique. C’est aussi souvent le bon choix.

Mais parce que l’IMVU a confié des machines intelligentes (et des logiciels de Nectar9, l’un des fournisseurs de technologies d’automatisation du marketing basées sur l’IA), nous avons pu passer au niveau 5 pour permettre au système que nous avons adapté à nos besoins d’apprendre comment faire face au mieux aux changements massifs qui affectent chacune des plateformes d’achat de publicité.

L’IA analyse en temps réel un ensemble complexe de données comportementales sur les consommateurs et d’environnements d’enchères – en effectuant des calculs 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, avec un niveau de précision et un volume que l’homme ne peut tout simplement pas concurrencer.

En conséquence, nous avons vu nos coûts d’acquisition de clients baisser, les affectations se déplacer et nos revenus s’accélérer considérablement sans qu’il soit nécessaire de prendre une décision humaine pour reculer ou appuyer sur l’accélérateur.

Un grand changement est en train de se produire dans le secteur des technologies de l’information et de la communication (TIC) au cours des cinq prochaines années, alors que de plus en plus d’entreprises s’efforceront d’atteindre le niveau 5. Un écosystème martech et ad tech entièrement connecté et ouvert sera le plus récent à disposer d’une capacité technologique indispensable.

Cet écosystème agile permet aux entreprises d’être plus dépendantes de la stratégie et moins dépendantes des humains qui orchestrent leurs campagnes.

Tôt ou tard, les machines feront le gros du travail en créant une valeur énorme dans l’ensemble de l’expérience client. Si vous êtes au niveau 0-2 aujourd’hui, demandez-vous ce qui vous retient.

Embrassez les expériences autour de l’IA avec un esprit ouvert et vous serez surpris de voir où le voyage vous mènera. Les équipes seront minces dans la nature alors que la structure évolue pour que les humains et les machines puissent coexister.

Lomit Patel est le vice-président de la croissance à l’IMVU. Avant l’IMVU, Lomit a géré la croissance de jeunes entreprises, notamment Roku (IPO), TrustedID (racheté par Equifax), Texture (racheté par Apple) et EarthLink. Lomit est un orateur, un auteur, un conseiller et est reconnu comme un héros mobile par Liftoff. Le nouveau livre de Lomit, Lean AI, qui fait partie de la série « The Lean Startup », le best-seller d’Eric Ries, est maintenant disponible sur Amazon.

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