Découvrez comment la plateforme d’engagement client d’Emarsys aide les marketeurs à offrir des expériences personnalisées, 1:1, sur plusieurs canaux et à générer des revenus.
Découvrez comment la plateforme d’Emarsys aide les marketeurs de divers secteurs à offrir des expériences personnalisées, 1:1, engendrant des résultats mesurables.
Nous sommes une plateforme spécialement conçue pour donner du pouvoir aux marketeurs. Créez, lancez et adaptez des campagnes cross-canal personnalisées qui ont un impact mesurable.
Emarsys s’intègre à des partenaires de solutions technologiques et spécialisées pour maximiser la valeur, les flux de revenus, l’adaptabilité et les innovations.
Imaginons que je vous propose de choisir entre deux pilules. La pilule bleue ne change rien : vous conservez vos habitudes marketing. La pilule rouge, en revanche, vous donne accès à de tout nouveaux canaux de perception.
Laquelle choisissez-vous ?
Optez-vous pour une visibilité limitée ou bien pour une visibilité maximale en matière commerciale ? Souhaitez-vous vous contenter de votre vision habituelle de la réalité ou bien dévoiler de nouvelles dimensions, invisibles jusque-là, mais qui cependant existent véritablement ?
Si vous hésitez encore, laissez-moi rajouter que la pilule rouge [Red pill] est le remède miracle à tous vos problèmes marketing et que toute équipe marketing peut y avoir accès. Avez-vous maintenant fait votre choix ?
L’intelligence artificielle a véritablement cet effet d’antidote, mais, contrairement à ce que l’on voit dans le film Matrix de 1999, l’IA n’a pas été créée par un marketeur d’une espèce malveillante, déterminée à « cultiver » vos données dans son propre intérêt.
C’est tout l’inverse : l’IA devient peu à peu l’une des technologies les plus recherchées dans l’e-commerce et ce n’est pas pour rien, car elle permet aux marketeurs de découvrir de nouveaux renseignements, de prévoir des événements client futurs et d’anticiper la façon dont les clients vont se comporter tout au long de leur parcours, grâce à une capacité de perception surpuissante.
L’IA permet aux marketeurs de l’e-commerce d’être proactifs
Quelles sont donc ces « nouvelles dimensions » marketing ? Quelles sortes d’informations nouvelles pouvez-vous découvrir et, au bout du compte, comment ces nouvelles informations (apparemment nouvelles) peuvent-elles vous permettre d’influencer les résultats de votre entreprise ?
J’ai longtemps supposé qu’une technologie d’automatisation marketing avancée, de riches capacités de personnalisation et de solides programmes de campagnes étaient tout ce que les marketeurs du commerce pouvaient espérer et, jusqu’à maintenant, j’avais plutôt raison. Il fallait en effet recourir à une sacrée combinaison d’outils pour permettre un semblant d’exécution en temps réel, de personnalisation individualisée des contenus ou autre.
Mais, lorsque j’ai commencé à m’intéresser de plus près aux capacités de l’IA, j’ai été surpris de constater l’ampleur de ce qui échappait aux marketeurs qui n’utilisaient pas l’IA (et l’étendue de ce qu’ils ignoraient) : je parle ici bien évidemment d’IA véritable, l’IA intégrée à une plateforme marketing et à un moteur de personnalisation.
Voyons 3 illustrations de la manière dont l’IA parvient à dévoiler de nouvelles informations, jusque-là invisibles.
L’IA révèle de nouveaux renseignements sur les clients
La personnalisation et l’automatisation constituent l’aboutissement de l’IA : son résultat final.
Certains marketeurs ne se soucient pas vraiment de ce qui se passe en amont et ne cherchent pas à savoir quelles sortes d’informations ils pourraient utiliser pour optimiser ces résultats. C’est un tort car les renseignements cachés dans les données existantes peuvent révéler certains événements, susceptibles de survenir plus tard.
« L’IA interprète les points de données collectés tout au long du parcours d’achat des clients. Elle ne génère pas de données nouvelles, elle se contente d’enrichir les attributs sur la base des comportements enregistrés initialement. C’est pourquoi, les données sous-jacentes enregistrées doivent être aussi précises que possible. »
Daniel Eisenhut • VP, Services & Support, Emarsys • @eisenhut_dan
En traitant de gros volumes de données du Big Data pour offrir des renseignements compréhensibles et pertinents, l’IA permet d’analyser une multitude d’informations axées sur le « QUI », telles que :
Prédictions concernant les acheteurs :
Probabilité de conversion primo-acheteur / acheteur récurrent
Probabilité de devenir « froid »
Probabilité d’être perdu
Prédictions concernant les leads :
Probabilité de conversion nouvelle ou d’achat nouveau
Probabilité de devenir « froid » ou d’être perdu
Probabilité de rester inactif ou d’être perdu
Prédictions concernant les recettes :
Valeur du prochain panier
Valeur dans le temps
L’IA permet aux entreprises de répondre aux attentes des acheteurs pointilleux d’aujourd’hui, de dire, avec un haut niveau de certitude, qui est susceptible d’acheter ou d’être converti, avec la probabilité associée. Tout cela est basé sur les données de comportements et d’achats antérieurs.
Vous pouvez également voir quels ensembles ou segments de clients sont susceptibles d’acheter à nouveau, de rester inactifs ou d’être perdus (car mieux ciblés par ailleurs). Le marketing devient un jeu à plusieurs niveaux et l’IA vous offre une compréhension multiniveau de votre base de données, impossible jusque-là.
L’IA prédit les événements client et permet d’agir en conséquence
L’ingrédient clé des systèmes d’IA (qu’on ne retrouve pas dans l’automatisation traditionnelle) est l’auto-apprentissage.
C’est fort bien de procéder à des tests A/B, de faire des essais avec un échantillon de segments ou même de faire des hypothèses bien fondées concernant les contenus à envoyer et les publics cibles. Mais les algorithmes d’intelligence artificielle basés sur l’auto-apprentissage sont d’une puissance incomparable et permettent d’anticiper, en toute confiance, divers attributs concernant les clients, les campagnes et les communications.
Alors, comment l’IA prédit-elle ces événements client et quels éléments précisément prédit-elle ?
“You can use #AI to do a whole lifecycle of predictive #marketing to see who will buy/not buy & churn/not churn,” says @RBalasundaram CLICK TO TWEET
En se basant sur des scores d’engagement, des historiques d’achat et d’autres modèles comportementaux, les algorithmes peuvent prédire la valeur vie client potentielle de chaque contact, ainsi que sa probabilité d’achat, de visite de votre site Web, de défection ou autre, dans un intervalle donné.
Ensuite, riche de cette information, elle personnalise automatiquement les produits, contenus et incitations pour chaque individu, chaque cas d’utilisation et chaque canal. L’IA prédit et présente :
Des contenus. Grâce à des variations multiples (palettes de couleurs, tons, images et catégories), le même contenu peut être présenté de différentes manières à différents clients. Les préférences en matière d’images varient d’une personne à l’autre et l’IA comprend et prend en compte « l’affinité visuelle » de chacun pour créer des contenus individualisés.
Des recommandations de produits. L’IA comprend et prend en compte « l’affinité produit » : elle comprend qui est susceptible d’acheter quoi et quelles offres stimuleront les achats.
Des incitations. Les algorithmes exécutent le travail intensif requis pour générer une tarification dynamique, des recommandations pour incitation et des prédictions d’utilisation des incitations.
Des moments optimaux pour les envois. L’IA identifie le moment idéal pour interagir avec chaque contact à travers les différents canaux, notamment le moment où chacun est le plus susceptible d’acheter.
L’IA révèle les profils complets des clients et anticipe la valeur
L’IA n’offrira de renseignements de niveau supérieur, avec une pertinence et une précision accrues, que si elle est intégrée à une solution de bout en bout, avec une couche de connaissances associée à chaque canal connecté.
Même si les outils d’IA spécifiques à certains canaux peuvent assez bien fonctionner pour des cas d’utilisation restreints, ils ne permettent pas de réintégrer ensuite les données pour offrir un profil unifié. C’est pourquoi, dans ce contexte, les renseignements et expériences obtenus seront incomplets et décousus.
Mais, avec une couche sous-jacente d’algorithmes basés sur l’auto-apprentissage régissant les différents canaux, l’IA peut fonctionner de manière optimale. Pourquoi ? Car les algorithmes s’enrichissent au fil des données traitées. Et de grandes quantités de données de qualité fournies à travers tous vos canaux offrent à votre machine une clarté, une exhaustivité et une transparence optimales.
“Les machines doivent disposer de connaissances sur le monde. Elles apprennent via les expériences, les données, les exemples […] Ce type d’expériences leur fournit les données à partir desquelles elles vont apprendre. Mais il faut aussi de bons algorithmes. Avec l’apprentissage machine et suffisamment de données, vous pouvez former un système pour lui faire faire tout ce que vous voulez ou presque. Avec l’IA moderne, il est beaucoup question de Big Data, mais aussi d’algorithmes nouveaux.”
Ashwin Ram• Technical Director of AI, Google, AI Researcher, and Entrepreneur • @ashwinram
Rien ne sera plus caché, vous connaitrez vraiment chaque client. Les vannes de l’information seront grandes ouvertes et seule la vérité en sortira.
Avec toutes ces données, vous pourrez utiliser l’IA pour faire des projections étonnamment précises concernant :
La valeur du prochain panier
La valeur vie client
La valeur de segments client
La probabilité pour ces segments d’agir d’une certaine manière
Les recettes de l’entreprise pour le trimestre à venir
Conclusion
Un nouveau changement de paradigme s’opère dans le monde de l’e-commerce. Grâce à l’intelligence artificielle, la plus puissante des technologies existantes, les marketeurs prennent conscience de vérités plus profondes concernant les clients et les activités de leur entreprise.
Et nous n’en sommes qu’au tout début : le meilleur est encore à venir ! Grâce à l’IA, on peut exploiter de nouvelles dimensions de sa base de données, jusque-là invisibles, avec, à la clé, une automatisation plus intelligente au niveau de chaque canal.
Alors imaginez ce que l’on sera capable de faire dans 10, 15 ou 20 ans. Les analyses, segmentations et automatisations basiques appartiendront au passé. La capacité à prédire les événements client en fonction de données comportementales deviendra indispensable pour exister sur le marché. Et le véritable marketing personnalisé aura alors une toute autre signification qu’aujourd’hui. Je vous laisse imaginer la suite, avec les nombreuses possibilités offertes…
“Pauline is a very curious person and expert of Digital Strategy. The last five years, she has been working hard to help all businesses to embrace Digital Transformation.
She is always seeking the new trends on social media and a committed contributor to Emarsys website, delivering fresh news regulary.
As a writter, she is always outside to be inspired and bring “”out of box”” relevant news for marketers.”
