Mon opinion: Sans les bonnes données,
même les meilleurs moteurs d'IA crachotent et calent. Mais avec
l'arrivée des Google Home, Alexa et cie qui fourniront des données
supplémentaires et moins préformatées*, celles-ci feront bientôt
ronronner ces moteurs et changer la donne du marketing comme nous le
connaissons.
L'entrée dans l'ère du marketing éclair
Les débuts de l'IA sur les parquets boursiers
De nos jours, c'est une scène que vous ne verrez quasiment que
dans les films: des courtiers vêtus de vestes aux couleurs vives qui
crient frénétiquement où clignotent des symboles sur les planchers
d'échange. Mais c'est ainsi que les stocks ont été achetés et vendus
pour la majeure partie de l'histoire de Wall Street.
Puis,
dans les années 1990, les échanges électroniques sont entrés dans
l'image. En peu de temps, les puissants PC faisaient des transactions en
millisecondes, laissant même les plus rapides des courtiers dans la
poussière.
De nos jours, les transactions à haute
fréquence sont alimentées par des algorithmes de plus en plus complexes
qui analysent plusieurs marchés, puis transigent un grand nombre de
commandes à des vitesses aveuglantes. La décision d'acheter et de vendre
est en grande partie hors de portée des humains. Le « trading » à haute
fréquence n'est pas exempt de critiques, mais le gain lucratif a
stimulé une course aux armements technologiques parmi les plus grands
acteurs de l'industrie.
Qu'est-ce que tout cela signifie pour le monde du marketing? Beaucoup, il s'avère.
Le problème technologique du marketing traditionnel
Contrairement
à la bourse, la technologie est venue lentement et de façon irrégulière
à la commercialisation. Seulement depuis une dizaine d'années, il
existe des outils numériques pour rationaliser la façon dont nous
promouvons et vendons nos produits.
Les plateformes de
gestion des relations clients basées sur le Cloud ont simplifié le
processus de compilation et de suivi des prospects et leads. Un logiciel
avancé de création de contenu a facilité la création de designs et de
graphiques. Les outils d'automatisation marketing permettent aux
entreprises d'étendre leurs campagnes et d'atteindre un public plus
large.
Mais dans l'ensemble, nous étions encore à l'ère
du « Don Draper - Mad Men » du marketing. Les équipes marketing, aidées
par les agences créatives, se sont concertées pour proposer des
campagnes accrocheuses. Les données et la recherche pourraient jouer un
rôle mais, tout comme chez Mad Men, ces efforts reposaient sur un
processus résolument humain éclairé par l'expérience, vos tripes et
votre intuition. L'art sera généré par une équipe de conception. La
copie sera examinée et finalisée par les éditeurs. Des annonces seront
placées, des articles de blog écrits et des campagnes de courriel
envoyées.
Ensuite, nous attendrions les doigts croisés.
Certaines campagnes se sont écrasées et fait feu de paille. D'autres
ont dépassé les attentes. Mais même à l'ère de Google Analytics et
Insight, il était difficile de prédire ce qui fonctionnera et de ce qui
ne fonctionnera pas.
À certains égards, nous n'avions
pas avancé beaucoup depuis l'époque du pionnier du marketing John
Wanamaker, qui, à la fin des années 1800, a ironisé: «La moitié de
l'argent que je dépense en publicité est gaspillée; le problème est, je
ne sais pas quelle moitié. »
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La collecte des données
La première source de collecte est la relation client
Exploration
et analyse des données (Data mining), maturation des prospects (lead
nurturing), données analytiques des transactions commerciales,
événements commerciaux, collecte aux centres d'appel et services à la
clientèle, service après-vente pour adresser un questionnaire de
satisfaction après le traitement d'une réclamation, campagnes emailing
ciblées, objets connectés, réactions aux réseaux sociaux et pour finir
l'automatisation des processus.
Ensuite
- Standardiser la collecte de données
- Normaliser les informations
- Suppression des doublons
- Évaluer des outils comme Hub'Scan et autres solutions cité ci-dessous
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La montée des ordinateurs
Mais depuis 2011, la poignée
d'outils sur le marché des technologies de marketing a explosé à plus
de 3,800. Et ils ont évolué d'une simple automatisation des tâches
répétitives à générer leurs propres idées concurrentielles. Les
info-nuagiques de solutions marketing, tels qu'Adobe, IBM, SAP, Oracle
et Microsoft, regroupent le meilleur de ces outils en packages intégrés.
Au
cœur de ces nuages se trouvent des cerveaux d'intelligence artificielle
de plus en plus sophistiqués alimentés par, vous l'avez deviné, des
algorithmes - d'IBM Watson à Einstein de Salesforce. Ils traitent de
grandes quantités de données brutes afin de mieux cibler les clients, de
placer et de modifier les annonces, de personnaliser les campagnes et
de mesurer les résultats, et ils le font automatiquement.
Juste
en face de nous, le cycle de création, de distribution et
d'optimisation du contenu marketing est radicalement compressé. Au lieu
de s'appuyer sur l'intuition humaine, il est alimenté par des données de
consommation approfondies recueillies auprès des médias sociaux et
d'autres sources. Des algorithmes de plus en plus complexes appellent
les projecteurs et éliminent les conjectures sur les supports marketing
qui conduiront aux résultats - et ils le font presque en temps réel.
Soudainement,
nous ne sommes plus des négociants boursiers à l'ancienne qui
transpirent dans la fosse, faisant des gestes frénétiques et espérant le
meilleur. Nous sommes entrés dans l'ère du marketing milliseconde.
Marketing éclair en action
L'espace publicitaire offre
une des illustrations les plus claires du potentiel ici. Il n'y a pas
longtemps, les publicités numériques étaient en grande partie le domaine
des agences de publicité spécialisées, qui avaient le savoir-faire en
matière de conception pour créer des annonces et les connexions de
l'industrie nécessaires pour les placer.
L'avènement
des options d'achat d'annonces sur Google et Facebook a démocratisé le
processus, mais la conception et le ciblage d'annonces sont restées
jusqu'il y a peu un processus d'essais et d'erreurs qui exigeait
beaucoup d'expertise pour bien fonctionner.
Mais au
cours des dernières années, des outils AI ont vu le jour et ceux-ci
permettent à quiconque de créer et tester des centaines de variations
d'annonces en quelques minutes, de la copie et de l'imagerie à
l'audience et aux dépenses pour obtenir les meilleurs résultats. Les
annonces performantes sont automatiquement optimisées, tandis que les
annonces moins performantes sont coupées. Les rapports en temps réel
crachent l'engagement et cliquent instantanément sur les chiffres, avec
des résultats qu'aucun humain ne peut espérer reproduire lui-même.
Cette
tendance s'étend même au processus créatif lui-même. Depuis des
décennies, des outils comme Adobe ont progressivement rationalisé le
travail de création de contenu, depuis l'édition de photos jusqu'à la
création de graphiques, la création de pages Web, la création d'effets
visuels et la gestion de tous ces éléments. En fait, Creative Cloud
compte plus de 9 millions d'utilisateurs payants.
La
dernière itération permet aux utilisateurs de tirer instantanément des
millions de photos «stock» et d'actifs de marque à partir d'une base de
données centrale. Ceux-ci peuvent ensuite être introduits dans une
plate-forme de gestion de médias sociaux compatible et affichés sur
Facebook, Instagram, Twitter et d'autres plates-formes, sans aucun
travail de conception spécialisé requis. L'engagement client est
automatiquement suivi par Adobe Analytics, qui utilise également
l'intelligence artificielle pour optimiser le contenu et découvrir les
opportunités ignorées.
La prochaine étape dans ce processus: des outils qui prennent en charge le rôle de concepteur, créant le contenu par eux-mêmes.
Fait
intéressant, ce scénario futuriste joue déjà. Exemple: Nutella a
récemment utilisé un algorithme pour concevoir des étiquettes pour 7
millions de pots «uniques en leur genre».
L'algorithme
est tiré de dizaines de motifs et de milliers de couleurs pour créer
des millions de graphismes agréables, en quelques secondes. Fait
révélateur, les pots étaient magnifiques: ils se sont vendus presque dès
qu'ils ont été stockés sur les étagères des magasins. Voir le
dossier de Inc sur la campagne Nutella.
Se préparer pour l'ère du marketing éclair
C'est un
exemple relativement simple, mais il n'est pas difficile de voir où ces
tendances mènent. Lorsque le contenu peut être créé instantanément,
ciblé et distribué instantanément, puis modifié et optimisé
instantanément, le marketing devient une situation complètement
différente de la façon dont les choses étaient avant. L'inférence,
l'inspiration et l'intuition sont, pour le meilleur ou pour le pire, à
leur sortie, remplacées par une boucle accélérée de test et
d'optimisation.
Pour les entreprises, suivre le rythme
nécessite d'investir non seulement dans les bonnes personnes, mais aussi
dans les bons outils. La technologie de l'écosystème et de la
compatibilité qui fonctionne bien ensemble, de sorte que les données
peuvent devenir du contenu et que le contenu peut être réintégré dans
les données, est essentielle. Avant tout, l'accès à de l'information
riche et en temps réel sur les clients - le genre d'informations
partagées jour après jour sur les réseaux sociaux - fait la différence.
Sans les bonnes données, même les meilleurs moteurs d'IA crachotent et
calent.
La fin du jeu est loin d'être claire, mais une
chose est sûre: le marketing, pour une fonction créative et «humaine»,
est en passe de devenir technique. Le succès - ou l'échec - pourrait
bientôt apparaître comme l'éclair.
Traduit et bonifié par
cet article du Adweek
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* L'assistant vocal collecteur de données
Pour en revenir à
mon opinion en début de cet article, voici un court résumé du fonctionnement des assistants vocaux.
Cette
impressionnante architecture - reconnaissance des mots, compréhension
des intentions de la question, fabrication d'une réponse - repose sur un
ensemble de technologies.
Il
analyse la sémantique - sujets, verbes, compléments - avant de tenter
de comprendre l'intention de l'utilisateur.. Ce qui implique
linguistique, informatique et IA.
Comme
la recherche débute en mode vocal, la syntaxe utilisé sort des
standards stéréotypés de l'écrit et donne une dimension supplémentaire
aux données collectées.
